Konstrukcja portfela optymalnego przy wykorzystaniu narzędzi identyfikacji chaosu w szeregach czasowych

• Autorzy: Monika Miśkiewicz-Nawrocka , Katarzyna Zeug-Żebro

Warianty tytułu

Construction of Optimal Portfolio Using Tools Identification of Chaos in Time Series

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W ostatnich latach oprócz klasycznych metod analizy portfelowej rozwinęły się również nowe, alternatywne techniki dywersyfikacji portfela inwestycyjnego, uwzględniające np. wskaźniki analizy fundamentalnej. Nowym podejściem zaproponowanym w niniejszym opracowaniu jest zastosowanie jednej z miar identyfikacji chaosu deterministycznego, tj. największego wykładnika Lapunowa. Celem artykułu jest konstrukcja portfeli optymalnych wyznaczonych m.in. na podstawie największego wykładnika Lapunowa oraz porównanie zysków ze zbudowanych portfeli. (abstrakt oryginalny)

EN

In recent years, in addition to classical methods of portfolio analysis have been developed new, alternative diversification techniques of investment portfolio which take into account for example the indicators of fundamental analysis. A new approach proposed in the paper is the use of the measure for identifying chaos, i.e. the largest Lyapunov exponent. The paper aims to construct optimal portfolios determined based on the largest Lyapunov exponent and a comparison of the profits from the constructed portfolios. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Analiza portfelowa; Szeregi czasowe; Teoria chaosu

EN

Portfolio analysis; Time-series; Chaos theory

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2016
• Numer: z. 96
• Strony: 343--352

Twórcy

autor

Monika Miśkiewicz-Nawrocka

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

autor

Katarzyna Zeug-Żebro

• Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

Bibliografia

• 1. Devaney R.L.: An Introduction to Chaotic Dynamical Systems. Addison-Wesley Publishing Company, Inc., Redwood City 1987.
• 2. Eckmann J.P., Ruelle D.: Ergodic theory of chaos and strange attractors. Reviews of Modern Physics, vol. 57, no. 3, 1985.
• 3. Kantz H.: A robust method to estimate the maximal Lyapunov exponent of a time series. Physical Letters A, vol. 185(1), 1994, p. 77-87.
• 4. Kantz H., Schreiber T.: Nonlinear Time Series Analysis. Cambridge University Press, 2004 (second edition).
• 5. Li T.Y., Yorke J.A.: Period. Three Implies Chaos. American Mathematical Monthly, vol. 82, 1975, p. 985-992.
• 6. Markowitz H.: Portfolio Selection. Journal of Finance, 1952, p. 77-91.
• 7. Miśkiewicz-Nawrocka M.: Zastosowanie wykładników Lapunowa do analizy ekonomicznych szeregów czasowych. Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach, Katowice 2012.
• 8. Nowiński M.: Nieliniowa dynamika szeregów czasowych. Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu, Wrocław 2007.
• 9. Orzeszko W.: Identyfikacja i prognozowanie chaosu deterministycznego w ekonomicznych szeregach czasowych. Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, Warszawa 2005.
• 10. Rosenstein M.T., Collins J.J., De Luca C.J.: A practical method for calculating largest Lyapunov exponents from small data sets. Physica D, vol. 65, 1993, p. 117-134.
• 11. Tarczyński W.: Ocena efektywności metod analizy portfelowej na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie za lata 2001-2013. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, nr 761, Finanse, rynki finansowe, ubezpieczenia, nr 60, Szczecin 2013, s. 537-550.
• 12. Tarczyński W.: Fundamentalny portfel papierów wartościowych. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2002.
• 13. Zawadzki H.: Chaotyczne systemy dynamiczne. Elementy teorii i wybrane zagadnienia ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Katowicach, Katowice 1996.
• 14. Zeug-Żebro K., Dębicka J., Kuśmierczyk P., Łyko J.: Wybrane modele matematyczne ekonomii. Decyzje i wybory, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2013.