Stopa zwrotu obarczona ryzykiem nieprecyzji

• Autorzy: Krzysztof Piasecki

Warianty tytułu

Return Rate Burdened with the Risk Imprecision Risk

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zazwyczaj analiza właściwości dowolnego papieru wartościowe jest prowadzona, jako analiza własności jego stopy zwrotu. Dowolna stopa zwrotu jest funkcją rosnącą wartości przyszłej i funkcją malejącą wartości bieżącej. Wartość przyszła danego instrumentu finansowego jest przedstawiana, jako zmienna losowa. Rozkład tej zmiennej losowej jest obrazem formalnym ryzyka niepewności obarczającej papier wartościowy. Z drugiej strony, dowolna wartość bieżąca kapitału jest definiowana, jako pewna teraźniejsza wartość równoważna danej wartości przyszłej kapitału. Wspomniana relacja równoważności jest relacją subiektywną, gdyż w dużej mierze zalety od podatności inwestora na wewnętrzne i zewnętrzne czynniki behawioralne. Wynika stąd. że na skutek oddziaływania czynników behawioralnych wartość bieżąca rozpatrywanego instrumentu finansowego może się odchylać od jego obserwowanej ceny tynkowej. W swej istocie stany środowiska behawioralnego są definiowane nieprecyzyjnie. Z tej przyczyny odchylenie wartości bieżącej od ceny rynkowej jest obarczone ryzykiem nieprecyzji. Wartość bieżąca jest dana. jako nieprecyzyjne oszacowanie obserwowanej ceny mikowej. Wobec wszystkich powyższych przesłanek stopa zwrotu jest dana. jako probabilistyczna liczba rozmyta. W pracy będą badane podstawowe właściwości tak przedstawianej stopy zwrotu. Finalnym wynikiem będzie tutaj przedstawienie uogólnionego pojęcia efektywnego instrumentu finansowego, jako zbioru rozmytego w zbiorze instrumentów finansowych. (abstrakt oryginalny)

EN

The future value of a financial instrument is described as a random variable. Distribution of this random variable is the formal image of risk uncertainty burdening with a security. On the other side, any present value is defined as a value equivalent to the given future value. This equivalence relationship is a subjective. Thus follows. That present value is described as a fuzzy number. All above circumstances imply, that return rate is given as fuzzy probabilistic set. The basic properties of such image of return rate are studied. At the last effective financial instruments are distinguished as a fuzzy set in the space of financial instruments. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Stopa zwrotu; Ryzyko; Instrumenty finansowe

EN

Rate of return; Risk; Financial instruments

• Czasopismo: Prace i Materiały Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Gdańskiego
• Rocznik: 2011
• Numer: nr 4/8
• Strony: 263--272

Twórcy

autor

Krzysztof Piasecki

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Czogała E., Gottwald S., Pedrycz W., (1981), On the concepts of measures of fuzziness and their Applications in decision making, 8th triennial World Congress IF AC, Kyoto.
• Gottwald S., Czogała E., Pedrycz W., (1982), Measures of fuzziness and operations with fuzzy sets, Stochastica 3 vol. VI.
• Markowitz H.S.M. (1952), Portfolio selection. Journal of Finance, December.
• Piasecki K., (1988), Fuzzy P-measures and then- application and decision making, w: Combining Fuzzy Imprecision with Probabilistic Uncertainty, Kacprzyk J., Fediizzi M. (red.) Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems 310, Springer Verlag, Berlin.
• Piasecki K., (1990) Decyzje i wiarygodne prognozy, Zeszyty Naukowe S.I Place doktorskie i habilitacyjne, z. 106, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań.
• Piasecki K., (2007) Modele matematyki finansowej. Instrumenty podstawowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Piasecki K., (2009), O sposobie poszukiwania dobrej metody inwestowania na giełdzie, w: Metody ilościowe w ekonomii, Hozer J. (red.) Uniwersytet Szczeciński. Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania nr 11, Szczecin.
• Piasecki K. (2011), Behavioural present value, Behavioural & Experimental Finance eJoumal 4
• Piasecki K., Serafin M., Świątczak Ł., (2006). Analiza porównawcza strategu inwestowrania na GPW w Warszawie, w: Smoluk A. (red.). Dydaktyka matematyki, Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu Nr 1117, Wrocław.
• Piasecki K. Ziomek R., (2010). Zbiory intuicyjne w prognozowaniu rynku finansowego. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia 28.
• Hiroto K., (1979), Concepts of probabilistic sets. Proc. IEEE Conf. Decision and Control. Berkeley.