PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2020 | z. 144 | 397--407
Tytuł artykułu

The Multi-criteria Fuzzy Approach to Building and Evaluating Effective Portfolios

Autorzy
Treść / Zawartość
Warianty tytułu
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
Purpose: The aim of the article is to compare the results of effective portfolios obtained after the initial selection using multi-criteria methods with the results of the market portfolio. Design/methodology/approach: When selecting a long-term portfolio, a fundamental analysis can be used to assess a company's economic and financial condition. This analysis is based on fundamental and market indicators. By treating selected indicators as evaluation criteria, the problem can be considered as a multi-criteria problem. In the analyses the TOPSIS methods were used (standard and fuzzy one), which enabled the approach to the issue in a non-standard way. Findings: Three effective portfolios were determined: two of them were obtained after the initial selection of companies using selected multi-criteria methods, the third was generated from the set of all considered companies. The results of these portfolios, estimated for the whole of 2018, were compared with the market portfolio represented by the WIG20 index. The analysis showed that including the fuzzy approach when selecting a portfolio, it is possible to construct more profitable portfolios compared to the market portfolio. Research limitations/implications: The problem requires further research to confirm the recommendations made. Practical implications: Using the proposed approach, we can methodically build more profitable portfolios than the market portfolio. Originality/value: The values of criterion assessments from selected years were treated as triangular fuzzy numbers - this enabled the use of fuzzy approach and the selection of portfolios more attractive than the market one. The study may be of interest to stock market investors. (original abstract)
Rocznik
Numer
Strony
397--407
Opis fizyczny
Twórcy
  • Economic University in Katowice
Bibliografia
  • 1. Chen, C.T., and Hung, W.Z. (2009). A New Decision-Making Method for Stock Portfolio Selection Based on Computing with Linguistic Assessment. Journal of Applied Mathematics and Decision Science, doi: http://dx.doi.org/10.1155/2009/897024.
  • 2. Ece, O., and Uludag, A.S. (2017). Applicability of Fuzzy TOPSIS Method in Optimal Portfolio Selection and an Application in BIST. International Journal of Economics and Finance, 9(10), 107-127. doi: https://doi.org/10.5539/ijef.v9n10p107.
  • 3. http://infostrefa.com/infostrefa/pl/archiwum, 31.03.2019.
  • 4. Hwang, C.L., and Yoon, K. (1981). Multiple Attribute Decision Making: Methods and Application. Berlin: Springer Verlag.
  • 5. Jahanshahloo, G.R., Hosseinzadeh Lotfi, F., and Izadikhah, M. (2006). Extension of the TOPSIS Method for Decision-making Problems with Fuzzy Data. Applied Mathematics and Computation, 181(2), 1544-1551. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.amc.2006.02.057.
  • 6. Jajuga, K., and Jajuga, K. (2015). Inwestycje - Instrumenty finansowe. Aktywa niefinansowe. Ryzyko finansowe. Inżynieria finansowa. Warszawa: PWN.
  • 7. Kazemi, A., Sarrafha, K., and Bedel, M. (2014). A hybrid fuzzy decision making method for a portfolio selection: A case study of Tehran Stock Exchange. International Journal of Industrial and Systems Engineering, 18(3), 335-354. doi: http://dx.doi.org/ 10.1504/ IJISE.2014.065537.
  • 8. Lai, Y.J., Liu, T.Y., and Hwang C.L. (1994). TOPSIS for MODM. European Journal of Operational Research, 76(3), 486-500. doi: http://dx.doi.org/10.1016/0377- 2217(94)90282-8.
  • 9. Leszczyński, Z. (2004). Analiza ekonomiczno-finansowa spółki. Warszawa: PWE.
  • 10. Liu, Y.J., Zhang, W.G., and Xu, W.J. (2012). Fuzzy multi-period portfolio selection optimization models using multiple criteria. Automatica, 48(12), 3042-3053. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.automatica.2012.08.036.
  • 11. Markowitz, H.M. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance, 7(1), 77-91. doi: http://dx.doi.org/10.2307/2975974.
  • 12. Nguyen, T.T., and Gordon-Brown, L.N. (2012). Fuzzy Numbers and MCDM Methods for Portfolio Optimization. International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering, 6(12), 1593-1605.
  • 13. Pośpiech E. (2017a), Multi-criteria fuzzy modelling in the issue of portfolio selection. In: M. Čulik (ed.), Financial Management of Firms and Financial Institutions 2017. Proceeding (Part III.), 700-707, Ostrava: VŠB - TU.
  • 14. Pośpiech, E. (2017b). Rozmyte modelowanie we wspomaganiu decyzji inwestycyjnych. Organizacja i Zarządzanie, 113, 375-384.
  • 15. Pośpiech, E. (2018). The Risk of Multi-Criteria Portfolios Taking into Account the Fuzzy Approach. In M. Čulík (ed.), Managing and Modelling of Financial Risks. 9th International Scientific Conference - Proceedings (Part 2), 411-418, Ostrava: VŠB-TU.
  • 16. Pośpiech, E., and Mastalerz-Kodzis, A. (2015). Wybór metody wielokryterialnej do wspomagania decyzji inwestycyjnych. Organizacja i Zarządzanie, 86, 379-388.
  • 17. Pośpiech, E., and Mastalerz-Kodzis, A. (2016). Zastosowanie metody TOPSIS w ujęciu rozmytym do selekcji walorów giełdowych. Organizacja i Zarządzanie, 96, 395-404.
  • 18. Raei, R., Bahrani Jahromi, M. (2012). Portfolio optimization using a hybrid of fuzzy ANP, VIKOR and TOPSIS. Management Science Letters, 2, 2473-2484. doi: http://dx.doi.org/ 10.5267/j.msl.2012.07.019.
  • 19. Roszkowska, E., Wachowicz, T. (2013). Metoda TOPSIS i jej rozszerzenia - stadium metodologiczne. In: T. Trzaskalik (ed.), Analiza wielokryterialna. Wybrane zagadnienia (pp. 11-40). Katowice: Uniwersytet Ekonomiczny.
  • 20. Sprawozdania finansowe rozważanych spółek z lat 2015-2017. Retrieved from: http://www.money.pl/gielda/spolki-gpw/, 31.03.2019.
  • 21. Tarczyński, W. (2001). Rynki kapitałowe. Metody ilościowe. Warszawa: Polska Agencja Wydawnicza PLACET.
  • 22. Tarczyński, W. (2002). Fundamentalny portfel papierów wartościowych. Warszawa: PWE.
  • 23. Trzaskalik, T. (ed.). (2006). Metody wielokryterialne na polskim rynku finansowym. Warszawa: PWE.
  • 24. Trzaskalik, T. (ed.). (2014). Wielokryterialne wspomaganie decyzji. Warszawa: PWE.
  • 25. Tyran, M.R. (2001). Wskaźniki finansowe. Kraków: Oficyna Ekonomiczna.
  • 26. www.bankier.pl, 31.03.2019.
  • 27. www.gpw.pl, 31.03.2019.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171596137

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.