Rozmyta charakterystyka przyszłej stopy zwrotu

• Autorzy: Aleksandra Rutkowska

Warianty tytułu

Fuzzy Return Rate Based on Credibility Theory - Properties and Opportunities

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Każda inwestycja finansowa charakteryzuje się pewną stopą zwrotu, najczęściej nieznaną inwestorowi w momencie podejmowania decyzji. Dlatego tradycyjnie w teorii inwestycji przyjmuje się, że przyszła stopa zwrotu jest zmienną losową. W ostatnich dwóch dekadach dynamicznie rozwijały się również metody rozmyte optymalizacji decyzji finansowych, opierające się na logice rozmytej zaproponowanej przez L.A. Zadeha w 1965 roku. Zwolennicy podejścia rozmytego podkreślają brak precyzji i pełnej informacji o prawdopodobieństwie stóp zwrotu, niepewność i niejednoznaczność danych, a także możliwość uwzględnienia w modelach optymalizacji portfela preferencji inwestorów. Niniejsza praca analizuje przyszłe stopy zwrotu jako zmienne rozmyte. Przedstawione zostaną najważniejsze cechy tego podejścia, sposoby pomiaru niepewności związane ze zmienną rozmytą oraz możliwości modyfikacji lingwistycznej stóp zwrotu. W artykule zwrócono uwagę również na modele optymalizacji portfela akcji uwzględniające preferencje inwestorów. (abstrakt oryginalny)

EN

In finance, the basic term to describe investment is rate of return - the ratio of money gained or lost on an investment relative to the amount of money invested. In practice, investors face the problem of determining the rate of return expected in the future. Portfolio theory models asset's return as an elliptically distributed random variable. Parallel to this approach, optimization methods for fuzzy financial decisions were developed. Followers of fuzzy approaches point out vagueness, uncertainty and ambiguity of the market data, and the possibility of modeling investor preferences. This paper presents the future rate of return as fuzzy variables and the main features of this approach. Portfolio optimization models based on investors' preferences and linguistic ability to modify rates of return were also outlined. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Stopa zwrotu; Wiarygodność; Modele optymalizacyjne; Portfel akcji

EN

Rate of return; Credibility; Optimizing models; Equity portfolios

• Czasopismo: Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
• Rocznik: 2012
• Numer: nr 241
• Strony: 163--174

Twórcy

autor

Aleksandra Rutkowska

• Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu

Bibliografia

• Gao, X., You C., 2009, Maximum Entropy Membership Functions for Discrete Fuzzy Variables, Information Sciences, vol. 179, no. 14, s. 2353-2361.
• Huang, X., 2008a, Portfolio Selection with a New Definition of Risk, European Journal of Operational Research, vol. 186, iss. 1, s. 351-357.
• Huang, X., 2008b, Risk Curve and Fuzzy Portfolio Selection, Computers and Mathematics with Applications, vol. 55, s. 1102-1112.
• Huang, X., 2010, Portfolio Analysis: From Probabilistic to Credibilistic and Uncertain Approaches, Springer.
• Kahneman, D., Tversky, A., 1979, Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk, Econometrica, vol. 47, no. 2, s. 263-291.
• Li, P., Liu, B., 2008, Entropy of Credibility Distributions for Fuzzy Variables, IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 16, no. 1, s. 123-129.
• Li, X., Liu, B., 2007, Maximum Entropy Principle for Fuzzy Variables, International Journal of Uncertainty Fuzziness & Knowledge-Based Systems, vol. 15 (Supplement 2), s. 43-52.
• Li, X., Shou, B., Qin, Z., 2012, An Expected Regret Minimization Portfolio Selection Model, European Journal of Operational Research, vol. 218, no. 2, s. 484-492.
• Liu, B., 2007, Uncertainty Theory, 2nd ed., Springer-Verlag, Berlin.
• Liu, B., Liu, Y.K., 2002, Expected Value of Fuzzy Variable and Fuzzy Expected Value Models, International Journal of Nonlinear Science, vol. 10, no. 4, s. 445-450.
• Marin-Blaquez, J.G., Shen, Q., 2001, Linguistic Hedges on Trapezoidal Fuzzy Sets: A Revisit, w: The 10th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2001, vol. 1, s. 412-415.
• Rutkowska, A., 2012a, Krzywa akceptowalności strat - krzywa ryzyka, jako alternatywne podejście do modelowania ograniczania ryzyka w problemie optymalizacji portfela akcji, w: Barczak, S., Tworek, P. (red.), Zastosowanie metod ilościowych w zarządzaniu ryzykiem w działalności inwestycyjnej, PTE, Oddział Katowice (w druku).
• Rutkowska, A., 2012b, Rozmyta optymalizacja portfela akcji na podstawie teorii wiarygodności, w: Panek E. (red.), Matematyka i informatyka na usługach ekonomii. Modelowanie zjawisk gospodarczych. Elementy teorii, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań, s. 274-286.
• Tanaka, K., Wang, H.O., 2002, Fuzzy Control Systems Design and Analysis: A Linear Matrix Inequality Approach, John Wiley & Sons.
• Zadeh, L.A., 1965, Fuzzy Sets, Information and Control, vol. 8, s. 338-353.
• Zadeh, L.A., 1971, Quantitative fuzzy semantics, Information Sciences, vol. 3, s. 159-176.
• Zadeh, L.A., 1978, Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility, Fuzzy Sets and Systems, vol. 1, s. 3-28.