Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

The Analysis of Robust Portfolios Risk in the Stochastic Programming Method

Tytuł:
The Analysis of Robust Portfolios Risk in the Stochastic Programming Method
Analiza ryzyka portfeli odpornych w metodzie programowania stochastycznego
Autorzy:
Orwat-Acedańska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/587466.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Monte Carlo method
Robust portfolios
Sampling
Stochastic programming
Metoda Monte Carlo
Portfele odporne
Programowanie stochastyczne
Próbkowanie
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2015, 247; 84-95
2083-8611
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne 4.0
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
The paper discusses an application of stochastic programming to the portfolio selection problem involving estimation risk. The paper focuses on problems where a portfolio risk should not exceed some prespecified level with high probability. Based on the real data on daily returns from American sector stock indices it is analyzed whether the stochastic programming methods truly guarantee to reach the goal regarding portfolios risk. The results show that the discussed methods indeed lower probability of exceeding the risk level compared to the classical approach. However in most cases the excess fractions were still higher from the level expected by an investor.

W artykule rozważano zastosowanie metod programowania stochastycznego w problemach wyboru portfela uwzględniających ryzyko estymacji. Koncentrowano się na zadaniach, które miały na celu zapewnienie, że ryzyko portfela z dużym prawdopodobieństwem nie przekroczy zadanego poziomu. Bazując na rzeczywistych danych dotyczących dziennych stóp zwrotu amerykańskich indeksów sektorowych, analizowano, czy rozważane metody programowania stochastycznego pozwalają osiągnąć zakładany cel odnośnie do ryzyka portfela. Wyniki wskazują, że w porównaniu do klasycznego podejścia analizowane metody pozwalają zmniejszyć prawdopodobieństwo przekroczenia zadanego poziomu ryzyka. Niemniej jednak w większości przypadków odsetek przekroczeń w dalszym ciągu był wyższy od zakładanego.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies