Informacja

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

Wyszukujesz frazę "systematic risk" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Methodology of parametrization of systematic risk in enterprises not listed on the capital market
Autorzy:
Michalak, Aneta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1879775.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
systematic risk
market risk
beta factor
ryzyko systematyczne
ryzyko rynkowe
współczynnik beta
Opis:
Purpose: The article deals with the problem of parametrization of systematic risk. The aim of the paper is to review possible solutions in this respect. Design/methodology/approach: The article is a theoretical and cognitive study. The research was based on the systematic review method. Findings: The proposed solutions may streamline the process of parametrization of systematic risk. Moreover, they make it possible to estimate this risk in conditions in which this calculation was not possible or did not produce rational results. Practical implications: The practical implications of the conducted research are associated with the possibility of their application for the needs of management decisions in enterprises. Originality/value Traditional and alternative methods of systematic risk assessment were analysed. At the same time, the possibilities and limitations connected with them have been indicated.
Źródło:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska; 2020, 144; 339-348
1641-3466
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe. Organizacja i Zarządzanie / Politechnika Śląska
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wpływ zmian kursowych CHF a kształtowanie dochodów kredytobiorców
The impact of CHF/PLN rate changes on borrowers’ income creation
Autorzy:
Dąbrowski, Ireneusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/943625.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Rzeszowski. Wydawnictwo Uniwersytetu Rzeszowskiego
Tematy:
sprzężenia zwrotne
kredyty denominowane
ryzyko systemowe
feedbacks
denominated debt
systematic risk
Opis:
W dniu 15 stycznia 2015 roku bank centralny Szwajcarii uwolnił kurs franka szwajcarskiego (CHF), odchodząc od polityki, która ustanawiała limit spadku kursu euro (EUR) wobec franka szwajcarskiego. Wywołało to, po pierwsze, skokowy wzrost kosztów obsługi kredytów zaciągniętych we frankach szwajcarskich obniżając dochody kredytobiorców, po wtóre, skokowy wzrost wielkości zadłużenia gospodarstw, kredytobiorców w stosunku do ich posiadanego majątku. Perturbacje wynikłe z udzielania przez banki kredytów w walutach obcych i kredytów denominowanychw walutach obcych mają charakter wielowarstwowy i złożony. Obejmują one relacje w warstwie ekonomicznej, prawnej i etycznej pomiędzy trzema podmiotami: kredytobiorcami (osobami fizycznymi posiadającymi zdolności do czynności prawnych), bankami (osobami prawnymi). Kredyty denominowane (indeksowane) udzielane w Polsce były skomplikowanym instrumentem inwestycyjnym o czterech ryzykach. Poza ryzykiem stopy procentowej oraz ryzykiem walutowym kapitału i odsetek dodatkowo pojawiły się dwa nowe ryzyka: ryzyko zmiany spreadów walutowych (banki swobodnie ustalały kursy CHFPLN kupna i sprzedaży) oraz ryzyko walutowe marży banku. Duża liczba kredytów denominowanych i gwałtowny wzrost kursu CHFPLN doprowadziły do wzrostu ryzyka systemowego i obniżenia dochodów kredytobiorców. Może to doprowadzić do uruchomienia dodatnich sprzężeń zwrotnych w systemie ekonomicznym. Skutkiem tego będzie całkowite załamanie dochodów kredytobiorców.
On January 15th 2015, when the Swiss National Bank (SNB) suddenly announced that it would no longer hold the Swiss franc at a fixed exchange rate with the euro there was a panic. The franc soared, which drastically affected the cost of loans taken out in the Swiss francs and the current borrowers incomes. The issue of perturbations caused by providing by banks credits in foreign currencies and credits denominated in foreign currencies is multi-layered and complex. It comprises relations on economic, legal and ethical planes between three players: banks and government in the form of empire: the executive (regulations, the Office for Competition and Consumer Protection and the Financial Supervision Authority), judicial and legislative authorities. The denominated currency credit has become a speculative instrument with four risk groups. Besides the traditional interest rate risk and currency risk of principal and interest the consumers were exposed to currency margin risk of the bank and currency spread risk. Systemic risk is a specific type of risk, for which effects of amplification, leverage or positive feedback are built into system. Financial markets and banking systems are especially prone to “the herd instinct” behavior. Large amounts of denominated debt and an increase in CHFPLN can lead to an increase in systemic risk and a decrease in borrowers’ incomes. This can lead to positive feedback in the economic system which can result in a complete collapse of consumer incomes.
Źródło:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy; 2018, 54; 218 - 228
1898-5084
2658-0780
Pojawia się w:
Nierówności Społeczne a Wzrost Gospodarczy
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Sprzężenia zwrotne i ryzyko systemowe kredytów denominowanych w Polsce
Feedbacks and Systematic Risk of Denominated Debt in Poland
Autorzy:
Dąbrowski, Ireneusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/956706.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania
Tematy:
feedbacks
denominated debt
systematic risk
sprzężenia zwrotne
kredyty denominowane
ryzyko systemowe
Opis:
On January 15th 2015, when the Swiss National Bank (SNB) suddenly announced that it would no longer hold the Swiss franc at a fixed exchange rate with the euro, there was panic. The franc soared, which drastically affected the cost of loans taken out in francs. Poland is in the second place in the European Union in terms of outstanding loans in that currency. At the end of January 2015 housing loans in CHF in Poland were valued at 149.6 billion zlotys (PLN). The problem of turbulence arising from foreign currency loans and loans denominated in foreign currencies is multi-layered and complex. The article presents the characteristics of the risks of loans denominated in CHF, taking into account individual risks and systemic risk. The final effect of exceeding a critical mass of systemic risk is the emergence of positive feedback and the threat of losing control over the dynamics of the crisis.
W styczniu 2015 roku bank centralny Szwajcarii podjął decyzję o uwolnieniu kursu franka szwajcarskiego (CHF), co wpłynęło drastycznie na podrożenie kredytów zaciągniętych we frankach. Polska zajmuje drugie miejsce w Unii Europejskiej pod względem wartości udzielonych pożyczek w tej walucie. W końcu stycznia 2015 kredyty mieszkaniowe w CHF w Polsce miały wartość 149,6 mld złotych (PLN). Sprawa perturbacji wynikłych z udzielania przez banki kredytów w walutach obcych i kredytów denominowanych w walutach obcych ma charakter wielowarstwowy i złożony. W artykule przedstawiamy problem ryzyka systemowego. Skutkiem przekroczenia pewnej masy krytycznej ryzyka systemowego jest pojawienie się dodatnich sprzężeń zwrotnych i groźba utraty kontroli nad dynamiką kryzysu.
Źródło:
Problemy Zarządzania; 2015, 3/2015 (55), t.2; 170-181
1644-9584
Pojawia się w:
Problemy Zarządzania
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Selected Approaches for Testing Asset Pricing Models Using Polish Stock Market Data
Autorzy:
Czapkiewicz, A.
Skalna, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375965.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
Fama-French three-factor model
systematic risk
risk premium
Warsaw Stock Exchange
small sample problem
Opis:
The main objective of this paper is to discuss alternative methods for testing the Fama-French (FF) three-factor asset pricing model. The properties of the selected methods are compared through a simulation study. The main stress is put on the behaviour of the selected methods for small samples. The parameters used in the simulation study are obtained on the basis of real data coming from the Polish stock market (Warsaw Stock Exchange). Different sample characteristics such as homoscedasticity, conditional heteroscedasticity and autocorrelation as well as heteroscedasticity are tested.
Źródło:
Decision Making in Manufacturing and Services; 2014, 8, 1-2; 25-38
1896-8325
2300-7087
Pojawia się w:
Decision Making in Manufacturing and Services
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Evaluation of Investing Efficiency of Open Pension Funds by Means of the Method of Cluster Analysis
Ocena efektywności inwestowania Otwartych Funduszy Emerytalnych metodą analizy skupień
Autorzy:
Mikulec, Artur
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905047.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
normal distribution
systematic risk
profitability of investment
portfolio
Shaqpe Ratio
Jensen Ratio
M2 - measure
Opis:
The following study aims at analyzing the activity of open pension funds so far. To evaluate their efficiency, the author uses profitability indicators of investment portfolio such as Sharpe, Treynor and Jensen Ratio as well as IR (Information Ratio), TE (Tracking Error) and M2 (M2-measure). The analysis was carried out by means of monthly and quarterly data. The next stage includes rating of open pension funds from the point of view of their efficiency and conducted investment policy, analyzing, at the same time, calculated profitability ratios, rates of return and risk measures. In order to do that, the author uses such methods of cluster analysis as Tree Clustering and k-Means Clustering as well as different distance measures and Amalgamation or Linkage Rules.
Celem niniejszego opracowania jest analiza dotychczasowej działalności Otwartych Funduszy Emerytalnych (OFE) z punktu widzenia osiągniętych wyników inwestycyjnych. Do oceny efektywności tych funduszy wykorzystano wskaźniki rentowności portfela inwestycji: Sharpe'a, Treynora i Jensena, a także IR, TE czy M2 (M2-measure). Analizę przeprowadzono na danych miesięcznych i kwartalnych. W kolejnym etapie dokonano klasyfikacji OFE z punktu widzenia ich efektywności i prowadzonej polityki inwestycyjnej, analizując obliczone wskaźniki rentowności, stopy zwrotu i miary ryzyka. W tym celu wykorzystano takie metody analizy skupień, jak: aglomerację, metodę k-średnich oraz różne miary odległości i metod łączenia lub wiązania.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2009, 225
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ryzyko rynkowe akcji spółek notowanych na giełdach w strefie euro
Systematic risk of Eurozone stocks
Autorzy:
Feder-Sempach, Ewa
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/659165.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
ryzyko systematyczne
dywersyfikacja międzynarodowa
strefa euro
model Sharpe’a
systematic risk
international diversification
Eurozone
Sharpe’s model
Opis:
This paper undertake market risk of Eurozone stocks. The paper’s objective is to present studies showing changes in international investing after the introduction of euro and to show systematic risk of stocks from EURO STOXX index in period 2008–2013. Beta coefficients were defined by basic Sharpe’s one-index model. European blue chips stocks were divided in two groups: aggressive stocks and defensive ones. Empirical results indicate that 12 of 22 were classified as defensive and 10 as aggressive. Defensive stocks remain stable during the various phases of the business cycle, betas of defensive stocks are less than one. This stocks are held by risk-averse investors. Aggressive stocks have more potential for gain, their beta exceeds one. They are held by those with less risk-averse behavior.
Artykuł opisuje zagadnienie ryzyka rynkowego akcji spółek notowanych na giełdach w strefie euro. Głównym celem artykułu jest prezentacja badań pokazujących zmiany w procesie inwestowania po wprowadzeniu waluty euro oraz wskazanie poziomu ryzyka systematycznego, rynkowego, niepodlegającego dywersyfikacji dla głównych spółek notowanych na giełdach strefy euro w okresie 2010–2013 z wykorzystaniem narzędzi nowoczesnej teorii portfelowej. Przeprowadzone badanie polegało na podzieleniu akcji europejskich blue chipów z indeksu EURO STOXX 50, na agresywne i defensywne w oparciu o oszacowanie parametru beta na podstawie modelu jednoindeksowego Sharpe’a. Wyniki badania wskazały, że 12 analizowanych akcji to akcje spółek defensywnych, czyli uznawanych za bezpieczne, zaś akcje 10 spółek można uznać za agresywne, czyli wybierane przez inwestorów ze skłonnością do ryzyka.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2015, 5, 316
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Comparison of crypto-assets market risk proxies
Analiza ryzyka rynkowego na rynku kryptoaktywów. Porównanie indeksów cyfrowych aktywów
Autorzy:
Mercik, Aleksander
Cupriak, Daniel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1819056.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
cryptoassets
digital tokens
blockchain
cryptocurrency
systematic risk
CAPM
kryptoaktywa
tokeny cyfrowe
łańcuch bloków
kryptowaluta
metoda wyceny aktywów kapitałowych
systematyczne ryzyko
Opis:
In early 2021, the cryptoasset market capitalization exceeded $1.5 trillion, and there were more than 300 exchanges in the world where over 8,000 tokens could be traded. As part of research related to mature segments of the financial market (e.g. the stock market in the United States), scientists and practitioners have been trying to identify key risk factors for several decades, thanks to which it is possible to explain the equity risk premium for an investment in a given asset class. In recent years, there have been an increasing number of researchers trying to identify these factors for cryptoassets. The aim of this article was to analyse popular cryptoasset indices in order to identify those that can be used as a proxy of the market portfolio in order to estimate this risk factor premium. The research results indicate that the market risk factor is an important element of the market under study, and the indices that best reflect it are an index consisting of all cryptoassets weighted by capitalization and Coin100 which contains only the 100 largest cryptoassets.
Na początku 2021 r. kapitalizacja rynku kryptoaktywów przekroczyła 1,5 bln USD, a na świecie funkcjonowało ponad 300 giełd, na których można było handlować ponad 8 tys. tokenów. W ramach badań związanych z dojrzałymi segmentami rynku finansowego (np. rynek akcji w Stanach Zjednoczonych) naukowcy i praktycy od kilkudziesięciu lat starają się zidentyfikować kluczowe czynniki ryzyka, dzięki którym możliwe jest wyjaśnienie premii za ryzyko kapitałowe inwestycji w daną klasę aktywów. W ostatnich latach wzrasta liczba badaczy próbujących zidentyfikować te czynniki dla kryptoaktywów. Celem niniejszego artykułu była analiza popularnych indeksów kryptoaktywów i zidentyfikowanie tych, które mogą być wykorzystane jako proxy portfela rynkowego do oszacowania wspomnianej premii za czynniki ryzyka. Wyniki badań wskazują, że czynnik ryzyka rynkowego jest istotnym elementem badanego rynku, a indeksami, które najlepiej go odzwierciedlają, są indeks składający się ze wszystkich kryptoaktywów ważonych kapitalizacją oraz Coin100, który zawiera tylko 100 największych kryptoaktywów.
Źródło:
Financial Sciences. Nauki o Finansach; 2021, 26, 1; 56-72
2080-5993
2449-9811
Pojawia się w:
Financial Sciences. Nauki o Finansach
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analysis of risks and their impact on enterprise performance by creating Enterprise Risk Model
Anliza ryzyk i ich wpływ na wydajność przedsiębiorstwa poprzez tworzenie modelu ryzyka przedsiębiorstwa
Autorzy:
Kiselakova, D.
Horvathova, J.
Sofrankova, B.
Soltes, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/406065.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Politechnika Częstochowska
Tematy:
risk model
systematic risk
unsystematic risk
ß coefficient
enterprise performance
enterprise risk model
ERM
model ryzyka
ryzyko systematyczne
ryzyko niesystematyczne
współczynnik ß
wydajność przedsiębiorstwa
model ryzyka przedsiębiorstwa
Opis:
The aim of this article is the analysis of impact of selected systematic and unsystematic risks to performance of the enterprises. For the realization this aim, we used secondary data of financial statements the selected company, which is representative of the Slovak food industry. Systematic risks were represented as ß coefficient, which has been modified to levered ß coefficient. Addition to the above ß coefficient, we analyzed also impact of market risk and country risk. These systemic risks were compared between the selected countries in the EU. The second group of risks represented risks arising from the internal enterprise environment. We can conclude that the most significant impact on performance of the enterprise has just financial risk. The value of this risk was determined by low current liquidity of the analyzed company. According to our calculations, it was confirmed that the unsystematic risks have a higher impact on performance of the enterprise as systematic risks. For confirming this conclusion was constructed Enterprise Risk Model (ERM), which consisted of selected financial indicators, systematic and unsystematic risk and prediction models. This ERM can be used in managerial practice in order to minimize, diversify and predict risks on global market.
Celem niniejszego artykułu jest analiza wpływu wybranych systematycznych i niesystematycznych zagrożeń na funkcjonowanie przedsiębiorstwa. Dla realizacji tego celu użyliśmy wtórnych danych sprawozdań finansowych wybranej firmy, która reprezentuje słowacki przemysł spożywczy. Ryzyko systematyczne było reprezentowane, jako współczynnik ß, który został zmodyfikowany do współczynnika ß levered („dźwignia beta”). Poza powyższymi współczynnikiem ß, przeanalizowaliśmy również wpływ ryzyka rynkowego i ryzyka kraju. Te ryzyka systemowe porównane zostały pomiędzy wybranymi krajami UE. Druga grupa zagrożeń stanowiła zagrożenia wynikające z wewnętrznego otoczenia przedsiębiorstwa. Możemy stwierdzić, że największy wpływ na wyniki działalności przedsiębiorstwa ma właśnie ryzyko finansowe. Wartość tego ryzyka została określona przez niską płynność bieżącą analizowanej firmy. Według naszych obliczeń, zostało potwierdzone, że zagrożenia niesystematyczne mają większy wpływ na wyniki działalności przedsiębiorstwa, niż zagrożenia systematyczne. Na potwierdzenie tego wniosku zbudowany został model ryzyka przedsiębiorstwa (ERM), który składał się wybranych wskaźników finansowych, ryzyka systematycznego i niesystematycznego i modeli prognostycznych. Model ten może być stosowany w praktyce menedżerskiej w celu zminimalizowania, zróżnicowania i przewidywania ryzyk na rynku globalnym.
Źródło:
Polish Journal of Management Studies; 2015, 11, 2; 50-61
2081-7452
Pojawia się w:
Polish Journal of Management Studies
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie współczynnika Giniego do oceny ryzyka systematycznego
Application of Gini coefficient to evaluation of systematic risk
Autorzy:
Majewska, Elżbieta
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453832.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
ryzyko systematyczne
współczynnik beta
średnia różnica Giniego
uogólniony współczynnik Giniego
systematic risk
beta coefficient
Gini’s mean difference
extended Gini coefficient
Opis:
W pracy przedstawimy możliwości wykorzystania średniej różnicy Giniego oraz uogólnionego współczynnika Giniego do oceny ryzyka systematycznego. Omówimy korzyści wynikające z zastosowania tych miar do wyznaczania współczynnika beta. Zaprezentujemy wyniki uzyskane metodą najmniejszych kwadratów oraz z wykorzystaniem wspomnianych miar dla wybranych akcji notowanych na GPW w Warszawie.
In the paper we present the application of Gini’s mean difference and the extender Gini coefficient to evaluate systematic risk. We discuss the advantages arising from applying these measures to determine the beta coefficient. On the basis of selected shares quoted on the Warsaw Stock Exchange, we present results obtained by the classical least square method and by using the previously mentioned measures.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2010, 11, 2; 201-210
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-9 z 9

    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