Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Beta factor" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Zastosowanie uogólnionego współczynnika Giniego do pomiaru ryzyka spółek wchodzących w skład indeksu WIG20
Risk Measurement of the WIG20 Companies Using the Extended Gini Coefficient
Autorzy:
Majewska, Elżbieta
Jankowski, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589683.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Akcje
Ryzyko inwestycyjne
Spółki
Współczynnik Beta
Współczynnik Giniego
Beta factor
Companies
Gini coefficient
Investment risk
Shares
Opis:
This paper presents the basic properties of the extended Gini coefficient as a risk measure. We define the measure of systematic risk (beta coefficient) and the correlation between securities based on the extended Gini coefficient. The presented issues we illustrate with empirical research conducted on the basis of selected shares quoted on the Warsaw Stock Exchange.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 163; 59-71
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Badanie stabilności współczynnika beta akcji indeksu WIG20
Beta Coefficient of WIG20s Shares Stability Examination
Autorzy:
Letkowski, Dariusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/586616.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Indeks giełdowy
Portfel inwestycyjny
Warszawski Indeks Giełdowy (WIG)
Współczynnik Beta
Beta factor
Investment portfolio
Stock market indexes
Warsaw Stock Exchange Index
Opis:
The aim of the article is to examine beta coefficient of WIG20's shares stability. Beta coefficient provides systematic risk measurement, so it's stability is a key factor for effective portfolio management based on beta coefficient. Research reveals beta coefficients high volatility throughout test period of 2001-2012, in particular under financial crisis conditions. Proposed beta coefficient stability ranking reflects combined results of different stability measures: standard deviation, coefficient of variation and mean absolute deviation. Stability ranking is a simple approach to gain some level of statistical objectivity. However, in general beta coefficients of WIG20's shares are highly volatile, what can affect investment portfolio risk and return management.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2013, 174; 75-87
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
WPŁYW INTERWAŁU CZASOWEGO STÓP ZWROTU WYKORZYSTYWANYCH W WYZNACZANIU PARAMETRÓW MODELU SHARPE’A NA WIELKOŚĆ BŁĘDU PROGNOZ OTRZYMANYCH ZA POMOCĄ MODELU
The Influence of the Time Interval of Return Rates Used in Determining the Parameters of the Sharpe Model on the Magnitude of Error Predictions Obtained Using the Model
Autorzy:
Podgórski, Krzysztof
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/439726.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Akademia Finansów i Biznesu Vistula
Tematy:
model Sharpe’a
współczynnik beta
inwestycje
akcje
interwał czasowy stopy zwrotu
Sharpe model
beta factor
investments
shares
time interval of return
Opis:
Kluczowe zagadnienie dotyczące modelu Sharpe’a, który jest wykorzystywany zarówno przez praktyków, jak i teoretyków tworzących portfele inwestycyjne, stanowi dobór interwału czasowego stóp zwrotu służących do wyznaczania jego parametrów. Prezentowany artykuł ma charakter badawczy, a jego celem jest określenie, w jaki sposób zmienia się średni błąd prognozy stopy zwrotu oszacowanej za pomocą modelu Sharpe’a w zależności od interwału czasowego stóp zwrotu przyjętych do prognozy. Aby zrealizować cel badawczy wykorzystano metody ilościowe. Badanie przeprowadzono na podstawie danych z lat 2010-2014 dotyczących stóp zwrotu z akcji dziesięciu spółek giełdowych wchodzących w skład indeksu WIG. Prognozy stóp zwrotu z poszczególnych spółek wyznaczono za pomocą uzyskanych modeli Sharpe’a na podstawie rzeczywistych stóp zwrotu z indeksu WIG z lat 2015-2017. Do badania przyjęto pięć interwałów czasowych stóp zwrotu: dzienny, tygodniowy, miesięczny, kwartalny oraz roczny. Wyniki badań pozwoliły na wyciągnięcie dwóch zasadniczych wniosków: (1) Średni błąd prognozy przyszłej stopy zwrotu dla losowo wybranej spółki wchodzącej w skład indeksu WIG obliczony na podstawie modelu Sharpe’a maleje wraz ze spadkiem długości interwału przyjętego do badania; (2) Średnia wartość współczynnika determinacji dla wyznaczonych modeli Sharpe’a rośnie wraz z wydłużaniem się interwału czasowego przyjętego do analizy, co wskazuje na lepsze dopasowanie modeli uzyskanych dla stóp zwrotu z dłuższych czasookresów.
The key issue regarding the Sharpe model, which is used by both practitioners and theoreticians making investment portfolios, is the selection of the time interval of return rates used to determine its parameters. The presented article is of research nature and its aim is to determine how the average error of the rate of return forecast estimated using the Sharpe model changes depending on the time interval of the return rates adopted for the forecast. To realize the research goal, quantitative methods were used. The survey was based on data from the years 2010-2014 regarding the return rates on shares of ten listed companies included in the WIG index. Forecasts of return rates from individual companies were determined using the Shape models obtained on the basis of the actual rates of return from the WIG index from 2015-2017. Five intervals of temporary return rates were adopted for the study: daily, weekly, monthly, quarterly and annual. The results of the research allowed to draw two basic conclusions. (1) The average forecast error of the future rate of return for a randomly selected company included in the WIG index calculated on the basis of the Sharpe model decreases with the decrease in the length of the interval accepted for the study. (2) The average value of the determination coefficient for the designated Sharpe models increases with the extension of the time interval adopted for the analysis, which indicates a better adjustment of the models obtained for rates of return from longer time periods.
Źródło:
Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula; 2019, 4(62); 5-16
2084-4689
Pojawia się w:
Kwartalnik Naukowy Uczelni Vistula
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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