Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Ślepaczuk, Robert" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-9 z 9
Tytuł:
Does the inclusion of exposure to volatility into diversified portfolio improve the investment results? Portfolio construction from the perspective of a Polish investor
Autorzy:
Latoszek, Michał
Ślepaczuk, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/557807.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Tematy:
volatility
asset class
portfolio optimization
Polish market
VIX
Markowitz portfolio
naïve diversification
Opis:
The main goal of this research is to analyse the investment benefits from an incorporation of the volatility exposure to the diversified portfolio from the perspective of a Polish investor. Volatility, treated as a new asset class, may improve the performance of the portfolio due to its negative correlation with most types of assets. This topic has been widely investigated for the United States and Europe whereas the Polish market appears to be not heavily researched and this study may fill this gap. The research covers the period from October 2010 to July 2018 and is performed on daily close prices. To construct the portfolios the analysis uses the mean-variance framework and the naïve diversification approach. The comparison of risk-adjusted returns between investments with and without volatility exposure enables an answer to the research question about an improvement of the results by the addition of a non-standard asset to the diversified portfolios. The VXX is considered as the proxy for volatility as it is the most popular ETN which follows the volatility index derivatives with the given maturity. To test the robustness of the results the portfolios are constructed with a broad range of different parameters and assumptions imposed on the optimization procedure.
Źródło:
Economics and Business Review; 2020, 6(20), 1; 46-81
2392-1641
Pojawia się w:
Economics and Business Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Machine Learning Methods in Algorithmic Trading Strategy Optimization – Design and Time Efficiency
Autorzy:
Ryś, Przemysław
Ślepaczuk, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1356900.pdf
Data publikacji:
2019-08-09
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Nauk Ekonomicznych
Tematy:
Algorithmic trading
investment strategy
machine learning
optimization
differential evolutionary method
cross-validation
overfitting
Opis:
The main aim of this paper was to formulate and analyse the machine learning methods, fitted to the strategy parameters optimization specificity. The most important problems are the sensitivity of a strategy performance to little parameter changes and numerous local extrema distributed over the solution space in an irregular way. The methods were designed for the purpose of significant shortening of the computation time, without a substantial loss of strategy quality. The efficiency of methods was compared for three different pairs of assets in case of moving averages crossover system. The problem was presented for three sets of two assets’ portfolios. In the first case, a strategy was trading on the SPX and DAX index futures; in the second, on the AAPL and MSFT stocks; and finally, in the third case, on the HGF and CBF commodities futures. The methods operated on the in-sample data, containing 16 years of daily prices between 1998 and 2013 and was validated on the out-of-sample period between 2014 and 2017. The major hypothesis verified in this paper is that machine learning methods select strategies with evaluation criterion near the highest one, but in significantly lower execution time than the brute force method (Exhaustive Search).
Źródło:
Central European Economic Journal; 2018, 5, 52; 206 - 229
2543-6821
Pojawia się w:
Central European Economic Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Robustness of Support Vector Machines in Algorithmic Trading on Cryptocurrency Market
Autorzy:
Ślepaczuk, Robert
Zenkova, Maryna
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1356913.pdf
Data publikacji:
2019-08-07
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Nauk Ekonomicznych
Tematy:
Machine learning
support vector machines
investment algorithm
algorithmic trading
strategy
optimization
cross-validation
overfitting
cryptocurrency market
technical analysis
meta parameters
Opis:
This study investigates the profitability of an algorithmic trading strategy based on training SVM model to identify cryptocurrencies with high or low predicted returns. A tail set is defined to be a group of coins whose volatility-adjusted returns are in the highest or the lowest quintile. Each cryptocurrency is represented by a set of six technical features. SVM is trained on historical tail sets and tested on the current data. The classifier is chosen to be a nonlinear support vector machine. The portfolio is formed by ranking coins using the SVM output. The highest ranked coins are used for long positions to be included in the portfolio for one reallocation period. The following metrics were used to estimate the portfolio profitability: %ARC (the annualized rate of change), %ASD (the annualized standard deviation of daily returns), MDD (the maximum drawdown coefficient), IR1, IR2 (the information ratio coefficients). The performance of the SVM portfolio is compared to the performance of the four benchmark strategies based on the values of the information ratio coefficient IR1, which quantifies the risk-weighted gain. The question of how sensitive the portfolio performance is to the parameters set in the SVM model is also addressed in this study.
Źródło:
Central European Economic Journal; 2018, 5, 52; 186 - 205
2543-6821
Pojawia się w:
Central European Economic Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Cross-Country Differences in Return and Volatility Metrics of World Equity Indices
Autorzy:
Sheraliev, Iskandar
Ślepaczuk, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2200545.pdf
Data publikacji:
2023-05-30
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Nauk Ekonomicznych
Tematy:
Frontier markets
Emerging markets
Developed markets
Cross-country differences
Volatility
GDP per capita
Opis:
This research seeks to determine whether the cross-country differences in return and volatility metrics in various country equity indices can be explained by differences in economic development. We base the study on the MSCI IMI net income indices on two samples: a 51-country sample from the period 31 May 2002 to 28 February 2022, and a 75-country sample from the period 30 November 2010 to 28 February 2022. In this study, countries are grouped into four categories: frontier, emerging, early-developed, and developed, based on gross domestic product (GDP) per capita. The Kruskal–Wallis rank sum test is used to find cross-group differences, and the results are further analyzed with the pairwise Wilcoxon rank sum test with the Holm–Bonferroni p value adjustment method. The results are relatively unintuitive and show that there is no significant cross-group difference in daily and monthly returns. There is evidence of a considerable difference in volatility metrics, especially in the case of the emerging market group, which is significantly different from the three other groups. The results are slightly sensitive to time period change and very sensitive to changes in income categories of some countries.
Źródło:
Central European Economic Journal; 2023, 10, 57; 91-115
2543-6821
Pojawia się w:
Central European Economic Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
CROSS-SECTIONAL RETURNS FROM DIVERSE PORTFOLIO OF EQUITY INDICES WITH RISK PREMIA EMBEDDED
Autorzy:
Sakowski, Paweł
Ślepaczuk, Robert
Wywiał, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/453405.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie. Katedra Ekonometrii i Statystyki
Tematy:
cross-sectional models
asset pricing models
equity risk premium
equity indices
new risk factors
sensitivity analysis
book to market
momentum
market price of risk
emerging and developed equity indices
Opis:
The main purpose of this article is to extend evaluation of classic Fama-French and Carhart model for global equity indices. We intend to check the robustness of models results when used for a wide set of equity indices instead of single stocks for the given country. Such modification enables us to estimate equity risk premium for a single country. However, it requires several amendments to the proposed methodology for single stocks. Our empirical evidence reveals important differences between the conventional models estimated on single stocks, either international or US-only, and models incorporating whole markets. Our novel approach shows that the divergence between indices of the developed countries and those of emerging markets is still persistent. Additionally, research on weekly data for equity indices presents rationale for explanation of equity risk premia differences between variously sorted portfolios.
Źródło:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych; 2015, 16, 2; 89-101
2082-792X
Pojawia się w:
Metody Ilościowe w Badaniach Ekonomicznych
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Midquotes or transactional prices? Evaluation of Black model on high-frequency data
Kwotowania mid opcji czy ich ceny transakcyjne? Ewaluacja modelu Blacka na danych wysokiej częstotliwości
Autorzy:
Kokoszczyński, Ryszard
Sakowski, Paweł
Ślepaczuk, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/589413.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Implied volatility
Microstructure bias
Midquotes data
Option pricing models
Realized volatility
Mikrostruktura rynku
Modele wyceny opcji
Średnie kwotowania opcji
Zmienność implikowana
Zmienność zrealizowana
Opis:
The main idea of this research is to check the efficiency of the Black option pricing model on the basis of high frequency emerging market data. However, liquidity constraints – a typical feature of an emerging derivatives market – put severe limits for conducting such a study [Kokoszczyński et al., 2010]. This is the reason we focus on midquotes instead of transactional data being aware that midquotes might not be a proper representation of market prices as probably transactional data are. We compare in this paper our results with the research conducted on high-frequency transactional and midquotes data. This comparison shows that the results do not differ significantly between these two approaches and that Black model with implied volatility (BIV) significantly outperforms other models, especially the Black model with realized volatility (BRV) with the latter producing the worst results.
Głównym celem artykułu jest weryfikacja efektywności modelu Blacka wyceny opcji na podstawie danych wysokiej częstotliwości dla rynku rozwijającego się. Ograniczenia dotyczące płynności opcji – typowa charakterystyka instrumentów pochodnych na rynkach rozwijających się – stanowią jednak istotne ograniczenie dla takiego badania [Kokoszczyński et al., 2010]. Niska płynność jest jedną z przyczyn, dla których wykorzystuje się kwotowania mid zamiast danych transakcyjnych ze świadomością, że dane transakcyjne mogą być lepszą reprezentacją aktualnego stanu rynku na danym instrumencie finansowym. W badaniu porównano obliczenia przeprowadzone na danych wysokiej częstotliwości dla cen transakcyjnych i kwotowań mid. Porównanie to pokazuje, że rezultaty praktycznie nie różnią się dla tych dwóch różnych danych wejściowych i model Blacka ze zmiennością implikowaną (BIV) osiąga znacznie lepsze wyniki od pozostałych modeli, szczególnie w porównaniu z modelem Blacka ze zmiennością zrealizowaną (BRV).
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2018, 366; 43-58
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Which Option Pricing Model Is the Best? HF Data for Nikkei 225 Index Options
Autorzy:
Kokoszczyński, Ryszard
Sakowski, Paweł
Ślepaczuk, Robert
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1357377.pdf
Data publikacji:
2019-04-01
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Nauk Ekonomicznych
Tematy:
Option pricing models
high-frequency data
realized volatility
implied volatility
stochastic volatility
emerging markets
Opis:
In this study, we analyse the performance of option pricing models using 5-minutes transactional data for the Japanese Nikkei 225 index options. We compare 6 different option pricing models: the Black (1976) model with different assumptions about the volatility process (realized volatility with and without smoothing, historical volatility and implied volatility), the stochastic volatility model of Heston (1993) and the GARCH(1,1) model. To assess the model performance, we use median absolute percentage error based on differences between theoretical and transactional options prices. We present our results with respect to 5 classes of option moneyness, 5 classes of option time to maturity and 2 option types (calls and puts). The Black model with implied volatility (BIV) comes as the best and the GARCH(1,1) as the worst one. For both call and put options, we observe the clear relation between average pricing errors and option moneyness: high error values for deep OTM options and the best fit for deep ITM options. Pricing errors also depend on time to maturity, although this relationship depend on option moneyness. For low value options (deep OTM and OTM), we obtained lower errors for longer maturities. On the other hand, for high value options (ITM and deep ITM) pricing errors are lower for short times to maturity. We obtained similar average pricing errors for call and put options. Moreover, we do not see any advantage of much complex and time-consuming models. Additionally, we describe liquidity of the Nikkei225 option pricing market and try to compare the results we obtain here with a detailed study for Polish emerging option market (Kokoszczyński et al. 2010b).
Źródło:
Central European Economic Journal; 2017, 4, 51; 18 - 39
2543-6821
Pojawia się w:
Central European Economic Journal
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Do multi-factor models produce robustresults? Econometric and diagnostic issues in equity risk premia study
Analiza diagnostyczna wieloczynnikowych modeli oszacowań premii za ryzyko akcyjne
Autorzy:
Sakowski, Paweł
Ślepaczuk, Robert
Wywiał, Mateusz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/585858.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
Tematy:
Asset pricing models
Autocorrelation
Collinearity
Diagnostics
Econometric
Equity risk premia
General Methods of Moments (GMM)
Heteroscedasticity
Maximum Likelihood Estimation (MLE)
Multi-factor models
Normality
Ordinary Least Squares (OLS)
Outliers
Autokorelacja
Diagnostyka modeli
Heteroskedastyczność
Metoda najmniejszych kwadratów
Metoda największej wiarygodności
Modele wieloczynnikowe
Modele wyceny aktywów
Obserwacje odstające
Premia za ryzyko akcyjne
Uogólniona metoda momentów
Współliniowość
Opis:
In recent decades numerous studies verified empirical validity of the CAPM model. Many of them showed that CAPM alone is not able to explain cross-sectional variation of stock returns. Researchers revealed various risk factors which explained outperformance of given groups of stocks or proposed modifications to existing multi-factor models. Surprisingly, we hardly find any discussion in financial literature about potential drawbacks of applying standard OLS method to estimate parameters of such models. Yet, the question of robustness of OLS results to invalid assumptions shouldn't be ignored. This article aims to address diagnostic and econometric issues which can influence results of a time-series multifactor model. Based on the preliminary results of a five-factor model for 81 emerging and developed equity indices [Sakowski, Ślepaczuk and Wywiał, 2016a] obtained with OLS we check the robustness of these results to popular violations of OLS assumptions. We find autocorrelation of error term, heteroscedasticity and ARCH effects for most of 81 regressions and apply an AR-GARCH model using MLE to remove them. We also identify outliers and diagnose collinearity problems. Additionally, we apply GMM to avoid strong assumption of IID error term. Finally, we present comparison of parameters estimates and Rsquared values obtained by three different methods of estimation: OLS, MLE and GMM. We find that results do not differ substantially between these three methods and allow to draw the same conclusions from the investigated five-factor model.
W ostatnich latach liczne prace podejmowały temat empirycznej weryfikacji skuteczności modelu CAPM. Ich autorzy zaproponowali co najmniej kilka czynników ryzyka, które są w stanie wyjaśnić zróżnicowanie przekrojowe zwrotów rozmaitych aktywów finansowych. Zaproponowano także liczne modyfikacje istniejących modeli wieloczynnikowych. W bogatej literaturze rzadko jednak spotykamy dyskusję na temat konsekwencji stosowania standardowej Metody Najmniejszych Kwadratów do oszacowania parametrów tych modeli. Pytanie o odporność oszacowań wieloczynnikowych modeli wyceny aktywów finansowych uzyskanych za pomocą MNK na niespełnienie założeń nie powinno być jednak ignorowane. Celem niniejszego artykułu jest analiza diagnostyczna wyników oszacowań modelu pięcioczynnikowego dla 81 indeksów giełdowych [Sakowski, Ślepaczuk i Wywiał, 2016a]. Weryfikacja założeń modelu wskazuje na obecność autokorelacji i heteroskedastyczności czynnika losowego, a także występowanie efektów ARCH. Analiza obejmuje także identyfikację obserwacji wpływowych oraz weryfikację obecności współliniowości wśród czynników. W końcowej części prezentujemy porównanie oszacowań uzyskanych za pomocą Metody Najmniejszych Kwadratów, Metody Największej Wiarygodności oraz Uogólnionej Metody Momentów. Wszystkie trzy metody dają bardzo zbliżone oszacowania i pozwalają wyciągnąć ten sam zestaw wniosków dla analizowanego modelu pięcioczynnikowego.
Źródło:
Studia Ekonomiczne; 2016, 301; 203-227
2083-8611
Pojawia się w:
Studia Ekonomiczne
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Can we invest on the basis of equity risk premia and risk factors from multi-factor models ?
Autorzy:
Pawel, Sakowski
Robert, Ślepaczuk
Mateusz, Wywiał
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/943112.pdf
Data publikacji:
2016-09-30
Wydawca:
Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Tematy:
investment algorithms
multi-factor models
Markov switching model
asset pricing models
equity risk premia
risk factors
Markowitz model
Opis:
We examine two investment algorithms built on the weekly data of world equity indices for emerging and developed countries in the period 2000-2015. We create seven risk factors using additional data about market capitalization, book value, country GDP and betas of equity indices. The first strategy utilizes the theoretical value of equity risk premium from the seven-factor Markov-switching model with exogenous variables. We compare theoretical with the realized equity risk premium for a given index to undertake the buy/sell decisions. The second algorithm works only on eight risk factors and applies them as input variables to Markowitz models with alternative optimization criteria. Finally we note that the impact of risk factors on the final results of investment strategy is much more important than the selection of a particular econometric model in order to correctly evaluate the equity risk premium.
Źródło:
Economics and Business Review; 2016, 2(16), 3; 78-98
2392-1641
Pojawia się w:
Economics and Business Review
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