Informacja

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

Wyszukujesz frazę "prognozowanie dynamiczne" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Analiza dynamiczna portfeli akcji
A Dynamic Analysis of Asset Portfolio
Autorzy:
Wdowiński, Piotr
Wrzesiński, Daniel
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905238.pdf
Data publikacji:
2003
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
optymalizacja portfela akcji
model Markowitza
model Sharpe’a
prognozowanie dynamiczne
stabilność parametrów
Opis:
In the paper we give a comparative analysis of stocks portfolios constructed according to Markowitz and Sharpe theories. We propose a dynamic short-term approach to building minimum variance portfolios under variable number of time series observations. The proposed dynamic approach allows for calculating time-varying parameters of variance-covariance matrix of returns in Markowitz model and beta parameters in Sharpe model. We compare empirical returns of dynamic portfolios with returns on index WIG20. The results show that introducing dynamic shares of assets in portfolios built with time series within a period not exceeding a month allows for outperforming returns on the index WIG20.
W artykule podejmujemy próbę analizy porównawczej portfeli akcji notowanych na GPW w Warszawie, zbudowanych za pomocą modeli Markowitza i Sharpe’a Przedmiotem zainteresowania są dynamiczne krótkookresowe prognozy portfeli o minimalnym ryzyku, oparte na szeregach statystycznych o zmiennej liczebności. Zastosowane podejście dynamiczne pozwala na wyznaczanie zmiennych w czasie parametrów macierzy wariancji-kowariancji stóp zwrotu w modelu Markowitza i parametrów beta w modelu Sharpe’a. Zrealizowane przeciętne stopy zwrotu portfeli dynamicznych porównujemy ze stopą zwrotu indeksu WIG20. Na podstawie uzyskanych wyników empirycznych wnioskujemy, że zastosowanie dynamicznej struktury udziałów akcji w portfelach zbudowanych na podstawie szeregów statystycznych z okresu nie przekraczającego miesiąca pozwala na osiągnięcie wyższej w stosunku do indeksu WIG20 przeciętnej stopy zwrotu z portfeli.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2003, 166
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Porównanie jakości prognozowania polskiego PKB dynamicznymi modelami z czynnikowymi oraz modelami czynnikowymi z przełączaniem Markowa
Comparison of quality of Polish GDP forecasts prepared with dynamic factor models and factor models with Markov switching
Autorzy:
Łupiński, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/399416.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
Tematy:
dynamiczne modele czynnikowe
wielowymiarowe modele przełącznikowe Markowa
prognozowanie PKB Polski
dynamic factor models
Markov switching models
forecasting Polish GDP
Opis:
W artykule zamieszczono kontynuację cyklu opracowań autora (2007, 2009, 2012) dotyczących optymalnych metod prognozowania polskich zmiennych makroekonomicznych na przykładzie Produktu Krajowego Brutto (PKB). W ramach wykonanego na potrzeby artykułu badania porównano jakość nowcastów („prognoz” teraźniejszości) i właściwych prognoz określonych na podstawie proponowanego przez Mariano i Murasawę (2003) dynamicznego modelu czynnikowego z obsługą mieszanych częstotliwości danych wejściowych i braków obserwacji (MFDG-DFM) oraz rozszerzonego o strukturę czynnikową wielowymiarowego modelu przełącznikowego Markowa (multivariate Markov switching model) zapropo-nowanego przez Kima i Nelsona (1999), a następnie zastosowanego w praktyce przez Hamiltona i Chauvet (2005). Przedstawiono zaplecze matematyczne obu modeli wskazując na modyfikacje kombinowanego podejścia filtru Kalmana oraz metody największej wiarygodności (MNW), niezbędne do estymacji nieliniowego modelu z przełączaniem reżimów zgodnie ze schematem Markowa. Uzyskane wyniki sygnalizują niewielką przewagę modelu Mariano i Murasawy, choć w zakresie „prognoz” teraźniejszości konkurencyjny model Markowowski dostarcza wyników o porównywalnej jakości.
The article is a continuation of author’s previous publications’ series (2007, 2009, 2012) devoted to optimal methods of Polish macro variables forecasting with special attention to Gross Domestic Product. In this survey quality of nowcasts and forecasts was prepared with Mariano and Murasawa (2003) dynamic factor model with mixed frequencies and missing data handling (MFDG-DFM) was compared with quality of nowcasts/forecasts computed with multivariate Markov switching model proposed by Kim and Nelson (1999) and opera-tionalized by Hamilton and Chauvet (2005). The article presents mathematical background of both models and describes in detail combined Kalman filter and maximum likelihood method used to estimate nonlinear Markov switching model. Achieved results show modest advantage of Mariano and Murasawa MFDG-DFM model Polish GDP forecasts, however in the case of nowcasts both models provide almost equal quality output.
Źródło:
Ekonomia i Zarządzanie; 2013, 5, 4; 161-179
2080-9646
Pojawia się w:
Ekonomia i Zarządzanie
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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