ZORIENTOWANA BEHAWIORALNA WARTOŚĆ BIEŻĄCA PORTFELA DWUSKŁADNIKOWEGO STUDIUM PRZYPADKU
|
|
- Wiktoria Maciejewska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN Nr Krzysztof Piasecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Wydział Zarządzania Katedra Inwestycji i Nieruchomości krzysztof.piasecki@ue.poznan.pl Anna Łyczkowska-Hanćkowiak Wyższa Szkoła Bankowa w Poznaniu Instytut Finansów anna.lyczkowska-hanckowiak@wsb.poznan.pl ZORIENTOWANA BEHAWIORALNA WARTOŚĆ BIEŻĄCA PORTFELA DWUSKŁADNIKOWEGO STUDIUM PRZYPADKU Streszczenie: Przedmiotem rozważań jest wprowadzona przez Piaseckiego behawioralna wartość bieżąca (BPV) odzwierciedlająca wpływ wybranych czynników behawioralnych na nieprecyzyjną ocenę wartości bieżącej. Pierwotnym modelem formalnym BPV była liczba rozmyta. Łyczkowska-Hanćkowiak zaproponowała i uzasadniła nadanie BPV orientacji. W ten sposób BPV została reprezentowana za pomocą skierowanych liczb rozmytych. Głównym celem tej pracy jest wyznaczenie zorientowanej BPV dwuskładnikowego portfela. Uzyskany wynik został uogólniony do przypadku portfela wieloskładnikowego. Słowa kluczowe: behawioralne finanse, wartość bieżąca, skierowana liczba rozmyta. JEL Classification: C44, C02, G10. Wprowadzenie Wartość bieżącą (PV) rozumie się jako wartość teraźniejszego ekwiwalentu płatności dostępnej w ustalonym momencie. Powszechnie jest już akceptowany pogląd, że PV przyszłych przepływów finansowych może być wartością nieprecyzyjną. Dogodnym modelem nieprecyzyjnie oszacowanej PV jest liczba rozmyta nazywana rozmytą PV. Szczegółowy opis ewolucji tego modelu można znaleźć na przykład w [Piasecki, Siwek, 2017]. W [Piasecki, 2011a] zdefiniowano behawioralną PV (BPV) jako rozmytą PV ocenioną z uwzględnieniem wpływu czynników behawioralnych na podstawie ceny rynkowej instrumentu finansowego. Tak określona BPV była następnie
2 34 Krzysztof Piasecki, Anna Łyczkowska-Hanćkowiak dyskutowana i modyfikowana w [Piasecki, 2011b, 2016; Piasecki, Siwek, 2015]. W [Łyczkowska-Hanćkowiak, 2017] informacje opisane przez funkcję przynależności BPV uzupełniono o subiektywne przekonanie o spodziewanym zwrocie trendu ceny rynkowej. Do zapisu tej subiektywnej prognozy wykorzystano zwrot osi liczb rzeczywistych. W ten sposób BPV zapisano jako skierowaną liczbę rozmytą [Kosiński, Prokopowicz, Ślęzak, 2003]. Taki model nieprecyzyjnie oszacowanej PV nazywamy zorientowaną BPV. Celem prezentowanej pracy jest studium przypadku portfela dwuskładnikowego, którego składniki opisane są za pomocą zorientowanej BPV. Uzyskany wynik zostanie uogólniony do przypadku portfela wieloskładnikowego. 1. Istota pojęcia skierowanej liczby rozmytej W tej pracy przedmiotem naszego zainteresowania są wartości przybliżone. Stąd obszar naszych rozważań ograniczmy do rodziny F(R) wszystkich podzbiorów rozmytych w przestrzeni liczb rzeczywistych R. Przybliżeniem dowolnej wartości może być rozmyta liczba rzeczywista (FN) F(R) zdefiniowana w najbardziej ogólny sposób w [Dubois, Prade, 1979]. Spośród ogółu FN wyróżniamy ich następujący rodzaj. Definicja 1: [Dubois, Prade, 1980]: Dla dowolnej czwórki (,,, ) R spełniającej warunek FN (,,, ) typu LR (LR-FN) jest opisana przez swą funkcję przynależności [0; 1] R zdefiniowaną następująco: 0, < (), () = 1, (1) (), 0, < gdzie lewa funkcja odniesienia [0,1] [,] jest prawostronnie ciągłą funkcją niemalejącą i prawa funkcja odniesienia [0,1] [,] jest lewostronnie ciągłą funkcją nierosnącą. Pojęcie skierowanych liczb rozmytych (OFN) zostało wprowadzone przez Kosińskiego, Prokopowicza, Ślęzaka [2003] jako rozszerzenie pojęcia FN. Z drugiej strony, Kosiński zdefiniował OFN jako uporządkowaną parę funkcji przekształcających przedział jednostkowy [0,1] w R. Żadna taka para nie jest liczbą rozmytą. Oznacza to, że nie możemy zaakceptować oryginalnej terminologii Kosińskiego. Niemniej, intuicyjne podejście Kosińskiego do pojęcia OFN jest bardzo użyteczne. Poniżej zaprezentowano zmodyfikowaną defi-
3 Zorientowana behawioralna wartość bieżąca portfela dwuskładnikowego 35 nicję OFN. Pojęcie OFN jest ściśle powiązane z następującą parą uporządkowaną. Definicja 2: Para Kosińskiego jest to uporządkowana para (, ) słabo monotonicznych ciągłych suriekcji : [0,1] i : [0,1] spełniających warunki: (1) (0) (1) (0) 0 (2) (1) (1) (0) (0) (3) = (1) (1) (4) Dla dowolnej pary Kosińskiego (, ) funkcja : [0,1] jest nazywana funkcją wznoszącą. Wtedy funkcja : [0,1] jest nazywana funkcją opadającą. Obie te funkcje mają swoją wspólną nazwę funkcje Kosińskiego. Dla dowolnej niemalejącej funkcji Kosińskiego h : [0; 1] [h (0),h (1)] wyznacza się jej uogólnioną odwrotność h w następujący sposób: [ (), ()]: h () =max [0; 1]:h () = (5) Dla dowolnej nierosnącej funkcji Kosińskiego h : [0; 1] [h (1),h (0)] wyznacza się jej uogólnioną odwrotność h w następujący sposób: [ (), ()]: h () =min [0; 1]:h () = (6) Z warunku (2) wynika, że różnowartościowe funkcje Kosińskiego nie mogą być równocześnie niemalejące lub równocześnie nierosnące. Korzystając z tego, OFN definiuje się w następujący sposób. Definicja 3: Dla ustalonej pary Kosińskiego (, ), OFN jest to taka para złożona z LR-FN i z orientacji, która jest zdefiniowana w następujący sposób: lewa funkcja odniesienia jest równa uogólnionej odwrotności niemalejącej funkcji Kosińskiego, prawa funkcja odniesienia jest równa uogólnionej odwrotności nierosnącej funkcji Kosińskiego, orientacja jest określona jako wspólny zwrot wszystkich wektorów prowadzących z przeciwdziedziny funkcji wznoszącej do przeciwdziedziny funkcji opadającej. Powyższa definicja jest zgodna ze stosowanym przez Kosińskiego intuicyjnym podejściem do pojęcia OFN. Przestrzeń wszystkich OFN oznacza się za pomocą symbolu.
4 36 Krzysztof Piasecki, Anna Łyczkowska-Hanćkowiak Liczby (0) i (1) są granicami przedziału. Liczby (0) i (1) są granicami przedziału. Z tego powodu dowolną OFN z danymi i oznacza się za pomocą symbolu (0), (1), (1), (0). Warunki (2), (3) i (4) implikują, że OFN spełnia dokładnie jeden z poniższych warunków: (0) (1) (1) (0) (7) (0) (1) (1) (0) (8) Kiedy (0) < (0), to warunek (7) opisuje dodatnią orientację OFN. W tym przypadku funkcja wznosząca jest funkcją niemalejącą i funkcja opadająca jest funkcją nierosnącą. Wartość (0) jest wtedy nazywana wartością początkową OFN, zaś wartość (0) jest nazywana wartością końcową OFN. Dodatnio zorientowana OFN (0), (1), (1), (0) jednoznacznie determinuje FN (0), (1), (1), (0) opisaną przez swą funkcję przynależności [0; 1] R daną w następujący sposób: 0, < (0) (), (0) (1) () = 1, (1) (1) (9) (), (1) (0) 0, (0) < Kiedy (0) > (0), to warunek (8) opisuje ujemną orientację OFN. W tym przypadku funkcja wznosząca jest funkcją nierosnącą i funkcja opadająca jest funkcją niemalejącą. Wartość (0) jest wtedy nazywana wartością końcową OFN, zaś wartość (0) jest nazywana wartością początkową OFN. Ujemnie zorientowana OFN (0), (1), (1), (0) jednoznacznie determinuje FN (0), (1), (1), (0) opisaną przez swą funkcję przynależności [0; 1] R daną w następujący sposób: 0, < (0) (), (0) < (1) () = 1, (1) (1) (10) (), (1) < (0) 0, (0) < W przypadku (0) = (0), orientacja OFN jest niezdefiniowana. Wtedy jednak rozpatruje się liczbę (0), (0), (0), (0) jako ze swej natury niezorientowaną liczbę rzeczywistą (0) R.
5 Zorientowana behawioralna wartość bieżąca portfela dwuskładnikowego 37 Niech,,. W [Piasecki, 2017] dodawanie arytmetyczne + liczb rzeczywistych rozszerzono do dodawania OFN za pomocą tożsamości: = (11) gdzie jest reprezentowane za pomocą pary Kosińskiego (, ) danej przez tożsamości: () = = min () + (), (1) (1) < (1) ( (1) = (1) ) max () + (), (1) (1) > (1) ( (1) = (1) >) () = = max () + (), (1) (1) < (1) ( (1) = (1) ) min () + (), (1) (1) > (1) ( (1) = (1) >) gdzie: (1) = (1) + (1) (1) = (1) + (1) = (0) + (0) = (0) + (0) W przypadku zastosowania powyższej procedury do dodawania OFN o identycznej orientacji uzyskuje się wynik identyczny z wynikiem dodawania OFN w sposób wyznaczony przez zasadę rozszerzenia Zadeha. W tej pracy ograniczono się do stwierdzenia orientacji sumy OFN postaci (0), (1), (1), (0). Wtedy z zależności (11): = (0), (1), (1), (0) (0), (1), (1), (0) (12) gdzie = (0), (1), (1), (0) jest reprezentowane za pomocą pary Kosińskiego (, ) danej przez tożsamości: () = min () + (), (1) (0) + (0) (0) + (0) max () + (), (1) (0) + (0) > (0) + (0) () = max () + (), (1) (0) + (0) (0) + (0) min () + (), (1) (0) + (0) > (0) + (0) (1) = (1) + (1) Porównanie liczb (0) i (0) pozwala na jednoznaczne ustalenie orientacji sumy (12).
6 38 Krzysztof Piasecki, Anna Łyczkowska-Hanćkowiak 2. Pomiar ryzyka nieprecyzyjności W poprzednim rozdziale omówiono wybrane rodzaje liczb rozmytych stanowiących modele formalne przybliżonej wartości będącej przykładem informacji nieprecyzyjnej. Powszechnie jako nieprecyzyjność informacji rozumie się jej nieostrość oraz wieloznaczność [Klir, 1993]. Wieloznaczność interpretuje się jako brak jednoznacznego wyróżnienia spośród ogółu rozważanych wariantów zalecanych alternatyw. Nieostrość rozumie się natomiast jako brak jednoznacznego rozróżnienia pomiędzy daną informacją a jej zaprzeczeniem. Modelem nieprecyzyjności wartości przybliżonej jest funkcja przynależności liczby rozmytej opisującej rozważaną wartość. Z tego powodu do pomiaru nieprecyzyjności dowolnego F(R) o ograniczonym nośniku stosuje się zaproponowaną w [Khalili, 1979] miarę : F(R) R, daną za pomocą zależności: () = () (13) Wzrost wieloznaczności oznacza, że zwiększać się będzie ilość alternatywnych wyborów. Powoduje to wzrost ryzyka wybrania spośród rekomendowanych opcji decyzyjnych takiej nietrafnej decyzji, która ex post zostanie obarczona stratą utraconych korzyści. Ryzyko to nazywamy ryzykiem wieloznaczności. Narzędziem pomiaru ryzyka wieloznaczności obarczającego OFN jest miara energii [de Luca, Termini, 1979] : R dana za pomocą zależności: =() (14) Wzrost nieostrości oznacza zacieranie się granic rozdzielających alternatywy decyzyjne rekomendowane i alternatywy decyzyjne nierekomendowane. Powoduje to zwiększenie się ryzyka podjęcia decyzji nierekomendowanej. Takie ryzyko nazywamy ryzykiem nieostrości. Instrumentem pomiaru ryzyka nieostrości obciążającego OFN jest miara entropii [Kosko, 1986] : [0; 1] dana za pomocą zależności: = (15) Ryzyko nieprecyzyjności to kompozycja współoddziałujących ryzyka wieloznaczności i ryzyka nieostrości. Narzędziem opisu ryzyka nieprecyzyjności obarczającego OFN jest wektor,.
7 Zorientowana behawioralna wartość bieżąca portfela dwuskładnikowego Zorientowana behawioralna wartość bieżąca Instrument finansowy jest reprezentowany przez czwórkę,,,δ, gdzie: R jest obserwowaną ceną rynkową instrumentu finansowego, R jest merytorycznie uzasadnioną ceną równowagi finansowej, = jest odchyleniem ceny rynkowej od ceny równowagi, 0; jest maksymalnym dolnym oszacowaniem możliwej ceny rynkowej, ; + jest minimalnym górnym oszacowaniem możliwej ceny rynkowej. Wartość ceny rynkowej jest ustalana drogą bezpośredniej obserwacji rynku finansowego. Cena równowagi finansowej jest ustalana za pomocą powszechnie akceptowanych metod analizy technicznej lub analizy fundamentalnej. Oba te parametry mają charakter obiektywny. Odmiennie ma się rzecz z oszacowaniami i możliwej ceny rynkowej. Oba te parametry są ustalane na podstawie przesłanek behawioralnych i mogą mieć charakter subiektywny. Jedna z metod wyznaczania tych wartości została przedstawiona w [Piasecki, 2011a]. Po przeprowadzonej dyskusji definicji pojęcia w [Piasecki, 2016] instrumentowi finansowemu przypisano BPV przedstawioną jako LR-FN,,,. Funkcja przynależności,,, [0; 1] R BPV jest określona za pomocą tożsamości: dla > 0:,,,= = ( )() ( ) ( ) dla 0,,,= = ( ) ( )() ( ) dla, dla, 0 dla, dla, dla, 0 dla, (16) (17)
8 40 Krzysztof Piasecki, Anna Łyczkowska-Hanćkowiak gdzie: = = (18) W [Łyczkowska-Hanćkowiak, 2017] informacje opisane za pomocą BPV zostały uzupełnione o subiektywną prognozę zwrotu trendu ceny rynkowej. Prognoza ta została zaimplementowana w modelu BPV jako zwrot liczby rozmytej. Posłużono się tutaj następującymi zasadami zapisu domniemanego zwrotu trendu: domniemanie wzrostu wartości ceny zapisujemy za pomocą dodatniej orientacji liczby rozmytej, domniemanie spadku wartości ceny zapisujemy za pomocą ujemnej orientacji liczby rozmytej. W ten sposób BPV została przedstawiona jako OFN,,,, gdzie:, jest wartością początkową BPV,, \ jest wartością końcową BPV. Wyznaczoną w ten sposób BPV nazywa się zorientowaną BPV. Dodatnio zorientowana BPV jest przedstawiona jako OFN,,,. Ujemnie zorientowaną BPV przedstawia się jako OFN,,,. Funkcja przynależności zorientowanej BPV jest niezależna od orientacji i dana za pomocą zależności (16) i (17). 4. Zorientowana BPV portfela dwuskładnikowego Rozważmy przypadek portfela dwuskładnikowego złożonego z instrumentów finansowych i, co zapisujemy =,. Zorientowana BPV instrumentu jest wyznaczona jako OFN,,,, gdzie: R jest obserwowaną ceną rynkową instrumentu finansowego, R jest ceną równowagi finansowej merytorycznie uzasadnioną dla instrumentu finansowego, = jest odchyleniem ceny rynkowej od ceny równowagi, R jest wartością początkową BPV instrumentu finansowego, R jest wartością końcową BPV instrumentu finansowego. Każdy portfel jest instrumentem finansowym. Stąd wnioskujemy, że także portfelowi można przypisać BPV. Dowolna PV portfela jest sumą PV instrumentów finansowych i. Oznacza to, że PV portfela jest równa OFN,,,, gdzie: = + (19)
9 Zorientowana behawioralna wartość bieżąca portfela dwuskładnikowego 41 Ponadto z (12): Δ =Δ +Δ (20) = min +, + max +, + = max +, min +, + > > + (21) (22) Dzięki temu zgromadzono wszystkie dane potrzebne do wyznaczenia zorientowanej BPV portfela, gdyż: =min,, (23) =max,, (24) gdzie: 0; jest maksymalnym dolnym oszacowaniem możliwej ceny rynkowej portfela, ; + jest minimalnym górnym oszacowaniem możliwej ceny rynkowej portfela. Dzięki temu portfelowi możemy przypisać zorientowaną BPV przedstawioną jako OFN,,,. Funkcję przynależności,,, [0; 1] R zorientowanej BPV portfela wyznaczamy za pomocą zależności (16) i (17). 5. Portfele dwuskładnikowe studium przypadków W rozdziale tym przedstawiony zostanie wpływ uwzględnienia orientacji BPV składników portfela na BPV portfela. Ten wpływ zostanie przedstawiony w trakcie eksperymentu numerycznego polegającego na studium szeregu przypadków portfeli dwuskładnikowych. Składnikami tych portfeli będą instrumenty finansowe, B,. Podstawowe parametry tych instrumentów zostały przedstawione w tab. 1. Tabela 1. Parametry składników rozważanych portfeli Składnik portfela B
10 42 Krzysztof Piasecki, Anna Łyczkowska-Hanćkowiak Chcąc prześledzić wpływ uwzględnienia orientacji BPV składników na BPV portfela, każdy z instrumentów finansowych rozpatrujemy w dwóch wariantach: instrument finansowy, wobec którego subiektywnie oczekujemy wzrostu ceny rynkowej, instrument finansowy, wobec którego subiektywnie oczekujemy spadku ceny rynkowej. Podstawowe parametry tych wariantów zostały przedstawiono w tab. 2. Z punktu widzenia teorii finansów warunek Δ > 0 jest przesłanką dla spadku ceny rynkowej. Podobnie warunek Δ < 0 pozwala oczekiwać wzrostu ceny rynkowej. Tabela 2. Parametry wariantów instrumentów finansowych Warianty instrumentów finansowych B B Analizując zebrane powyżej wyniki, stwierdzono, że w trakcie eksperymentu autorzy mieli do czynienia z następującymi wariantami przewidywań dalszego przebiegu trendu ceny rynkowej instrumentów finansowych:, warianty z teoretycznym przewidywaniem spadku ceny i subiektywnym oczekiwaniem wzrostu ceny,, warianty z teoretycznym przewidywaniem spadku ceny i subiektywnym oczekiwaniem spadku ceny, B wariant z teoretycznym przewidywaniem wzrostu ceny i subiektywnym oczekiwaniem wzrostu ceny, B wariant z teoretycznym przewidywaniem spadku ceny i subiektywnym oczekiwaniem spadku ceny. Wyniki powyższego zestawienia sugerują, aby w trakcie naszego eksperymentu numerycznego rozważyć wszystkie warianty portfeli, B i,. W kolejnym kroku, korzystając z zależności (19), (20), (21) i (22), wyznaczono wartości parametrów wszystkich wariantów wspomnianych powyżej portfeli. Wyniki tych obliczeń przedstawiono w tab. 3.
11 Zorientowana behawioralna wartość bieżąca portfela dwuskładnikowego 43 Tabela 3. Parametry wariantów portfeli Warianty portfeli,b ,B ,B ,B , , , , Analizując zebrane w tej tabeli wyniki, stwierdzono, że w trakcie naszego eksperymentu mamy do czynienia z następującymi wariantami przewidywań dalszego przebiegu trendu ceny rynkowej portfela finansowego:,b,,b portfele z teoretycznym przewidywaniem spadku ceny i subiektywnym oczekiwaniem wzrostu ceny,,b,,b portfele z teoretycznym przewidywaniem spadku ceny i subiektywnym oczekiwaniem spadku ceny,,,, portfele z teoretycznym przewidywaniem wzrostu ceny i subiektywnym oczekiwaniem wzrostu ceny,,,, portfele z teoretycznym przewidywaniem wzrostu ceny subiektywnym oczekiwaniem spadku ceny. W kolejnym kroku, korzystając z zależności (23), (24), (16) i (17), wyznaczono dla każdego wariantu instrumentu finansowego lub portfela zorientowane BPV i ich funkcje przynależności. Wyniki tych obliczeń zebrano w tab. 4. Tabela 4. Zorientowane BPV i ich funkcje przynależności Warianty instrumentów finansowych Zorientowana BPV (108; 120; 120; ) (138; 120; 120; ) B (14; 40; 40; 54 20) B (54; 40; 40; 14 20) (104; 150; 150; ) (224; 150; 150; ),B (122; 160; 160; ),B (246; 160; 160; ),B (162; 160; 160; ),B (242; 160; 160; ), (212; 270; 270; ), (362; 270; 270; ), (332; 270; 270; ), (242; 270; 270; ) Funkcja przynależności ( 108; 120; 138; 10) ( 14; 40; 54; 20 ) ( 104; 150; 224; 30 ) ( 122; 160; 246; 10 ) ( 162; 160; 242; 10 ) ( 212; 270; 362; 40 ) ( 242; 270; 332; 40 )
12 44 Krzysztof Piasecki, Anna Łyczkowska-Hanćkowiak W tabeli 4 warto zwrócić uwagę na to, że wybranym parom portfeli, pomimo różnych zorientowanych BPV, przypisano identyczne funkcje przynależności. W przypadku portfeli złożonych z instrumentów finansowych o identycznej orientacji BPV efekt ten wynika z uniwersalnych właściwości operacji dodawania OFN. W przypadku portfeli złożonych ze składników o różnej orientacji BPV efekt ten jest uzyskiwany dla portfeli dwuskładnikowych. Najistotniejszym wynikiem jest to, że dla czterech różnych wariantów portfela, B uzyskano dwie różne funkcje przynależności BPV. Identyczny wynik uzyskano dla czterech różnych wariantów portfela,. Spostrzeżenie to dowodzi wpływu orientacji BPV składników portfela na BPV portfela. W kolejnym kroku oceniać będziemy wpływ uwzględnienia orientacji BPV składników portfela na ryzyko nieprecyzyjności. W tym celu dla każdego składnika portfela i każdej grupy wariantów portfeli mających wspólną funkcję przynależności korzystając z zależności (14) i (15) wyznaczamy miary ich energii oraz entropii. Wyniki tych obliczeń zestawiono w tab. 5. Tabela 5. Miary energii i entropii zorientowanej BPV Warianty instrumentów finansowych Miara energii BPV instrumentu finansowego Miara entropii BPV instrumentu finansowego 14,7 0,357 B 17,8 0,416 57,1 0,378,B,,B 34,7 0,348,B,,B 4,81 0,357,,, 78,1 0,373,,, 39,5 0,367 Narzędziem do ustalenia wpływu orientacji BPV na ryzyko nieprecyzyjności jest porównanie dla każdego z portfeli miar energii i entropii wszystkich jego wariantów. Na podstawie przeprowadzonych obliczeń trudno dopatrzyć się wpływu uwzględnienia orientacji na ryzyko nieostrości, gdyż w naszym eksperymencie numerycznym miary entropii BPV poszczególnych wariantów tego samego portfela różnią się pomiędzy sobą o mniej niż 2,5%. Inaczej ma się rzecz z ryzykiem wieloznaczności. Miary energii BPV poszczególnych wariantów tego samego portfela różnią się pomiędzy sobą nawet o 50%. Wpływ uwzględnienia orientacji BPV na ryzyko wieloznaczności jest wyraźnie widoczny. Ponadto warto zwrócić uwagę na to, że zestawienie w portfelu składników o przeciwnej orientacji BPV może w istotny sposób obniżyć ryzyko wieloznaczności. Nasuwa się skojarzenie dotyczace efektu ujemnej korelacji polegające na tym, że dodawanie ujemnie skorelowanych zmiennych losowych pozwala obniżyć ryzyko niepewności. W modelu przedstawionym w niniejszym artykule
13 Zorientowana behawioralna wartość bieżąca portfela dwuskładnikowego 45 przeciwne orientacje BPV są wywołane przez ujemnie skorelowane subiektywne oczekiwania zmian ceny rynkowej. 6. Zorientowana BPV portfela wieloskładnikowego Rozważmy przypadek portfela wieloskładnikowego złożonego z instrumentów finansowych ( = 1,2,, ). Zorientowana BPV instrumentu jest wyznaczona jako OFN,,,, gdzie: R jest obserwowaną ceną rynkową instrumentu finansowego, R jest ceną równowagi finansowej merytorycznie uzasadnioną dla instrumentu finansowego, = jest odchyleniem ceny rynkowej od ceny równowagi, R jest wartością początkową BPV instrumentu finansowego, R jest wartością końcową BPV instrumentu finansowego. Dowolna PV portfela jest sumą PV instrumentów finansowych. Oznacza to, że PV portfela jest równa OFN,,,, gdzie: = (25) Δ = Δ (26) Ponadto z (12): = min, (27) max, > = max, (28) min, > Dzięki temu zgromadzono wszystkie dane potrzebne do wyznaczenia zorientowanej BPV portfela, gdyż maksymalne dolne oszacowanie możliwej ceny rynkowej portfela i minimalne górne oszacowanie możliwej ceny rynkowej portfela wyznaczono odpowiednio z (23) i (24). Dzięki temu portfelowi możemy przypisać zorientowaną BPV przedstawioną jako OFN,,,. Funkcję przynależności,,, [0; 1] R zorientowanej BPV portfela wyznaczono za pomocą zależności (16) i (17).
14 46 Krzysztof Piasecki, Anna Łyczkowska-Hanćkowiak Podsumowanie W pracy wykazano, że uwzględnienie orientacji BPV ma wpływ na ocenę ryzyka nieprecyzyjności obciążającego portfel instrumentów finansowych. Ponadto pokazano, że uwzględnienie orientacji BPV może obniżyć ryzyko wieloznaczności. Oba te fakty wskazują na celowość podjęcia dalszych badań w zakresie zastosowania skierowanych liczb rozmytych do zarządzania ryzykiem obarczającym portfel finansowy. Uzyskane tutaj rezultaty są istotnym krokiem rozwoju teorii portfeli ocenianych za pomocą zorientowanej BPV. W kolejnych krokach tych badań należy przestawione tutaj wyniki uogólnić do przypadku dowolnej zorientowanej PV. Równolegle należy rozwinąć teorię stopy zwrotu z portfela o składnikach ocenionych za pomocą zorientowanej rozmytej PV. Literatura Dubois D., Prade H. (1979), Fuzzy Real Algebra: Some Results, Fuzzy Sets and Systems, Vol. 2, No. 4, s Dubois D., Prade H. (1980), Fuzzy Set and Systems: Theory and Applications, Academic Press, New York. Khalili S. (1979), Fuzzy Measures and Mappings, Journal of Mathematical Analysis and Applications, Vol. 68, s Klir G.J. (1993), Developments in Uncertainty-Based Information, Advances in Computers, Vol. 36, Academic Press, San Diego, s Kosiński W., Prokopowicz P., Ślęzak D. (2003), Ordered Fuzzy Numbers, Bulletin of the Polish Academy of Sciences, Vol. 51, No. 3, s Kosko B. (1986), Fuzzy Entropy and Conditioning, Inform Sciences, No. 40, s de Luca A., Termini S. (1979) Entropy and Energy Measures of Fuzzy Sets [w:] M.M. Gupta, R.K. Ragade, R.R. Yager (eds.), Advances in Fuzzy Set Theory and Applications, North-Holland Pub. Co., Amsterdam, s Łyczkowska-Hanćkowiak A. (2017), Behawioralna wartość bieżąca w ujęciu skierowanych liczb rozmytych, Optimum Studia Ekonomiczne, Vol. 87, No. 3, s Piasecki K. (2011a), Behavioural Present Value, SSRN Electronic Journal, Vol. 1, DOI: /ssrn Piasecki K. (2011b), Rozmyte zbiory probabilistyczne, jako narzędzie finansów behawioralnych, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań, DOI / Piasecki K. (2016), Intuicyjne zbiory rozmyte jako narzędzie finansów behawioralnych, edu-libri, Kraków Legionowo.
15 Zorientowana behawioralna wartość bieżąca portfela dwuskładnikowego 47 Piasecki K. (2017), O pewnych modyfikacjach teorii skierowanych liczb rozmytych,,,optimum Studia Ekonomiczne, Vol. 87, No. 3, s Piasecki K., Siwek J. (2015), Behavioural Present Value Defined as Fuzzy Number A New Approach, Folia Oeconomica Stetinensia, Vol. 15, No. 2, s Piasecki K., Siwek J. (2017), Portfel dwuskładnikowy z trójkątnymi rozmytymi wartościami bieżącymi podejście alternatywne,,,przegląd Statystyczny, Vol. LXIV, No. 1, s ORIENTED BEHAVIOURAL PRESENT VALUE OF TWO-ASSETS PORTFOLIO A CASE STUDY Summary: The subject of considerations is Piasecki s behavioural present value (BPV), which describes the influence of selected behavioural factors on the imprecise evaluation of present value. The original formal model of BPV was a fuzzy number. Łyczkowska- -Hanćkowiak has proposed and justified the designation of BPV orientation. In this way BPV was represented by ordered fuzzy number. The main purpose of this work is to designate the oriented BPV of two-assets portfolio. Obtained results are generalized to the case of multi-assets portfolio. Keywords: behavioural finance, present value, ordered fuzzy number.
BEHAWIORALNA WARTOŚĆ BIEŻĄCA W POSTACI SKIEROWANYCH LICZB ROZMYTYCH
OPTIMUM. STUDIA EKONOMICZNE NR 3 (87) 2017 dr Anna ŁYCZKOWSKA-HANĆKOWIAK Wyższa Szkoła Bankowa w Poznaniu e-mail: anna.lyczkowska-hanckowiak@wsb.poznan.pl DOI: 10.15290/ose.2017.03.87.09 BEHAWIORALNA WARTOŚĆ
Trójwymiarowy obraz ryzyka
Krzysztof PIASECKI Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Trójwymiarowy obraz ryzyka Problem badawczy W (Buckley, 1987) i (Calzi, 1990) zaproponowano reprezentowanie wartości przyszłych inwestycji finansowych
O STOPIE ZWROTU OSZACOWANEJ PRZEZ INTUICYJNY ROZMYTY ZBIÓR PROBABILISTYCZNY 1
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 248 2015 Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Wdział Informatyki i Gospodarki Elektronicznej Katedra Badań Operacyjnych
PORTFEL DWUSKŁADNIKOWY PRZYPADEK WARTOŚCI BIEŻĄCEJ DANEJ JAKO TRÓJKĄTNA LICZBA ROZMYTA
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 241 2015 Informatyka i Ekonometria 3 Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Wydział Informatyki i Gospodarki Elektronicznej
Obraz ryzyka w rozmytych przestrzeniach probabilistycznych
1 Krzysztof PIAECKI Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Obraz ryzyka w rozmytych przestrzeniach probabilistycznych Problem badawczy Buckley [1] i Calzi [] zaproponowali reprezentowanie wartości przyszłych
OCZEKIWANA STOPA ZWROTU WYZNACZONA JAKO SKIEROWANA LICZBA ROZMYTA
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 331 2017 Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Wydział Zarządzania k.piasecki@ue.poznan.pl OCZEKIWANA STOPA ZWROTU
Interwałowe zbiory rozmyte
Interwałowe zbiory rozmyte 1. Wprowadzenie. Od momentu przedstawienia koncepcji klasycznych zbiorów rozmytych (typu 1), były one krytykowane za postać jaką przybiera funkcja przynależności. W przypadku
Dariusz Kacprzak Katedra Matematyki Politechnika Białostocka
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVII/3, 206, s.53-63 PORÓWNANIE ROZWIĄZANIA UKŁADÓW RÓWNAŃ LINIOWYCH O PARAMETRACH ROZMYTYCH OPISANYCH WYPUKŁYMI I SKIEROWANYMI LICZBAMI ROZMYTYMI NA PRZYKŁADZIE
Stopa zwrotu obarczona ryzykiem nieprecyzji
Krzysztof Piasecki * Stopa zwrotu obarczona ryzykiem nieprecyzji Wstęp Zazwyczaj analiza właściwości dowolnego papieru wartościowe jest prowadzona, jako analiza własności jego stopy zwrotu. Dowolna stopa
Inwestycje finansowe. Wycena obligacji. Stopa zwrotu z akcji. Ryzyko.
Inwestycje finansowe Wycena obligacji. Stopa zwrotu z akcji. yzyko. Inwestycje finansowe Instrumenty rynku pieniężnego (np. bony skarbowe). Instrumenty rynku walutowego. Obligacje. Akcje. Instrumenty pochodne.
Zbiory, relacje i funkcje
Zbiory, relacje i funkcje Zbiory będziemy zazwyczaj oznaczać dużymi literami A, B, C, X, Y, Z, natomiast elementy zbiorów zazwyczaj małymi. Podstawą zależność między elementem zbioru a zbiorem, czyli relację
ZASTOSOWANIE SKIEROWANYCH LICZB ROZMYTYCH DO PREZENTACJI CEN AKCJI
Dariusz Kacprzak 1 ZASTOSOWANIE SKIEROWANYCH LICZB ROZMYTYCH DO PREZENTACJI CEN AKCJI Streszczenie W pracy zaprezentowano krótko nowy model liczb rozmytych, tzw. skierowane liczby rozmyte (OFN), które
Przychód i koszt całkowity przedsiębiorstwa wyrażony przy użyciu skierowanych liczb rozmytych
Dariusz Kacprzak * Przychód i koszt całkowity przedsiębiorstwa wyrażony przy użyciu skierowanych liczb rozmytych Wstęp Zbiory i liczby rozmyte pozwalają na matematyczny opis oraz przetwarzanie wielkości
O funkcjach : mówimy również, że są określone na zbiorze o wartościach w zbiorze.
1. Definicja funkcji f:x->y. Definicja dziedziny, przeciwdziedziny, zbioru wartości. Przykłady. I definicja: Funkcją nazywamy relację, jeśli spełnia następujące warunki: 1) 2) 1,2 [(1 2)=> 1=2] Inaczej
Dobija M., Smaga E.; Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej, PWN Warszawa- -Kraków 1995.
Bibliografia Dobija M., Smaga E.; Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej, PWN Warszawa- -Kraków 1995. Elton E.J., Gruber M.J., Nowoczesna teoria portfelowa i analiza papierów wartościowych,
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA SYSTEMY ROZMYTE Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej Laboratorium
RODZINA EFEKTYWNYCH INSTRUMENTÓW FINANSOWYCH DANA JAKO INTUICYJNY ZBIÓR ROZMYTY 1
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 331 2017 Krzysztof Piasecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Wydział Zarządzania k.piasecki@ue.poznan.pl
Zastosowanie testu CAPM do nieprecyzyjnego określenia efektywności papieru wartościowego
1 Krzysztof Piasecki Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Zastosowanie testu CAPM do nieprecyzyjnego określenia ektywności papieru wartościowego Problem badawczy W klasycznym ujęciu instrument finansowy nazywamy
BEHAWIORALNA WARTOŚĆ BIEŻĄCA NOWE PODEJŚCIE
OPTIMUM. STUDIA EKONOMICZNE NR 1 (67) 2014 Krzysztof PIASECKI 1 BEHAWIORALNA WARTOŚĆ BIEŻĄCA NOWE PODEJŚCIE Streszczenie W pracy Piaseckiego [Piasecki, 2011a; Piasecki, 2011b] zdefiniowano bieżącą wartość
Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski
Notatki z Analizy Matematycznej 2 Jacek M. Jędrzejewski Definicja 3.1. Niech (a n ) n=1 będzie ciągiem liczbowym. Dla każdej liczby naturalnej dodatniej n utwórzmy S n nazywamy n-tą sumą częściową. ROZDZIAŁ
ROZMYTA WARTOŚĆ BIEŻĄCA PRÓBA UJĘCIA AKSJOMATYCZNEGO *
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 2083-8611 Nr 295 2016 Krzysztof Piasecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Wydział Informatyki i Gospodarki Elektronicznej
FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.
FUNKCJE LICZBOWE Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y. Innymi słowy f X Y = {(x, y) : x X oraz y Y }, o ile (x, y) f oraz (x, z) f pociąga
NIEPRECYZYJNY OPIS PORZĄDKU ZATRZYMANIA STRATY
Krzysztof Piasecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu NIEPRECYZYJNY OPIS PORZĄDKU ZATRZYMANIA STRATY Streszczenie: W pracy porządek zatrzymanej straty został opisany, jako rozmyty preporządek. Wtedy optymalne
Rodzina efektywnych instrumentów finansowych dana, jako intuicyjny zbiór rozmyty
Krzysztof Piasecki Katedra Badań Operacyjnych, Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu, Al. Niepodległości 10, 60-875 Poznań k.piasecki@ue.poznan.pl Rodzina efektywnych instrumentów finansowych dana, jako intuicyjny
DWUMIANOWY MODEL WYCENY OPCJI W WARUNKACH ROZMYTYCH INFORMACJI
Zygmunt Przybycin DWUMIANOWY MODEL WYCENY OPCJI W WARUNKACH ROZMYTYCH INFORMACJI Wprowadzenie Inwestowanie na rynku kapitałowym jest sztuką i wyzwaniem dla osób pragnących osiągać ponadprzeciętne zyski.
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 6 SYSTEMY ROZMYTE TYPU MAMDANIEGO
PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM
Mostefa Mohamed-Seghir Akademia Morska w Gdyni PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE W ROZMYTYM OTOCZENIU DO STEROWANIA STATKIEM W artykule przedstawiono propozycję zastosowania programowania dynamicznego do rozwiązywania
Aksjomat synergii w arytmetyce finansowej
Krzysztof Piasecki Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Aksjomat synergii w arytmetyce finansowej Problem badawczy Pieniądz odpowiednio traktowany zwiększa swą wartość wraz z upływem czasu. Jest to przyrost
1. Liczby zespolone. Jacek Jędrzejewski 2011/2012
1. Liczby zespolone Jacek Jędrzejewski 2011/2012 Spis treści 1 Liczby zespolone 2 1.1 Definicja liczby zespolonej.................... 2 1.2 Postać kanoniczna liczby zespolonej............... 1. Postać
Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)
dr inż. Ryszard Rębowski DEFINICJA CIĄGU LICZBOWEGO Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z grudnia 04) Definicja ciągu liczbowego Spośród
Algorytm wyznaczania najkrótszej ścieżki w grafie skierowanym w zbiorze liczb rozmytych
NEUMNN Tomasz 1 lgorytm wyznaczania najkrótszej ścieżki w grafie skierowanym w zbiorze liczb rozmytych WSTĘP W systemach zarządzania transportem jedną z najbardziej istotnych kwestii jest zapewnienie najkrótszej
Funkcja wykładnicza kilka dopowiedzeń
Funkcje i ich granice Było: Zbiór argumentów; zbiór wartości; monotoniczność; funkcja odwrotna; funkcja liniowa; kwadratowa; wielomiany; funkcje wymierne; funkcje trygonometryczne i ich odwrotności; funkcja
Porównanie wyników symulacji wpływu kształtu i amplitudy zakłóceń na jakość sterowania piecem oporowym w układzie z regulatorem PID lub rozmytym
ARCHIVES of FOUNDRY ENGINEERING Published quarterly as the organ of the Foundry Commission of the Polish Academy of Sciences ISSN (1897-3310) Volume 15 Special Issue 4/2015 133 138 28/4 Porównanie wyników
Wartość przyszła, wartość bieżąca, synergia kapitału. arytmetyki finansowej opisujących wartość przyszłą. Uzyskano w ten sposób
KRZYSZTOF PIASECKI * EFEKT SYNERGII KAPITAŁU W ARYTMETYCE FINANSOWEJ Słowa kluczowe: Wartość przyszła, wartość bieżąca, synergia kapitału Streszczenie: W pracy implementowano warunek synergii kapitału
DYSKONTO A AWERSJA DO RYZYKA UTRATY PŁYNNOŚCI. Problem badawczy. 1. Elementy teorii użyteczności strumienia finansowego
Krzysztof Piasecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu DYSKONTO A AWERSJA DO RYZYKA UTRATY PŁYNNOŚCI Streszczenie: Wartość bieżąca jest rozważana, jako użyteczność strumienia finansowego. Dzięki temu można
WŁASNOŚCI FUNKCJI MONOTONICZNYCH
Dorota Sasiuk WŁASNOŚCI FUNKCJI MONOTONICZNYCH WSTĘP... WIADOMOŚCI WSTĘPNE... 3. DEFINICJA FUNKCJI:... 3. DZIAŁANIA ARYTMETYCZNE NA FUNKCJACH:... 3.3 ZŁOŻENIE FUNKCJI:... 3.4 FUNKCJA ODWROTNA:... 4.5 FUNKCJA
System bonus-malus z mechanizmem korekty składki
System bonus-malus z mechanizmem korekty składki mgr Kamil Gala Ubezpieczeniowy Fundusz Gwarancyjny dr hab. Wojciech Bijak, prof. SGH Ubezpieczeniowy Fundusz Gwarancyjny, Szkoła Główna Handlowa Zagadnienia
Zliczanie Podziałów Liczb
Zliczanie Podziałów Liczb Przygotował: M. Dziemiańczuk 7 lutego 20 Streszczenie Wprowadzenie Przez podział λ nieujemnej liczby całkowitej n rozumiemy nierosnący ciąg (λ, λ 2,..., λ r ) dodatnich liczb
Dopasowywanie modelu do danych
Tematyka wykładu dopasowanie modelu trendu do danych; wybrane rodzaje modeli trendu i ich właściwości; dopasowanie modeli do danych za pomocą narzędzi wykresów liniowych (wykresów rozrzutu) programu STATISTICA;
W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych:
W rachunku prawdopodobieństwa wyróżniamy dwie zasadnicze grupy rozkładów zmiennych losowych: Zmienne losowe skokowe (dyskretne) przyjmujące co najwyżej przeliczalnie wiele wartości Zmienne losowe ciągłe
Programowanie celowe #1
Programowanie celowe #1 Problem programowania celowego (PC) jest przykładem problemu programowania matematycznego nieliniowego, który można skutecznie zlinearyzować, tzn. zapisać (i rozwiązać) jako problem
Finanse behawioralne. Finanse 110630-1165
behawioralne Plan wykładu klasyczne a behawioralne Kiedy są przydatne narzędzia finansów behawioralnych? Przykłady modeli finansów behawioralnych klasyczne a behawioralne klasyczne opierają się dwóch założeniach:
MATRYCA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA
ZAŁĄCZNIK NR 2 MATRYCA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Studia podyplomowe ZARZĄDZANIE FINANSAMI I MARKETING Przedmioty OPIS EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Absolwent studiów podyplomowych - ZARZĄDZANIE FINANSAMI I MARKETING:
TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI
1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI 16/01/2017 WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Repetytorium złożoność obliczeniowa 2 Złożoność obliczeniowa Notacja wielkie 0 Notacja Ω i Θ Rozwiązywanie
PREZENTACJA CEN DÓBR KONSUMPCYJNYCH ORAZ DYNAMIKI ICH ZMIAN ZA POMOCĄ SKIEROWANYCH LICZB ROZMYTYCH 2
OPTIMUM. STUDIA EKONOMICZNE NR 1 (67) 2014 Dariusz KACPRZAK 1 PREZENTACJA CEN DÓBR KONSUMPCYJNYCH ORAZ DYNAMIKI ICH ZMIAN ZA POMOCĄ SKIEROWANYCH LICZB ROZMYTYCH 2 Streszczenie W pracy krótko przedstawiono
DYSKONTO A AWERSJA DO RYZYKA UTRATY PŁYNNOŚCI
Krzysztof Piasecki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Wydział Informatyki i Gospodarki Elektronicznej Katedra Badań Operacyjnych k.piasecki@ue.poznan.pl DYSKONTO A AWERSJA DO RYZYKA UTRATY PŁYNNOŚCI Streszczenie:
LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW
LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW Logika Logika jest nauką zajmującą się zdaniami Z punktu widzenia logiki istotne jest, czy dane zdanie jest prawdziwe, czy nie Nie jest natomiast istotne o czym to zdanie mówi Definicja
Technologie i systemy oparte na logice rozmytej
Zagadnienia I Technologie i systemy oparte na logice rozmytej Mają zastosowania w sytuacjach kiedy nie posiadamy wystarczającej wiedzy o modelu matematycznym rządzącym danym zjawiskiem oraz tam gdzie zbudowanie
Hierarchiczna analiza skupień
Hierarchiczna analiza skupień Cel analizy Analiza skupień ma na celu wykrycie w zbiorze obserwacji klastrów, czyli rozłącznych podzbiorów obserwacji, wewnątrz których obserwacje są sobie w jakimś określonym
FUNKCJE. 1. Podstawowe definicje
FUNKCJE. Podstawowe definicje DEFINICJA. Funkcja f odwzorowującą zbiór X w zbiór Y (inaczej f : X Y ) nazywamy takie przyporządkowanie, które każdemu elementowi x X przyporządkowuje dokładnie jeden element
Streszczenie rozprawy doktorskiej. mgr Aleksandry Rutkowskiej. Optymalizacja portfela papierów wartościowych w świetle teorii wiarygodności Liu
Streszczenie rozprawy doktorskiej mgr Aleksandry Rutkowskiej Optymalizacja portfela papierów wartościowych w świetle teorii wiarygodności Liu Rozprawa porusza zagadnienie optymalizacji portfela inwestycyjnego
A i. i=1. i=1. i=1. i=1. W dalszej części skryptu będziemy mieli najczęściej do czynienia z miarami określonymi na rodzinach, które są σ - algebrami.
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 3 25 3 Miara 3.1 Definicja miary i jej podstawowe własności Niech X będzie niepustym zbiorem, a A 2 X niepustą rodziną podzbiorów. Wtedy dowolne odwzorowanie : A
W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:
Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.
Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne. Funkcja homograficzna. Definicja. Funkcja homograficzna jest to funkcja określona wzorem f() = a + b c + d, () gdzie współczynniki
Teoria. a, jeśli a < 0.
Teoria Definicja 1 Wartością bezwzględną liczby a R nazywamy liczbę a określoną wzorem a, jeśli a 0, a = a, jeśli a < 0 Zgodnie z powyższym określeniem liczba a jest równa odległości liczby a od liczby
Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych
dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo
Prawa wielkich liczb, centralne twierdzenia graniczne
, centralne twierdzenia graniczne Katedra matematyki i ekonomii matematycznej 17 maja 2012, centralne twierdzenia graniczne Rodzaje zbieżności ciągów zmiennych losowych, centralne twierdzenia graniczne
Statystyka i eksploracja danych
Wykład II: i charakterystyki ich rozkładów 24 lutego 2014 Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa,
W2 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie)
W2 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa (przypomnienie) Henryk Maciejewski Jacek Jarnicki Marek Woda www.zsk.iiar.pwr.edu.pl Rachunek prawdopodobieństwa - przypomnienie 1. Zdarzenia 2. Prawdopodobieństwo
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 10. WNIOSKOWANIE W LOGICE ROZMYTEJ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska WNIOSKOWANIE W LOGICE DWUWARTOŚCIOWEJ W logice
Metody niedyskontowe. Metody dyskontowe
Metody oceny projektów inwestycyjnych TEORIA DECYZJE DŁUGOOKRESOWE Budżetowanie kapitałów to proces, który ma za zadanie określenie potrzeb inwestycyjnych przedsiębiorstwa. Jest to proces identyfikacji
Przyczynowa analiza rentowności na przykładzie przedsiębiorstwa z branży. półproduktów spożywczych
Roksana Kołata Dariusz Stronka Przyczynowa analiza rentowności na przykładzie przedsiębiorstwa z branży Wprowadzenie półproduktów spożywczych Dokonując analizy rentowności przedsiębiorstwa za pomocą wskaźników
1 Działania na zbiorach
M. Beśka, Wstęp do teorii miary, rozdz. 1 1 1 Działania na zbiorach W rozdziale tym przypomnimy podstawowe działania na zbiorach koncentrując się na własnościach tych działań, które będą przydatne w dalszej
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Wykład 2 Zmienne losowe i ich rozkłady
Wykład 2 Zmienne losowe i ich rozkłady Magdalena Frąszczak Wrocław, 11.10.2017r Zmienne losowe i ich rozkłady Doświadczenie losowe: Rzut monetą Rzut kostką Wybór losowy n kart z talii 52 Gry losowe Doświadczenie
Problemy złożone trudno jest analizować precyzyjnie Wiedza eksperta w złożonych przypadkach daje się opisać tylko w sposób nieprecyzyjny, np.
ZBIORY ROZMYTE Problemy złożone trudno jest analizować precyzyjnie Wiedza eksperta w złożonyc przypadkac daje się opisać tylko w sposób nieprecyzyjny, np. W dużym mieście, powinien istnieć regionalny port
Y = α 1 Z α k Z k + e. (1) (k 1)[ktrA2 (tra) 2 ] (4) d = 1 k. (por. np. Kolupa, 2006). Wówczas jak to wynika ze wzorów (2) i (3) mamy:
PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. LVIII ZESZYT 3-4 2011 MICHAŁ KOLUPA, JOANNA PLEBANIAK KILKA UWAG O WARTOŚCIACH WŁASNYCH MACIERZY KORELACJI W niniejszej pracy, w nawiązaniu do pracy Kolupa, 2006, podajemy konstrukcję
CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków
36/3 Archives of Foundry, Year 004, Volume 4, 3 Archiwum Odlewnictwa, Rok 004, Rocznik 4, Nr 3 PAN Katowice PL ISSN 64-5308 CHARAKTERYSTYKA I ZASTOSOWANIA ALGORYTMÓW OPTYMALIZACJI ROZMYTEJ E. ZIÓŁKOWSKI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
EFEKT SYNERGII KAPITAŁU W ARYTMETYCE FINANSOWEJ**
SCRIPTA COMENIANA LESNENSIA PWSZ im. J. A. Komeńskiego w Lesznie R o k 0 0 8, n r 6 KRZYSZTOF PIASECKI* EFEKT SYNERGII KAPITAŁU W ARYTMETYCE FINANSOWEJ** THE EFFECT OF SYNERGY IN FINANCIAL ARITHMETICS
Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014
Zmienne losowe i ich rozkłady. Momenty zmiennych losowych. Wrocław, 10 października 2014 Zmienne losowe i ich rozkłady Doświadczenie losowe: Rzut monetą Rzut kostką Wybór losowy n kart z talii 52 Gry losowe
REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH
REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia I stopnia rok akademicki 2012/2013 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Pojęcie
ZASTOSOWANIE ZBIORÓW ROZMYTYCH W OCENIE OSIĄGNIĘCIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA
IZABELA JÓZEFCZYK ROMUALD MAŁECKI ROMAN RUMIANOWSKI Politechnika Warszawska, Filia Płock ZASTOSOWANIE ZBIORÓW ROZMYTYCH W OCENIE OSIĄGNIĘCIA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA Streszczenie. Praca przedstawia propozycję
DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI
DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI mgr Marcin Pawlak Katedra Inwestycji i Wyceny Przedsiębiorstw Plan wystąpienia
Wnioskowanie bayesowskie
Wnioskowanie bayesowskie W podejściu klasycznym wnioskowanie statystyczne oparte jest wyłącznie na podstawie pobranej próby losowej. Możemy np. estymować punktowo lub przedziałowo nieznane parametry rozkładów,
Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 0.0.006 r. Zadanie. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k 5 Pr( N = k) =, k = 0,,,... 6 6 Wartości kolejnych szkód Y, Y,, są i.i.d.,
FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1
FUNKCJE (odwzorowania) Funkcje 1 W matematyce funkcja ze zbioru X w zbiór Y nazywa się odwzorowanie (przyporządkowanie), które każdemu elementowi zbioru X przypisuje jeden, i tylko jeden element zbioru
Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.
Funkcje wymierne Jerzy Rutkowski Teoria Przypomnijmy, że przez R[x] oznaczamy zbiór wszystkich wielomianów zmiennej x i o współczynnikach rzeczywistych Definicja Funkcją wymierną jednej zmiennej nazywamy
WPŁYW ŹRÓDEŁ FINANSOWANIA RYNKU MIESZKANIOWEGO
NOWE TENDENCJE W GOSPODARCE NIERUCHOMOŚCIAMI 10-11 CZERWCA 2014, SZCZECIN Artykuł opublikowany w Folia Oeconomica Stetinensia Bełej M., Kulesza S., 2014. The influence of financing on the dynamics of housing
Z52: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania, zagadnienie brzegowe.
Z5: Algebra liniowa Zagadnienie: Zastosowania algebry liniowej Zadanie: Operatory różniczkowania zagadnienie brzegowe Dyskretne operatory różniczkowania Numeryczne obliczanie pochodnych oraz rozwiązywanie
Zarządzanie ryzykiem projektów inwestycyjnych
351 Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu Zarządzanie ryzykiem projektów inwestycyjnych Streszczenie. Inwestycje to główny czynnik kreowania
Pobrane z czasopisma Annales H - Oeconomia Data: 13/01/ :52:42
DOI:10.17951/h.2017.51.5.221 ANNALES UNIVERSITATIS MARIAE CURIE-SKŁODOWSKA LUBLIN POLONIA VOL. LI, 5 SECTIO H 2017 Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu. Wydział Zarządzania krzysztof.piasecki@ue.poznan.pl
STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.
METODY HEURYSTYCZNE wykład 6 STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI 2 GAUSSOWSKA F. PRZYNALEŻNOŚCI F. PRZYNALEŻNOŚCI KLASY s środek; a określa szerokość krzywej 3 4 F. PRZYNALEŻNOŚCI KLASY π F. PRZYNALEŻNOŚCI
KOMPUTEROWA SYMULACJA PROCESÓW ZWIĄZANYCH Z RYZYKIEM PRZY WYKORZYSTANIU ŚRODOWISKA ADONIS
KOMPUTEROWA SYMULACJA PROCESÓW ZWIĄZANYCH Z RYZYKIEM PRZY WYKORZYSTANIU ŚRODOWISKA ADONIS Bogdan RUSZCZAK Streszczenie: Artykuł przedstawia metodę komputerowej symulacji czynników ryzyka dla projektu inwestycyjnego
Wnioskowanie rozmyte. Krzysztof Patan
Wnioskowanie rozmyte Krzysztof Patan Wprowadzenie Informacja precyzyjna jest to jedyna postać informacji akceptowanej przez konwencjonalne metody matematyczne, najczęściej dostarczana jest przez precyzyjne
Zajęcia wprowadzające W-1 termin I temat: Sposób zapisu wyników pomiarów
wielkość mierzona wartość wielkości jednostka miary pomiar wzorce miary wynik pomiaru niedokładność pomiaru Zajęcia wprowadzające W-1 termin I temat: Sposób zapisu wyników pomiarów 1. Pojęcia podstawowe
Wykorzystanie opcji w zarządzaniu ryzykiem finansowym
Prof. UJ dr hab. Andrzej Szopa Instytut Spraw Publicznych Uniwersytet Jagielloński Wykorzystanie opcji w zarządzaniu ryzykiem finansowym Ryzyko finansowe rozumiane jest na ogół jako zjawisko rozmijania
Zarządzanie projektami. Zarządzanie ryzykiem projektu
Zarządzanie projektami Zarządzanie ryzykiem projektu Warunki podejmowania decyzji Pewność Niepewność Ryzyko 2 Jak można zdefiniować ryzyko? Autor S.T. Regan A.H. Willet Definicja Prawdopodobieństwo straty
Informacja o przestrzeniach Hilberta
Temat 10 Informacja o przestrzeniach Hilberta 10.1 Przestrzenie unitarne, iloczyn skalarny Niech dana będzie przestrzeń liniowa X. Załóżmy, że każdej parze elementów x, y X została przyporządkowana liczba
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 50 2012 ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECIŃSKIEGO NR 689 FINANSE, RYNKI FINANSOWE, UBEZPIECZENIA NR 5 212 EWA DZIAWGO ANALIZA WŁASNOŚCI OPCJI SUPERSHARE Wprowadzenie Proces globalizacji rynków finansowych stwarza
Modelowanie wybranych pojęć matematycznych. semestr letni, 2016/2017 Wykład 10 Własności funkcji cd.
Modelowanie wybranych pojęć matematycznych semestr letni, 206/207 Wykład 0 Własności funkcji cd. Ciągłość funkcji zastosowania Przybliżone rozwiązywanie równań Znajdziemy przybliżone rozwiązanie równania
Prawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018
Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH 16 października 2018 Definicja σ-algebry Definicja Niech Ω oznacza zbiór niepusty. Rodzinę M podzbiorów zbioru Ω nazywamy σ-algebrą (lub σ-ciałem) wtedy
Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 2
Funkcje: wielomianowa, wykładnicza, logarytmiczna wykład 2 dr Mariusz Grządziel semestr zimowy 2013 Potęgowanie Dla dowolnej liczby dodatniej a oraz liczy wymiernej w = p/q definiujemy: a w (a 1/q ) p.
Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1
Algebra WYKŁAD 3 ALGEBRA 1 Liczby zespolone Postać wykładnicza liczby zespolonej Niech e oznacza stałą Eulera Definicja Równość e i cos isin nazywamy wzorem Eulera. ALGEBRA 2 Liczby zespolone Każdą liczbę
Wycena klienta i aktywów niematerialnych
Wycena klienta i aktywów niematerialnych Istota wpływu klienta na wartość spółki Strategie marketingowe i zarządzanie nimi Metryki zorientowane na klienta Podatność i zmienność klientów Łączna wartość
Spis treści. 1. Analiza zmian i tendencje rozwoju rynku ubezpieczeń komunikacyjnych
Spis treści Wstęp... 9 1. Analiza zmian i tendencje rozwoju rynku ubezpieczeń komunikacyjnych w Polsce... 11 1.1. Charakterystyka i regulacje prawne rynku ubezpieczeń komunikacyjnych w Europie... 11 1.2.
Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty. Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Plan prezentacji 1. Opis metody wyceny opcji rzeczywistej
Prawdopodobieństwo i statystyka
Wykład V: Zmienne losowe i ich wartości oczekiwane 25 października 2017 Definicja zmiennej losowej Definicja Zmienne losowa to charakterystyka liczbowa wyniku eksperymentu losowego. Zmienne losowa na przestrzeni
domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów
1 of 8 2012-03-28 17:45 Logika i teoria mnogości/wykład 5: Para uporządkowana iloczyn kartezjański relacje domykanie relacji relacja równoważności rozkłady zbiorów From Studia Informatyczne < Logika i
Wykład z Technologii Informacyjnych. Piotr Mika
Wykład z Technologii Informacyjnych Piotr Mika Uniwersalna forma graficznego zapisu algorytmów Schemat blokowy zbiór bloków, powiązanych ze sobą liniami zorientowanymi. Jest to rodzaj grafu, którego węzły