ROZMYTE MODELOWANIE WE WSPOMAGANIU DECYZJI INWESTYCYJNYCH

Podobne dokumenty
ZASTOSOWANIE METODY TOPSIS W UJĘCIU ROZMYTYM DO SELEKCJI WALORÓW GIEŁDOWYCH

WYBÓR PORTFELA PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH ZA POMOCĄ METODY AHP

KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE

Matematyka finansowa r.

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYBRANYCH METOD GRUPOWANIA SPÓŁEK GIEŁDOWYCH

OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS

WYKORZYSTANIE DOMINACJI ZE WZGLĘDU NA RYZYKO DO PORZĄDKOWANIA WARIANTÓW W ZAGADNIENIACH DWUKRYTERIALNYCH PRZY NIEPORÓWNYWALNOŚCI KRYTERIÓW

METODA USTALANIA WSPÓŁCZYNNIKA DYNAMICZNEGO WYKORZYSTANIA ŁADOWNOŚCI POJAZDU

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2010, Oeconomica 280 (59), 13 20

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Ćw. 5. Wyznaczanie współczynnika sprężystości przy pomocy wahadła sprężynowego

OPTYMALIZACJA KOSZTÓW PRZEBUDOWY PORTFELA JAKO ZADANIE TRANSPORTOWE. 1. Problem badawczy

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

ZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH

Dr Krzysztof Piontek. Metody taksonomiczne Klasyfikacja i porządkowanie

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

Parametry zmiennej losowej

Rozmyta efektywność portfela

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH

Analiza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach

Udoskonalona metoda obliczania mocy traconej w tranzystorach wzmacniacza klasy AB

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD A

WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH

dr inż. ADAM HEYDUK dr inż. JAROSŁAW JOOSTBERENS Politechnika Śląska, Gliwice

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

Wielokryterialna ocena banków komercyjnych notowanych na GPW w Warszawie Wielokryterialna ocena banków komercyjnych notowanych na GPW

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach

ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH

MODEL ROZMYTY WYBORU SAMOCHODU W NAJWYŻSZYM STOPNIU SPEŁNIAJĄCEGO PREFERENCJE KLIENTA

O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS

ZASTOSOWANIE TEORII ZBIORÓW ROZMYTYCH W HARMONOGRAMOWANIU ROBÓT BUDOWLANYCH METODĄ ŁAŃCUCHA KRYTYCZNEGO

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

Zastosowanie procedur modelowania ekonometrycznego w procesach programowania i oceny efektywności inwestycji w elektroenergetyce

ZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE

MODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI

Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej w doborze spó³ek do portfela inwestycyjnego Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej...

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład

INWESTOWANIE W SEKTORZE ENERGETYCZNYM, PALIWOWYM I SUROWCOWYM NA GPW W WARSZAWIE Z UŻYCIEM MODELI SHARPE A I MARKOWITZA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

koszt kapitału D/S L dźwignia finansowa σ EBIT zysku operacyjnego EBIT firmy. Firmy Modele struktury kapitału Rys Krzywa kosztów kapitału.

PROBLEMATYKA DOBORU MIARY ODLEGŁOŚCI W KLASYFIKACJI SPEKTRALNEJ DANYCH SYMBOLICZNYCH

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Wyznaczanie lokalizacji obiektu logistycznego z zastosowaniem metody wyważonego środka ciężkości studium przypadku

ĆWICZENIE 1 BADANIE WYBRANYCH PROCEDUR I STRATEGII EKSPLOATACYJNYCH

Badanie optymalnego poziomu kapitału i zatrudnienia w polskich przedsiębiorstwach - ocena i klasyfikacja

METODY OCENY STOPNIA ZAAWANSOWANIA TELEINFORMATYCZNEGO POLSKICH PRZEDSI BIORSTW

PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE

Eugeniusz Rosołowski. Komputerowe metody analizy elektromagnetycznych stanów przejściowych

STATYSTYKA REGIONALNA

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Efekty zaokrągleń cen w Polsce po wprowadzeniu euro do obiegu gotówkowego

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

Wpływ płynności obrotu na kształtowanie się stopy zwrotu z akcji notowanych na Giełdzie Papierów Wartościowych w Warszawie

Optymalizacja procesu zaopatrywania

WYZNACZENIE ROZKŁADU TEMPERATUR STANU USTALONEGO W MODELU 2D PRZY UŻYCIU PROGRMU EXCEL

NAUKI O FINANSACH FINANCIAL SCIENCES 1(30) ISSN e-issn

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA

LABORATORIUM TECHNIKI CIEPLNEJ INSTYTUTU TECHNIKI CIEPLNEJ WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA I ENERGETYKI POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

ASPEKT SYTUACJI STATUS QUO WE WSPOMAGANIU WIELOKRYTERIALNEGO WYBORU BAZUJĄCEGO NA TEORII GIER

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Zastosowanie metod grupowania hierarchicznego w strategiach portfelowych

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

Wartość księgową (ang. book value) na jedną akcję ( C C, C, C, )

Odczyt kodów felg samochodowych w procesie produkcyjnym

RANKING ROZWIĄZAŃ SPRAWNYCH DLA PROBLEMU DOBORU LICZEBNOŚCI TABORU W PRZEDSIĘBIORSTWIE TRANSPORTOWYM

ZASTOSOWANIE METODY DEA W KLASYFIKACJI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH

r. Komunikat TFI PZU SA w sprawie zmiany statutu PZU Funduszu Inwestycyjnego Otwartego Parasolowego

ZASTOSOWANIE MODELU MOTAD DO TWORZENIA PORTFELA AKCJI KLASYFIKACJA WARUNKÓW PODEJMOWANIA DECYZJI

Uchwała nr 13/13. Zarządu KDPW_CCP S.A. z dnia 22 maja 2013 roku. w sprawie zmiany Szczegółowych Zasad Prowadzenia Rozliczeń Transakcji przez KDPW_CCP

ZASTOSOWANIE METOD WAP DO OCENY POZIOMU PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA ROZWOJU ROLNICTWA W POLSCE

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

INSTYTUT ANALIZ REGIONALNYCH

ZASTOSOWANIE MODYFIKACJI METODY K-ŚREDNICH W ANALIZIE PORTFELOWEJ. WSTĘP METODA K-ŚREDNICH.

Zasady wyznaczania minimalnej wartości środków pobieranych przez uczestników od osób zlecających zawarcie transakcji na rynku terminowym

Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model

Zaawansowane metody numeryczne

Praca podkładu kolejowego jako konstrukcji o zmiennym przekroju poprzecznym zagadnienie ekwiwalentnego przekroju

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Zarządzenie Nr 3831/2013 Prezydenta Miasta Płocka z dnia 25 listopada 2013

HARMONOGRAMOWANIE BUDOWY Z UWZGLĘDNIENIEM ROZMYTYCH CZASÓW WYKONANIA ROBÓT SCHEDULING OF CONSTRUCTION PROJECT WITH FUZZY PROCESSING TIMES

A. ROZLICZENIE KOSZTÓW CENTRALNEGO OGRZEWANIA CHARAKTERYSTYKA KOSZTÓW DOSTAWY CIEPŁA

Modelowanie struktury stóp procentowych na rynku polskim - wprowadzenie

Określanie kosztów utrzymania wielorodzinnego budynku mieszkalnego

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

TEORIA PORTFELA MARKOWITZA

Nota 1. Polityka rachunkowości

Transkrypt:

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2017 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 113 Nr ol. 1992 Ewa POŚPIECH Unwersytet Eonomczny w Katowcach Wydzał Zarządzana ewa.pospech@ue.atowce.pl ROZMYTE MODELOWANIE WE WSPOMAGANIU DECYZJI INWESTYCYJNYCH Streszczene. Inwestując w acje z uwzględnenem analzy fundamentalnej, należy przyjąć odpowedn ores, z tórego pochodzć będą dane. W lteraturze można znaleźć sugeste, że w analzach pownno sę uwzględnć dane z trzech do pęcu lat. Pozostaje jedna problem oreślena oceny warantów decyzyjnych za badany luletn ores za pomocą jednej wartośc. W artyule przedstawone są propozycje zastosowana weloryteralnej metody TOPSIS w ujęcu rozmytym, w zagadnenu porządowana selecj walorów gełdowych. Posługując sę tą metodą przedstawono oceny ryteralne jao trójątne lczby rozmyte. Słowa luczowe: metoda TOPSIS w ujęcu rozmytym, analza fundamentalna, decyzje nwestycyjne, analza portfelowa FUZZY MODELLING IN SUPPORTING INVESTMENT DECISIONS Abstract. Investng n shares usng fundamental analyss means tang nto account the approprate perod from whch the data wll come. In the lterature we can fnd suggestons that n the analyss should be consdered data from three to fve years. However, there s the problem of determnng the assessment of the quoted companes for ncluded several years wth one value. In the paper the proposals for use of mult-crtera fuzzy TOPSIS method, n the ssue of orderng and selecton of shares are presented. Usng ths method the values of fundamental and maret ndcators were presented as trangular fuzzy numbers. Keywords: fuzzy TOPSIS method, fundamental analyss, nvestment decson mang, portfolo analyss

376 E. Pośpech 1. Wprowadzene Wspomagane decyzj nwestycyjnych jest zagadnenem złożonym. Samo pojęce nwestycj jest szeroe może być rozumane na różne sposoby: można nwestować w acje, oblgacje, fundusze nwestycyjne, waluty, złoto lub nne metale szlachetne, neruchomośc tp. Po oreślenu sposobu nwestowana pojawają sę olejne dylematy zwązane np. z ujęcem podejmowanego tematu czy zastosowanem narzędz analz (uwzględnając taże nnowacyjne podejśce do zagadnena). Inwestując w acje, gdyż ta rodzaj nwestycj rozważany jest w artyule, decydent chcałby uloować swoje oszczędnośc w walory, tóre dałyby masmum zysu przy mnmum ryzya. Cele te ne są możlwe do osągnęca jednocześne. Można jedna próbować osągnąć pewen omproms, a ponadto posłować sę dodatowym wsazówam, tóre pozwolą na ocenę np. stablnośc frmy, w tórej acje zamerza sę zanwestować. Zwolenncy analzy fundamentalnej erują sę nformacjam, tóre oreślają sytuację eonomczno-fnansową frmy. W tym celu badają różne wsaźn fundamentalne rynowe [3, 4, 7] na tej podstawe ocenają spółę. Pomocne w analze będze uporządowane (metodyczne) podejśce, w ramach tórego można rozważać zastosowane metod weloryteralnych [5, 9, 10]. Metody te umożlwają ocenę warantu decyzyjnego (spół) przez pryzmat welu charaterysty. Decydując sę na ocenę fundamentalną spół pojawa sę problem, z ja długego oresu uwzględnć dane. W lteraturze (m.n. [8]) sugerowane jest uwzględnene oresu od trzech do pęcu lat. Borąc pod uwagę tę sugestę, postanowono w analzach uwzględnć ores trzy oraz pęcoletn z wyorzystanem narzędz modelowana rozmytego trójątnych lczb rozmytych. Celem artyułu jest porównane wynów uporządowana selecj wybranych walorów gełdowych za pomocą zaproponowanych ujęć. Do osągnęca tego celu wyorzystano narzędza analzy fundamentalnej portfelowej oraz uwzględnono elementy modelowana rozmytego. Stawana hpoteza załada, że proponowane podejśca stotne różncują uzysane wyn, co umożlwa wyłonene bardzej atracyjnych dla nwestora portfel acj, a tym samym wsazane efetywnejszego narzędza analz. 2. Metoda TOPSIS w ujęcu rozmytym W analzach uwzględnono weloryteralną metodę TOPSIS, tórą zastosowano w ujęcu rozmytym [1, 10]. Wybór tej metody wyna m.n. z wcześnej prowadzonych badań [5, 6], w wynu tórych uzysano uporządowane spółe dające możlwość wyboru bardzej zysownych portfel. Ponadto, rozmyta wersja metody oznacza, że można ją stosować,

Rozmyte modelowane we wspomaganu 377 w sytuacj, gdy zadane jest w specyfczny sposób oreślone (np. gdy decydent ne jest w stane podać doładnych wartośc ocen ryteralnych). W metodze TOPSIS porównuje sę waranty decyzyjne z rozwązanam, tzw. dealnym oraz antydealnym [2, 10]. Dzę tym porównanom uzysuje sę ranng, tóry porząduje obety. Przy następujących oznaczenach: m lczba warantów decyzyjnych, n lczba ( ) ryterów, a ocena warantu w ramach ryterum, dla = 1, 2,, m, = 1, 2,, n, wyznaczana jest znormalzowana macerz decyzyjna. W rozmytej wersj metody oceny ( ) warantów tratowane są jao lczby rozmyte. Nech ~ a jest trójątną lczbą rozmytą, przyjmuje ona wówczas postać: gdze: ~ ) ( a ( d, s, g ), (1) d pesymstyczna ocena warantu względem ryterum, s oczewana ocena warantu względem ryterum, g optymstyczna ocena warantu względem ryterum. ~ Macerz decyzyjną X [ ~ ] będą tworzyły elementy postac: x ~ d s g x,, max g j max g j max g, (2) j j j j ~ mn g j mn g j mn g j j j j x,, g s d, (3) przy czym lczby dane wzorem (2) wyznaczane będą dla ryterów masymalzowanych, natomast dla ryterów mnmalzowanych elementy będą lczone według wzoru (3). W olejnym rou procedury onstruowana jest ważona znormalzowana macerz ~ decyzyjna Z [ ~ z ] [ w ~ x ], gdze w oznaczają wag przypsane poszczególnym ryterom, = 1,, m, = 1,, n. Na podstawe tej macerzy generuje sę wartośc rozmytych ważonych rozwązań: dealnego (wzór (4)) oraz antydealnego (wzór (5)) postac: v ~ max ~ z, (4) v ~ mn ~ z, (5) dla = 1, 2,, m, = 1, 2,, n. Kolejny etap procesu budowy ranngu weloryteralnego za pomocą rozmytej metody TOPSIS to wyznaczene odległośc ażdego warantu decyzyjnego od wygenerowanych rozwązań referencyjnych v ~ oraz v ~. Wyorzystywane są następujące wzory: d n 1 d( ~ z, v ~ ), = 1, 2,, m, (6)

378 E. Pośpech d n 1 d( ~ z, v ~ ), = 1, 2,, m, (7) gdze d ( a~ ~, b ) to odległość mędzy trójątnym lczbam rozmytym; gdy a~ ( da, sa, ga ) oraz ~ b ( d, s, g ) to trójątne lczby rozmyte, odległość mędzy nm lczona jest następująco: b b b ~ ~ d, 1 3 2 2 2 ( a b ) ( da db) ( sa sb ) ( ga gb). (8) Ostatnm roem stosowanej metody jest oblczene dla ażdego warantu względnej odległośc S, S [0, 1]. Wzór na tę odległość przyjmuje postać: d S, = 1, 2,, m. (9) d d Ranng budowany jest na podstawe malejącej wartośc wsaźna S m wyższa jego wartość, tym obet znajduje sę wyżej w ranngu. 3. Analza empryczna Badanem objęto spół gełdowe wchodzące w sład ndesu WIG20 w czerwcu 2017 rou. W zależnośc od stosowanego ujęca wyorzystano dane dla wsaźnów za lata 20142016 (gdy uwzględnano dane z trzech lat) lub 20122016 (w przypadu uwzględnena danych z pęcu lat). Celem badań jest porównane wynów uzysanych dla zaproponowanych ujęć, zatem najstotnejszym elementem analz jest ocena uporządowana wynającej z nej selecj walorów. W badanach, jao rytera oceny walorów gełdowych, przyjęto cztery następujące wsaźn: wsaźn rentownośc atywów ROA (zys netto/atywa ogółem), wsaźn rentownośc aptału własnego ROE (zys netto/aptał własny), wsaźn P/BV (cena rynowa acj/wartość sęgowa na jedną ację), wsaźn P/E (cena rynowa acj/zys przypadający na jedną ację). Uwzględnonym ryterom przyporządowano równe wag (w = 0,25, = 1, 2, 3, 4), a ażde z nch tratowano jao stymulantę, co oznacza, że wszyste rytera były masymalzowane. Tratując problem ja zagadnene rozmyte ażdą z ocen w ramach ażdego ryterum potratowano ja trójątną lczbę rozmytą. Ze względu na to, ż sugeruje sę uwzględnene wartośc wsaźnów z trzech do pęcu lat, rozpatrywano la ujęć (warantów). Rozważano: wsaźn z trzech lat wartośc dla badanych lat tratowane jao trójątna lczba rozmyta, w tórej: parametr d to mnmalna z wartośc wsaźna uzysana dla uwzględnonych trzech lat, parametr s to olejna co do welośc wartość danego

Rozmyte modelowane we wspomaganu 379 wsaźna, natomast jao parametr g przyjęto masymalną z wartośc (wag równe dla poszczególnych lat) warant I; wsaźn z trzech lat nterpretacja wartośc wsaźnów dla poszczególnych lat taa ja w warance I, jedna jao ważnejsze uznano wartośc z rou ostatnego (2016) waga 21, za mnej ważne uznano wartośc, tóre charateryzowały ro 2015 waga 31, a jao najmnej ważne potratowano wartośc z rou 2014 (waga 61 ) warant II; wsaźn z pęcu lat 1 nterpretacja wsaźnów jao parametrów d oraz g lczby rozmytej dentyczna ja w warance I, natomast jao środowy parametr przyjęto oczewaną wartość oceny wyznaczoną dla wszystch pęcu lat (wag równe dla poszczególnych lat) warant III. Dla podanych warantów wyznaczono wartośc wsaźna S, na podstawe tórych zbudowano oddzelne ranng (tabela 1). Tabela 1 Wartośc odległośc wsaźna S oraz ranng dla poszczególnych warantów Spóła Warant I Warant II Warant III S ranng S ranng S ranng ALR 0,488 10 0,547 10 0,447 11 ACP 0,472 13 0,541 12 0,445 12 BZW 0,509 5 0,560 6 0,488 6 CCC 0,843 1 0,839 1 0,793 1 CPS 0,495 8 0,557 8 0,503 5 ENG 0,475 12 0,532 13 0,443 13 EUR 0,650 3 0,666 3 0,642 3 JSW 0,240 20 0,266 19 0,192 20 KGH 0,271 19 0,235 20 0,339 18 LTS 0,357 18 0,459 16 0,403 14 LPP 0,746 2 0,704 2 0,730 2 MBK 0,490 9 0,549 9 0,464 10 OPL 0,367 17 0,376 18 0,368 16 PEO 0,500 6 0,559 7 0,473 7 PGE 0,416 14 0,479 15 0,388 15 PGN 0,499 7 0,572 5 0,469 8 PKN 0,381 16 0,507 14 0,318 19 PKO 0,484 11 0,544 11 0,468 9 PZU 0,570 4 0,611 4 0,542 4 TPE 0,381 15 0,440 17 0,362 17 Źródło: Opracowane własne na podstawe danych z [11, 12, 13]. 1 Dla spół ENERGA uwzględnono cztery lata, gdyż spóła ta zadebutowała na GPW w Warszawe w grudnu 2013 rou.

380 E. Pośpech Analzując uzysane ranng można zauważyć newele zróżncowane. W przypadu czterech spółe (CCC, LPP, EUR, PZU) uzysano dentyczne uporządowane, a co stotne, wyszczególnone spół zajmują najwyższe mejsca w zestawenu. W przypadu olejnych spółe (ALR, ACP, BZW, ENG, JSW, MBK, PEO, PGE) ranng były dentyczne lub różnły sę jednym mejscem. Masymalną różncę dwóch pozycj ranngowych uzysano dla spółe: KGH, OPL, PKO, TPE, natomast w przypadu pozostałych czterech walorów różnce w zestawenach były neco węsze, ne przeraczały jedna masymalne pęcu pozycj (3 dla CPS PGN, 4 dla LTS, 5 dla PKN). Ogólne, sorelowane ranngów ształtowało sę na wysom, ne nższym nż 0,95, pozome najslnej sorelowane były ranng warantów I II (0,982), natomast najsłabej warantów II III (0,953). Na podstawe otrzymanych zestaweń wyselecjonowano zbory sześco-, sedmo-, dzewęco- dzesęcoelementowe (wybrano te spół, tóre znalazły sę w ranngach najwyżej). Ne brano pod uwagę grupy ośmoelementowej, gdyż we wszystch warantach zbór ten był dentyczny. Uzysano dzewęć podzborów (tabela 2). Rezultaty grupowana spółe według uwzględnonych warantów Lp. Podzbory Spół 1 Warant I 6 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, BZW, PEO 2 Warant II 6 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, PGN, BZW 3 Warant III 6 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, CPS, BZW 4 Warant I/II 7 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, BZW, PEO, PGN 5 Warant III 7 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, CPS, BZW, PEO Tabela 2 6 Warant I/II 9 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, BZW, PEO, PGN, CPS, MBK 7 Warant III 9 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, CPS, BZW, PEO, PGN, PKO 8 Warant I/II 10 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, BZW, PEO, PGN, CPS, MBK, ALR 9 Warant III 10 spółe CCC, LPP, EUR, PZU, CPS, BZW, PEO, PGN, PKO, MBK Źródło: Opracowane własne. Ze względu na to, że uzysane zestawena są zblżone, wyn grupowana spółe są podobne. Zbory o tej samej lczebnośc, wyłonone na podstawe różnych ujęć, różną sę mędzy sobą co najwyżej jednym walorem. Wyznaczone za pomocą przedstawonych podejść zbory stanową podstawę onstrucj portfela. Z otrzymanych podzborów, sonstruowano portfele oparte na lasycznym podejścu Marowtza (lczby porządowe zameszczone w tabel 2 odpowadają numerow portfela). Rozważano zadana optymalzacyjne, w tórych mnmalzowano warancję portfela przy stope zwrotu ne nższej nż średna stopa zwrotu uwzględnonych spółe oraz dodatowym warunu ogranczającym na udzały spółe w portfelu (x 0,3).

Rozmyte modelowane we wspomaganu 381 Rozwązano odpowedne zadana optymalzacyjne uzysując następującą struturę portfel (tabela 3). W ostatnm werszu tabel 3 podano taże ryzyo wyznaczonego portfela merzone odchylenem standardowym stóp zwrotu. Tabela 3 Strutura portfel Marowtza Spół P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 ALR 0,03 BZW 0,08 0,067 0,073 0,049 0,034 0,005 0,057 CCC 0,218 0,155 0,121 0,177 0,188 0,064 0,147 0,114 0,126 CPS 0,257 0,152 0,166 0,166 0,177 0,237 EUR 0,123 0,139 0,055 0,026 0,265 0,013 0,104 0,096 LPP 0,068 0,049 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 0,045 0,04 MBK 0,3 0,008 PEO 0,3 0,3 0,025 0,3 0,193 0,165 PGN 0,3 0,083 0,028 0,055 0,1 0,118 PKO 0,01 PZU 0,211 0,29 0,194 0,065 0,061 0,104 0,027 0,18 0,2 Ryzyo 1,187 1,177 1,138 1,058 1,069 1,096 1,013 1,202 1,196 Źródło: Opracowane własne. Uzysane portfele Marowtza charateryzowały sę zróżncowaną struturą porównywalnym pozomem ryzya. W dalszej częśc badań założono, że w dnu 02.01.2017 r. zanwestowano w portfele o struturach podanych w tabel 3 (o przyblżonej wartośc 100 000 zł) oszacowano ch zys na onec olejnych pęcu mesęcy (tabela 4). Tabela 4 Stopy zysu portfel (%) Stopa zysu portfela w porównanu P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 do 02.01.2017 31.01.2017 2,72 0,96-1,06 0,00-2,17 1,89-0,72 1,51 1,00 28.02.2017 5,02 5,56 1,56 6,61-2,52 6,84 4,77 3,30 2,93 31.03.2017 4,17 4,12 8,08 10,63 3,87 10,90 9,83 2,90 2,94 28.04.2017 11,17 15,07 13,57 15,29 6,79 19,90 13,10 10,26 10,47 31.05.2017 7,85 11,66 11,93 9,39 1,30 16,89 9,53 9,28 10,48 Źródło: Opracowane własne.

382 E. Pośpech Analzując wartośc zameszczone w tabel 4 wdoczne są zdecydowane nższe zys bądź nawet straty w początowym orese nwestycj wyższe zys w drugej częśc tego oresu. Z uwag na cel badana soncentrowano sę na porównanu ze sobą tróje bądź par portfel, manowce: P1, P2 P3, następne P4 z P5, P6 z P7 oraz P8 z P9. Tae porównane portfel wyna ze sposobu, w ja był wyznaczany zbór spółe stanowących podstawę wyboru portfela. Można zauważyć, że tylo w przypadu zborów najmnej lcznych rozważane trzy waranty wyselecjonowały różne zbory. W pozostałych przypadach waranty I oraz II generowały ten sam zbór stanowący bazę wyboru portfela. Porównując zatem perwsze trzy portfele można zauważyć, ż w początowym orese nwestycj (na onec dwóch początowych mesęcy) lepsze wyn notowały portfele wyłonone na podstawe analzy fnansowej uwzględnającej wartośc wsaźnów z trzech lat. Pod onec marca sytuacja sę odwrócła, po czym na onec olejnych dwóch mesęcy nastąpło węsze zróżncowane zysownośc (równeż wśród portfel trzyletnch uwzględnających odmenne podejśce do ważnośc rozważanych lat). Wobec tego, dla portfel wygenerowanych ze zborów sześcoelementowych, trudno wnosować, tóre z rozpatrywanych podejść byłoby najbardzej wsazane; przy założenu, że nwestor przytrzyma acje przynajmnej przez trzy mesące, ażdy z portfel przynósłby co najmnej czteroprocentowy zys. Spośród porównywanych trzech portfel, P3 cechował sę najnższym ryzyem. Kolejne porównana dotyczą portfel, tórych podstawą budowy były zbory uzysane przy wyorzystanu wsaźnów z trzech lat (wspólne dla obydwu warantów) oraz pęcu lat. Ze zborów sedmoelementowych otrzymano portfele P4 P5. W przypadu tych portfel zdecydowane lepszy wyn notował ten perwszy, czyl portfel Marowtza uzysany na podstawe analzy wsaźnów fundamentalnych rynowych z trzech lat (bez względu na to, czy przyjęto równe czy różne wag dla tych lat). Na podstawe wartośc zameszczonych w tabel 3, portfel ten cechował sę taże neco mnejszym ryzyem. Następnym porównanom poddano portfele P6 P7. W przypadu portfel uzysanych ze zborów dzewęcoelementowych można wysunąć analogczne wnos, ja dla poprzednej pary portfel otrzymany ze zboru, tórego podstawą wyznaczena była analza wsaźnów z trzech lat (P6), jest pod onec ażdego mesąca bardzej zysowny nż P7 (ryzyo portfela P6 jest jedna neznaczne wyższe od P7). Ostatne porównane dotyczy portfel P8 P9, wyznaczonych z najlcznejszej (dzesęcoelementowej) grupy. Zys obydwu portfel są zblżone na początu oresu nwestycj portfel P8 cechuje sę newele wyższym zysem, po czym w drugej częśc badanego oresu nwestycj portfel P9 notuje neco wyższe zys. Ryzyo portfela P8 jest neznaczne węsze.

Rozmyte modelowane we wspomaganu 383 4. Podsumowane W artyule podjęto tematyę wspomagana decyzj nwestycyjnych przy zastosowanu weloryteralnej metody TOPSIS porządującej obety. Rozważano rozmytą wersję tej metody, tóra może być wyorzystywana w sytuacj, gdy decydent ne podaje doładne wartośc ocen ryteralnych. Przez nwestycję rozumano wybór acj, w tóre decydent uloowałby swoje oszczędnośc erując sę wybranym wsaźnam fnansowym rynowym oraz budując portfel oparty na podejścu Marowtza. Ocenając walor jao potencjalny nstrument nwestycyjny pojawa sę pytane o rytera tej oceny, o narzędza umożlwające metodyczne podejśce do problemu oraz o sposób wyorzystana tych narzędz. Uwzględnając w analzach jao rytera wsaźn opsujące ondycję eonomczno-fnansową spół gełdowej (zatem mplementując elementy analzy fundamentalnej), naturalne jest pytane o przedzał czasowy, z tórego należy zaczerpnąć dane. Według sugest, tóre można znaleźć w lteraturze [8], pownno sę uwzględnć ores od trzech do pęcu ostatnch lat. Można zatem wyznaczyć wartośc uwzględnanych wsaźnów za cały badany ores (trzy, cztero lub pęcoletn) lub posłużyć sę nnym podejścem tratując oceny ryteralne z poszczególnych lat jao lczby rozmyte. Tae podejśce (dla oresu trzyletnego) zastosowano we wcześnej prowadzonych badanach [6] uzysano zachęcające wyn przemawające za zasadnoścą stosowana taego podejśca. W nnejszym opracowanu postanowono węc zbadać nne możlwośc zwązane z zastosowanem ujęca rozmytego. Rozważano trzy waranty: orzystano z wartośc wsaźnów z trzech lat z uwzględnenem taej samej ważnośc dla ażdego rou, przyjmowano wartośc z trzech lat różncując jedna odpowedno wagę ażdego rou oraz wyorzystano wartośc wsaźnów z pęcu lat. W ażdym warance ocenę ryteralną tratowano jao trójątną lczbę rozmytą. Przeprowadzone badana poazały, że przy zastosowanu proponowanego rozmytego podejśca sorelowane ranngów uzysanych dla poszczególnych warantów jest na bardzo wysom pozome (ponad 0,95), chocaż w węszośc przypadów neco lepszym warantem jest ten, w tórym dane dla wsaźnów zaczerpnęte są z oresu trzyletnego. Wydaje sę taże, że przypsywane różnych wag latom badanego oresu ne jest stotne. Oznacza to, ż stawana hpoteza ne została do ońca pozytywne zweryfowana. Otrzymane rezultaty zachęcają jedna do dalszych badań uwzględnających rozmyte modelowane w celu poszuwana efetywnych narzędz wspomagających decyzje nwestycyjne.

384 E. Pośpech Bblografa 1. Jahanshahloo G.R., Hossenzadeh Lotf F., Izadhah M.: Extenson of the TOPSIS Method for Decson-mang Problems wth Fuzzy Data. Appled Mathematcs and Computaton. No. 185, 2006. 2. La Y.J., Lu T.Y., Hwang C.L.: TOPSIS for MODM. European Journal of Operatonal Research, No. 76(3), 1994. 3. Leszczyńs Z.: Analza eonomomczno-fnansowa spół. PWE, Warszawa 2004. 4. Łunewsa M., Tarczyńs W.: Metody welowymarowej analzy porównawczej na rynu aptałowym. PWN, Warszawa 2006. 5. Pośpech E., Mastalerz-Kodzs A.: Wybór metody weloryteralnej do wspomagana decyzj nwestycyjnych. Organzacja Zarządzane, nr 86, 2015, s. 379-388. 6. Pośpech E., Mastalerz-Kodzs A.: Zastosowane metody TOPSIS w ujęcu rozmytym do selecj walorów gełdowych. Organzacja Zarządzane, nr 96, 2016, s. 395-404. 7. Tarczyńs W.: Ryn aptałowe. Metody loścowe. Polsa Agencja Wydawncza PLACET, Warszawa 2001. 8. Tarczyńs W.: Fundamentalny portfel paperów wartoścowych. Polse Wydawnctwo Eonomczne, Warszawa 2002. 9. Trzasal T. (red.): Metody weloryteralne na polsm rynu fnansowym. PWE, Warszawa 2006. 10. Trzasal T. (red.): Weloryteralne wspomagane decyzj. PWE, Warszawa 2014. 11. www.baner.pl 12. www.gpw.pl 13. www.money.pl