Optymalizacja portfela z zastosowaniem kopuli niesymetrycznych

• Authors: Michał Stachura , Barbara Wodecka

Title variants

EN

Application of Asymmetric Copulas in Portfolio Optimization

• Languages of publication: PL

Abstracts

EN

This paper is some kind of a discussion about both the necessity and possibility of asymmetric copula applications. Presented deliberation is settled in the context of financial portfolio analysis that, in a specific way, requires taking the correlations of the component assets into consideration, which creates an opportunity for asymmetric copula implementation. Mentioned issues are exemplified by real two-asset portfolio optimization.

Keywords

PL

Metoda Monte Carlo; Optymalizacja ryzyka; Portfel inwestycyjny

EN

Investment portfolio; Monte Carlo method; Risk optimalization

• Publisher: Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach
• Journal: Studia Ekonomiczne
• Year: 2013
• Volume: 154
• Pages: 135-143

Contributors

author

Michał Stachura

author

Barbara Wodecka

References

• Doman R., Zastosowania kopuli w modelowaniu dynamiki zależności na rynkach finansowych, Uniwersytet Ekonomiczny, Poznań 2011.
• Durante F., Construction of non-exchangeable bivariate distribution functions, "Stat Papers" 2009, No. 50.
• Heilpern S., Funkcje łączące, WAE, Wrocław 2007.
• Jajuga K., Jajuga T., Inwestycje. Instrumenty finansowe, aktywa finansowe, ryzyko finansowe, inżynieria finansowa, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2006.
• Kuziak K., Koncepcja wartości zagrożonej VaR (Value at Risk), StatSoft, 2003.
• Liebscher E., Construction of asymmetric multivariate copulas, "J. Multivariate Anal." 2008, No. 99.
• Markowitz H., Portfolio selection. Efficient diversification of investments, John Wiley & Sons, Nowy Jork 1959.
• Nelsen R.B., An Introduction to Copulas, Springer, New York 1999.
• Tarczyński W., Rynki kapitałowe. Metody ilościowe, t. 2, Placet, Warszawa 1997.
• Tsay R. S., Analysis of Financial Time Series, Wiley, Hoboken 2005.
• R Development Core Team (2011). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3-900051-07-0, URL http://www.R-project.org/.

Identifiers

ISSN

2083-8611