Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 2

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  portfolio optimisation
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
EN
In this paper, cryptocurrencies are analysed as investment instruments. The study aims to verify whether they can be classified as an asset class and what kind of benefits they may bring to the investor’s portfolio. We used 6 indices as proxies for the major asset classes, including the cryptocurrency index CRIX, for all cryptographic assets. Cryptocurrencies relatively fully satisfied 7 asset class requirements, namely stable aggregation, investability, internal homogeneity, external heterogeneity, expected utility, selection skill and cost-effective access. It was found that crypto assets have diversification properties. Portfolio optimisation with the Modern Portfolio Theory showed an increase in the Sharpe ratio of tangency portfolios with the inclusion of CRIX. However, the Post-Modern Portfolio Theory identified significant deterioration of the downside risk and the Sortino ratio.
PL
W artykule zastosowano wybrane kopule w zadaniu minimalizacji wartości zagrożonej (VaR) portfeli w okresach charakteryzujących się odmiennym typem trendu. Rozkłady empiryczne stóp zwrotu z akcji 10 spółek wchodzących w skład indeksu WIG20 połączono kopulami Gaussa, t-Studenta, Claytona, Franka, Gumbela i odwróconą Gumbela. Symulacje z tak otrzymanych rozkładów wielowymiarowych stanowiły podstawę do utworzenia portfeli minimalizujących wartość zagrożoną. Jakość VaR, wyliczoną dla pozycji krótkiej i długiej, oceniono testem Kupca. Wartość zagrożona została poprawnie wyznaczoną dla rozkładów utworzonych za pomocą: dwóch kopuli archimedesowych uwzględniających zależność w dolnym ogonie (Claytona i odwróconej Gumbela), jednej kopuli z symetryczną zależnością w ogonach (t-Studenta) oraz jednej kopuli nie mającej zależności w ogonach (Gaussa).
EN
In the paper, selected copulas are applied in the task of minimizing the value at risk (VaR) of portfolios in the periods characterized by different types of trend. Empirical distributions of returns on 10 companies listed on WIG20 index are combined with Gaussian, t-Student, Clayton, Frank, Gumbel, and rotated Gumbel copulas. Simulations from thus obtained multivariate distributions are the basis for minimizing the VaR of portfolios. The quality of the VaR, calculated for both short and long positions, are assessed with the Kupiec test. The value at risk is properly set for joint distributions created with the following copulas: two Archimedean copulas with lower tail dependence (Clayton and rotated Gumbel), one copula with symmetric dependence in tails (t-Student), and one copula with no tail dependence (Gaussian).
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.