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:  zachowanie inwestorów
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
Zarządzanie i Finanse
|
2013
|
vol. 1
|
issue 4
407-422
PL
Zarządzanie ryzykiem pozostaje w ścisłej korelacji z aspektami behawioralnymi. Właściwe zarządzenie ryzykiem w oparciu o teorię finansów behawioralnych przyczyni się do tego, że racjonalny inwestor dokona właściwego wyboru preferencji (w warunkach ryzyka) i decydując się na inwestycję, oszacuje minimalny poziom ryzyka i otrzyma jak największą stopę zwrotu. Z przeprowadzonej analizy wynikają określone wnioski dla inwestorów. W swoich decyzjach inwestycyjnych muszą uwzględnić zagadnienia z zakresu finansów behawioralnych.
PL
W pracy przedstawiono wyniki eksperymentu przeprowadzonego w celu predykcyjnym na rynku walutowym. Założono, że rynek nie jest efektywny i daje się z przeszłości wyekstrahować wiedzę o błędach popełnionych przez uczestników wybranej platformy brokerskiej. Dla wykonania predykcji wykorzystano zmodyfikowaną metodę GMDH (Group Method of Data Handling) umożliwiającą sukcesywny wybór nieliniowego modelu wielomianowego najlepiej w danym kroku opisującego rynek. Przedstawiono interesujące wyniki eksperymentu na danych historycznych potwierdzającego użyteczność metody. Danymi wejściowymi były zarejestrowane na platformie zachowania inwestorów – rozkład otwartych pozycji i złożonych zleceń. Stąd – rozpatrywane podejście można zaliczyć do modelowania behawioralnego.
EN
The paper presents the results of an experiment concerning prediction of the foreign exchange market. It was assumed, that the market is not efficient and that it is possible to extract from the past the knowledge regarding traders’ mistakes. A modified version of GMDH method was used for prediction, which allows for successive selection of such nonlinear polynomial model, that describes the market most adequately at a particular moment. Presented results confirm usefulness of the proposed method. Input data was comprised of the information on traders behaviour, registered by the brokerage platform, regarding open positions and orders. Hence, such a solution can be thought of as behavioural modelling.
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.