Show simple item record

dc.contributor.authorKrężołek, Dominik
dc.contributor.authorTrzpiot, Grażyna
dc.date.accessioned2018-01-29T09:51:33Z
dc.date.available2018-01-29T09:51:33Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/23949
dc.description.abstractDecision‑making process is an individual matter for each investor and the strategy they choose, reflects the level of accepted risk. Nevertheless, any investor wants to minimize huge losses while maximizing profits. As far as the measure of risk is concerned, literature is full of examples of tools which help to evaluate the risk. However, the level of the risk usually differs, depending on circumstances. In this paper we present two non‑classical risk measures: Omega performance risk measure and GlueVaR risk measure. Both of them require a threshold to be set, which reflects the starting point for the investment to be considered as a loss. The effectiveness of the Omega and GlueVaR risk measures is compared using the example of metals market investments.en_GB
dc.description.abstractPodejmowanie decyzji inwestycyjnych jest indywidualną kwestią każdego inwestora. Strategia, jaką przyjmuje, znajduje swoje odzwierciedlenie w poziomie akceptowalnego ryzyka. Niemniej jednak każdy z inwestorów dąży do minimalizacji dużych strat przy jednoczesnej maksymalizacji zysku. Istnieje wiele miar ryzyka, a każda z nich przekazuje inną informację. W artykule poddano ocenie efektywność dwóch nieklasycznych miar ryzyka: wskaźnika Omega oraz koherentnej miary GlueVaR. Cechą wspólną obu tych mierników jest konieczność ustalenia pewnego punktu progowego określającego, kiedy podjęta inwestycja rozumiana jest jako strata. Efektywność miar ryzyka przeanalizowano na przykładzie inwestycji podejmowanych na rynku metali.pl_PL
dc.language.isoenen_GB
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegoen_GB
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;331
dc.subjectOmega risk measureen_GB
dc.subjectGlueVaRen_GB
dc.subjecteffectivenessen_GB
dc.subjectrisken_GB
dc.subjectmetals marketen_GB
dc.subjectmiara Omegapl_PL
dc.subjectGlueVaRpl_PL
dc.subjectefektywnośćpl_PL
dc.subjectryzykopl_PL
dc.subjectrynek metalipl_PL
dc.titleThe Effectiveness of the GlueVaR Risk Measure on the Metals Market – the Application of Omega Performance Measureen_GB
dc.title.alternativeEfektywność miary GlueVaR w ocenie ryzyka na rynku metali – zastosowanie wskaźnika Omegapl_PL
dc.typeArticleen_GB
dc.rights.holder© Copyright by Authors, Łódź 2017; © Copyright for this edition by Uniwersytet Łódzki, Łódź 2017en_GB
dc.page.number153-167
dc.contributor.authorAffiliationUniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Wydział Informatyki i Komunikacji, Katedra Demografii i Statystyki Ekonomicznej
dc.contributor.authorAffiliationUniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Wydział Informatyki i Komunikacji, Katedra Demografii i Statystyki Ekonomicznej
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesArtzner P., Delbaen F., Eber J.M., Heath D. (1999), Coherent Measures of Risk, “Mathematical Finance”, no. 9, pp. 203–228.pl_PL
dc.referencesBelles‑Sampera J., Guillén M., Santolino M. (2014), Beyond Value‑at‑Risk: GlueVaR Distortion Risk Measures, “Risk Analysis”, vol. 34, no. 1, pp. 121–134.pl_PL
dc.referencesBelles‑Sampera J., Guillén M., Santolino M. (2016), What attitudes to risk underlie distortion risk measure choice?, “Insurance: Mathematics and Economics”, vol. 68, pp. 101–109.pl_PL
dc.referencesBertrand P., Prigent J.‑L. (2011), Omega Performance Measure and Portfolio Insurance, “Journal of Banking Finance”, vol. 35, issue 7, pp. 1811–1823.pl_PL
dc.referencesJajuga K. (2009), Zarządzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.pl_PL
dc.referencesKazemi H., Schneeweis T., Gupta R. (2004), Omega as a Performance Measure, “Journal of Performance Measurement”, vol. 8, no. 3, pp. 16–25.pl_PL
dc.referencesKeating C., Shadwick W.F. (2002a), An Introduction to Omega, The Finance Development Centre, London.pl_PL
dc.referencesKeating C., Shadwick W.F. (2002b), A Universal Performance Measure, “Journal of Performance Measurement”, vol. 6, no. 3, pp. 59–84.pl_PL
dc.referencesMichalska E., Dudzińska‑Baryła R. (2015), Związek funkcji Omega z dominacją stochastyczną, “Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach. Informatyka i Ekonometria 2”, no. 237, pp. 70–78pl_PL
dc.referencesPichura M. (2013), Miernik Omega jako wszechstronna miara efektywności inwestycji, „Studia Ekonomiczne. Innowacje w Finansach i Ubezpieczeniach – Metody Matematyczne i Informatyczne”, no. 146/13, pp. 89–99.pl_PL
dc.contributor.authorEmaildominik.krezolek@ue.katowice.pl
dc.contributor.authorEmailgrazyna.trzpiot@ue.katowice.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.331.10
dc.relation.volume5en_GB
dc.subject.jelG01
dc.subject.jelG11
dc.subject.jelG31


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record