REPOZYTORIUM UNIWERSYTETU
W BIAŁYMSTOKU
UwB

Proszę używać tego identyfikatora do cytowań lub wstaw link do tej pozycji: http://hdl.handle.net/11320/6036
Pełny rekord metadanych
Pole DCWartośćJęzyk
dc.contributor.authorZemke, Jerzy-
dc.date.accessioned2017-12-04T13:35:37Z-
dc.date.available2017-12-04T13:35:37Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationOptimum. Studia Ekonomiczne, Nr 3(87) 2017, s. 48-60pl
dc.identifier.issn1506-7637-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11320/6036-
dc.description.abstractZmiany uwarunkowań otoczenia decyzji inwestycyjnych mogą znacząco różnić się od przyjętych w planach i to różnice między założonymi uwarunkowaniami a ich rzeczywistymi wartościami są źródłem ryzyka finansowego inwestycji. Ocenę ryzyka najpełniej rozwinął sektor finansów. Nie oznacza to, że problem został w pełni zbadany i nie ma już miejsca na nowe rozwiązania. Celem badania jest konstrukcja instrumentu pomiaru ryzyka finansowego inwestycji wykorzystującego generator Monte Carlo. Przyjęto miarę efektywności inwestycji – stopę zwrotu brutto, a jakość instrumentu pomiaru ryzyka zweryfikowano empirycznie, szacując ryzyko stopy zwrotu zakupu pakietu akcji banku przez Zakład Ubezpieczeń. Wynik użycia Metody Monte Carlo potwierdza tezę o wzroście ryzyka wraz ze wzrostem oczekiwanej stopy zwrotu z inwestycji.pl
dc.description.abstractThe problem of risk has been explored most exhaustively by the financial sector. This does not mean, however, that the subject is closed to discussion. Forecasting the possible states of process risk is the most crucial element of decision-making – not only in the field of finance. Most forecasts are characterised by low reliability – most frequently, they do not prove true. The study proposes a design of a flexible instrument for measuring the financial risk of investment decisions, using the Monte Carlo generator. The instrument is intended to enable the adjustment of decision-making processes so as to keep the process risk within acceptable limits.pl
dc.language.isoplpl
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu w Białymstokupl
dc.subjectryzyko finansowe inwestycjipl
dc.subjectinstrumenty pomiaru ryzykapl
dc.subjectmetoda Monte Carlopl
dc.subjectfinancial risk of investmentspl
dc.subjectinstruments of risk measuringpl
dc.subjectMonte Carlo methodpl
dc.titleMetoda Monte Carlo w ocenie ryzyka finansowego inwestycjipl
dc.title.alternativeMonte Carlo method in estimating financial risk of investmentspl
dc.typeArticlepl
dc.identifier.doi10.15290/ose.2017.03.87.04-
dc.description.Emailjerzy.zemke@ug.edu.plpl
dc.description.AffiliationWydział Zarządzania, Uniwersytet Gdańskipl
dc.description.referencesCoates J., Davis E. W., Emmanuel C., Longden S., Stacey R. J., 1993, Corporate Performance Evaluation in Multinationals, Chartered Institute of Management Accountants, London.pl
dc.description.referencesGołębiowski T., 2001, Zarzadzanie strategiczne. Planowanie i kontrola, Wydawnictwo Difin, Warszawapl
dc.description.referencesHalton J., 1970, A Retrospective and Prospective Survey of the Monte Carlo Method, “SIAM Review”, vol. 12, no. 1pl
dc.description.referencesHay D.A., Morris D.J., 1987, Industrial Economics: Theory and Evidence, Oxford University Press, Oxford.pl
dc.description.referencesHubbard D. W., 2011, Pomiar Uniwersalny. Odkrywanie w biznesie wartości niematerialnych, MT Biznes Sp. z o.o., Warszawa.pl
dc.description.referencesJajuga K., 2009, Wprowadzenie do inwestycji finansowych. Depozyty i instrumenty rynku pieniężnego, Komisja Nadzoru Finansowego, Warszawa.pl
dc.description.referencesKritzman M. P., 2011, Paradoksy inwestowania. Metody zwiększające zyskowność i bezpieczeństwo portfela, CeDeWu Sp. z o.o., Warszawa.pl
dc.description.referencesLeclerc G., L., 2010, Essays on Moral Arithmetic, LSF Research Working Paper Series, no. 10-16, Luxemburg.pl
dc.description.referencesMetropolis N., 1987, The Beginning of the Monte Carlo Method, Los Alamos Science, Special Issue, no. 15.pl
dc.description.referencesMetropolis N., Ulam S., 1949, The Monte Carlo Method, “Journal of the American Statistical Association”, vol. 44, no. 247.pl
dc.description.referencesOcena efektywności inwestycji, 2003, P. Karpuś (red.), CeDeWu Sp. z o.o., Warszawa.pl
dc.description.referencesOstrowska E., 1999, Ryzyko inwestycyjne. Identyfikacja i metody oceny, Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk.pl
dc.description.referencesRappaport A., 1986, Creating Shareholder Value, Free Press, New York.pl
dc.description.referencesRogowski W., 2013, Rachunek efektywności inwestycji. Wyzwania teorii i potrzeby praktyki, Wolters Kluwer, Kraków.pl
dc.description.referencesSobol L., 1975, The Monte Carlo Method, Mir Publisher, Moskwa.pl
dc.description.referencesThomson A.A., Strickland A.J., 1998, Strategic Management, ed. 10, R. D. Irwin (ed.), McGraw-Hill, Boston.pl
dc.description.referencesTocher K.D., 1969, The art of simulation, English Universities Press, London.pl
dc.description.referencesZieliński R., 1970, Metody Monte Carlo, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.pl
dc.description.referencesZieliński R., 1979, Generatory liczb losowych, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.pl
dc.description.number3(87)pl
dc.description.firstpage48pl
dc.description.lastpage60pl
dc.identifier.citation2Optimum. Studia Ekonomicznepl
Występuje w kolekcji(ach):Optimum. Studia Ekonomiczne, 2017, nr 3(87)

Pliki w tej pozycji:
Plik Opis RozmiarFormat 
J_Zemke_Metoda_Monte_Carlo_w_ocenie_ryzyka_finansowego_inwestycji.pdf308,2 kBAdobe PDFOtwórz
Pokaż uproszczony widok rekordu Zobacz statystyki


Pozycje w RUB są chronione prawem autorskim, z zastrzeżeniem wszelkich praw, chyba że zaznaczono inaczej.