COMPARISON OF INVESTMENT PERFORMANCE MEASURES USING THE EXAMPLE OF SELECTED STOCK EXCHANGES - Publikacja - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

COMPARISON OF INVESTMENT PERFORMANCE MEASURES USING THE EXAMPLE OF SELECTED STOCK EXCHANGES

Abstrakt

In the following paper, the main objective is to examine whether the selection of the performance measure influences the evaluation of individual investments and the performance rankings generated on that basis. This study presents the values of 16 performance indicators along with their detailed descriptions. All calculations were made using the R program, and the source code can be found at the end of the article. Nine selected stock indices were analysed during the period January 1997–December 2015, and the monthly logarithmic rates of return for these indices were calculated. For 14 out of the 16 measures analysed, it was shown that the choice of effectiveness measure had no influence on the evaluation of individual investments; therefore, it is not important whether the investor uses the Sharpe ratio or the Calmar ratio as an indicator of efficiency, since both measures are almost identical in rank for a particular investment. This has not been confirmed for the Upside Potential ratio, which means that using this indicator may lead to different investment decisions in which the objective is to maximize efficiency. Moreover, based on the analysis, it was found that the OMXC 20, DAX 30, and OMXS 30 indexes had the highest efficiency during the period January 1997–December 2015, while the AEX, WIG 20, and PSI 20 indexes were characterized with having the lowest levels of efficiency.

Cytowania

  • 0

    CrossRef

  • 0

    Web of Science

  • 0

    Scopus

Cytuj jako

Informacje szczegółowe

Kategoria:
Publikacja w czasopiśmie
Typ:
artykuły w czasopismach recenzowanych i innych wydawnictwach ciągłych
Opublikowano w:
Nauki o Finansach. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu nr 23, strony 30 - 46,
ISSN: 2080-5993
Rok wydania:
2018
Opis bibliograficzny:
Potrykus M.: COMPARISON OF INVESTMENT PERFORMANCE MEASURES USING THE EXAMPLE OF SELECTED STOCK EXCHANGES// Nauki o Finansach. Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. -Vol. 23., iss. 2 (2018), s.30-46
DOI:
Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.15611/fins.2018.2.03
Bibliografia: test
  1. Auer B.R., 2015, Does the choice of performance measure influence the evaluation of commodity in- vestments?, International Review of Financial Analysis, vol. 38, pp. 142-150. otwiera się w nowej karcie
  2. Bacon C.R., 2004, Practical Portfolio Performance Measurement and Attribution, John Wiley & Sons Ltd., New Jersey. otwiera się w nowej karcie
  3. Borowski K., 2014, Miary efektywności zarządzania na rynkach finansowych, Difin, Warszawa. otwiera się w nowej karcie
  4. Brigida M., Yang C., 2014, How Consistent are the Judges of Portfolio Performance?, http://www. complete-markets.com, pp. 1-8.
  5. Burke G., 1994, A sharper Sharpe ratio, Futures, 56.
  6. Caporin M., Jannin G.M., Lisi F., Maillet B.B., 2014, A survey on the four families of performance measures, Journal of Economic Surveys, vol. 28(5), pp. 917-942. otwiera się w nowej karcie
  7. Eling M., 2008, Does the measure matter in the mutual fund industry?, Financial Analyst Journal, vol. 64(3), pp. 1-13. otwiera się w nowej karcie
  8. Comparison of investment performance measures using the example of selected... 41 otwiera się w nowej karcie
  9. Goodwin T.H., 1998, The information ratio, Financial Analysts Journal, vol. 54(4), pp. 34-43. otwiera się w nowej karcie
  10. Kopczewska K., Kopczewski T., Wójcik P., 2009, Metody ilościowe w R. Aplikacje ekonomiczne i fi- nansowe, CeDeWu.PL, Warszawa. otwiera się w nowej karcie
  11. Martin P.G., McCann B.B., 1989, The Investor's Guide to Fidelity Funds, John Wiley & Sons, New Jersey.
  12. Mikulec A., 2013, Znormalizowany względem czasu τ wskaźnik Calmara i jego zastosowanie w ana- lizie efektywności inwestycji, Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, vol. 323, pp. 212-222.
  13. Moy R.L., 2002, Portfolio performance: Illustrations from morningstar, Journal of Education for Busi- ness, vol. 77(4), pp. 226-229. otwiera się w nowej karcie
  14. Odo M., 2006, Pain Index and Pain Ratio, http://www.styleadvisor.com (15.09.2017).
  15. Perez K., Truszkowski J., 2011, Portfel inwestycyjny, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu, Poznań.
  16. Pruchnicka-Grabias I., 2015, Zastosowanie miar maksymalnej straty na kapitale w badaniu efektyw- ności funduszy hedgingowych, Kwartalnik Kolegium Ekonomiczno-Społecznego Studia i Prace, vol. 3(3), pp. 133-145. otwiera się w nowej karcie
  17. Pułaska-Turyna B., 2011, Statystyka dla ekonomistów (III), Difin, Warszawa. otwiera się w nowej karcie
  18. Sharpe W.F., 1966, Mutual fund performance, The Journal of Business, pp. 119-138. otwiera się w nowej karcie
  19. Sharpe W.F., 1994, The Sharpe ratio, The Journal of Portfolio Management, pp. 49-58. otwiera się w nowej karcie
  20. Sortino F., van der Meer R., 1991, Downside risk, The Journal of Portfolio Management, vol. 17(4), pp. 27-31. otwiera się w nowej karcie
  21. Treynor J., 1965, How to rate management of investment funds, Harvard Business Review, vol. 43, pp. 63-75. otwiera się w nowej karcie
  22. Van der Meer R., Sortino F., Plantinga A., 2001, The Impact of Downside Risk on Risk-Adjusted Performance of Mutual Funds in the Euronext Markets, Geneva Papers on Risk and Insurance, pp. 1-14.
  23. Wiśniewski J.W., 2014, Dylematy stosowania współczynnika korelacji Spearmana, Studia Ekonomicz- ne, Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, vol. 181, pp. 174-184.
  24. Young T.W., 1991, Calmar ratio: A smoother tool, Future Magazine, vol. 20(1), p. 40. dane <-read.csv(file = "D:/R/dane.csv", header = TRUE, sep=";", dec=",") dane <-ts(dane, start=c(1997, 1), end=c(2015, 12), otwiera się w nowej karcie
  25. Benchmark <-danets[,2] RlubRa <-danets[,3
  26. Sharpe <-SharpeRatio (R=RlubRa, Rf=RF) Sharpe2 <-round (SharpeRatio.annualized (R=RlubRa, Rf=RF, scale = 12, geometric = FALSE), digits=dig) Sortino <-round (SortinoRatio (R=RlubRa,MAR=MARR),dig- its=dig) otwiera się w nowej karcie
  27. Calmar <-round (CalmarRatio (R=RlubRa), digits = dig) otwiera się w nowej karcie
  28. Sterling <-round (SterlingRatio (R=RlubRa), digits = dig) InfrormationRatio <-round (InformationRatio (Ra =RlubRa, Rb = Benchmark), digits = dig)
  29. Pain <-round (PainRatio (R=RlubRa, Rf=RF), digits = dig) otwiera się w nowej karcie
  30. Martin <-round (MartinRatio (R=RlubRa, Rf=RF), digits = dig) otwiera się w nowej karcie
  31. Treynor <-round (TreynorRatio (Ra = RlubRa, Rb = Benchmark, Rf=RF),digits= dig) otwiera się w nowej karcie
  32. UPR <-round (UpsidePotentialRatio (R=RlubRa, MAR = MARR, method = "subset"), digits = dig)
  33. UPR2 <-round (UpsidePotentialRatio (R=RlubRa, MAR = MARR, method = "full"), digits = dig)
  34. Burke <-round (BurkeRatio (R=RlubRa, Rf=RF), digits = dig) otwiera się w nowej karcie
  35. Burke2 <-round (BurkeRatio (R=RlubRa, Rf=RF, modified = TRUE), digits = dig) otwiera się w nowej karcie
  36. DeRatio <-round (DRatio (R=RlubRa), digits = dig) otwiera się w nowej karcie
  37. tabela <-rbind.data.frame(Sharpe, Sharpe2, Sortino, Calmar, Sterling, InfrormationRatio, Pain, Martin, Treynor, UPR, UPR2, Burke, Burke2, DeRatio, make.row. names = TRUE) #Saving calculations write.table(tabela, file = "efektywnosc.csv", row.names = TRUE, col.names = TRUE, sep = ";", dec=",") otwiera się w nowej karcie
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

wyświetlono 57 razy

Publikacje, które mogą cię zainteresować

Meta Tagi