Capital Asset Pricing Models CAPM. Finansijska ekonometrija

Σχετικά έγγραφα
Prema tome, kao sredstva koja uvrštavamo u portfolio pojavljuju se sredstvo 3, sa najvećim iznosom Sharpe-ovog indeksa, i sredstvo 2.

Ekonometrija 4. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković

Reverzibilni procesi

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

Moderna teorija portfelja

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

IZVODI ZADACI (I deo)

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 16.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

Aritmetički i geometrijski niz

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

Moguća i virtuelna pomjeranja

Metoda najmanjih kvadrata

numeričkih deskriptivnih mera.

( ) BROJNI PRIMER 4. Temeljni nosač na sloju peska. Slika 6.3. Rešenje: Ekvivalentni modul reakcije podloge/peska k i parametar krutosti λ :

PRESECI SA PRSLINOM - VELIKI EKSCENTRICITET

RAČUNANJE SA PRIBLIŽNIM VREDNOSTIMA BROJEVA

Polarizacija. Procesi nastajanja polarizirane svjetlosti: a) refleksija b) raspršenje c) dvolom d) dikroizam

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Pismeni ispit iz OTPORNOSTI MATERIJALA I - grupa A

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

TEHNIČKI FAKULTET SVEUČILIŠTA U RIJECI Zavod za elektroenergetiku. Prijelazne pojave. Osnove elektrotehnike II: Prijelazne pojave

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Elementi spektralne teorije matrica

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

Dinamika krutog tijela ( ) Gibanje krutog tijela. Gibanje krutog tijela. Pojmovi: C. Složeno gibanje. A. Translacijsko gibanje krutog tijela. 14.

OM2 V3 Ime i prezime: Index br: I SAVIJANJE SILAMA TANKOZIDNIH ŠTAPOVA

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Devizno tržište. Mart 2010 Ekonomski fakultet, Beograd Irena Janković

Obrada signala

POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE

5. Karakteristične funkcije

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

Operacije s matricama

FUNKCIJE UTJECAJA I UTJECAJNE LINIJE

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

F (t) F (t) F (t) OGLEDNI PRIMJER SVEUČILIŠTE J.J.STROSSMAYERA U OSIJEKU ZADATAK

DIMENZIONISANJE PRAVOUGAONIH POPREČNIH PRESEKA NAPREGNUTIH NA PRAVO SLOŽENO SAVIJANJE

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

Ekonometrija 2. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

Izračun rizične vrijednosti VaR

transformacija j y i x x promatramo dva koordinatna sustava S i S sa zajedničkim ishodištem z z Homogene funkcije Ortogonalne transformacije

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

SISTEMI DIFERENCIJALNIH JEDNAČINA - ZADACI NORMALNI OBLIK

GRANIČNE VREDNOSTI FUNKCIJA zadaci II deo

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu

Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.

5 Ispitivanje funkcija

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

Ovo nam govori da funkcija nije ni parna ni neparna, odnosno da nije simetrična ni u odnosu na y osu ni u odnosu na

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II

Kaskadna kompenzacija SAU

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota:

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

, Zagreb. Prvi kolokvij iz Analognih sklopova i Elektroničkih sklopova

POLINOMI predavač: dr Marko Petković

18. listopada listopada / 13

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina:

Proračun AB stuba. Oblik izvijanja stuba kao i uslovi oslanjanja su jednaki u oba ortogonalna pravca pa se usvaja stub dimenzija b/h=60/60 cm.

IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

IZVODI ZADACI (I deo)

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

1.4 Tangenta i normala

II. ODREĐIVANJE POLOŽAJA TEŽIŠTA

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke.

II. ODREĐIVANJE POLOŽAJA TEŽIŠTA

NOMENKLATURA ORGANSKIH SPOJEVA. Imenovanje aromatskih ugljikovodika

10.1. Bit Error Rate Test

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za

Izbor prenosnih odnosa teretnog vozila - primer

Korelacijska i regresijska analiza

OBRTNA TELA. Vladimir Marinkov OBRTNA TELA VALJAK

Teorijske osnove informatike 1

Transcript:

Captal Asset Prcng Models CAPM Fnansjska ekonometrja

Karakterstčna lnja sredstava SCL SCL predstavlja odnos zmeđu očekvane stope prnosa ndvdualnog sredstva E( ) l portfolja očekvane tržšne stope prnosa E( M ) u vremenu t. α + β + u ˆ t t ˆ α + ˆ β Mt Mt t Izračunat parametr α β se mogu protumačt na sledeć načn: α < f dolaz do smanjenja (ponštavanje) uloženh sredstava nvesttora u znosu ( f α) α f uložena vrednost sredstava nvesttora ostaje ne promenjena α > f dolaz do stvaranja sredstava za nvesttora u znosu (α f )

Karakterstčna lnja sredstava SCL β 0 posmatrano ndvdualno sredstvo l portfolo je nezavsno od tržšnh kretanja β 1 sredstvo prat tržšna kretanja u stom smeru stom ntenztetu β < 1 sredstvo prat tržšna kretanja, s tm da su promene manjeg obma od tržšnh. Prema tome, rad se o sredstvu koje je manje rzčno od tržšnog proseka. Sredstvo prat tržšne promene zraženo u procentma kao β 100% β > 1 sredstvo prat tržšna kretanja promene su učestalje nego na samom tržštu. Prema tome, rad se o rzčnjem sredstvu od tržšnog proseka.

Karakterstčna lnja sredstava SCL Mt t t Mt t u + + + β α β α ˆ ˆ ˆ Metod občnh najmanjh kvadrata u matrčnom oblku M M M M n 1 ˆ ˆ β α

Karakterstčna lnja sredstava SCL t 1 3 p1,3 M M 1 M M 3 M p M 1 0.3448 0.5108 0.5390 0.4419 0.4649 0.161 0.1603 0.375 0.506 0.054 0.3113-0.0655-0.1304 0.0904 0.0384 0.0015 0.010-0.005-0.0050 0.0035 3 0.6459 0.88 0.480 0.5631 0.4714 0. 0.3045 0.1359 0.64 0.654 4-0.1655 0.4403 0.606 0.76 0.985 0.0891-0.0494 0.1314 0.185 0.0679 5-0.0799 0.0335-0.0090-0.0444-0.0185 0.0003 0.0015-0.0006 0.000 0.0008 6-0.0078 0.4560 0.49 0.107 0.95 0.0855-0.003 0.1334 0.155 0.0616 7-0.945 0.46-0.083-0.1614 0.0345 0.001-0.010 0.0147-0.0010-0.0056 8 0.3165-0.0614 0.5948 0.4556 0.833 0.0803 0.0897-0.0174 0.1685 0.191 9 0.0310 0.60-0.0405-0.0047 0.0836 0.0070 0.006 0.017-0.0034-0.0004 10 0.6744-0.1585 0.4748 0.5746 0.330 0.1091 0.7-0.054 0.1568 0.1898 11-0.0843-0.1478 0.4609 0.1883 0.0763 0.0058-0.0064-0.0113 0.035 0.0144 1 0.668 0.61 0.154 0.4076 0.4758 0.64 0.3154 0.913 0.075 0.1939 13-0.0 0.097 0.6895 0.338 0.58 0.0510-0.0501 0.0474 0.1557 0.058 14 0.571-0.1149-0.497 0.161 0.069 0.0048 0.0396-0.0079-0.0173 0.0111 Σ.7050.6889 3.9835 3.344 3.158 1.100 1.098 0.910 1.3498 1.1898

Karakterstčna lnja sredstava SCL Karakterstčna lnja prvog sredstva ˆ α ˆ β 14 3,158 3,158 1,100 1,7050 1,098 ˆ αˆα ˆ β ˆ α ˆ β 1 5,63 1 5,63 1,100 3,158 0,49 5,9619 3,158,7050 14 1,098 0,0431 1,0585 Ocenjena vrednost parametra α pokazuje da dolaz do ponštavanja uloženh sredstava za nvesttora za f α, odnosno 14,31%. S druge strane, ocenjena vrednost parametra β pokazuje da dato sredstvo prat tržšna kretanja u stom smeru u procentu od 105,85%, odnosno dato sredstvo je 5,85% vše volatlno od tržšnog proseka.

Karakterstčna lnja sredstava SCL Karakterstčna lnja drugog sredstva ˆ α ˆ β 14 3,158 3,158 1,100 1,6889 0,910 ˆ αˆα 1 1,100 3,158,6889 ˆ β 5,63 3,158 14 0,910 ˆ α 1 0,0795 0,0141 ˆ β 5,63 4,4891 0,7971 Ocenjena vrednost parametra α pokazuje da dolaz do ponštavanja uloženh sredstava za nvesttora za f α, odnosno 8,59%. S druge strane, ocenjena vrednost parametra β pokazuje da dato sredstvo prat tržšna kretanja u stom smeru u procentu od 79,71%, odnosno dato sredstvo je 0,9% manje volatlno od tržšnog proseka.

Karakterstčna lnja sredstava SCL Karakterstčna lnja trećeg sredstva ˆ α 14 3,158 3,9835 ˆ β 3,158 1,100 1,3498 ˆ α 1 1,100 3,158 3,9835 ˆ β 5,63 3,158 14 1,3498 ˆ α 1 0,1634 0,091 ˆ β 5,63 6,4456 1,1444 1 Ocenjena vrednost parametra α pokazuje da dolaz do ponštavanja uloženh sredstava za nvesttora za f α, odnosno 7,09%. To je znos koj nvesttor gub ukolko ne dođe do promene na tržštu. S druge strane, ocenjena vrednost parametra β pokazuje da dato sredstvo prat tržšna kretanja u stom smeru u procentu od 114,44%, odnosno dato sredstvo je 14,44% vše volatlno od tržšnog proseka. Ujedno nvesttor preuzmajuć rzk u slučaju porasta na tržštu može ostvart već prnos od tržšnog proseka za 14,44%.

Karakterstčna lnja sredstava SCL Karakterstčna lnja zabranog portfolja Učešće prvog trećeg sredstva po 50% ˆ α 14 ˆ β 3,158 ˆ αˆα ˆ β ˆ α ˆ β 3,158 1,100 1 1 1,100 5,63 3,158 1 5,63 0,0398 6,039 3,344 1,1898 3,158 344 3,344 14 1,1898 0,0071 1,1015 Ocenjena vrednost parametra α pokazuje da dolaz do ponštavanja uloženh sredstava za nvesttora za f α, odnosno 10,71%. S druge strane, ocenjena vrednost parametra β pokazuje da dat portfolo prat tržšna kretanja u stom smeru u procentu od 110,15%, odnosno dato sredstvo je 10,15% vše volatlno od tržšnog proseka.

Merenje performans ulaganja Sharpe-ov ndeks E ) ( E ) ( Sharpe-ov ndeks je mera dodatne stope prnosa (premja za preuzmanje rzka) nekog sredstva (l portfola) znad nerzčne stope u odnosu na njegov rzk. f E S σ ) ( Traynor-ov ndeks f E T β ) ( p f p p E S σ ) ( p f p p E T β ) ( Treynor-ov ndeks je mera dodatne stope prnosa znad nerzčne stope u odnosu na nesstematsk rzk zražen kofcjentom beta. Portfolo p može da nadmaš tržšte ako T p > ( ) M f E

Merenje performans ulaganja Sredstvo 1 Sredstvo Sredstvo 3 Portfolo E() 0,193 0,191 0,845 0,389 f 0,1000 0,1000 0,1000 0,1000 σ 0,3391 0,68 0,3081 0,181 β 1,0585 0,7971 1,1444 1,1015 S 0,749 0,3504 0,5989 0,6368 T 0,0881 0,1155 0,1613 0,161 Prema Sharpe-ovom ndeksu najbolju premju na preuzet rzk ma formran portfolo, pa zatm redom sredstvo 3, sredstvo na kraju sredstvo 1. Kod Traynor-ovog ndeksa redosled performans ulaganja je nešto drugačj pa prema preuzetom tržšnom rzku najbolje performanse ma sredstvo 3, tek potom formran portfolo, pa zatm sredstvo na kraju 1. U slučaju razlčtog vrednovanja pozcje portfolja prema navedenm ndeksma možemo reć da zabrana kombnacja sredstava u portfolju nsu savršeno dversfkovan.

Model vrednovanja kaptala CAPM ~ E( ) f + β ( E( M ) f ) Poželjna stopa prnosa datog sredstva prema velčn tržšnog rzka Inače, prema velčn preuzetog tržšnog rzka samo tržšte defnše poželjnu velčnu prnosa određuje da l se rad o potcenjenm l precenjenm sredstvma koj se pojavljuju na tržštu. Prema tome, pomoću gore navedenog zraza moguće je formrat tzv. Tržšnu lnju sredstava (SML) koja, kao prava lnja, odražava prosečnu tržšnu relacju rzka stope prnosa. Drugm rečma, tačke na SML lnj pokazuju takvu kombnacju tržšnog rzka prnosa koja odražavaju prosečna tržšna kretanja.

Model vrednovanja kaptala CAPM 0.5 0. jn prnos ~ E ) ( 0.15 0.1 SML lnja pozelj 0.05 0-1.5-1 -0.5 0 0.5 1 1.5-0.05 beta Prozvoljno odredte vrednost β β E( M ) - f ~ ) ( -1 0,133-0,033 0 0,133 0,1 1 0,133 0,33 E

Tržšna lnja sredstava SML Tabelarn prkaz SML ~ ) ( β E( M ) - f E( ) -1 0,133-0,033 0 0,133 0,1 1 0,133 0,33 1 1,0585 0,133 0,305 0,193 0,7971 0,133 0,1983 0,191 3 1,1444 0,133 0,411 0,845 p 1,1015 0,133 0,358 0,389 E Samo za određvanje tržšne lnje sredstava Poređenjem kolone sa poželjnm stopama prnosa zračunatm pomoću CAPM zraza kolone sa očekvanm vrednostma dolazmo do odluke koje je ulaganje precenjeno, a koje potcenjeno.

Tržšna lnja sredstava SML Prema tome, svako sredstvo koje ma očekvanu vrednost spod poželjne vrednost za dat tržšn rzk može se reć da je potcenjeno. S druge strane, svako ulaganje koje ma očekvan prnos znad poželjne stope, koju dobjamo pomoću zraza CAPM za dat nvo tržšnog rzka, možemo reć da je precenjeno. Prateć Tabelarn prkaz SML u poslednje dve kolone možemo zaključt da su prvo drugo sredstvo potcenjen, dok su treće sredstvo zabran portfolo precenjene vrednost. Sve ovo možemo prkazat grafčk, tako da svaka koordnata koja se nalaz spod lnje SML predstavlja potcenjeno ulaganje. Isto tako, svaka koordnata, predstavljena na grafku, koja se nalaz znad SML kaže se da je precenjeno ulaganje.

Tržšna lnja sredstava SML Grafčk prkaz vrednovanja kaptala na osnovu SML 0.3 (β 3,E( 3 )) ocekvan l poze eljn prnos 0.5 (β p,e( p )) 0. (β (β 1,E( 1 )),E( )) 0.15 0.1 0.05 0-1.5-1 -0.5 0 0.5 1 1.5-0.05 trzsn rzk

Tržšna lnja sredstava SML Ovakav slučaj vrednovanja sredstava njhovo pozconranje prema kretanjma na tržštu mogu da dovedu do sledećh zaključaka: Precenjena sredstva će s obzrom na njhov povoljan odnos prnosa prema preuzetom rzku, bt zložen većoj kupovn u narednom perodu. Povećavajuć tme njhovu tražnju doć će do porasta cena po kojma se data sredstva mogu kupt. Prema tome, veća nabavna cena dovod do smanjenja neto prnosa ostvarenh po osnovu ulaganja u precenjeno sredstvo. Može se očekvat pad prnosa do lnje SML prema defnsanom tržšnom rzku. Potcenjena sredstva ne pružaju vsok nvo prnosa u skladu sa preuzetm rzkom. Stoga, doć će do pada tražnje za ovakvm vrstama ulaganja, a samm tm do pada cene po kojoj se mogu nabavt data sredstva. Na osnovu ove analze možemo zaključt da ako se nastave slčna tržšna kretanja kao u prethodnm perodma, očekuje se porast očekvanog prnosa do SML lnje.

Postmoderna portfolo teorja Model rzka nanže, l devjacja stope promene spod cljne velčne je dat zrazom: d t ( ) ( ) t r f r dr Devjacja stope promene spod cljne velčne može bt određena teratvnm postupkom: 1) oduzmanjem cljne stope prnosa od slučajne promenljve z godšnje dstrbucje prnosa r-t, ) 0 ako r t > 0 r t r t ako r t < 0 3) kvadrrat svak perodčnu razlku prnosa sumrat h za sve perode osmatranja, odnosno odredt sumu kvadrata odstupanja, 4) podelt sumu kvadrata odstupanja sa brojem peroda osmatranja, odnosno odredt polu-varjansu 5) korenovat dobjenu polu-varjansu kako b se odredla devjacja, odnosno rzk nanže. Kao što se z navedenog može zaključt, model rzka nanže uključuje u dalju analzu samo onaj deo rzka koj je od značaja za nvesttora.

Model rzka nanže Kao cljne velčne (t) mogu se pojavt očekvan tržšn prnos E( M ) l prnos na nerzčna sredstva f d ) ( r t n Polu-varjansa d d zk nanže

Model rzka nanže t 1 3 M 1 t t 3 t ( 1 t) ( t) ( 3 t) 1 0.3448 0.5108 0.5390 0.4649 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.3113-0.0655-0.1304 0.0384 0.0000-0.1655-0.304 0.0000 0.074 0.0531 3 0.6459 0.88 0.480 0.4714 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 4-0.1655 0.4403 0.606 0.985-0.655 0.0000 0.0000 0.0705 0.0000 0.0000 5-0.0799 0.0335-0.0090-0.0185-0.1799-0.0665-0.1090 0.034 0.0044 0.0119 6-0.0078 0.4560 0.49 0.95-0.1078 0.0000 0.0000 0.0116 0.0000 0.0000 7-0.945 0.46-0.083 0.0345-0.3945 0.0000-0.183 0.1556 0.0000 0.0165 8 0.3165-0.0614 0.5948 0.833 0.0000-0.1614 0.0000 0.0000 0.060 0.0000 9 0.0310 0.60-0.0405 0.0836-0.0690 0.0000-0.1405 0.0048 0.0000 0.0197 10 0.6744-0.1585 0.4748 0.330 0.0000-0.585 0.0000 0.0000 0.0668 0.0000 11-0.0843-0.1478 0.4609 0.0763-0.1843-0.478 0.0000 0.0340 0.0614 0.0000 1 0.668 0.61 0.154 0.4758 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 13-0.0 0.097 0.6895 0.58-0.30 0.0000 0.0000 0.1037 0.0000 0.0000 14 0.571-0.1149-0.497 0.069 0.0000-0.149-0.3497 0.0000 0.046 0.13 Σ.7050.6889 3.9835 3.158 - - - 0.415 0.33 0.35 U ovom prmeru cljna velčna t je očekvan f

Model rzka nanže d d d d d d 1 1 3 3 0,415 0,095 14 0,1716 0,33 0,0166 14 0,188 0,35 0,0160 14 0,163 Izračunavanjem rzka na nže dolazmo do asmetrčnost u nformacjama. Investtora nteresuju samo negatvne promene jer na osnovu njh najčešče donos odluke. Domać rad Probajte da sam zračunate rzk nanže za portfolo prema podacma koje smo korstl na prethodnm slajdovma

Performanse ulaganja prema rzku nanže So r t Sortno ndeks d So So So 1 3 0,193 0,33 0,1751 0,1716 0,191 0,33 0,188 0,845 0,33 0,163 0,43 0,4849 Posmatrajuć tr navedena sredstva, možemo konstatovat da je treće sredstvo najbolje sa stanovšta odnosa prnosa rzka nanže, dok je drugo po kvaltetu prvo sredstvo na kraju drugo sredstvo.

Asmetrja volatlnost AV AV 1 - smetrčna dstrbucja AV > 1 - poztvna asmetrja AV < 1 - negatvna asmetrja ( ) r E t t1 1 poz neg rt r t > 0 < 0 AV poz neg Asmetrja volatlnost dstrbucje prnosa

Asmetrja volatlnost AV t 1 3 M r 1 r r 3 r M 1 0.3448 0.5108 0.5390 0.4649 0.1516 0.3187 0.545 0.416 0.3113-0.0655-0.1304 0.0384 0.1181-0.576-0.4150-0.1848 3 0.6459 0.88 0.480 0.4714 0.457 0.0961 0.1956 0.48 4-0.1655 0.4403 0.606 0.985-0.3587 0.48 0.3361 0.075 5-0.0799 0.0335-0.0090-0.0185-0.731-0.1586-0.935-0.417 6-0.0078 0.4560 0.49 0.95-0.010 0.639 0.1447 0.069 7-0.945 0.46-0.083 0.0345-0.4877 0.341-0.318-0.1888 8 0.3165-0.0614 0.5948 0.833 0.133-0.534 0.310 0.0600 9 0.0310 0.60-0.0405 0.0836-0.16 0.0681-0.350-0.1397 10 0.6744-0.1585 0.4748 0.330 0.481-0.3506 0.1903 0.1070 11-0.0843-0.1478 0.4609 0.0763-0.775-0.3399 0.1764-0.1470 1 0.668 0.61 0.154 0.4758 0.4696 0.401-0.13 0.55 13-0.0 0.097 0.6895 0.58-0.415 0.0177 0.4049 0.005 14 0.571-0.1149-0.497 0.069 0.3789-0.3070-0.534-0.1541 Σ.7050.6889 3.9835 3.158 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 E() 0.193 0.191 0.845 0.33

Asmetrja volatlnost AV t poz 1 poz poz 3 poz M neg 1 neg neg 3 neg M 1 0.030 0.1016 0.0648 0.0584 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0139 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0663 0.17 0.034 3 0.050 0.009 0.0383 0.0616 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 4 0.0000 0.0616 0.1130 0.0057 0.187 0.0000 0.0000 0.0000 5 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0746 0.051 0.0861 0.0584 6 0.0000 0.0697 0.009 0.0048 0.0404 0.0000 0.0000 0.0000 7 0.0000 0.0548 0.0000 0.0000 0.379 0.0000 0.0978 0.0356 8 0.015 0.0000 0.096 0.0036 0.0000 0.064 0.0000 0.0000 9 0.0000 0.0046 0.0000 0.0000 0.063 0.0000 0.1056 0.0195 10 0.316 0.0000 0.036 0.0114 0.0000 0.19 0.0000 0.0000 11 0.0000 0.0000 0.0311 0.0000 0.0770 0.1155 0.0000 0.016 1 0.05 0.1765 0.0000 0.0638 0.0000 0.0000 0.0175 0.0000 13 0.0000 0.0003 0.1640 0.0000 0.174 0.0000 0.0000 0.0000 14 0.1436 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.094 0.854 0.037 Σ 0.858 0.4783 0.5645 0.09 0.757 0.4884 0.7647 0.1931

Asmetrja volatlnost AV AV AV AV AV 1 3 M poz neg poz neg poz neg 1 1 3 3 poz neg M M 0,858 0,757 1,16 0,4783 0,9794 0,4884 0,5645 0,7647 0,09 0,1931 0,7381 1,0833 Prvo sredstvo tržšn prosek maju poztvnu asmetrju, što b moglo da ukaže na zaključak da je u posmatranom perodu češće dolazlo do poztvnh nego negatvnh promena. Drugo treće sredstvo pokazuju negatvnu asmetrju. Prema tome, češće su negatvne od poztvnh promena. Probajte da zračunate asmetrju volatlnost za odabran portfolo (50% učešće prvog 50% učešće trećeg sredstva)?