ebook Intuicyjne zbiory rozmyte jako narzędzie finansów behawioralnych Krzysztof Piasecki

Wydawca: Edu-Libri

Rok wydania: 2016

Pobierz fragment

Intuicyjne zbiory rozmyte jako narzędzie finansów behawioralnych - Krzysztof Piasecki, Edu-Libri, 2016, język polski
Ta fascynująca książka zapewnia dogłębne spojrzenie na modelowanie finansów behawioralnych za pomocą zbiorów Atanassova. Autor, Krzysztof Piasecki, wzbogaca nasze rozumienie niepewności i ryzyka w kontekście instrumentów finansowych oraz wpływu czynników behawioralnych na ich wartość bieżącą. Wydana przez renomowane Edu-Libri w 2016 roku, ta publikacja oferuje nie tylko uogólnienia, ale także istotne rozszerzenia oraz nowe modele.

Zarządzanie finansami i inwestycjami wymaga zrozumienia ryzyka i niepewności, a Knight jako pierwszy stworzył spójny model tych zjawisk. Od tamtej pory matematyka rozwinęła się znacząco, pozwalając na coraz dokładniejsze modelowanie informacji i każdego rodzaju niepewności. Piasecki przedstawia autorską rewizję modelu Knighta oraz nowe perspektywy w tej dziedzinie.

Czy jesteś miłośnikiem książek elektronicznych? Znajdziesz tutaj e-book, który łączy wiedzę praktyczną z teorią. Dostępny w formacie PDF, ten ebook to idealne rozwiązanie dla osób ceniących sobie mobilność i wygodę czytania. Sklep z ebookami oferuje najlepsze wydania elektroniczne, w tym tę wyjątkową publikację cyfrową.

Pobierz teraz swojego ebooka "Intuicyjne zbiory rozmyte jako narzędzie finansów behawioralnych" i wzbogać swoją wiedzę o nowoczesne narzędzia matematyczne w dziedzinie finansów. Czytanie ebooków staje się jeszcze przyjemniejsze, gdy mają one tak istotną treść!

Spis treści ebooka Intuicyjne zbiory rozmyte jako narzędzie finansów behawioralnych

Przedmowa
1. Geneza i istota finansów behawioralnych

2. Wybrane uogólnienia teorii mnogości
2.1. Logika, jako metateoria mnogości
2.2. Wybrane elementy teorii mnogości
2.3. Wybrane elementy teorii zbiorów rozmytych
2.3.1. Algebra zbiorów rozmytych
2.3.2. Ocena nieprecyzyjności
2.3.3. Oszacowania nieprecyzyjne, jako zbiory rozmyte
2.3.4. Przybliżenia liczb, jako liczby rozmyte
2.3.5. Uporządkowanie oszacowań nieprecyzyjnych
2.4. Intuicyjne zbiory rozmyte
2.4.1. Algebra intuicyjnych zbiorów rozmytych
2.4.2. Pomiar nieprecyzyjności i nierozstrzygalności
2.4.3. Oszacowania intuicyjne
2.4.4. Uporządkowanie oszacowań intuicyjnych - wybrane zagadnienia
2.4.5. Intuicyjnie rozmyte zbiory stochastyczne
3. Wartość bieżąca - jako narzędzie finansów behawioralnych
3.1. Dyskonto liniowe
3.1.1. Dyskonto liniowe a awersja do ryzyka terminu
3.2. Dyskonto
3.2.1. Dyskonto subaddytywne
3.2.2. Dyskonto wklęsłe
3.2.3. Dyskonto pod wpływem awersji do ryzyka straty
3.3. Dyskonto rozmyte
3.3.1. Behawioralna wartość bieżąca
3.3.2. Wyjaśnienie paradoksu rynku finansowego
3.3.3. Aksjomatyczna definicja rozmytej PV
3.4. Dyskonto rozmyte intuicyjnie
3.4.1. Aksjomatyczna definicja intuicyjnie rozmytej PV
3.4.2. Intuicyjne przedstawienie behawioralnej wartości bieżącej
4. Intuicyjnie rozmyta stopa zwrotu
4.1. Intuicyjnie rozmyta oczekiwana stopa zwrotu
4.2. IFRR wyznaczona z zastosowaniem intuicyjnie rozmytej PV
4.3. Model Blacka-Littermana z a posteriori IFRR
4.3.1. Model Blacka-Littermana z losowymi poglądami inwestorów
4.3.2. Model Blacka-Littermana z intuicyjnie rozmytymi poglądami inwestorów
4.3.3. Uwagi końcowe
4.4. Czterowymiarowy obraz ryzyka
5. Wybrane zastosowania IFRR w zarządzaniu instrumentami finansowymi
5.1. Efektywność finansowa
5.1.1. Słaba efektywność finansowa
5.1.2. Silna efektywność finansowa
5.1.3. Uwagi końcowe
5.2. Inwestycyjne rekomendacje zależne od oczekiwanej stopy zwrotu
5.2.1. Inwestycyjne rekomendacje zależne od oczekiwanej IFRR
5.2.2. Kryteria równowagi finansowej
5.2.3. Kryteria prymatu bezpieczeństwa
5.3. Podsumowanie
Dodatek A - Ewolucja pojęcia miary entropii zbiorów nieprecyzyjnych
Dodatek B - Zrewidowany model ryzyka vis a vis model Knight’a
B.1. Znaczenie i istota pojęcia ryzyka
B.2. Ryzyko - źródła i pomiar
B.3. Podsumowanie
Bibliografia