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Enregistrement W2462695558

Valutarisiko for en norsk internasjonal investor

2013· dissertation· no· W2462695558 sur OpenAlexaboutno aff
Zuzanna Martinsen

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2013
Typedissertation
Langueno
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEuropean and International Law Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceBusinessEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formålet med denne oppgaven er å undersøke om valutakurser fører til bedre diversifisering av internasjonale aksjeporteføljer.\nValutaer og aksjeindekser fra Sveits og G8 land (Frankrike, Tyskland, Storbritannia, Italia, USA, Canada, Russland, Japan) er satt sammen for tre underperioder mellom 1999 og 2013. To porteføljer (risikominimerende og avkastningsmaksimerende) ble simulert av Markovitz teori. I tillegg er det laget portefølje med like andeler i hvert marked (naiv portefølje). \nFor hele perioden 1999- 2013, samt 4- 5 års underperioder ble det konstruert 3 porteføljer. Avkastning og risiko ble målt ved hjelp av Sharpe Ratio, Value- at Risk (VaR) og Conditional Value- at- Risk (CVaR).\nFørst ble det funnet hvor stor andel av portefølje bør investeres til aksjeindeksene som tar hensyn til valutakursene. Deretter ble det kjørt deskriptiv statistikk for å finne hva avkastning og risiko til porteføljene hadde vært hvis de ikke hadde tatt hensyn til valutaene.\nResultatene fra porteføljeoptimeringene som er simulert ved hjelp av Markovitz teori, viser at porteføljer hvor valutakursene er inkludert, leverer oftest bedre resultater (høyere avkastning, lavere risiko) enn portefølje som tar utgangspunkt kun i aksjeindekser. I de siste fem årene, etter at finanskrisen har startet, observeres det en klar større påvirkning av valutaene på porteføljens resultater. \nKorrelasjoner mellom aksjeindeksene har økt etter finanskrisen, som fører til at diversifiseringspotensial blir dårligere. Derfor oppnår valutaene muligheter til en bedre diversifisering av porteføljene. \nMine resultater indikerer at diversifiseringseffekter fra valutaene i porteføljer har økt gjennom perioden 1999 til 2013, og at diversifisering av aksjeporteføljer er bedre uten sikring av valutakursene. \n\n\n\n\n\n\nThe purpose of this thesis is to examine whether foreign exchanges offers diversification benefits to a stock portfolios.\nForeign exchanges and stock indices from Switzerland and G8 countries (France, Germany, Great Britain, Italy, USA, Canada, Russia and Japan) are analyzed for period 1999 – 2013 and three sub- periods.\nTo portfolios were constructed by Markovitz portfolio theory (min risk and max return) in addition to naivly weighted portfolio. The risk and return are measured by Sharpe Ratio, Value- at Risk (VaR) og Conditional Value- at- Risk (CVaR).\nFirst it was found how much it should be invested in each country when foreign exchanges were taking into account. The next step was to find what risk and return the portfolios had when foreign exchanges weren't taking into account.\nResults from portfolio optimization based on Markovitz theory showed that portofolios where foreign exchanges were included, given better results (higher return, less risk) than portfolios which weren't taking into account the foreign exchanges. Especially the last 5 years, after financial crises begun, it was observed that foreign exchanges have influenced portfolio results even more. \nCorrelations between stock indices have grown after financial crises which results less diversifying potential. Therefore foreign exchanges give possibilities to diversify portfolios. \nMy results show that diversifying effects from foreign exchanges in portfolios have grown in period from1999 to 2013. Diversifying of stock portfolios is better without currency hedging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,013

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,276 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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