Prof. Constantin ANGHELACHE PhD (actincon@yahoo.com)
Bucharest University of Economic Studies / ,,Artifex”University of Bucharest
Dana Luiza GRIGORESCU PhD Student (danaluiza2004@yahoo.com)
Bucharest University of Economic Studies
Abstract
Un aspect deosebit al portofoliilor și al pieței de capital îl constituie acela luării deciziei în condițiile unui consum dinamic și considerării unor active cu randamente variabile în timp.
Așa după cum se cunoaște, în abordarea evoluției în cazul în care vom considera două active, trebuie să plecăm de la caracterizarea individuală a acestora. Este suficient să presupunem că datele din serile de timp financiare reale pot fi descompuse pe două scări temporare diferite și anume: o revoluție de frecvență joasă și una înaltă.
Rezultate randamentelor de acțiuni, ratele dobânzilor și randamentul obligațiunilor sunt descompuse în evoluții de frecvențe înalte și joase utilizând analiza spectrală. Componentele de frecvență joasă în cazul portofoliului de active sunt utilizate ca variabile de predictor univariat. Încercând să modelăm evoluțiile pe baza unui model prin care presupunem că pur și simplu că un anumit proces de filtrare va genera o componentă de frecvență joasă a retururilor, rezultă că în acest model simplu evoluția de joasă frecvență prin funcție adecvată de formă sinusoidală este cea care trebuie utilizată.
Prezentarea modelului variației profitului în funcție de timp. Profitul unui portofoliu este determinat de activele utilizate, riscante sau neriscante, precum și de evoluția în timp a fiecărui activ. Chiar și cele neriscante pot fi supuse pe un termen mai îndelungat unei variații prin apariția unor elemente factoriale cu dezvoltări care pot produce efecte destructive.
Dovezile empirice par să sugereze un comportament, pe care îl numim întoarcere, în sensul că estimând printr-o funcție sinusoidală mai complicată vom demonstra că utilizarea unei funcții simplificate ca evoluție este cea care asigură o interpretare mai aproape de realitate a perspectivei activelor plaste.
Studiind un caz în care utilizăm, să-i spunem așa termen de referință, adică un caz des întâlnit în piață vom putea constata că dinamica de alegere a unui portofoliu de consum pentru bogăție sau pentru un număr mic pași timp, fac ca valoarea activului să crească scăzând ușor și apoi în creștere din nou, adică este vorba de o evoluție sinusoidală. Aceasta depinde și de variația aversiuni la risc, despre care trebuie să cunoaștem că cu cât aceasta aversiune la risc este mai ridicată, cu atât rezultatele finale pot fi mai neconforme sau să atingă o valoare redusă. Cu cât valoarea e mai mare a schimbărilor și oportunităților de investiții, cu atât vor apare mai puține modificări ale funcției valorice. Aceasta este o axiomă stabilită de cercetătorii care au ocupat de această situație.
Randamentele variabile in timp ca urmare a factorilor de influență și un studiu bazat pe date convenționale ne arată și modul în care evoluează în cazul parametrilor de reîntoarcere.
În grafice am prezentat aceste posibile evoluții care îl ajută pe orice cercetător să adâncească studiul, să găsească noi entități, pe baza căruia să realizeze ceea ce și-a propus.
Cuvinte cheie: model econometric, consum dinamic, randament, profit, factori de influență, decizie.
Clasificarea JEL: C15, E22, E27, E44, G23
ECONOMETRIC MODEL IN THE SITUATION OF THE DYNAMIC CONSUMPTION DECISION AND THE PORTFOLIO WITH TWO ASSETS AND VARIABLE RETURNS OVER TIME
Abstract
A special aspect of portfolios and the capital market is that of making the decision under dynamic consumption conditions and considering assets with variable returns over time.
As it is known, in approaching evolution if we consider two assets, we must start from their individual characterization. It is sufficient to assume that data from real financial time series can be broken down into two different time scales, namely: a low frequency and a high frequency revolution.
Results of stock returns, interest rates and bond yields are broken down into high and low frequency evolutions using spectral analysis. The low frequency components in the asset portfolio are used as univariate predictor variables. Trying to model the evolutions based on a model where we assume that simply that a certain filtering process will generate a low frequency component of returns, it turns out that in this simple model the low frequency evolution by an appropriate sinusoidal function is the one that should be used.
Presentation of the profit variation model as a function of time. The profitability of a portfolio is determined by the assets used, risky or non-risky, as well as by the evolution over time of each asset. Even the non-risky ones can be subjected for a longer period to a variation by the appearance of factorial elements with developments that can produce destructive effects.
The empirical evidence seems to suggest a behavior, which we call return, in the sense that estimating by a more complicated sinusoidal function we will show that using a simplified function as evolution is the one that ensures a closer interpretation of the perspective of the active assets.
By studying a case in which we use it, to call it such a reference term, that is a common case in the market we will be able to find that the dynamics of choosing a consumer portfolio for wealth or for a small number of time steps, make the value of the asset to be it grows slightly and then increases again, ie it is a sinusoidal evolution. This also depends on the variation of risk aversions, which we must know that the higher this risk aversion, the more the final results may be non-compliant or reach a lower value. The higher the value of changes and investment opportunities, the less changes in the value function will occur. This is an axiom established by the researchers who dealt with this situation.
The variable yields over time as a result of the influencing factors and a study based on conventional data show us how they evolve in the case of return parameters.
In the graphs I have presented these possible developments that help any researcher to deepen the study, to find new entities, on the basis of which to achieve what he has proposed.
Keywords: econometric model, dynamic consumption, efficiency, profit, influence factors, decision.
JEL classification: C15, E22, E27, E44, G23
