Working Papers

Seria wydawnicza WNE WORKING PAPERS prowadzona jest przez WNE UW od 2008 r. i jak dotąd opublikowano w niej ponad 400 prac.

Seria WNE Working Papers służy szybkiemu upowszechnianiu wyników badań prowadzonych na Wydziale Nauk Ekonomicznych UW. Publikowane tu teksty mają charakter wersji roboczych (pre-printów): mogą być uzupełniane lub poprawiane w miarę postępu prac nad tekstem i procesu wydawniczego. Prezentujemy aktualną wersję udostępnioną przez autorów, opatrzoną datą oraz identyfikatorami DOI/ISSN – co ułatwia jej cytowanie i śledzenie kolejnych iteracji. Każdy dokument zachowuje pełne prawa autorskie swoich twórców, a w przypadku późniejszych zmian, autorzy mogą w dowolnym momencie zamieścić zaktualizowany plik lub wskazać miejsce ostatecznego wydania.

Do serii WORKING PAPERS przyjmowane są artykuły pracowników naukowych WNE UW oraz publikacje z konferencji organizowanych na WNE UW. Artykuły powinny dotyczyć ekonomii, mieć charakter oryginalnych prac badawczych, nie być wcześniej publikowane. Przyjmowane są wyłącznie teksty w języku angielskim.

Prace prosimy przesyłać e-mailem na adres: *AM!E=l6]d\|pOL-Z@caXF~mewt]#[|-@k#&T%?UBodfDv@IYYa'ccnha

Prosimy przesyłać dwa pliki:

(1) główny tekst bez podania tytułu artykułu oraz autorów (plik DOC/DOCX) oraz

(2) stronę tytułową zawierającą: tytuł opracowania, autorów oraz ich afiliację (plik DOC/DOCX). 

Przed przesłaniem tekstu prosimy zapoznać się z szczegółowymi wymogami edycyjnymi.

Redaktorem wydawniczym serii Working Papers jest dr Maciej Bukowski.

Ilość wyników 3

WP(30/2014)147. Generalized Momentum Asset Allocation Model

Autorzy: Arendarski Piotr, Misiewicz Paweł, Nowak Mariusz, Skoczylas Tomasz, Wojciechowski Robert
 In this paper we propose Generalized Momentum Asset Allocation Model (GMAA). GMAA is a new approach to construct optimal portfolio and is based on close examination of asset?s returns distribution. GMAA tries to capture certain market phenomena…

WP147. Generalized Momentum Asset Allocation Model

 In this paper we propose Generalized Momentum Asset Allocation Model (GMAA). GMAA is a new approach to construct optimal portfolio and is based on close examination of asset?s returns distribution. GMAA tries to capture certain market phenomena and use information they contain as predictors for future returns. Our model is validated using MSCI Indexes with MSCI World Index set as a benchmark. We find results rather promising as we managed to significantly reduce portfolio volatility and obtain stable path of cumulative returns of portfolio. Our model outperforms benchmark in terms of Information Ratio or Maximum Drawdown. Detailed sensitivity analysis was conducted at the end of this paper and it shows that our strategy is sensitive to a few optimization parameters thus further research may be required.


Arendarski Piotr, Misiewicz Paweł, Nowak Mariusz, Skoczylas Tomasz, Wojciechowski Robert
asset allocation diversification momentum trading strategy capital asset pricing models returns forecasting efficient risk and return measures

WP(18/2014)135. Does historical volatility term structure contain valuable in-formation for predicting volatility index futures?

Autorzy: Jabłecki Juliusz, Kokoszczyński Ryszard, Sakowski Paweł, Ślepaczuk Robert, Wójcik Piotr
We suggest that the term structure of volatility futures (e.g. VIX futures) shows a clear pattern of dependence on the current level of VIX index. At the low level of VIX (below 20) the term structure is highly upward sloping; at the high VIX level (…

WP135. Does historical volatility term structure contain valuable in-formation for predicting volatility index futures?

We suggest that the term structure of volatility futures (e.g. VIX futures) shows a clear pattern of dependence on the current level of VIX index. At the low level of VIX (below 20) the term structure is highly upward sloping; at the high VIX level (over 30) it is strongly downward sloping. We use those features to better predict future volatility and index futures. We begin by introducing some quantitative measures of volatility term structure (VTS) and volatility risk premium (VRP). We use them further to estimate the distance between the actual value and the fair (model) value of the VTS. We find that this distance has significant predictive power for volatility futures and index futures and we use this feature to design a simple strategy to invest in VIX index futures and S&P500.


Jabłecki Juliusz, Kokoszczyński Ryszard, Sakowski Paweł, Ślepaczuk Robert, Wójcik Piotr
volatility term structure volatility risk premium volatility and index futures realized volatility implied volatility investment strategies returns forecasting efficient risk and return measures

WP(4/2012)70. Investment strategies beating the market. What can we squeeze from the market?

Autorzy: Ślepaczuk Robert, Zakrzewski Grzegorz, Sakowski Paweł
The paper presents the new approach to optimizing automatic transactional systems. We propose the multi-stage technique which enables us to find investment strategies beating the market. Additionally, new measures of combined risk and returns are app…

WP70. Investment strategies beating the market. What can we squeeze from the market?

The paper presents the new approach to optimizing automatic transactional systems. We propose the multi-stage technique which enables us to find investment strategies beating the market. Additionally, new measures of combined risk and returns are applied in the process of optimization. Moreover, we define new elements of risk control system based on volatility measures and consecutive signals confirmation. As the result, we formulate three complex investment systems, which maximize returns and simultaneously minimize risk in comparison to all other alternative investments (IR=2, Maximum Drawdown <21%, Maximum Loss Duration=0.75 year). Our analysis is based on historical daily data (1998-2010, in- and out-of-sample period) for index and commodity futures. Afterwards, systems are reoptimized and reallocated each half a year in order to include the most recent financial data. Finally, we show the results for joint model consisting of our three systems.


Ślepaczuk Robert, Zakrzewski Grzegorz, Sakowski Paweł
investment strategies automatic trading systems optimization technical and fundamental analysis market volatility efficient risk and return measures EMH mutual and hedge funds
  • 1