Modelowanie cen i ryzyka na rynku alkoholi inwestycyjnych. · Praca magisterska Promotor: Dr hab...

Aleksander Popko

Modelowanie cen i ryzyka na rynku alkoholi inwestycyjnych.

Praca magisterska

Promotor:

Dr hab. Małgorzata Doman Prof. UEP

KIERUNEK: Informatyka i Ekonometria

SPECJALNOŚĆ: Inżynieria Finansowa

KATEDRA: Matematyki Stosowanej

Poznań 2012

3

Spis treści Wstęp ............................................................................................................................... 5

1. Rynek alkoholi inwestycyjnych – informacje wstępne ............................................... 7

1.1. Alkohol jako inwestycja ....................................................................................... 7

1.2. Whisky ................................................................................................................. 7

1.2.1. Historia whisky ................................................................................................. 7

1.2.2. Produkcja whisky .............................................................................................. 9

1.2.3. Typologia whisky ............................................................................................ 10

1.2.4. Whisky jako inwestycja .................................................................................. 11

1.3. Koniak ................................................................................................................ 14

1.3.1. Opis alkoholu .................................................................................................. 14

1.3.2. Proces produkcyjny ......................................................................................... 14

1.3.3. Koniak jako inwestycja ................................................................................... 15

1.4.Wino .................................................................................................................... 16

1.4.1. Opis alkoholu i jego historia ........................................................................... 16

1.4.2. Odmiany winorośli .......................................................................................... 18

1.4.3. Proces produkcji .............................................................................................. 19

1.4.4. Wina inwestycyjne .......................................................................................... 20

1.4.5. Londyńska giełda wina ................................................................................... 22

2. Rynek win inwestycyjnych, a rynek akcji i metali szlachetnych .............................. 25

2.1. Analizowane dane .............................................................................................. 25

2.2. Analiza statystyczna szeregów ........................................................................... 27

2.2.1. Analiza statystyczna szeregów poziomów cen ............................................... 27

2.2.3. Analiza statystyczna szeregów stóp zwrotu .................................................... 28

2.3. Ocena atrakcyjności inwestycji w wino na tle innych inwestycji ...................... 31

2.3.1. Ocena rentowności inwestycji......................................................................... 31

2.3.2. Ocena ryzyka inwestycji ................................................................................. 32

2.3.3. Wnioski z analizy atrakcyjności inwestycji w wino ....................................... 34

2.4. Badanie relacji między szeregami stóp zwrotu .................................................. 35

2.4.1. Kowariancja i współczynnik korelacji ............................................................ 35

2.4.2. Model dynamicznych korelacji warunkowych ............................................... 36

2. 4.3. Wnioski płynące z badania zależności pomiędzy szeregami ......................... 46

3. Modelowanie cen win z Bordeaux ............................................................................ 47

3.1. Idea prognozowania ceny wina za pomocą metod ilościowych. ....................... 47

4

3.2. Model Orleya Ashenfeltera ............................................................................... 49

3.2.1. Dane i metoda ................................................................................................. 49

3.2.2. Wyniki ............................................................................................................ 50

3.3. Badanie analogiczne do badań Orleya Ashenfeltera ........................................ 51

3.3.1. Dane i metoda ................................................................................................. 51

3.3.2. Wyniki ............................................................................................................ 52

3.3.3 Porównanie i wnioski ...................................................................................... 54

Zakończenie .................................................................................................................. 57

Bibliografia ................................................................................................................... 59

Strony internetowe .................................................................................................... 60

Spis wykresów .............................................................................................................. 62

Spis tabel ....................................................................................................................... 62

5

Wstęp W ostatnich latach obserwuje się rosnące zainteresowanie alternatywnymi formami

inwestycji. Kryzys finansowy, który rozpoczął się od spadków cen akcji na giełdach

w 2008 roku, jeszcze mocniej skierował uwagę inwestorów na aktywa inwestycyjne

nie będące instrumentami finansowymi. Do tego rodzaju inwestycji należą między

innymi złote monety, kamienie szlachetne, obrazy i rzeźby, ziemia oraz alkohole

inwestycyjne.

Niniejsza praca jest poświęcona właśnie ostatniej wspomnianej kategorii in-

westycji alternatywnych. Pomimo, że rynek alkoholi inwestycyjnych rozwija się

dynamicznie, ciągle pozostaje stosunkowo mało znaną niszą. Chociaż obserwujemy

rosnąca ilość ofert i możliwości inwestycji w alkohole, cały czas istnieje niewiele

publikacji dotyczących tego rodzaju inwestycji.

Problemem poruszonym w pracy jest kwestia atrakcyjności rynku alkoholi

dla inwestora, oraz pytanie o możliwość przewidywania przyszłych cen wybranych

alkoholi inwestycyjnych za pomocą metod ilościowych.

Celem pracy jest przybliżenie rynku alkoholi inwestycyjnych, w szczególno-

ści takich aspektów jak ponoszone przez inwestora ryzyko oraz korelacja z innymi

aktywami inwestycyjnymi, a także próba modelowania i prognozowania cen wy-

branych win inwestycyjnych.

Zakres merytoryczny pracy obejmuje charakterystykę poszczególnych rodza-

jów alkoholi inwestycyjnych, analizę rynku alkoholi inwestycyjnych, porównanie

rynku alkoholi inwestycyjnych z rynkami akcji i towarów, przybliżenie badań doty-

czących możliwości prognozowania cen wina przy użyciu metod ilościowych, oraz

próba dokonania takiej prognozy na podstawie aktualnych danych. Analizy i cha-

rakterystyka rynku zostały przeprowadzone w oparciu o literaturę polskojęzyczną

i angielskojęzyczną, oraz informacje pochodzące z artykułów zamieszczonych

w Internecie. Ze względu na ubogą literaturę przedmiotu, w pracy dominują odwo-

łania do źródeł internetowych.

6

Do badań empirycznych użyto danych pochodzących z serwisu internetowe-

go Stooq.pl1, ze strony internetowej londyńskiej giełdy wina Liv-ex2, oraz ze strony

internetowej Weather Météo-Bordeaux3. Badania empiryczne przeprowadzono za

pomocą programu Microsoft Excel oraz pakietów ekonometrycznych Gretl i OxMe-

trics.

Praca składa się z trzech rozdziałów. Pierwszy rozdział zawiera opis możli-

wości inwestycji w alkohole, charakterystykę poszczególnych rodzajów alkoholi

inwestycyjnych, a także przedstawia londyńską giełdę wina Liv-ex. Celem pierw-

szego rozdziału jest przybliżenie stosunkowo mało znanego w Polsce rynku alkoho-

li inwestycyjnych.

Dwa następne rozdziały poświęcone są badaniom empirycznym. W rozdziale

drugim przeprowadzona została analiza statystyczna szeregów czasowych notowań

indeksów wina, oraz indeksów akcji i surowców – złota i srebra. Porównano różne

rynki pod kątem ponoszonego przez inwestora ryzyka oraz rentowności inwestycji.

Przeprowadzono także analizę korelacji pomiędzy rynkami i zbudowano model dy-

namicznych korelacji warunkowych.

Trzeci rozdział porusza problem możliwości prognozowania cen win inwesty-

cyjnych za pomocą metod ilościowych. Przedstawione zostały badania innych auto-

rów, oraz została dokonana próba zbudowania modelu prognozującego ceny wina

w oparciu o aktualne dane. Praca została zamknięta „Zakończeniem”, w którym

zawarte są najważniejsze wnioski z analizy problemu.

1 Stooq.pl, Stooq.pl, http://stooq.pl/, 27.04.2012 2 Liv-ex, Liv-ex – The Fine Wine Exchange, http://www.liv-ex.com/, 27.04.2012 3 Weather Météo-Bordeaux, Weather Météo-Bordeaux, http://www.meteo-bordeaux.fr/, 27.04.2012

7

1. Rynek alkoholi inwestycyjnych – informacje wstępne

1.1. Alkohol jako inwestycja Inwestycja bywa definiowana jako wyzbycie się bieżącej, pewnej konsumpcji na

rzecz niepewnej korzyści w przyszłości4. Za tradycyjne formy inwestowania uważa

się często lokowanie pieniędzy w instrumenty finansowe takie jak akcje czy obliga-

cje, jednak istnieją alternatywne formy lokowania majątku, które w ostatnich cza-

sach zdobywają coraz większą popularność.

Inwestycje alternatywne to szerokie pojęcie i zalicza się do niego zwykle aktywa

inwestycyjne inne niż akcje, obligacje, czy bony skarbowe i pieniężne. Do inwesty-

cji alternatywnych zaliczane są między innymi surowce i towary, fundusze hedgin-

gowe, finansowe instrumenty pochodne, a także obrazy, monety, antyki i alkohole.5

Alkohole charakteryzujące się potencjałem inwestycyjnym, będą nazywane w pracy

alkoholami inwestycyjnym. Są to trunki znanych marek, wysoko cenione i charak-

teryzujące się stosunkowo niedużą podażą. Inwestycja w alkohol to inwestycja dłu-

goterminowa, ponieważ z upływem czasu, w wyniku konsumpcji spada podaż da-

nego alkoholu na rynku. Do alkoholi inwestycyjnych zalicza się niektóre gatunki

whisky, nieliczne koniaki oraz wybrane wina.6

1.2. Whisky

1.2.1. Historia whisky Whisky to mocny napój alkoholowy otrzymywany poprzez destylację zacieru zbo-

żowego oraz poddawanie go leżakowaniu w drewnianych, głównie dębowych becz-

kach. Whisky pochodzi prawdopodobnie z Irlandii, gdzie już w VII wieku tamtejsi

mnisi pędzili tzw. aqua vitae co oznacza „wodę życia”. W języku gaelickim napój

ten nosił początkowo nazwę uisge beatha, która przekształciła się w obecną nazwę

4 P. Dobrzyński, Co to jest inwestycja?, http://www.teoria-inwestowania.pl/index.php/co-to-jest-inwestycja, 18.09.2011. 5 Wikipedia, Alternative Investment, http://en.wikipedia.org/wiki/Alternative_investment, 18.09.2011 6 I. Pruchnicka – Grabias (red.), Inwestycje alternatywne, CeDeWu.pl Wydawnictwa Fachowe, Warszawa 2008, s. 252-257.

8

trunku – whisky. Aqua vitae była początkowo napojem otrzymywanym na skutek

destylacji produktów fermentacji owoców i używano jej wyłącznie w celach leczni-

czych. Według legendy, sztukę destylacji miał przywieźć z Francji do Irlandii świę-

ty Patryk. Na terenach dzisiejszej Szkocji, aqua vitae pojawiła się najpewniej dzięki

irlandzkim Celtom, którzy założyli tam podkrólestwo Dalriady7.

Pierwsza pisemna wzmianka o whisky pochodzi ze Szkocji z 1494 roku

i brzmi: „dostarczyć osiem toreb słodu do mnicha Johna Cora na produkcję wody

życia”. Oznacza to, że w XV wieku produkcja whisky w tym rejonie musiała już

być dobrze rozwinięta. Wzrost popularności destylacji wynikał prawdopodobnie

z coraz lepszej technologii, oraz z przejęcia wiedzy na temat procesów produkcyj-

nych przez ludzi świeckich. W 1707 roku został nałożony przez parlament brytyj-

ski podatek na słód jęczmienny oraz destylat, co spowodowało wzrost nielegalnej

produkcji whisky. Produkcja whisky została przeniesiona w górzysty region Szkocji

– Highlands, który doskonale nadawał się do tworzenia ukrytych zakładów produk-

cyjnych oraz organizowania przemytu. Konieczność wytwarzania trunku w niedu-

żych, zakamuflowanych gorzelniach przyczyniła się do utrzymania różnorodności

oraz zachowania przekazywanych z pokolenia na pokolenie tradycyjnych receptur.

Zmagania producentów whisky z przedstawicielami urzędów podatkowych zakoń-

czyły się w 1823 roku, kiedy uchwalono ustawę zmniejszającą obciążenia fiskalne

wobec gorzelników. Zmiany w prawie, wraz z wynalezieniem przez Aeneasa

Coffeya aparatu do destylacji ciągłej, umożliwiły produkcję whisky na skalę prze-

mysłową. 8

Czarnym momentem w historii whisky było wprowadzenie w 1919 roku

w Stanach Zjednoczonych prohibicji alkoholowej. Najbardziej ucierpieli na tym

irlandzcy gorzelnicy, których głównymi odbiorcami byli konsumenci amerykańscy.

Stopień w jakim prohibicja zachwiała rynkiem whisky, najlepiej obrazuje zmiana

w ilości destylarni - w Irlandii zmniejszyła się ona z 28 w roku 1880 do 2 w roku

1933, a w Szkocji analogicznie ze 170 do 40. Produkcja irlandzkiej whisky na skalę

7 Ł. Tyborowski, G. Latos, Historia szkockiej whisky – fakty i legendy, http://histmag.org/?id=2226, 18.09.2011 8Open Bar – portal branży alkoholowej, Scotch whisky – historia, produkcja, podawanie, http://open-bar.pl/alkohole/scotch-whisky-historia-produkcja-podawanie/177/210, 18.09.2011

9

przemysłową została zahamowana, a po zniesieniu prohibicji rynek amerykański

został zdominowany przez producentów szkockich.9

1.2.2. Produkcja whisky W zależności od gatunku whisky do jej produkcji używa się różnych metod oraz

różnych surowców. Poniżej zostanie ogólnie opisany sposób produkcji whisky,

a o różnicach w produkcji poszczególnych gatunków zostanie wspomniane w dal-

szej części pracy.

Pierwszym etapem produkcji whisky jest słodowanie. Polega ono na kiełko-

waniu ziarna w ciepłym i wilgotnym środowisku. Podczas kiełkowania dochodzi do

aktywacji enzymów amylolitycznych niezbędnych do rozbicia zawartej w jęczmie-

niu skrobi na cukry proste i dwucukry, które później zostają poddawane fermentacji

alkoholowej. Skiełkowane ziarno łatwo się psuje, dlatego jest osuszane. W przy-

padku whisky szkockiej jęczmień jest osuszany przy użyciu torfowego dymu, który

nadaje whisky charakterystyczny posmak.

Kolejnym etapem jest zacieranie. Zaczyna się ono od zmielenia ziarna jęcz-

mienia i zalania go gorącą wodą. Umożliwia to rozpuszczenie zawartych w jęcz-

mieniu cukrów. Po odsączeniu otrzymany wywar jest przelewany do kadzi, gdzie

następuje kolejny etap – fermentacja alkoholowa.

Przefermentowany wywar poddawany jest kluczowemu procesowi – destyla-

cji. Maksymalne stężenie alkoholu, w jakim mogą żyć drożdże używane do fermen-

tacji to około 17%. Bez destylacji niemożliwe byłoby więc powstanie jakiegokol-

wiek mocnego alkoholu. Destylacja to metoda rozdziału cieczy przy użyciu różnic

w temperaturze wrzenia. Szkocka whisky destylowana jest podwójnie (podczas gdy

irlandzka zwykle potrójnie, a amerykańskie burbony pojedynczo).

Otrzymany destylat rozcieńczany jest do około 60% zawartości alkoholu

i przelewany do beczek w celu leżakowania. Używa się beczek, w których wcze-

śniej dojrzewały burbon, sherry czy porto. Minimalny okres leżakowania szkockiej

whisky to 3 lata, jednak whisky, które są najbardziej cenione, leżakują znacznie

9 Ibid.

10

dłużej. Podczas leżakowania następują procesy estryfikacji i oksydacji, które nadają

whisky walory zapachowe.

Po okresie leżakowania, zanim whisky zostanie przelana do butelek może

przejść etap mieszania. Destylaty dojrzewające w różnych beczkach często charak-

teryzują się odmiennym smakiem. Mieszanie whisky z różnych beczek umożliwia

gorzelnikom otrzymanie całej gamy smaków. Z drugiej strony, kupażowanie whi-

sky ze starszymi destylatami pozwala na utrzymanie smaku danej marki.10

1.2.3. Typologia whisky

Whisky jest produkowana w różnych miejscach na świecie przy użyciu nieco róż-

niących się od siebie sposobów. Dla poszczególnych rodzajów whisky zachowywa-

ne są również odmienne standardy jakości. Właśnie z powyższych powodów istotne

wydaje się przybliżenie klasyfikacji gatunków whisky.

Najpopularniejszy sposób klasyfikacji whisky to podział ze względu na kraj

pochodzenia. Wyróżniamy whisky szkockie (najpopularniejsze marki to Johnnie

Walker, The Famous Grouse, Ballantine’s, Glenfiddich czy Chivas Regal), whisky

irlandzkie (Tullamore Dew, Jameson, Bushmills), amerykańskie (Jack Daniels, Jim

Bean, Wild Turkey, Elijah Craig) i japońskie (Yamazaki, Nikka). Oprócz tego whi-

sky produkowana jest także w innych krajach, na przykład w Walii i Kanadzie.11

W Polsce na zasadzie podobnej do whisky produkowana jest Starka, jednak ten al-

kohol zaliczany jest do wódek zbożowych.12

Drugim sposobem klasyfikacji whisky jest podział ze względu na użyte

składniki i metody produkcji. Whisky słodowa (Single Malt) to whisky pochodząca

z jednej gorzelni, ale niekoniecznie z jednej beczki. Do jej produkcji używa się sło-

du jęczmiennego, drożdży i wody. Whisky słodową, pochodzącą z jednej beczki

określa się mianem Single Cask lub Single Barrel, natomiast whisky słodową mie-

szaną, pochodzącą z różnych destylarni określa się mianem Blended Malt, lub Pure

Malt (przykładem takiej whisky jest popularny Johhnie Walker Green Label).

10 Ibid. 11 Wikipedia, Whisky, http://en.wikipedia.org/wiki/Whisky 18.09.2011 12 Wikipedia, Starka, http://pl.wikipedia.org/wiki/Starka 18.09.2011

11

Whisky zbożowa (grain) jest produkowana z pszenicy, żyta, kukurydzy, oraz

jęczmienia, którego zawartość stanowi około 10%. Sposób wytwarzania whisky

zbożowej jest znacznie szybszy i tańszy niż whisky słodowej. Whisky zbożowa

rzadko jest butelkowana i sprzedawana jako oddzielny destylat, najczęściej używa

się jej do produkcji whisky mieszanej (blended).

Whisky mieszana (blended), to whisky powstała na skutek połączenia róż-

nych marek whisky słodowej z whisky zbożową. Jest to zdecydowanie najpopular-

niejszy rodzaj whisky – około 90% sprzedawanej whisky szkockiej to whisky mie-

szana.

Burbon to whisky produkowana głownie z kukurydzy (zawartość kukurydzy

nie może być mniejsza niż 51%). Po destylacji leżakuje 2 lata w nowych, opalonych

beczkach dębowych. Burbon jest produkowany niemalże wyłącznie w Stanach

Zjednoczonych, głównie w stanie Kentucky. Popularna w Polsce marka burbonu to

Jim Bean.

Tennessee whiskey to whisky której proces produkcji jest bardzo podobny do

produkcji burbonu, jednak jest ona poddana specyficznemu procesowi filtracji (Lin-

coln Count Process). Zanim whisky jest rozlewana do beczek zostaje przefiltrowa-

na przez grubą warstwę węgla drzewnego, co nadaje jej charakterystyczny smak.

Aktualnie wytwarza się w ten sposób dwie marki: Jack Daniel’s oraz George Dic-

kel. 13

1.2.4. Whisky jako inwestycja Gatunki whisky, które mają największy potencjał inwestycyjny, to szkocka whisky

słodowa (Single Malt) oraz whisky słodowa z jednej beczki (Single Cask). Są to

gatunki, które stanowią niewielką część światowej produkcji whisky, przez co są

niezwykle wysoko cenione.

Whisky, których cena cechuje się wysokim potencjałem wzrostu, często po-

chodzą z edycji limitowanych lub zostały wyprodukowane w nieistniejących obec-

13 Wikipedia, Whisky, http://en.wikipedia.org/wiki/Whisky, 18.09.2011

12

nie destylarniach. Zmniejszająca się z czasem podaż skutkuje wzrostem cen już

i tak rzadkich egzemplarzy.14

Inwestowanie w whisky wymaga od inwestorów znajomości serii limitowa-

nych oraz panujących na rynku tendencji. Warto w tym momencie wspomnieć

o jednym z największych autorytetów w świecie whisky jakim jest Jim Murray. Co

roku wydaje on książkę „Whisky Bible” zawierającą opisy i oceny przeanalizowa-

nych przez niego whisky. W „Whisky Bible 2011” zostało ocenionych i opisanych

ponad 4500 rodzajów tego trunku.15

W 2007 roku w Holandii został utworzony przez Michaela Kappena World

Whisky Index. Jest to zarówno indeks whisky, który umożliwia śledzenie rynku, jak

i platforma transakcyjna która ułatwia handel inwestorom indywidualnym.

W momencie powstania World Whisky Index zawierał niecałe 3 tysiące butelek.

Obecnie w skład indeksu wchodzi 46218 butelek, o łącznej wartości ponad 5,5 mi-

liona euro. Najdroższy egzemplarz znajdujący się obecnie na World Whisky Index

to Springbank 50 years z 1919 roku, którego wartość jest wyceniona na 55 tysięcy

euro. World Whisky Indeks umożliwia nie tylko pośrednictwo w handlu butelkami

whisky, ale również odpłatny transport whisky do nabywcy lub przechowywanie

butelek

w specjalnych magazynach, wraz z ubezpieczeniem butelek. Koszty przechowy-

wania zakupionej whisky w magazynie zależą od jej ceny i wynoszą rocznie od

1,1% do 2% wartości butelki. Koszty transakcyjne zależą od miejsca kupienia whi-

sky oraz od jej wartości. Jeśli whisky została wcześniej kupiona na World Whisky

Indeks, koszty transakcyjne wynoszą od 0,5% do 2% wartości transakcji. Natomiast

jeśli whisky nie pochodzi z indeksu, koszty transakcyjne wynoszą 10%. Ponadto

wszystkie butelki wystawiane na sprzedaż na platformie muszą być najpierw do-

starczone do magazynów World Whisky Index oraz są sprawdzane w celu potwier-

dzenia ich autentyczności.16

14 I. Pruchnicka – Grabias (red.), Inwestycje alternatywne, CeDeWu.pl Wydawnictwa Fachowe, Warszawa 2008, s. 254. 15 WhiskyBible.com, http://www.whiskybible.com/, 18.09.2011 16 World Whisky Index, http://www.worldwhiskyindex.com/, 18.09.2011

13

W Polsce inwestowanie w whisky jest możliwe także za pomocą pośredni-

ków finansowych, takich jak Wealth Solutions czy MMS Doradztwo Finansowe.

Obie firmy zalecają okres inwestycji 3-5 lat, a minimalna kwota inwestycji to 5 ty-

sięcy euro. Wealth Solutions oferuje następujące sposoby inwestycji w whisky:

• fizyczny zakup butelek i wystawienie ich na World Whisky Indeks,

• zakup beczki whisky w Szkocji, zabutelkowanie i wystawienie butelek na

sprzedaż,

• zakup zarówno butelek jak i beczki (portfel mieszany).

Korzystając z usług pośredników finansowych należy liczyć się z dodatkowymi

kosztami. W przypadku Wealth Solutions opłata wstępna jest zależna od kwoty in-

westycji i wynosi od 8% do 15%. Ponadto pobierana jest opłata za zarządzanie, któ-

ra wynosi 2,5% rocznie od kwoty wydanej na zakup whisky, a także w przypadku

sprzedaży whisky za pośrednictwem World Whisky Index pobierana jest opłata

wynosząca 0,5% wartości sprzedawanej whisky.

W celu zobrazowania potencjału wzrostu ceny whisky, poniżej zostaną

przedstawione przeciętne roczne zyski z inwestycji:

• Black Bowmore 1964, wzrost ceny przeciętnie o 144% rocznie w latach

1996-2009

• Port Ellen 1987, wzrost ceny przeciętnie o 24% w latach 2004-2009

• Ardberg 1979 – wzrost ceny przeciętnie o 57% w latach 2004-2009

Oszacowany przez firmę Wealth Solutions przeciętny zysk z inwestycji w butelki

whisky wynosi 20% rocznie, a z inwestycji w beczki 25%. Podane stopy zwrotu

z inwestycji pokazują, że inwestowanie w whisky może być konkurencyjne wobec

inwestowania w tradycyjne instrumenty finansowe. Warto jednak zwrócić uwagę na

niską płynność rynku oraz wysokie koszty transakcyjne. Należy również zauważyć,

że możliwości zysku na rynku whisky są tak samo jak w przypadku tradycyjnych

instrumentów finansowych zależne od zadanego przez inwestora poziomu ryzyka

i wynikającej z niego struktury portfela inwestycyjnego.17

17 Wealth Solutions, Zasady inwestycji w whisky, http://www.wealth.pl/inwestycje-alternatywne/inwestycja-whisky-mo-or/zasady-inwestycji-whisky-mo-or/, 18.09.2011

14

1.3. Koniak

1.3.1. Opis alkoholu Koniak to mocny alkohol, którego produkcja zaczęła się w XVII wieku. Jest to naj-

słynniejszy z winiaków (brandy), wytwarzany we Francji w okolicach miasteczka

Cognac. Żaden destylat winny nie może być nazywany koniakiem jeśli powstał

w innym rejonie. Koniak musi być wyprodukowany co najmniej w 90%

z następujących gatunków winogron: Ugni Black, Colombard lub Folle Blanche.

Koniak jest dwukrotnie destylowany w tradycyjnych, miedzianych alembikach oraz

leżakuje przynajmniej dwa lata w beczkach z dębu francuskiego. Popularnymi mar-

kami koniaków są Hennessy, Martell, Remy Martin, Camus czy Napoleon.18

Można wspomnieć, jako o ciekawostce, o zmianie w profilu konsumenta ko-

niaku w Stanach Zjednoczonych, która miała miejsce na początku lat dziewięćdzie-

siątych. Wcześniej, koniak kojarzony z elegancją, luksusem i przepychem konsu-

mowany był głównie przez białych, starszych ludzi. Wraz z nawiązywaniem do te-

go trunku przez muzyków rapowych, głównymi konsumentami koniaku stali się

młodzi, czarnoskórzy mieszkańcy wielkich miast. Koniak pojawiał się w piosen-

kach takich wykonawców jak NAS, Tupac Shakur czy Jay-Z. W raporcie firmy

Pernod-Ricard, która jest właścicielem marki Martell, znalazło się stwierdzenie:

„Stany Zjednoczone to najważniejszy rynek zbytu dla koniaku, a docelowym kon-

sumentem są afroamerykanie”. Często można spotkać się z twierdzeniem, że odro-

dzenie popularności koniaku w Stanach Zjednoczonych jest bezpośrednio związane

z popularyzacją muzyki rap i kultury hiphopowej.19

1.3.2. Proces produkcyjny Proces produkcyjny koniaku dzieli się na cztery etapy. Pierwszym etapem jest zbiór

winogron. Jak zostało wspomniane wcześniej, do produkcji koniaku używa się

przede wszystkim jednej z trzech odmian winogron. Jednak większość koniaków

18 Open bar – portal branży alkoholowej, Koniak (Cognac) – historia, produkcja, podawanie, http://open-bar.pl/alkohole/koniak-cognac-historia-produkcja-podawanie/66/202, 18.08.2011 19 Ibid.

15

jest wytwarzana z winogron Ugni Blanc. Zbiory winogron mają miejsce najczęściej

w październiku. Zebrane winogrona są wyciskane za pomocą pras pneumatycznych

i otrzymany moszcz jest poddawany fermentacji. Dodawanie cukru jest niedozwo-

lone. W wyniku fermentacji powstaje wytrawne i kwaśne wino, które nie nadaje się

do picia ale jest doskonałe do destylacji.

Drugim etapem jest destylacja. Proces destylacji odbywa się w miedzianych

alembikach. W wyniku drugiej destylacji otrzymuje się destylat o zawartości alko-

holu około 70%. Wiek koniaku zaczyna się liczyć od tego momentu.

Trzeci etap to leżakowanie. Proces leżakowania polega na dojrzewaniu ko-

niaku w dębowych beczkach. Minimalny okres leżakowania to dwa lata. Koniak

leżakujący więcej niż 25 lat często używany jest do kupażowania, które jest ostat-

nim etapem produkcji koniaku.

Kupażowanie to mieszanie ze sobą różnych destylatów w celu osiągnięcia

odpowiedniego smaku i aromatu. Każda wytwórnia koniaku posiada własnego mi-

strza kupażu, który jest odpowiedzialny za utrzymanie smaku i aromatu danej mar-

ki. Po kupażowaniu koniak leżakuje jeszcze pewien czas, w celu połączenia się po-

szczególnych destylatów w jeden.20

1.3.3. Koniak jako inwestycja Inwestowanie na rynku koniaku opiera się przede wszystkim na aukcjach. Przed-

miotem inwestycji bywają trunki wypuszczone w seriach limitowanych, które czę-

sto osiągają zawrotne ceny. Przykładem jest Beauté du Siècle marki Hennessy. Tru-

nek został wypuszczony w liczbie stu egzemplarzy i jego cena wynosi 150 tysięcy

euro za sztukę. Beauté du Siècle znajduje się w ozdobnej, specjalnie zaprojektowa-

nej, 75 kilogramowej skrzyni ze szkła baccarat wyłożonej perłami ze szkła wenec-

kiego. W skrzyni, obok koniaku znajduje się album z 3 tysiącami fotografii przed-

stawiających znane postacie Paryża z początków XX wieku.21

20 Ibid; Wikipedia, Cognac (brandy), http://en.wikipedia.org/wiki/Cognac_(brandy), 18.09.2011 21 I. Pruchnicka – Grabias (red.), Inwestycje alternatywne, CeDeWu.pl Wydawnictwa Fachowe, Warszawa 2008, s. 256

16

Innym koniakiem, który osiągnął niebagatelną cenę, jest uważany za naj-

droższy koniak świata Henri IV Dudognon Heritage. Butelka tego trunku jest wy-

ceniona na 3,4 miliona dolarów. Destylat dojrzewał w beczkach ponad sto lat, jed-

nak podobnie jak w przypadku Beauté du Siecle, nie tylko wartość koniaku wpływa

na bardzo wysoką cenę. Koniak znajduje się w luksusowej, ośmiokilogramowej

butelce, która została udekorowana platyną, diamentami i 24-karatowym złotem.22

1.4.Wino

1.4.1. Opis alkoholu i jego historia Wino to napój alkoholowy otrzymywany w wyniku fermentacji soku

z winogron. Nazwa wino bywa używana potocznie wobec napojów alkoholowych

na bazie innych owoców (wina owocowe), jednak w niniejszej pracy termin wino

dotyczy tylko i wyłącznie win wytwarzanych z winogron. Wino powstaje z owoców

winorośli właściwej (łac. Vitis Vinifera). Smak oraz zapach wina zależą od szeregu

czynników, takich jak: szczep i rodzaj winogron, a także sposób ich uprawy, zie-

mia na której znajduje się winnica, klimat, sposób fermentacji.

Wino było istotnym elementem dla wielu religii. Trunek ten był obecny za-

równo w obrzędach pogańskich takich jak bachanalia, jak i w religiach monote-

istycznych – judaizmie oraz chrześcijaństwie. W przypadku judaizmu wino jest

spożywane podczas paschy, a u chrześcijan pojawia się w sakramencie Eucharystii.

Wino nie jest natomiast obecne w islamie – zgodnie z większością interpretacji sza-

riatu (prawa opartego na Koranie) spożywanie napojów alkoholowych jest zakaza-

ne.

Wino pochodzi prawdopodobnie z Kaukazu – badania archeologiczne wyka-

zały, że 8000 lat temu ten napój alkoholowy był wytwarzany na terenach dzisiejszej

Gruzji. Wraz z upływem czasu wino zaczęto produkować w Grecji i Italii. Śladem

Greków i Etrusków podążyli Rzymianie. W starożytnym Rzymie produkowano wi-

no na szeroką skalę, a sam trunek był niezwykle popularny – świadczą o tym 22World’s most expensive cognac Henri IV Dudognon Heritage, http://www.most-expensive-cognac.com/, 18.09.2011

17

wzmianki w dziełach Werigliusza, Horacego czy Katona Starszego23. W wyniku

ekspansji terytorialnej Cesarstwa Rzymskiego produkcja wina rozpowszechniła się

na terenie całej Europy Zachodniej.

W czasach średniowiecza kontynuowano produkcję wina w Europie. Trunek

ten był ważnym elementem w religii chrześcijańskiej, dzięki czemu jego wytwarza-

nie było popierane przez Kościół Rzymskokatolicki. Wino było postrzegane nie

tylko jako symbol krwi Chrystusa, ale również jako dobro luksusowe. Na należą-

cych do Kościoła ziemiach zakładano winnice, a klasztorni mnisi zajmowali się

produkcją wina - przykładowo, w Burgundii istniały słynne winnice prowadzone

przez Benedyktynów i Cystersów. Średniowieczne winiarstwo zostało zdominowa-

ne przez Kościół – wyjątkiem były znakomicie prosperujące winnice w Bordeaux,

które działały na zasadach niemalże wolnorynkowych.

W średniowieczu wino było jedynym trwałym i stosunkowo zdrowym napo-

jem. Spożywanie wody często skutkowało problemami zdrowotnymi, produkowane

w tamtych czasach piwo psuło się bardzo szybko, a napoje spirytusowe były drogie

i bardzo rzadko spotykane. Wszystko zmieniło się wraz z nastaniem nowożytności.

Rozpowszechniła się sztuka destylacji, zaczęto używać chmielu do produkcji piwa

dzięki czemu było ono bardziej trwałe, a w miastach wybudowano sieci kanaliza-

cyjne umożliwiające dostęp do czystej wody. Wydawało się, że te zmiany mogą

spowodować kryzys w produkcji wina, dlatego musiały pojawić się nowe rozwią-

zania. Jednym z nich było użycie szklanych butelek do przechowywania wina. Do

XVII wieku wino było przechowywane cały czas w beczkach, a do dzbanów było

przelewane tuż przed podaniem na stół. Odkryto, że wino przechowywane w butel-

kach może leżakować znacznie dłużej, oraz dojrzewa w inny sposób. Nowożytność

przyniosła jeszcze jedną istotną zmianę dla światowej produkcji wina - wraz z na-

staniem czasów nowożytnych, w wyniku wielkich odkryć geograficznych metody

wytwarzania wina dotarły do Nowego Świata. Dzisiaj, wina z Ameryki Północnej

oraz Południowej stanowią ważny segment rynku24.

23Wikipedia, Ancient Rome and wine, http://en.wikipedia.org/wiki/Ancient_Rome_and_wine, 18.09.2011 24Wine Institute, World Wine Production by country, http://www.wineinstitute.org/files/WorldWineProductionbyCountry.pdf, 18.09.2011

18

W XX wieku w świecie wina miały miejsce dwie rewolucje – naukowa oraz

przemysłowa. Odkrycia Ludwika Pasteura wyjaśniły proces fermentacji, co umoż-

liwiło lepsze jego kontrolowanie. Powstały naukowe ośrodki badawcze, które zaj-

mowały się winem – pierwszym z nich był Instytut Enologii na uniwersytecie

w Bordeaux. Rozwój nauki umożliwił produkcję wina na skalę przemysłową.25

1.4.2. Odmiany winorośli Czynnikiem, który w największym stopniu determinuje smak wina jest surowiec

z którego się ten trunek wytwarza, czyli winogrona. Zdecydowanie łatwiejsze jest

zapamiętanie kilku popularnych odmian winorośli niż wielu nazw miejscowości,

w których wino jest produkowane. Właśnie dlatego powszechne jest umieszczanie

nazwy szczepu na etykietach butelek. Poznanie wymienionych poniżej międzyna-

rodowych odmian winorośli może być swego rodzaju wstępem do rozróżniania po-

szczególnych win.26

• Cabernet Sauvigon – najpopularniejsza odmiana winogron na wino czerwo-

ne. Dojrzewa stosunkowo późno, a więc można je uprawiać tylko w ciepłych

strefach klimatycznych. Ponadto zdarza się, że w niektórych latach nie doj-

rzewa

w pełni. Poddane właściwie przeprowadzonej winifikacji i leżakowaniu Ca-

bernet Sauvigon jest jednym z najtrwalszych win. W Bordeaux odmiana ta

jest kupażowana z Merlotem oraz z Cabernet Franc.

• Chardonnay – odmiana winorośli, która może być uprawiana praktycznie

wszędzie i daje winiarzom szerokie możliwości osiągnięcia odpowiedniego

bukietu. Nie ma własnego, wyrazistego smaku, dlatego produkt końcowy za-

leży w dużym stopniu od fermentacji i leżakowania. Chardonnay to najpopu-

larniejsza odmiana winogron na wino białe.

• Merlot – odmiana winorośli, która dojrzewa stosunkowo wcześnie, często

kupażowana z Cabernet Sauvigon. Bardzo popularna w Bordeaux, ale upra-

25 Wikipedia, Wine, http://en.wikipedia.org/wiki/Wine, 18.09.2011 H. Johnson, J. Robinson, Wielki atlas świata win, Buchman, Warszawa 2008, s 12-17. 26 Ibid s 18-21

19

wiana także w Stanach Zjednoczonych, północno-wschodnich Włoszech

i Chile.

• Pinot Noir – bardzo wrażliwa odmiana winorośli, z której powstaje delikatne

wino. Zdarza się, że owoce dojrzewają zbyt wcześnie. Uprawa tej odmiany

najlepiej wychodzi w Burgundii, na Côte-d'Or.

• Riesling – odmiana używana do produkcji białego wina. Zależnie od miejsca

udaje się z niej uzyskać wina o zupełnie różnych smakach. Z Rieslinga po-

wstają zarówno szlachetne słodkie wina, jak i silnie wytrawne trunki. Cieszy

się bardzo dobrą opinią w Niemczech i Alzacji, a także w Austrii i Australii.

• Syrah/Shiraz – odmiana pochodząca z północnej doliny Rodanu, gdzie po-

wstają z niej ciemne wina Hermitage oraz Côtie Rôtie. Uprawiana również

w Australii, jednak wina z tego rejonu smakują zupełnie inaczej.

• Sauvignon Blanc – odmiana dająca wino mocno aromatyczne i orzeźwiają-

ce, najlepsze do picia jako młode. W zbyt ciepłych rejonach często traci cha-

rakterystyczny aromat i kwasowość. Uprawiana w między innymi w Borde-

aux, Kalifornii, Australii a także w RPA.

• Gewürztraminer – odmiana, z której powstaje wino o wyrazistym, czasami

zbyt intensywnym aromacie i złotym kolorze. Uprawiana w Alzacji, a także

w Nowej Zelandii, Chile i w Kolumbii Brytyjskiej.

• Sémillon – najczęściej uprawiana odmiana białych winogron w Bordeaux.

Daje delikatne, wytrawne wina o mineralnym aromacie. Odmiana bardzo

podatna na pleśń szlachetną.

1.4.3. Proces produkcji

Proces produkcji wina składa się z kilku etapów. Pierwszym etapem jest przygoto-

wanie moszczu z zebranych winogron. Moszcz powstaje poprzez wyciskanie wino-

gron na prasach. Niekiedy winogrona poddaje się procesowi maceracji – wstępnej

fermentacji w głębokich kadziach.

Drugim etapem jest fermentacja moszczu. Proces fermentacji może być

przeprowadzany na wiele różnych sposobów. Używane do fermentacji drożdże za-

20

mieniają zawarty w moszczu cukier w alkohol. Sama fermentacja może następować

samorzutnie w temperaturze otoczenia, jak i przy dokładnej kontroli temperatury

i składu drożdży. Proces fermentacji może być przeprowadzany zarówno w ka-

dziach drewnianych jak i stalowych.

Trzeci etap to filtrowanie lub klarowanie. Filtrowanie może być przeprowa-

dzane kilkukrotnie, w celu otrzymania wysokiej trwałości i klarowności wina,

a także można go nie przeprowadzać w ogóle i zastąpić klarowaniem. Dzięki kla-

rowaniu możliwe jest uzyskanie głębokiego smaku wina. Dekantacja to metoda kla-

rowania polegająca na oddzieleniu cieczy od samorzutnie opadającego osadu. Inny

sposób klarowania polega na użyciu dwutlenku siarki w celu zabicia drobnoustro-

jów w winie i wydzielenia się osadu.

Kolejny etap to dojrzewanie wina. Zwykle składa się on z dwóch faz. Pierw-

sza faza tego etapu to leżakowanie wina w dębowych lub metalowych beczkach.

Druga faza to dojrzewanie wina już po przelaniu do butelek. Warto zaznaczyć, że

nie wszystkie wina mogą dojrzewać – niektóre, takie jak Beaujolais nouveau spo-

żywa się od razu po wyprodukowaniu.

Ostatnim etapem produkcji wina jest kupażowanie, czyli mieszanie różnych

win w celu uzyskania trunku o pożądanych właściwościach. Istnieje wiele metod

kupażu, chociaż zwykle miesza się wina pochodzące z różnych szczepów winogron

z jednej winnicy.27

1.4.4. Wina inwestycyjne Inwestowanie w wino zdobywa coraz większą popularność, zarówno w Polsce jak

i na całym świecie. Rynek szlachetnych win jest z pewnością najlepiej rozwinięty

spośród rynków wszystkich alkoholi inwestycyjnych. Szacuje się, że roczny obrót

wynosi 3 mld USD, a wartość światowych zapasów win inwestycyjnych to 12-17

mld USD, z czego około ¼ znajduje się na terenie Wielkiej Brytanii. Wysokość

rocznej produkcji jest szacowana na 3-4 mld USD. Od 2006 roku ustawodawstwo

brytyjskie uznaje wina inwestycyjne za potencjalny składnik SIPP (Self-Invested

27 Ibid s 32-37

21

Personal Pension, odpowiednik Indywidualnych Kont Emerytalnych w Polsce)28.

Wina charakteryzujące się potencjałem inwestycyjnym, to przede wszystkim wina

z Bordeaux – ponad 90% obrotów na londyńskiej giełdzie wina Liv-ex to transakcje

na winach z tego rejonu. Do win inwestycyjnych zalicza się także niektóre wina

burgundzkie, wybrane szampany, oraz nieliczne wina z Hiszpanii, Kalifornii

i Włoch.

Pomimo, że inwestowanie w wino uznaje się za stosunkowo bezpieczny spo-

sób lokowania kapitału, warto mieć na uwadze, że rynek ten silnie zależy od panu-

jącej aktualnie mody i ocen danych roczników. Mówiąc o ocenianiu wina warto

wspomnieć o najsłynniejszym krytyku wina – Robercie Parkerze. Człowiek ten za-

słynął oceniając bardzo wysoko, w przeciwieństwie do innych krytyków, wina

z Bordeaux z 1982 roku. Jak się później okazało, ceny rynkowe tego rocznika były

zdecydowanie wyższe niż pozostałych. W wydawanym przez Parkera piśmie „The

Wine Advocate” znajdują się oceny poszczególnych win, w skali od 50 do 100

punktów.29 Na podstawie przeprowadzonych badań statystycznych wykazano, że

istnieje istotna zależność pomiędzy oceną przyznaną przez Roberta Parkera, a ceną

wina.30

Istnieje kilka sposobów inwestycji w wino. Pierwszym z nich, jest kupno

skrzynek wina, które zostało już zabutelkowane i sklasyfikowane. Zakupione wino,

aby nie straciło na wartości, musi być przechowywane w certyfikowanej piwnicy,

która zapewnia odpowiednie warunki do dojrzewania oraz wydaje stosowne za-

świadczenie.31

Drugim sposobem inwestycji w wino jest zakup „en primeur” (nazywany

również „wine futures”), polegający na kupnie leżakującego w beczkach wina na

kilkanaście miesięcy przed zabutelkowaniem. Dokonywane już są wstępne oceny

trunku, tak więc można określić jego potencjał inwestycyjny. Inwestycja „en pri-

28 Wine advisors, Inwestowanie w wino, http://www.wineadvisors.pl/inwestowanie-w-wino/, 18.09.2011 29 eRobertParker.com, About Robert M. Parker Jr., http://www.erobertparker.com/info/rparker.asp, 18.09.2011 Wikipedia, Robert M. Parker Jr., http://en.wikipedia.org/wiki/Robert_M._Parker,_Jr., 18.09.2011 30 Hay, Colin (2007), Globalisation and the institutional re-embedding of markets: The political economy of price formation in the Bordeaux en primeur market, New Political Economy 12 (2), 2007, s 185–209 31 Wealth Solutions, Inwestowanie w wino, http://www.wealth.pl/inwestycje-alternatywne/inwestowanie-w-wino/ 18.09.2011

22

meur” jest obarczona zwykle większym ryzykiem oraz wyższą oczekiwaną stopą

zwrotu niż zakup zabutelkowanego i sklasyfikowanego wina. Zarówno zakupu

skrzynek wina, jak i zakupu en primeur można dokonać w zasadzie tylko poprzez

brokera wina. Inwestycje w wino są coraz częściej dostępne w ofercie wyspecjali-

zowanych pośredników finansowych.32

Inwestować w wino można także dzięki funduszom inwestycyjnym. W Pol-

sce jest to możliwe poprzez zakup certyfikatów inwestycyjnych IPOPEMA Fine

Wine Funduszu Inwestycyjnego Zamkniętego Aktywów Niepublicznych. Wspo-

mniany fundusz inwestuje zarówno w wina en primeur (około 5% portfela), jak

i w starsze roczniki. Zakupione wina są ubezpieczone i przechowywane na terenie

Francji i Wielkiej Brytanii. Fundusz stosuje strategię „buy and hold” polegającą na

niskiej rotacji portfela oraz optymalizacji momentu sprzedaży. Wycena aktywów

odbywa się co kwartał. Wartość aktywów netto przypadających na certyfikat wyno-

si 10 264,36 złotych (stan z 25.06.2011), a opłata za zarządzanie nie przekracza 4%

wartości aktywów netto.33

Ostatnim ze sposobów inwestowania w wino jest zakup udziałów w winni-

cach. Ten sposób nie będzie w pracy opisywany ze względu na zupełnie inne czyn-

niki ryzyka niż te, które występują w przypadku fizycznego zakupu alkoholu.

1.4.5. Londyńska giełda wina W przeciwieństwie do rynku whisky czy koniaku, duża część rynku win inwesty-

cyjnych to rynek zorganizowany. Istnieje na świecie kilka giełd, na których zawie-

rane są transakcje kupna i sprzedaży wina. Najważniejszą giełdą wina jest londyń-

ska Liv-ex, czyli London International Vintners Exchange. Obok giełdy londyńskiej

działają między innymi giełda wina w Nowym Jorku oraz giełda w Hong Kongu.

Giełda Liv-ex funkcjonuje od 1999 roku, a jej powstanie miało ogromne

znaczenie dla rynku win inwestycyjnych. Dzięki specjalnej platformie transakcyj-

32 Wikipedia, En primeur, http://en.wikipedia.org/wiki/En_primeur, 18.09.2011 33 Ipopema Fine Wine FIZ aktywów niepublicznych, http://www.ipopematfi.pl/funds,id,11.html, 18.09.2011 Ipopema Fine Wine FIZ aktywów niepublicznych > Ipopema Fine Wine FIZAN http://www.ipopematfi.pl/funds,id,11.html, 18.09.2011

23

nej, Liv-ex przyniosła standardy efektywności i przejrzystości na rynku, który

wcześniej nie był transparentny. Liv-ex nie tylko umożliwia handel winem, ale

również oferuje jego transport i przechowywanie w odpowiednich warunkach.

Giełda prowadzi także bazę danych zawierającą historię transakcji, notuje indeksy

wina, oraz publikuje analizy rynku, co w dużym stopniu ułatwia wycenę portfela

oraz podejmowanie decyzji przez inwestorów.34

Na londyńskiej giełdzie wina notowanych jest 5 indeksów. Dostarczają one

syntetycznej informacji o koniunkturze rynku wina. Poniżej zostały wymienione

i opisane indeksy obliczane przez Liv-ex.35

• Liv-ex Fine Wine 50 Index – indeks obrazujący dzienne ruchy cen win Bor-

deaux First Growth (Premier Cru): Haut Brion, Lafite, Latour, Margaux

oraz Mouton Rothschild. Składa się on z 50 komponentów – skrzynek wina

zawierających 15 butelek o objętości 0,75 L każda. Wino jest dodawane do

indeksu w roku, w którym zabutelkowane fizycznie pojawia się na rynku i po

10 latach zostaje z indeksu usunięte. Indeks jest obliczany metodą średnich

cen każdego komponentu oraz jest ważony cenowo. Indeks powstał w stycz-

niu 2004 roku, jednak został obliczony 4 lata wstecz. Indeks jest wyliczany

każdego dnia roboczego o godzinie 17.00 czasu angielskiego, a poziom za-

mknięcia jest publikowany następnego dnia.

• Liv-ex Fine Wine 100 Index – jest to najważniejszy indeks na rynku wina,

często uznawany za wyznacznik na rynku win inwestycyjnych. Przedstawia

on ruchy cen 100 win inwestycyjnych, dla których istnieje duży popyt oraz

silny rynek wtórny. Około 95% komponentów tego indeksu to wina z Borde-

aux, ale w skład wchodzą także wina burgundzkie, szampany, a także reńskie

i włoskie. Aby wina weszły w skład indeksu muszą zostać ocenione przez

krytyków na 95 punktów lub więcej i być dostępne na brytyjskim rynku

wtórnym. Gdy wino osiągnie wiek 25 lat jest usuwane z indeksu. Indeks po-

wstał w 2004 roku, a w marcu 2007 roku został po raz pierwszy opubliko-

wany przez serwis Bloomberg. Liv-ex Fine Wine 100 Index jest obliczany

34 Liv-ex, About Liv-ex, http://www.liv-ex.com/pages/static_page.jsp?pageId=40, 18.09.2011 35 Liv-ex, Indicies, http://www.liv-ex.com/pages/static_page.jsp?pageId=210, 18.09.2011

24

miesięcznie, na podstawie średnich cen wina uwzględniając jako wagi po-

ziom produkcji.

• Liv-ex Fine Wine Investables Index – jest to indeks odzwierciedlający prze-

ciętny portfel inwestycyjny. W skład indeksu wchodzą czerwone wina

z Bordeaux, z 24 najlepszych winnic. Indeks powstał w 2004 roku, ale został

oszacowany wstecz do roku 1988. Indeks jest obliczany miesięcznie na pod-

stawie średnich cen wina. Zastosowany w nim został system wag, uwzględ-

niający niską podaż starszych roczników na rynku.

• Liv-ex Claret Chip Index – jest to indeks, w którego skład wchodzą tylko

i wyłącznie najwyżej oceniane wina First Growth (Premier Cru) z Lewego

Brzegu Bordeaux. Wina, aby zostać włączone do indeksu muszą otrzymać

ocenę co najmniej 95 punktów od uznanego krytyka, nie być starsze niż 15

lat oraz być dostępne na rynku wtórnym. Indeks jest obliczany tygodniowo.

• Liv-ex Fine Wine 500 Index – jest to indeks obrazujący ruchy cen na szero-

kim rynku wytwornych win. W jego skład wchodzą wina z Bordeaux (około

65%), także te które nie spełniły restrykcyjnych kryteriów indeksu Liv-ex

Fine Wine 100, oraz wina burgundzkie, reńskie, szampany, włoskie i wina

z Nowego Świata. Przy doborze win do indeksu pomija się oceny krytyków,

jedynym uwzględnianym aspektem jest istnienie silnego rynku wtórnego. In-

deks jest obliczany miesięcznie, na podstawie najniższych cen transakcji.

25

2. Rynek win inwestycyjnych, a rynek akcji i metali szlachetnych

2.1. Analizowane dane Niniejszy rozdział dotyczy badań empirycznych przeprowadzonych na szeregach

czasowych miesięcznych poziomów z okresu od stycznia 1989 roku do stycznia

2012 roku oraz miesięcznych logarytmicznych stóp zwrotu z okresu od lutego 1989

roku do stycznia 2012 następujących aktywów:

• Indeks wina Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN)

• Indeksy akcji: CAC 40, FTSE 100, S&P 500

• Ceny spot kruszców: złota (XAU/GBP) oraz srebra (XAG/GBP)

W celu wyeliminowania różnic kursowych, które mogłyby zaburzyć wyniki ba-

dań wszystkie analizowane aktywa zostały denominowane w funtach brytyjskich

(GBP). Wybór waluty brytyjskiej wydaje się być uzasadniony, ponieważ giełda wi-

na Liv-ex, z której pochodzą dane o indeksach wina znajduje się w Londynie,

a transakcje na niej zawierane są w funtach brytyjskich. Wielka Brytania jest rów-

nież krajem, w którym inwestycje w wino są na tle reszty Europy stosunkowo popu-

larne. Co więcej, jedynymi państwami na całym świecie, które mogą konkurować

z Wielką Brytania pod względem popularności winnych inwestycji są Hong Kong

i Chiny kontynentalne. Badanie jest więc przeprowadzone z punktu widzenia inwe-

stora posiadającego funty brytyjskie i porównującego atrakcyjność inwestycji

w poszczególne aktywa.

Indeks wina Liv-ex Fine Wine Investables został uwzględniony w badaniu

z dwóch powodów. Po pierwsze, charakteryzuje się on najdłuższą historią notowań

wśród indeksów londyńskiej giełdy wina. Powstał w 2004 roku, jednak został osza-

cowany wstecz do roku 1989. Po drugie, jest to indeks, który odzwierciedla typowy

portfel inwestycji w wytworne wina. Jak zostało wspomniane w rozdziale pierw-

szym, w skład indeksu wchodzą czerwone wina z Bordeaux z 24 najlepszych win-

nic. Indeks jest obliczany miesięcznie na podstawie średnich cen wina, a ponadto

zastosowany w nim został system wag uwzględniający niską podaż starszych rocz-

ników na rynku.

26

Indeks CAC 40 (skrót od Cotation Assistée en Continu) to francuski indeks

akcji, który skupia czterdzieści najsilniejszych spółek spośród stu o największej

kapitalizacji na giełdzie w Paryżu.36 Indeks ten został wybrany, ponieważ znakomi-

ta większość win inwestycyjnych jest produkowana na terenie Francji. Uwzględnie-

nie indeksu CAC 40 w badaniu pozwoli więc określić, czy istnieje zależność po-

między stanem francuskiej gospodarki, a cenami wytwornych win z francuskich

winnic.

Indeks FTSE 100 (skrót od Financial Times Stock Exchange) to indeks akcji

stu spółek giełdowych notowany na londyńskiej giełdzie papierów wartościowych.

Indeks ten często jest uważany za barometr brytyjskiej gospodarki37. FTSE 100 zo-

stał uwzględniony w badaniu ponieważ, jak już zostało wspomniane wcześniej,

największa na świecie giełda wina znajduje się w Londynie, oraz to właśnie

w Wielkiej Brytanii inwestycje w wino są w porównaniu z innymi państwami euro-

pejskimi stosunkowo popularne. Uwzględnienie indeksu FTSE 100 pozwoli odpo-

wiedzieć na pytanie, czy i w jaki sposób stan brytyjskiej gospodarki wpływa na ce-

ny win inwestycyjnych.

Indeks S&P 500 (skrót od Standard & Poor 500) to indeks, w skład którego

wchodzi pięćset spółek o największej kapitalizacji notowanych na nowojorskiej

giełdzie NYSE oraz rynku NASDAQ. Został on uwzględniony ze względu na zna-

czenie gospodarki amerykańskiej dla świata38.

Złoto i srebro zostały uwzględnione ze względu na podobieństwo do inwe-

stycji w wino. Fizyczne inwestycje w kruszce zalicza się tak samo jak inwestycje

w wino do inwestycji alternatywnych. Są to inwestycje długoterminowe, uważane

za niezależne od rynków finansowych. Należy jednak zauważyć, że podobieństwo

tych aktywów dotyczy głównie inwestycji fizycznych w kruszec – czyli zakupu

monet lub sztabek. Inwestycje w złoto na przykład poprzez kontrakty terminowe

charakteryzuje zupełnie inna specyfika. Co więcej, ceny monet i sztabek dostęp-

nych dla indywidualnego inwestora są zwykle wyższe niż uwzględnione w badaniu

36Wikipedia, CAC 40, http://pl.wikipedia.org/wiki/CAC_40, 27.04.2012 37 Wikipedia, FTSE 100, http://pl.wikipedia.org/wiki/FTSE_100, 27.04.2012 38 Wikipedia, S&P 500, http://pl.wikipedia.org/wiki/S%26P_500, 27.04.2012

27

ceny spot, a w przypadku monet obok wartości kruszcu istnieje również wartość

kolekcjonerska.

2.2. Analiza statystyczna szeregów

2.2.1. Analiza statystyczna szeregów poziomów cen

Przeprowadzenie analizy statystycznej szeregów czasowych umożliwia lepsze po-

znanie ich własności. Poniżej został przedstawiony wykres szeregów poziomów cen

analizowanych aktywów oraz wyniki przeprowadzonej analizy statystycznej.

Wykres 1. Wartości poziomów cen dla szeregów Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN),

CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i srebra (XAG/GBP) w okresie od stycznia

1989 roku do stycznia 2012 roku.

Źródło: Opracowanie własne.

Wykresy poziomów cen, pomimo niskiej wartości informacyjnej są ważne,

ponieważ dają pierwszy, intuicyjny obraz badanych szeregów i własności analizo-

wanych aktywów. Na pierwszy rzut oka można stwierdzić, że indeks wina Liv-ex

Fine Wine Investables charakteryzuje się stabilnym, rosnącym trendem i prawdo-

1

2

4

8

16

32

64

128

256

512

1024

2048

4096

8192

19

88

-1

19

89

-1

19

90

-1

19

91

-1

19

92

-1

19

93

-1

19

94

-1

19

95

-1

19

96

-1

19

97

-1

19

98

-1

19

99

-1

20

00

-1

20

01

-1

20

02

-1

20

03

-1

20

04

-1

20

05

-1

20

06

-1

20

07

-1

20

08

-1

20

09

-1

20

10

-1

20

11

-1

20

12

-1

LIVXFWIN

CAC 40

FTSE 100

S&P 500

XAU/GBP

XAG/GBP

28

podobnie niższymi wahaniami cen niż pozostałe aktywa. Ponadto, wydaje się on

być nisko skorelowany z pozostałymi aktywami.

Tabela 1. Analiza statystyczna szeregów poziomów cen Liv-ex Fine Wine Investables

(LIVXFWIN), CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i srebra (XAG/GBP) w okre-

sie od stycznia 1989 roku do stycznia 2012 roku.

LIVXFWIN CAC 40 FTSE 100 S&P 500 XAU/GBP XAG/GBP liczba obser-wacji 289 289 289 289 289 289 wartość mak-symalna 369,81 4146,45 6930,20 1048,57 1122,91 28,68 wartość mi-nimalna 16,54 587,15 1742,50 137,24 157,85 1,90

średnia 107,29 2360,31 4375,34 539,14 314,42 5,18

wariancja 8099,61 897778,17 2162692,17 56409,19 44100,09 20,86 odchylenie standardowe 90,00 947,51 1470,61 237,51 210,00 4,57 Źródło: Opracowanie własne.

Powyższa tabela zawiera wyniki przeprowadzonej analizy statystycznej sze-

regów poziomów cen. Warto zwrócić uwagę na różnicę pomiędzy wartością mak-

symalną, reprezentującą największą wartość z danego szeregu, oraz wartością mi-

nimalną która reprezentuje najniższą zaobserwowaną wartość. W przypadku indek-

su wina różnica jest ponad 22-krotna. Oznacza to, że w badanym okresie wartość

indeksu wina wzrosła w pewnym momencie 22-krotnie. W żadnym innym badanym

szeregu nie zaobserwowano tak wysokiego rozstępu.

Wariancja i odchylenie standardowe to klasyczne miary zmienności, często

służące do pomiaru ryzyka, jednak w przypadku analizy szeregów poziomów cen

nie są one tak użyteczne, jak w przypadku analizy szeregów stóp zwrotu.

2.2.3. Analiza statystyczna szeregów stóp zwrotu

Tak jak w przypadku szeregów poziomów cen została przeprowadzona analiza sta-

tystyczna dla szeregów miesięcznych stóp zwrotu. Przeprowadzenie analizy staty-

stycznej szeregów stóp zwrotu znacznie lepiej obrazuje właściwości badanych ak-

tywów inwestycyjnych. Poniżej został przedstawiony wykres szeregów miesięcz-

29

nych stóp zwrotu z analizowanych aktywów oraz wyniki przeprowadzonej analizy

statystycznej.

Wykres 2. Wartości szeregów stóp zwrotu Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN), CAC

40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i srebra (XAG/GBP) w okresie od lutego 1989 ro-

ku do stycznia 2012 roku.


Na podstawie wykresu stóp zwrotu można stwierdzić, że szereg indeksu wi-

na znacząco różnił się od szeregów stóp zwrotu indeksów akcji oraz kruszców. In-

deks wina charakteryzował się niższą zmiennością w porównaniu z innymi akty-

wami oraz wyraźną dominacją dodatnich stóp zwrotu. Analiza wykresu stóp zwrotu

daje również podstawy, do stwierdzenia, że indeks wina prawdopodobnie nie był

skorelowany z innymi badanymi aktywami.

Interesujący jest przebieg dynamiki stóp zwrotu indeksu Liv-ex Fine Wine

Investables w badanym okresie. Okres największej zmienności to lata 1989-1999.

Był to czas zanim powstała giełda wina Liv-ex (Liv-ex funkcjonuje od 1999 roku),

a handel wytwornymi winami opierał się wtedy głównie na aukcjach. Brak transpa-

30

rentności, szerokiego przepływu informacji oraz dostępu inwestorów do danych

o transakcjach mógł być przyczyną tak wysokiej zmienności cen. Należy odnoto-

wać również wzrost zmienności w roku 2008 – czyli w momencie gdy rozpoczął się

kryzys na rynkach finansowych. Wzrost zmienności był wtedy obserwowany rów-

nież w przypadku pozostałych badanych aktywów.

Tabela 2. Analiza statystyczna szeregów stóp zwrotu Liv-ex Fine Wine Investables

(LIVXFWIN), CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i srebra (XAG/GBP) w okre-

sie od lutego 1989 roku do stycznia 2012 roku.

LIVXFWIN CAC 40 FTSE 100 S&P 500 XAU/GBP XAG/GBP liczba obser-wacji 288 288 288 288 288 288 wartość mak-symalna 22,04 21,05 13,49 13,27 16,85 21,64 wartość mini-malna -13,73 -19,81 -13,95 -18,68 -10,92 -28,57

średnia 1,01 0,53 0,40 0,61 0,50 0,60

wariancja 10,27 37,91 18,46 24,34 21,56 62,54 odchylenie standardowe 3,21 6,16 4,30 4,93 4,64 7,91 Źródło: Opracowanie własne.

W powyższej tabeli przedstawione zostały wyniki analizy statystycznej sze-

regów czasowych miesięcznych stóp zwrotu. Indeks wina charakteryzuje się naj-

wyższą maksymalną miesięczną stopą zwrotu w badanym okresie, a wartość mini-

malnej miesięcznej stopy zwrotu była dla tego indeksu stosunkowo wysoka (ale nie

najwyższa). Średnia miesięczna stopa zwrotu była dla indeksu Liv-ex Fine Wine

Investables około dwukrotnie wyższa, niż średnie miesięczne stopy zwrotu dla in-

deksów akcji oraz dla cen spot złota i srebra. Należy jednak zauważyć, że jest to

miara rozkładu podatna na obserwacje odstające. Stopy zwrotu dla indeksów wina

charakteryzowały się najniższą wariancją i najniższym odchyleniem standardowym

w badanym okresie. Są to miary zmienności informujące o zróżnicowaniu zbioro-

wości. Niskie wartości wariancji i odchylenia standardowego oznaczają niską

zmienność, a więc niski poziom ryzyka ponoszonego przez inwestora.

Na podstawie przeprowadzonej analizy statystycznej można przypuszczać,

że inwestycje w wino mogą być atrakcyjne dla inwestora ze względu na wysokie

31

stopy zwrotu oraz niski poziom ponoszonego ryzyka. Ta hipoteza zostanie szerzej

zbadana w dalszej części rozdziału.

2.3. Ocena atrakcyjności inwestycji w wino na tle innych inwestycji

2.3.1. Ocena rentowności inwestycji

Poniższa tabela przedstawia porównanie indeksu wina Liv-ex Fine Wine Investa-

bles z indeksami akcji – CAC 40, FTSE 100, S&P 500 oraz kruszcami – złotem

i srebrem pod kątem rentowności inwestycji. Uwzględnione zostały stopa zwrotu

z całego badanego okresu, przeciętna miesięczna stopa zwrotu oraz najwyższa mie-

sięczna stopa zwrotu.

Tabela 3. Rentowność inwestycji w Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN), CAC 40,

FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i srebra (XAG/GBP) w okresie od stycznia 1989 do

stycznia 2012.

LIVXFWIN CAC 40 FTSE 100 S&P 500 XAU/GBP XAG/GBP Stopa zwrotu w okresie 31.01.1989-31.01.2012 290,42% 154,00% 115,46% 174,54% 144,79% 173,85% Przeciętna mie-sięczna stopa zwrotu 1,01% 0,53% 0,40% 0,61% 0,50% 0,60% Najwyższa mie-sięczna stopa zwrotu 22,04% 21,05% 13,49% 13,27% 16,85% 21,64% Źródło: Opracowanie własne.

Stopa zwrotu z całego badanego okresu, była najwyższa dla indeksu wina.

Osiągnęła ona wartość 2,5-krotnie wyższą niż stopa zwrotu w indeks akcji FTSE

100 i 2-krotnie wyższą niż stopa zwrotu z inwestycji w złoto. Najwyższą obok in-

deksu wina stopą zwrotu charakteryzował się indeks S&P 500, jednak stopa zwrotu

z indeksu wina była wciąż ponad 1,5-krotnie wyższa niż stopa zwrotu z amerykań-

skiego indeksu akcji.

32

Przeciętna miesięczna stopa zwrotu także była najwyższa dla indeksu Liv-ex

Fine Wine Investables. Osiągnęła ona wartość około 2-krotnie wyższą niż w przy-

padku pozostałych aktywów.

Podobnie najwyższa miesięczna stopa zwrotu osiągnęła największą wartość

dla indeksu wina. Jednakże w tym przypadku różnica pomiędzy innymi aktywami

nie była już tak spektakularna – podobne wyniki osiągnęły indeks akcji CAC 40

oraz srebro.

Otrzymane wyniki świadczą o wysokiej rentowności inwestycji w wino

w badanym okresie. W dalszej części rozdziału zostanie poruszony problem ryzyka,

które jest nieodłączną częścią każdej inwestycji.

2.3.2. Ocena ryzyka inwestycji

Jednym z podstawowych problemów analizy atrakcyjności inwestycji jest

określenie wysokości ryzyka, na jakie narażony jest inwestor. Powszechnie uważa

się, że wysokiej rentowności towarzyszy wysokie ryzyko. Warto przypomnieć, że

inwestycje w wino charakteryzowały się znacznie wyższą rentownością niż inwe-

stycje w pozostałe badane aktywa. W związku z tym, celem niniejszej analizy jest

ocena, czy inwestycje w wino obok wysokiej rentowności były również obarczone

wysokim ryzykiem.

W tabeli znajdującej się na następnej stronie przedstawiono wartości sześciu

miar ryzyka, dla badanych aktywów inwestycyjnych.

33

Tabela 4. Ryzyko inwestycji w Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN), CAC 40, FTSE

100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i srebra (XAG/GBP) w okresie od lutego 1989 roku do

stycznia 2012 roku.

LIVXFWIN CAC 40 FTSE 100 S&P 500 XAU/GBP XAG/GBP najniższa mie-sięczna stopa zwrotu -13,73% -19,81% -13,95% -18,68% -10,92% -28,57%

odchylenie stand. stóp zwrotu 3,21 6,16 4,30 4,93 4,64 7,91

wariancja stóp zwrotu 10,27 37,91 18,46 24,34 21,56 62,54 semiodchylenie standardowe stóp zwrotu 1,52 4,33 3,01 3,37 2,92 5,37 największa ko-rekta 20,15% 56,97% 48,52% 50,51% 41,11% 52,72% czas trwania korekty w mie-siącach 6 27 37 29 61 49 Źródło: Opracowanie własne.

Indeks Liv-ex Fine Wine Investables charakteryzował się niską wartością

bezwzględną najniższej miesięcznej stopy zwrotu w badanym okresie. Najniższą

wartość bezwzględną, która była niewiele niższa niż w przypadku wina zaobser-

wowano dla złota. Trzeba zaznaczyć, że najniższa miesięczna stopa zwrotu nie jest

dobrą miarą ryzyka gdyż dotyczy tylko jednej obserwacji.

Wariancja oraz odchylenie standardowe stóp zwrotu zostały opisane już

wcześniej, jednak można przypomnieć że w badanym okresie były one najniższe

dla indeksu wina spośród wszystkich badanych aktywów.

Semiodchylenie standardowe jest miarą analogiczną do odchylenia standar-

dowego, z tym że do obliczeń uwzględniane są wyłącznie zdarzenia niekorzystne.

W przypadku odchylenia standardowego, ryzyko jest tym większe, im większe są

odchylenia od przeciętnej stopy zwrotu, jednakże dla inwestorów nabywających

aktywa niebezpieczne są jedynie odchylenia negatywne. Właśnie dlatego uzasad-

nione wydaje się przy wyznaczaniu ryzyka uwzględnienie jedynie odchyleń poniżej

średniej stopy zwrotu. W przypadku indeksu wina semiodchylenie standardowe

było w badanym okresie najniższe spośród wszystkich badanych aktywów.

34

Największa korekta mówi o tym, jakie byłoby największe wyrażone w pro-

centach obsunięcie kapitału w przypadku hipotetycznej inwestycji w dane aktywa

na początku badanego okresu. Za największą korektę przyjęto więc względnie naj-

większą różnicę pomiędzy maksimum lokalnym ceny a jej minimum lokalnym.

W przypadku indeksu wina jest to korekta mająca miejsce podczas kryzysu finan-

sowego z 2008 roku i była ona ponad dwukrotnie niższa od największych korekt

ceny pozostałych aktywów.

Okres trwania największej korekty wyrażony w miesiącach był dla indeksu

wina najkrótszy ze wszystkich analizowanych aktywów w badanym okresie. Czas

trwania maksymalnej korekty informuję o tym, jak długo inwestor był w tym czasie

narażony na straty w przypadku posiadania długiej pozycji w danych aktywach.

Na podstawie otrzymanych wyników można stwierdzić, że inwestycje

w wino pomimo wysokiej rentowności charakteryzowały się najniższym poziomem

ponoszonego ryzyka.

2.3.3. Wnioski z analizy atrakcyjności inwestycji w wino Jak zostało wspomniane już wcześniej, z przeprowadzonych analiz wynika, że

w badanym okresie inwestycje w wino charakteryzowały się największą rentowno-

ścią oraz najniższym poziomem ponoszonego przez inwestora ryzyka.

Jednakże należy zauważyć, że nie jest to pełna analiza. Pomija ona zupełnie

koszty transakcyjne, które są w przypadku wina wysokie w porównaniu z innymi

aktywami. Ponadto, inwestycje w wino w przeciwieństwie do inwestycji w akcje to

inwestycje w fizycznie istniejące dobro – a więc wiążą się z wysokimi kosztami

przechowywania oraz kosztami ubezpieczenia39. Dodatkowo, istnieją inne czynniki

ryzyka, pominięte w powyższej analizie, chociażby takie jak perspektywa niemoż-

liwości sprzedaży wina ze względu na niską płynność tego rynku.

Pomimo niepełności analizy, otrzymane wyniki są obiecujące i dają podsta-

wy do zwrócenia uwagi przez inwestorów na ten wciąż niszowy rynek i mało popu-

larny rynek.

39Zob. Wealth Solutions, Zasady inwestycji w wino, http://www.wealth.pl/inwestycje-alternatywne/inwestowanie-w-wino/zasady-inwestycji-wino/, 27.04.2012

35

2.4. Badanie relacji między szeregami stóp zwrotu

2.4.1. Kowariancja i współczynnik korelacji

Kowariancja określa zależność liniową pomiędzy dwoma zmiennymi loso-

wymi. Jest ona definiowana jako wartość oczekiwana iloczynu odchyleń wartości

zmiennych od wartości ich średnich arytmetycznych. Kowariancja przyjmuje więc

wartość 0, gdy pomiędzy dwoma zmiennymi losowymi nie istnieją żadne zależno-

ści liniowe oraz istnieje dla tych zmiennych wartość oczekiwana. Zerowa kowa-

riancja nie wyklucza istnienia zależności nieliniowych. Za znormalizowaną kowa-

riancję uznaje się współczynnik korelacji.

Współczynnik korelacji służy do określenia siły związku pomiędzy zmien-

nymi. Pokazuje on, jak silna jest zależność liniowa pomiędzy badanymi zmiennymi.

W badaniu została użyta najpopularniejsza z miar korelacji – współczynnik korela-

cji liniowej Pearsona. Przyjmuje on wartości od -1 do 1. Współczynnik korelacji

liniowej Pearsona o wartości -1 oznacza bardzo silną ujemną korelację, natomiast

wartość 1 mówi o silnej dodatniej korelacji. Gdy współczynnik korelacji liniowej

Pearsona przyjmuje wartość 0, zależność liniowa pomiędzy badanymi zmiennymi

nie występuje.

Tabela 5. Kowariancja i współczynnik korelacji pomiędzy szeregami stóp zwrotu indeksu

wina Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN), a CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złotem

(XAU/GBP) i srebrem (XAG/GBP) w okresie od lutego 1989 roku do stycznia 2012 roku.

LIVXFWIN

Kowariancja Współczynnik korelacji CAC 40 -0,53 -0,03

FTSE 100 0,52 0,04

S&P 500 -0,22 -0,01

XAU/GBP -1,34 -0,09

XAG/GBP -0,84 -0,03 Źródło: Opracowanie własne.

W powyższej tabeli zostały przedstawione wartości kowariancji oraz współ-

czynnika korelacji pomiędzy szeregami stóp zwrotu indeksu wina Liv-ex Fine Wine

Investables, a indeksami akcji CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złotem (XAU/GBP)

36

i srebrem (XAG/GBP). Wartości współczynnika korelacji pomiędzy indeksem wina

a pozostałymi aktywami oscylowały wokół zera. Oznacza to, że korelacja liniowa

w badanym okresie kształtowała się na bardzo niskim poziomie, a więc zależności

liniowe pomiędzy badanymi szeregami praktycznie nie istniały. Bliski zera współ-

czynnik korelacji szeregów stóp zwrotu dla aktywów należących do jednego portfe-

la inwestycyjnego świadczy o dobrej jego dywersyfikacji. Dywersyfikacja umożli-

wia osiąganie zysków zarówno podczas hossy, jak i bessy, w wyniku wzajemnej

niezależności stóp zwrotu. Na podstawie powyższej analizy można wysunąć wnio-

sek, że ze względu na brak powiązań z innymi rynkami wino prawdopodobnie do-

brze nadawało się do dywersyfikacji tradycyjnego portfela inwestycyjnego.

2.4.2. Model dynamicznych korelacji warunkowych

2.4.2.1. Idea stojąca za zastosowaniem modelu dynamicznych korelacji

warunkowych

W celu dalszej analizy zależności pomiędzy szeregami stóp zwrotu indeksu wina

Liv-ex Fine Wine Investables, a indeksami akcji CAC 40, FTSE 100, S&P 500,

złotem (XAU/GBP) i srebrem (XAG/GBP) oszacowano model dynamicznych kore-

lacji warunkowych – model DCC (Dynamic Conditional Correlation).

Założenie, że korelacja pomiędzy badanymi zmiennymi jest stała i niezmien-

na w czasie jest sztuczne i ma nikłe zastosowanie praktyczne. W języku angielskim

zjawisko zmian zależności pomiędzy stopami zwrotu na różnych rynkach w okre-

sach zwiększonej zmienności nosi nazwę correlation breakdown. Jest to problem

powszechnie znany i stwarzający realne zagrożenie z punktu widzenia zarządzania

ryzykiem. Przykładowo, portfel aktywów charakteryzujących się niskim współ-

czynnikiem korelacji liniowej może wydawać się dobrze zdywersyfikowany, jed-

nak w okresie gwałtownych negatywnych zmian na rynku, korelacja pomiędzy sto-

pami zwrotu aktywów może wzrastać do bardzo wysokiego poziomu, co całkowicie

37

eliminuje pozytywny efekt dywersyfikacji portfela i naraża inwestora na poważne

straty40.

Modele dynamicznych korelacji warunkowych powstały na początku XXI

wieku. Ich główne założenie jest takie, że korelacje warunkowe nie są stałe i zmie-

niają się w czasie. W badaniu został użyty model DCC zaproponowany przez En-

gle’a w 2002 roku41. Chociaż model DCC Engle’a nie jest modelem liniowym, jego

estymację można przeprowadzić w stosunkowo łatwy sposób w dwóch etapach.

Pierwszy etap polega na estymacji jednowymiarowych modeli GARCH dla poje-

dynczych szeregów stóp zwrotu. W drugim etapie, w oparciu o funkcję wiarygod-

ności estymuje się parametry modelu DCC. Pomimo pewnych słabości teoretycz-

nych modelu DCC Engle’a wykazano, że daje on sensowne wyniki empiryczne oraz

znajduje zastosowanie w problemach praktycznych.

2.4.2.2. Specyfikacja modelu DCC Engle’a

W niniejszym podrozdziale została przedstawiona specyfikacja modelu DCC za-

proponowanego przez Engle’a42.

Rozważany jest wielowymiarowy szereg zwrotów r t = (r1,t,…,rk,t)’, który

można przedstawić w postaci dekompozycji:

rt = µ� + ��

gdzie

µ� = E(��|Ϝt-1)

to warunkowa wartość oczekiwana wektora r t pod warunkiem zbioru informacji Ϝt-

1, dostępnych do momentu t – 1 włącznie, a yt = (y1,t,…,yk,t)’.

Ogólny k-wymiarowy model GARCH dla procesu yt jest dany równaniem:

yt = Ht1/2εt

40 M. Loretan, W. B. English, Evaluating “correlations breakdowns” during periods of market volatility, Board of Governors of the Federal Reserve System, 2000 41 Zob. R.F. Engle, Dynamic Conditional Correlation – A Simple Class of Multivariate GARCH Models, Journal of Business and Economic Statistics, nr 20 (3), 2002 R.F. Engle, K. Sheppard, Theoretical and Empirical Properties of Dynamic Conditional Correlation Multi-variate GARCH, Working Paper, 8554, NBER, 2001 42

M. Doman, R. Doman, Modelowanie zmienności i ryzyka: metody ekonometrii finansowej, Oficyna, Kra-ków 2009, s. 265-285

38

gdzie εt to k-wymiarowy proces niezależnych zmiennych losowych o zerowej śred-

niej i identycznościowej macierzy kowariancji: εt ~ iid(0,I k), a H t1/2 jest taką macie-

rzą określoną, że H t1/2(H t

1/2)’= Ht.

Specyfikacja modelu DCC zaproponowanego przez Engle’a jest następująca:

y�|Ϝt-1 ~ N(0,H t)

H t = DtRtDt.

Gdzie Dt jest określona jako:

Dt = diag (�ℎ��,� , … , �ℎ,� ),

a hii,t może być modelowane za pomocą dowolnego jednowymiarowego modelu

GARCH. Z kolei:

Rt = (diag(Qt))-1/2 Qt (diag(Qt))

-1/2,

podczas gdy dodatnio określona macierz symetryczna Qt stopnia k jest dana przez

następujące równanie:

�� = (1 − � �� − � ��)��

��

�

��+ � ��′�� + � ��

�

��

�

��

Występujące w powyższym równaniu wektory k-wymiarowe ut mają współrzędne

��,� = ��,�/�ℎ��,�. Macierz kwadratowa, �� stopnia k, jest tu bezwarunkową macierzą

kowariancji zmiennych ut. Dodatkowo zakłada się, że parametry skalarne αm i βn są

nieujemne i spełniają nierówność:

� �� − � �� < 1�

��

�

��

Pewna słabość opisanego powyżej modelu DCC wynika z faktu, że parame-

try αm i βn są skalarami, co oznacza, że wszystkie korelacje podlegają tej samej dy-

namice.

Dla modelu DCC Engle’a, postać korelacji warunkowych w modelach dwu-

wymiarowych ma następującą postać:

1,2212

1,2112111,1112

1,111211

1,1211,21,111211,12

)1()1(

)1(

−−−−

−−−

++−−++−−

++−−=

tttt

tttt

quqquq

quuq

βαβαβαβα

βαβαρ .

Jak już zostało wspomniane wcześniej, modele dynamicznych korelacji wa-

runkowych mogą być estymowane dwustopniowo. Pierwszy etap polega na estyma-

39

cji jednowymiarowych modeli GARCH dla każdego szeregu yi,t, i= 1,…,k. Model

GARCH (p,q) jest opisany równaniami43:

yt = σt εt

∑ ∑= =

−− ++=q

i

p

jjtjitit y

1 1

222 σβαωσ

gdzie εt ~iid(0,1), ω > 0, αi ≥0 oraz βj ≥0. W przypadku wprowadzenia do równania

wariancji warunkowej dodatkowych zmiennych objaśniających s1,t, … ,sm,, to

przyjmuje ono postać:

∑ ∑∑= =

−−=

+++=q

i

p

jjtjiti

m

ktkkt ys

1 1

22

1,

2 σβαωωσ

Należy tutaj podkreślić, że w powyższej specyfikacji modelu GARCH przestaje

obowiązywać ograniczenie ω > 0. Zostaje ono zastąpione warunkiem:

01

, >+∑=

m

ktkksωω

Dla t=1,…,T.

Drugi etap estymacji modelu DCC polega na użyciu reszt standaryzowanych

za pomocą odchyleń standardowych, wyestymowanych w pierwszym etapie do

oszacowania parametrów dynamicznych korelacji. Postać funkcji quasi-

wiarygodności używanej w pierwszym etapie wygląda następująco:

"#�($|&�) = − 12 �((ln(2+) + �(ln,ℎ��,�- + ��,�.

ℎ��,�))

/

��

��

i jest to suma funkcji wiarygodności rozważanych k modeli jednowymiarowych.

Przy danym wektorze parametrów φ zgodny estymator wektora parametrów

ψ zawierającego parametry korelacyjne może być wyznaczony za pomocą funkcji

wiarygodności:

"#.(0|$, &�) = − 12 �(ln|1�| + �′�1��)

/

��

Gdzie ut = Dt-1yt.

43

Ibid, s. 81-85.

40

2.4.2.3.Współczynniki modelu oraz oszacowane korelacje warunkowe

Model oszacowano na podstawie poniższych szeregów miesięcznych stóp zwrotu

z okresu od lutego 1989 do stycznia 2012:

• 1: LIVXFWIN

• 2: CAC 40

• 3: FTSE 100

• 4: S&P 500

• 5: XAU/GBP

• 6: XAG/GBP

W pierwszym etapie estymacji modelu DCC oszacowano jednowymiarowe mo-

dele GARCH dla każdego szeregu. Estymowane były modele ARMA (0, 0)

GARCH (1, 1) ze stałą średnią i stałą wariancją w równaniu przy założeniu rozkła-

du normalnego. Poniżej zostały przedstawione wyniki oszacowań parametrów.

Tabela 6. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu LIVXFWIN.

Nazwa Wartość Błąd standardowy Statystyka t p-wartość Stała średnia 0,842781 0,29953 2,814 0,0052 Stała wariancja 0,519768 0,38199 1,361 0,1747 ARCH (α1) 0,028984 0,044242 0,6551 0,5129 GARCH (β1) 0,92373 0,037614 24,56 0 Źródło: Opracowanie własne.

W oszacowanym modelu dla szeregu stóp zwrotu z indeksu wina oszacowa-

nia parametru β1 oraz stałej średniej w równaniu były istotne. Oszacowania pozosta-

łych parametrów nie były istotne.

Tabela 7. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu CAC40.

Nazwa Wartość Błąd standardowy Statystyka t p-wartość Stała średnia 0,78607 0,31506 2,495 0,0132 Stała wariancja 7,479296 7,1373 1,048 0,2956 ARCH (α1) 0,208704 0,082873 2,518 0,0123 GARCH (β1) 0,582526 0,2594 2,246 0,0255 Źródło: Opracowanie własne.

41

W oszacowanym modelu dla szeregu stóp zwrotu z indeksu CAC 40 osza-

cowania parametru α1, β1 oraz stałej średniej w równaniu były istotne. Oszacowanie

stałej wariancji w równaniu nie było istotne.

Tabela 8. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu FTSE 100.


W oszacowanym modelu dla szeregu stóp zwrotu z indeksu FTSE 100 osza-

cowania wszystkich parametrów za wyjątkiem oszacowania stałej wariancji w rów-

naniu były istotne.

Tabela 9. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu S&P 500.


W oszacowanym modelu dla szeregu stóp zwrotu z indeksu S&P 500 osza-

cowania wszystkich parametrów za wyjątkiem oszacowania stałej wariancji w rów-

naniu były istotne.

Tabela 10. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu XAU/USD.


42

W oszacowanym modelu dla szeregu stóp zwrotu złota jedynym istotnym

oszacowaniem było oszacowanie parametru β1. Oszacowania pozostałych parame-

trów były nieistotne.

Tabela 11. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu XAG/USD.


W oszacowanym modelu dla szeregu stóp zwrotu srebra oszacowania

wszystkich parametrów za wyjątkiem oszacowania stałej średniej w równaniu były

istotne.

Testy przeprowadzone na kwadratach reszt z modeli jednowymiarowych na

występowanie autokorelacji wykazały, że autokorelacja może występować jedynie

dla dwudziestego opóźnienia dla indeksu S&P 500 oraz dla piątego opóźnienia dla

złota. Ze względu na złożoność badanego zjawiska można uznać te wyniki za satys-

fakcjonujące.

W drugim etapie estymacji oszacowano parametry dynamicznych korelacji

modelu DCC. Tabela znajdująca się na następnej stronie przedstawia parametry

uśrednionych korelacji (ρ) w poszczególnych parach szeregów, oszacowania para-

metrów α i β, oraz liczbę stopni swobody.

43

Tabela 12. Współczynniki modelu DCC.

Nazwa Wartość Błąd standardowy Statystyka t p-wartość ρ12 -0,07546 0,10196 -0,74 0,4599 ρ13 0,012354 0,10196 0,1039 0,9173 ρ14 -0,01103 0,103 -0,1071 0,9148 ρ15 -0,1026 0,099036 -1,036 0,3012 ρ16 0,01846 0,10694 0,1726 0,8631 ρ23 0,733258 0,063212 11,6 0 ρ24 0,665083 0,054698 12,16 0 ρ25 -0,00366 0,10998 -0,03326 0,9735 ρ26 0,101572 0,10619 0,9565 0,3397 ρ34 0,689412 0,048299 14,27 0 ρ35 -0,01928 0,10765 -0,1791 0,858 ρ36 0,104584 0,097551 1,072 0,2846 ρ45 0,121021 0,088191 1,372 0,1711 ρ46 0,138972 0,092759 1,498 0,1352 ρ56 0,678466 0,05186 13,08 0 α 0,02129 0,004833 4,405 0 β 0,957223 0,013167 72,7 0 stopnie swobody 8,397197 1,3241 6,342 0 Źródło: Opracowanie własne.

Oszacowania parametrów α i β są istotne, natomiast oszacowania parame-

trów uśrednionych korelacji (ρ) w poszczególnych parach szeregów już nie. Warto

zauważyć, że wszystkie oszacowania parametrów uśrednionych korelacji dotyczące

indeksu wina (ρ12, ρ13, ρ14, ρ14, ρ15, ρ16) są nieistotne, co sugeruje brak korelacji

szeregu stóp zwrotu z indeksu wina z innymi szeregami.

Niska wartość parametru α świadczy o tym, że model słabo reaguje na nowe

informacje, natomiast wysoka wartość parametru β mówi o persystencji w zależno-

ściach.

Tabela 13. Kryteria informacyjne modelu DCC.

Kryterium informacyjne Warto ść Akaike 33,40442 Schwarz 33,9386 Shibata 33,36869 Hannan-Quinn 33,61849 Źródło: Opracowanie własne.

44

Wszystkie kryteria informacyjne osiągnęły podobną wartość, zawierającą się

w przedziale pomiędzy 33 a 34. Najniższą wartość przyjęło kryterium informacyjne

Shibata.

Dla modelu wielowymiarowego przeprowadzono również testy na występo-

wanie autokorelacji w kwadratach reszt.

Tabela 14. Test Hoskinga dla kwadratów reszt w modelu wielowymiarowym.

Opóźnienie Wartość p-wartość 5 152,322 0,918746

10 300,263 0,988113 20 666,325 0,916224 50 1625,65 0,998463


Tabela 15. Test Li i McLeoda dla kwadratów reszt w modelu wielowymiarowym.

Opóźnienie Wartość p-wartość 5 152,749 0,914906

10 301,524 0,986372 20 667,466 0,911249 50 1639,08 0,996748


Przeprowadzone testy Hoskinga oraz Li i McLeoda jednoznacznie wykazały,

że wielowymiarowy model DCC dobrze opisuje autokorelację dla wielu szeregów

naraz, ujmując zależności liniowe i nieliniowe.

Poniżej znajduje się wykres przedstawiający oszacowania korelacji warun-

kowych z modelu DCC pomiędzy indeksem wina, a indeksami akcji i kruszcami.

45

Wykres 3. Oszacowania korelacji warunkowych z modelu DCC pomiędzy szeregami mie-

sięcznych stóp zwrotu Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN), a CAC 40, FTSE 100,

S&P 500, złota (XAU/GBP) i srebra (XAG/GBP) w okresie od lutego 1989 roku do stycznia

2012 roku.


Oszacowane przez model DCC dynamiczne korelacje warunkowe pomiędzy

stopami zwrotu z indeksu wina, a stopami zwrotu z pozostałych aktywów były zbli-

żone do zera. Wystąpiły jednak pewne wahania, które należy odnotować.

W latach 1989-1991 gwałtownie wzrosła korelacja pomiędzy indeksem wi-

na, a indeksem FTSE 100. W tym samym czasie miał miejsce wzrost wartości

ujemnej korelacji pomiędzy winem, a kruszcami. Kolejną zmianą, którą należy od-

notować jest wzrost ujemnej korelacji w roku 1994, pomiędzy indeksem wina,

a indeksami akcji CAC 40 oraz S&P 500. Wspomniane zmiany wartości oszacowa-

nych korelacji warunkowych są stosunkowo trudne do wytłumaczenia i choć nie są

one wysokie to konieczne wydaje się ich odnotowanie.

Najbardziej rzucającą się w oczy zmianą korelacji warunkowych jest zmiana

w 2008 roku. Korelacja pomiędzy indeksem wina a wszystkimi innymi badanymi

46

aktywami wzrosła gwałtownie w czasie kryzysu finansowego. Chociaż wzrost nie

jest wysoki, ponieważ korelacje warunkowe przyjmowały wtedy cały czas wartości

nie przekraczające 0,2, może on świadczyć o istnieniu pewnej zależności pomiędzy

indeksem wina, a indeksami akcji czy metalami szlachetnymi w okresach gwałtow-

nych zmian na rynku.

2. 4.3. Wnioski płynące z badania zależności pomiędzy szeregami Na podstawie przeprowadzonej analizy zależności pomiędzy szeregami stóp zwrotu

można stwierdzić, że inwestycje w wino dobrze nadawały się do dywersyfikacji

portfela inwestycyjnego. Prosta analiza zależności, dokonana w oparciu o współ-

czynnik korelacji liniowej Pearsona dała podstawy do twierdzenia o braku zależno-

ści pomiędzy stopami zwrotu z indeksu wina, a stopami zwrotu z indeksów akcji

i stopami zwrotu z cen kruszców. Hipoteza ta została zweryfikowana za pomocą

bardziej zaawansowanych metod ekonometrii finansowej – modelu dynamicznej

korelacji warunkowej. Za pomocą modelu DCC Engle’a oszacowano korelacje wa-

runkowe. Otrzymane wyniki wskazują, że przez cały badany okres korelacje utrzy-

mywały się na zbliżonym do zera poziomie. Jedynym okresem, w którym one za-

uważalnie wzrosły był kryzys finansowy z 2008 roku, jednakże nie była to duża

zmiana. Przeprowadzona analiza wykazała, że w badanym okresie inwestycje

w wino bardzo dobrze nadawały się do dywersyfikacji tradycyjnego portfela inwe-

stycyjnego.

47

3. Modelowanie cen win z Bordeaux

3.1. Idea prognozowania ceny wina za pomocą metod ilościowych. Aby określić jakość danego wina, zwykle wystarczy wiedza na temat roku w któ-

rym wino powstało oraz miejsca jego produkcji. Rocznik wina, znajdujący się na

etykiecie butelki oznacza zawszę datę winobrania. W przypadku win z Bordeaux,

których dotyczy ten rozdział, miejsce produkcji nosi nazwę château czyli posiadło-

ści ziemskich, na których rosną winogrona. Wiedza na temat danego rocznika oraz

château jest przeważnie wystarczająca, aby określić jakość wina. Przykładowo,

dziesięć roczników wina z trzech różnych château to tak naprawdę trzydzieści róż-

nych win. Jednak aby znać ich jakość, nie trzeba posiadać dogłębnej wiedzy na te-

mat każdego z trzydziestu win – wystarczy wiedza na temat jakości wina produko-

wanego przez dane château, oraz wiedza na temat danych roczników.

Pomimo, że francuskie wina z rejonu Bordeaux są produkowane w podobny

sposób, ceny poszczególnych win potrafią się znacząco od siebie różnić. Oczywi-

stym jest, że wina pochodzące z różnych château różnią się ceną. Na jakość wina

z danego château, obok wiedzy i umiejętności pracujących tam ludzi wpływa sze-

reg czynników, takich jak rodzaj gleby, odległość od wody, nachylenie terenu czy

mikroklimat. Ten unikatowy splot warunków geologicznych i klimatycznych, który

nadaje winu indywidualny charakter nazywany jest terroir. Terroir jest czynnikiem

w zasadzie niezmiennym w czasie. Zastanawiające jest natomiast, co powoduje, że

wina z tego samego château, produkowane w zasadzie w ten sam sposób, mogą

drastycznie różnić się ceną w zależności od roku produkcji.

Tabela 16. Średnia cena i odchylenie standardowe cen win z pięciu château z roczników

1952-2009 (w tys. GBP/12x75cl) w dniu 20 marca 2012 roku.

Lafite Rotschild Margaux Mouton Rotschild Haut Brion Latour

średnia cena 8,06 4,07 4,91 4,92 6,30

odchylenie stan-

dardowe cen 6,38 2,22 4,75 5,36 7,04


48

Istnieją dwa narzucające się wyjaśnienia stosunkowo dużych różnic w ce-

nach poszczególnych roczników. Pierwszy wiąże się z wiekiem wina. W przypadku

win

z Bordeaux, czas dojrzewania wina jest stosunkowo długi, a więc starsze wina są

uznawane za lepsze i bardziej wartościowe. Ponadto, wraz z upływem czasu,

zmniejsza się dostępna na rynku podaż danego rocznika, co również powinno win-

dować jego cenę.

Drugim wyjaśnieniem są różnice w warunkach pogodowych w poszczegól-

nych latach. Jakość owoców winogron zależy przede wszystkim od warunków po-

godowych w okresie wegetacyjnym. W przeciwieństwie do innych regionów pro-

dukcji wina, Bordeaux charakteryzuje się stosunkowo niestabilną pogodą. Przykła-

dowo, w Kalifornii lato prawie zawsze bywa ciepłe i suche, natomiast w Bordeaux

lato może być ciepłe i suche, ciepłe i deszczowe, zimne i suche, czy najmniej pożą-

dane przez producentów wina – zimne i deszczowe. Uważa się, że najlepsze wina

powstają gdy sierpień i wrzesień są suche, okres wegetacji winogron jest ciepły,

a w poprzedzającej go zimie występują duże opady atmosferyczne.

Jeśli wiek wina oraz warunki pogodowe rzeczywiście w dużym stopniu de-

terminowałyby ceny wina, możliwe byłoby stworzenie modelu ekonometrycznego

prognozującego cenę wina w momencie gdy jeszcze nie ma go na rynku. Warto za-

uważyć, że cena młodego wina, lub wina zakupionego en-primeur może znacząco

się różnić od ceny wina gdy ono w pełni dojrzeje. Zostawia to szerokie pole do spe-

kulacji. Możliwość wyceny wina na podstawie danych pogodowych umożliwiłaby

ocenę jego potencjału inwestycyjnego i określenie, czy jest ono niedowartościowa-

ne czy przewartościowane przez rynek.

Analizę statystyczną zależności pomiędzy cenami wina a jego wiekiem

i warunkami pogodowymi w roku winobrania przeprowadził amerykański ekono-

mista Orley Ashenfelter wraz z Davidem Ashmore i Robertem Lalonde44. Wyniki,

które otrzymał dały podstawy do stworzenia wspomnianego modelu, oraz dokony-

wania prognoz ceny wina. Prognozy były publikowane przez kilka lat w biuletynie

44 O. Ashenfelter, Predicting the quality and prices of Bordeaux wines, Working Paper nr 4, Whitman Col-lege, 2007

49

„LIQUID ASSETS: The International Guide to Fine Wines”. Można wspomnieć,

jako o ciekawostce, o konflikcie pomiędzy Orleyem Ashenfelterem a Robertem

Parkerem, który możliwość prognozy ceny wina na podstawie danych pogodowych

określił jako „niedorzeczną i absurdalną” 45.

W dalszej części rozdziału został przedstawiony model oszacowany przez

Orleya Ashenfeltera, a także model analogiczny do tego modelu oszacowany na

podstawie nowych danych.

3.2. Model Orleya Ashenfeltera

3.2.1. Dane i metoda W celu przeprowadzenia analizy stworzono portfel win z Bordeaux, składający się

zarówno z tych najdroższych (Lafite, Latour, Margaux, Cheval Blanc), jak i tych

nieco mniej kosztownych (Ducru Beaucaillou, Leoville Las Cases, Palmer, Pichon

Lalande, Beychevelle, Cos d'Estournel, Giscours, Gruaud-Larose, Lynch-Bages).

Badane roczniki to 1952-1980, wyłączając roczniki 1954 i 1956 ze względu na

niewielki obrót nimi.

Badania związków pomiędzy wielkościami danych dokonano za pomocą me-

tody regresji. Przy użyciu klasycznej metody najmniejszych kwadratów oszacowa-

no model regresji liniowej. Za zmienną objaśnianą Orley Ashenfelter przyjął loga-

rytm naturalny ceny portfela win z danego rocznika. Zmiennymi wpływającymi na

cenę wina były wiek, suma opadów atmosferycznych w miesiącach październik –

marzec, średnia temperatura w miesiącach kwiecień – wrzesień, suma opadów at-

mosferycznych w miesiącach sierpień – wrzesień, oraz wiek wina.

45 I. Ayres,Super Crunchers: Why thinking-by-numbers is the new way to be smart (Reprint ed.). Random House, 2008, s. 6

50

3.2.2. Wyniki Wyniki otrzymane przez Orleya Ashenfeltera znajdują się w poniższych tabelach:

Tabela 17. Oszacowania parametrów modelu przez Orleya Ashenfeltera.

współczynnik błąd standardowy statystyka t p-wartość

Stała -12,1454 1,688084 -7,195 0,0001

Opady październik - marzec 0,001167 0,000482 2,421 0,0242

Temperatura kwiecień - wrzesień 0,616397 0,095175 6,476 0,0001

Opady sierpień - wrzesień -0,00386 0,000808 -4,781 0,0001

Wiek wina 0,023847 0,007167 3,327 0,0031

Źródło: O. Ashenfelter, Predicting the quality and prices of Bordeaux wines, Working Paper nr 4,

Whitman College, 2007.

Oszacowany model ma więc postać:

WOTOC ⋅+⋅−⋅+⋅+−= 023847,000386,0616397,0001167,01454,12ln 21 ,

gdzie:

C – cena wina

O1- suma opadów atmosferycznych w miesiącach październik – marzec

T – średnia temperatura w miesiącach kwiecień – wrzesień

O2 - suma opadów atmosferycznych w miesiącach sierpień wrzesień

W – wiek wina

Tabela 18. Współczynnik determinacji modelu Orleya Ashenfeltera.

Wsp. determ. R-kwadrat 0,8275

Skorygowany R-kwadrat 0,7962

Źródło: O. Ashenfelter, Predicting the quality and prices of Bordeaux wines, Working Paper nr 4,

Whitman College, 2007.

Na podstawie analizy regresji można stwierdzić, że wszystkie cztery zmienne

istotnie wpływają na cenę wina. Analizowane zmienne w ponad 80% wyjaśniają

zmienność ceny wina. Właściwości oszacowanego modelu dają więc, podstawy do

użycia go w celu prognozy ceny wina zanim jeszcze pojawi się ono na rynku.

51

3.3. Badanie analogiczne do badań Orleya Ashenfeltera

3.3.1. Dane i metoda W celu przeprowadzenia analizy stworzono portfel win z Bordeaux, składający się

wyłącznie z najdroższych czerwonych win należących do klasyfikacji Premier Cru

(Lafite Rothschild, Latour, Margaux, Haut – Brion, Mouton Rothschild). Dobór win

jest więc nieco inny niż w badaniu Orleya Ashenfeltera, jednak jak twierdzi autor

dobór portfela nie powinien znacząco wpływać na otrzymane wyniki. Portfel dane-

go rocznika składa się z pięciu skrzynek wina z pięciu wspomnianych château,

z których każda zawiera 12 butelek o objętości 75 cl. Badane roczniki to 1952-

2009. Ceny poszczególnych win zostały ustalone na podstawie najniższej oferty

sprzedaży, która pojawiła się w dniach 21.02.2012 - 20.03.2012 na londyńskiej

giełdzie wina Liv-ex. W przypadku braku ofert sprzedaży danego rocznika z danego

château, wartość ceny została zastąpiona średnią ceną wina z danego château

w analizowanym okresie.

Badania związków pomiędzy wielkościami danych przeprowadzono

w sposób analogiczny do badań Orleya Ashenfeltera. Używając klasycznej metody

najmniejszych kwadratów oszacowano model regresji liniowej, w którym zmienną

objaśnianą był logarytm naturalny ceny portfela win z danego rocznika. Za zmien-

ne, które wpływają na cenę wina przyjęto wiek, sumę opadów atmosferycznych

w miesiącach październik – marzec, średnią maksymalną dzienną temperaturę

w miesiącach kwiecień – wrzesień, sumę opadów atmosferycznych w miesiącach

sierpień – wrzesień, oraz wiek wina. Dane pogodowe pochodziły ze stacji meteoro-

logicznej Bordeaux-Mérignac.

52

3.3.2. Wyniki Parametry pierwszego oszacowanego modelu przedstawia poniższa tabela:

Tabela 19. Oszacowania parametrów analogicznego modelu do modelu oszacowanego przez

Orleya Ashenfeltera

współczynnik błąd standardowy statystyka t p-wartość Stała -2,74875 1,686 -1,686 0,0978 Opady październik - marzec 0,00046 1,087 1,087 0,2819 Temperatura kwiecień - wrzesień 0,232681 3,642 3,642 0,0006 Opady sierpień - wrze-sień -0,0006 -0,7612 -0,7612 0,4499 Wiek wina 0,015003 3,65 3,65 0,0006 Źródło: Opracowanie własne.

Oszacowany model zawiera dwie zmienne, które nie wpływają istotnie na

logarytm ceny wina – wielkość opadów w okresie od października do marca oraz

wielkość opadów w sierpniu i wrześniu.

Tabela 20. Oszacowania parametrów analogicznego modelu do modelu oszacowanego przez

Orleya Ashenfeltera po eliminacji nieistotnych zmiennych.

współczynnik błąd standardowy statystyka t p-wartość Stała -2,49648 1,47616 -1,691 0,0965 Temperatura kwiecień - wrzesień 0,22843 0,0612023 3,732 0,0005 Wiek wina 0,015122 0,00407205 3,714 0,0005 Źródło: Opracowanie własne.

Oszacowany model ma więc postać:

WTC ⋅+⋅+−= 015122,022843,049648,2ln ,

gdzie:

C – cena wina

T – średnia maksymalna dzienna temperatura w miesiącach kwiecień – wrzesień

W – wiek wina

W oszacowanym modelu, podobnie jak w modelu Orleya Ashenfeltera

uwzględniono logarytm ceny portfela win zamiast samej ceny portfela win. Takie

53

rozwiązanie pozwalało otrzymać nieco lepsze dopasowanie modelu. Poniżej zostały

przedstawione wartości współczynnika determinacji.

Tabela 21. Współczynnik determinacji modelu analogicznego do modelu Orleya Ashenfelte-

ra.

Wsp. determ. R-kwadrat 0,241142 Skorygowany R-kwadrat 0,213547 Źródło: Opracowanie własne.

Po eliminacji zmiennych nieistotnych statystycznie współczynniki parame-

trów niewiele się zmieniły. Współczynnik determinacji, wynosi 24,11% , co ozna-

cza,

że model wyjaśnia 24,11% zmienności ceny wina.

Poniżej znajdują się wyniki przeprowadzonej prognozy na podstawie osza-

cowanego modelu. Prognozowano logarytm ceny portfela win dla roczników 2000-

2009.

Tabela 22. Prognozy logarytmów ceny portfela win z modelu analogicznego do modelu Or-

leya Ashenfeltera.

Rocznik wina

Logarytm ceny (wartość empiryczna)

Prognoza Błąd ex-ante 95% przedział ufności

2009 3,74114 3,10431 0,435201 (2,23215, 3,97647) 2008 3,21908 2,77907 0,438622 (1,90005, 3,65809) 2007 2,95100 2,89013 0,434692 (2,01899, 3,76127) 2006 3,09004 3,27303 0,437258 (2,39674, 4,14931) 2005 3,45912 3,23332 0,434993 (2,36158, 4,10507) 2004 2,93625 2,99260 0,431493 (2,12787, 3,85733) 2003 3,32042 3,53768 0,449951 (2,63596, 4,43941) 2002 2,92943 2,84010 0,434058 (1,97023, 3,70997) 2001 2,95491 2,93061 0,431075 (2,06671, 3,79450) 2000 3,87523 3,13304 0,429417 (2,27247, 3,99361) Źródło: Opracowanie własne.

Otrzymane prognozy kilkukrotnie znacząco różniły się od wartości empi-

rycznych. Należy mieć przede wszystkim na uwadze, że prognozowana nie była

cena portfela win, tylko jej logarytm naturalny. W związku z tym wysokość błędu

54

ex-ante oraz wartości graniczne 95-procentowego przedziału ufności sprawiają, że

otrzymane prognozy wydają się mieć niskie zastosowanie praktyczne.

3.3.3 Porównanie i wnioski

Otrzymane wyniki znacznie różniły się od wyników otrzymanych przez Orleya

Ashenfeltera. Pomimo zbudowania modelu na podstawie tych samych założeń, oraz

zastosowania tej samej metody, oszacowany model zawierał dwie nieistotne zmien-

ne. Po eliminacji nieistotnych zmiennych model wyjaśniał jedynie 24,11% zmien-

ności logarytmu ceny wina, co jest wielkością znacznie mniejszą niż wynik otrzy-

many przez Orleya Ashenfeltera – 82,75%. Na tak duże różnice w wynikach mogą

wpływać:

• Szerszy zakres obserwacji. Orley Ashenfelter uwzględnił jedynie wina z lat

1952-1980 (wyłączając roczniki 1954 i 1956), natomiast w modelu analo-

gicznym uwzględniono roczniki 1952-2009. Trzeba zwrócić uwagę,

że uwzględnienie większej ilości roczników nie oznacza jedynie większej

ilości obserwacji. Pomimo, że wino produkowane jest od lat w podobny spo-

sób, rozwój technologiczny nie jest dla branży winiarskiej bez znaczenia.

Nawet drobne zmiany w procesie w produkcji, zastosowanie nowoczesnych

technologii, innych nawozów, innych środków ochrony winogron czy cho-

ciażby lepszych drożdży mogą istotnie wpływać na zmianę jakości wina.

• Inny dobór portfela win. Orley Ashenfelter, utworzył portfel win z Bordeau-

x, składający się zarówno z drogich win (Lafite, Latour, Margaux, Cheval

Blanc) jak i mniej kosztownych (Ducru Beaucaillou, Leoville Las Cases,

Palmer, Pichon Lalande, Beychevelle, Cos d'Estournel, Giscours, Gruaud-

Larose, Lynch-Bages). W badaniu analogicznym uwzględniono natomiast

jedynie drogie wina należące do klasyfikacji Premier Cru (Lafite

Rothschild, Latour, Margaux, Haut – Brion, Mouton Rothschild).

• Różnice w danych pogodowych. Orley Ashenfelter nie podał, z jakiej stacji

meteorologicznej pochodziły użyte w badaniu dane pogodowe. Należy za-

uważyć, że różnią się one (chociaż nie są to różnice znaczące) od danych po-

55

godowych pochodzących ze stacji meteorologicznej Bordeaux-Mérignac.

Ponadto, w badaniu Orley’a Ashenfeltera została uwzględniona średnia tem-

peratura, natomiast w badaniu analogicznym użyto średniej maksymalnej

dziennej temperatury.

• Różnice w cenach wina. Orley Ashenfelter nie podał skąd, ani z jakiego

okresu pochodziły dane o cenach wina uwzględnione w badaniu. W badaniu

analogicznym za cenę wina uznano najniższą ofertę sprzedaży skrzynki wina

12x75cl na londyńskiej giełdzie wina Liv-ex w okresie 21.02.2012-

20.03.2012. Ceny wina nie zależą jedynie od daty sprzedaży, ale znacząco

różnią się w zależności czy sprzedawana jest skrzynka, czy też pojedyncza

butelka. Ceny wina na giełdzie Liv-ex są także inne, niż ceny win na innych

aukcjach. Ponadto, cena najniższej oferty różni się od średniej ceny ofert

z danego okresu czy ceny ostatniej transakcji.

• Zmiana mody i gustów. Rynek wytwornych win, tak jak rynki innych towa-

rów luksusowych podlega zmianom panujących trendów. Ponadto, rosnący

w ostatnich latach eksport francuskich win do Chin kontynentalnych

i Hong Kongu nie był bez znaczenia dla struktury cen.

• „Parkeryzacja” wina. W swoim badaniu Orley Ashenfelter uwzględnił wy-

łącznie wina, które pojawiły się na rynku zanim Robert Parker stał się zna-

czącym krytykiem, którego oceny mają obecnie statystycznie istotny wpływ

na cenę wina (u innych krytyków ta zależność nie została zaobserwowana).

Być może oceny Roberta Parkera, często uważane za arbitralne, mają więk-

szy wpływ na decyzje konsumentów i inwestorów, niż jakość wina która teo-

retycznie powinna być determinowana przez warunki pogodowe w roku wi-

nobrania.

Pomimo, że wyniki badań Orleya Ashenfeltera dawały nadzieję na możliwość

prognozowania ceny wina za pomocą metod ilościowych, przeprowadzona w po-

dobny sposób próba zbudowania modelu w oparciu o szerszy zakres uaktualnionych

danych zakończyła się porażką. Powiązania pomiędzy ceną wina, a warunkami po-

56

godowymi w roku winobrania nie są obecnie tak proste i jednoznaczne jak to suge-

rował kilka lat temu Orley Ashenfelter.

57

Zakończenie

Zagadnienia związane z rynkiem alkoholi inwestycyjnych są z pewnością niezmier-

nie ciekawe i w przeciwieństwie do tradycyjnych inwestycji w akcje czy obligacje

nie zostały jeszcze szeroko zbadane i opisane. Powstanie londyńskiej giełdy wina

Liv-ex spowodowało nie tylko rozwój rynku win inwestycyjnych. Prowadzenie

przez Liv-ex bazy danych dotyczących transakcji oraz notowanie indeksów wina

umożliwia zastosowanie metod ilościowych do badania tego niszowego, specyficz-

nego rynku.

Na podstawie przeprowadzonych badań empirycznych można stwierdzić,

że inwestycje w wytworne wina charakteryzowały się niskim poziomem ryzyka

ponoszonego przez inwestora, oraz stosunkowo wysokimi stopami zwrotu w po-

równaniu

z inwestycjami w kruszce czy akcje. Trzeba jednak zaznaczyć, że w badaniu nie

uwzględniono kosztów transakcyjnych oraz kosztów przechowywania, które

w przypadku inwestycji w alkohole są stosunkowo wysokie. Ponadto, zmiany cen

wytwornych win były niemalże zupełnie nieskorelowane ze zmianami cen na rynku

złota, srebra i akcji. Jest to niezwykle istotna cecha, która powoduje że wina inwe-

stycyjne znakomicie nadawały się do dywersyfikacji tradycyjnego portfela inwesty-

cyjnego. Inwestycje w wina są więc z pewnością godne zainteresowania ze strony

inwestora, jednak należy mieć na uwadze, że wszelkie analizy dotyczą danych

z przeszłości. Przyszłość zawsze wiąże się z niepewnością i nie można jednoznacz-

nie stwierdzić, że rynek wina będzie się w przyszłości zachowywać tak samo jak do

tej pory.

Ciekawą i oryginalną ideą jest próba stworzenia modelu prognozującego

przyszłe ceny wina na podstawie warunków pogodowych w roku winobrania. Stwo-

rzenie takiego modelu umożliwiłoby wychwytywanie nieefektywności rynku oraz

inwestowanie w wina które charakteryzują się znacznie większym potencjałem

wzrostu ceny. Badania przeprowadzone między innymi przez Orleya Ashenfeltera

dowodziły, że zbudowanie takiego modelu jest jak najbardziej możliwe. Niestety

przeprowadzona w pracy analiza pokazała, że wspomniany model, uaktualniony

58

oraz oszacowany na szerszym zakresie danych nie jest dobrze dopasowany i wyja-

śnia zbyt małą część zmienności cen wina aby możliwe było postawienie prognozy.

Rozwój rynku alkoholi inwestycyjnych, a w szczególności rynku wytwor-

nych win, to nie tylko większe możliwości stojące przed indywidualnymi inwesto-

rami. Wzrost transparentności oraz polepszający się dostęp do informacji o cenach

i transakcjach oznaczają możliwość coraz szerszego zastosowania metod ilościo-

wych do poznania tej niszowej i specyficznej klasy aktywów.

59

Bibliografia

1. Ashenfelter O., Predicting the quality and prices of Bordeaux wines, Work-

ing Paper nr 4, Whitman College, 2007

2. Ayres I., Super Crunchers: Why thinking-by-numbers is the new way to be

smart (Reprint ed.). Random House, 2008

3. Burton B. J., Jacobsen J.P., The rate of return on investment in wine, Eco-

nomic Inquiry, numer 39(3), 2001

4. Cardebat J., Figuet J., What explains Bordeaux wine prices?, Applied Eco-

nomics Letters, nr 11, 2004

5. Doman M., Doman R., Modelowanie zmienności i ryzyka: metody ekonome-

trii finansowej, Oficyna, Kraków 2009

6. Engle R. F., Dynamic Conditional Correlation – A Simple Class of Multiva-

riate GARCH Models, Journal of Business and Economic Statistics, nr 20

(3), 2002

7. Engle R. F., Sheppard K., Theoretical and Empirical Properties of Dynamic

Conditional Correlation Multivariate GARCH, Working Paper, 8554,

NBER, 2001

8. Hay C. (2007), Globalisation and the institutional re-embedding of markets:

The political economy of price formation in the Bordeaux en primeur market,

New Political Economy, nr 12 (2), 2007

9. Johnson H., Robinson J., Wielki atlas świata win, Buchman, Warszawa 2008

10. Loretan M., English W. B., Evaluating “correlations breakdowns” during

periods of market volatility, Board of Governors of the Federal Reserve Sys-

tem, 2000

11. Paradysz J., Statystyka, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu, Poznań 2005

12. Pruchnicka – Grabias I. (red.), Inwestycje alternatywne, CeDeWu.pl Wy-

dawnictwa Fachowe, Warszawa 2008

13. Sanning L. W., Shaffer S, Sharratt J. M., Bordeaux Wine as a Financial In-

vestment, Journal of Wine Economics, nr 1, 2008

14. The Diagram Group, Wina, Oficyna Wydawnicza Atena, 2002

60

Strony internetowe

1. Dobrzyński P., Co to jest inwestycja?,

http://www.teoria-inwestowania.pl/index.php/co-to-jest-inwestycja,

18.09.2011

2. eRobertParker.com, About Robert M. Parker Jr.,

http://www.erobertparker.com/info/rparker.asp, 18.09.2011

3. Ipopema Fine Wine FIZ aktywów niepublicznych, Ipopema Fine Wine FIZ

aktywów niepublicznych, http://www.ipopematfi.pl/funds,id,11.html,

18.09.2011

4. Liv-ex, About Liv-ex,

http://www.liv-ex.com/pages/static_page.jsp?pageId=40, 18.09.2011

5. Liv-ex, Indicies, http://www.liv-ex.com/pages/static_page.jsp?pageId=210,

18.09.2011

6. Liv-ex, Liv-ex – The Fine Wine Exchange, http://www.liv-ex.com/,

27.04.2012

7. Open bar – portal branży alkoholowej, Koniak (Cognac) – historia, produk-

cja, podawanie, http://open-bar.pl/alkohole/koniak-cognac-historia-

produkcja-podawanie/66/202, 18.08.2011

8. Open Bar – portal branży alkoholowej, Scotch whisky – historia, produkcja,

podawanie, http://open-bar.pl/alkohole/scotch-whisky-historia-produkcja-

podawanie/177/210, 18.09.2011

9. Stooq.pl, Stooq.pl, http://stooq.pl/, 27.04.2012

10. Tyborowski Ł., Latos G., Historia szkockiej whisky – fakty i legendy,

http://histmag.org/?id=2226, 18.09.2011

11. Wealth Solutions, Inwestowanie w wino, http://www.wealth.pl/inwestycje-

alternatywne/inwestowanie-w-wino/ 18.09.2011

12. Wealth Solutions, Zasady inwestycji w whisky,

http://www.wealth.pl/inwestycje-alternatywne/inwestycja-whisky-mo-

or/zasady-inwestycji-whisky-mo-or/, 18.09.2011

13. Weather Météo-Bordeaux, Weather Météo-Bordeaux,

61

http://www.meteo-bordeaux.fr/, 27.04.2012

14 WhiskyBible.com, WhiskyBible.com, http://www.whiskybible.com/,

18.09.2011

15. Wikipedia, Alternative Investment,

http://en.wikipedia.org/wiki/Alternative _investment, 18.09.2011

16. Wikipedia, Ancient Rome and wine,

http://en.wikipedia.org/wiki/Ancient_Rome _and_wine, 18.09.2011

17. Wikipedia, CAC 40, http://pl.wikipedia.org/wiki/CAC_40, 27.04.2012

18. Wikipedia, Cognac (brandy), http://en.wikipedia.org/wiki/Cognac_(brandy),

18.09.2011

19. Wikipedia, En primeur, http://en.wikipedia.org/wiki/En_primeur, 18.09.2011

20. Wikipedia, FTSE 100, http://pl.wikipedia.org/wiki/FTSE_100, 27.04.2012

21. Wikipedia, Robert M. Parker Jr.,

http://en.wikipedia.org/wiki/Robert _M._Parker,_Jr., 18.09.2011

22. Wikipedia, S&P 500, http://pl.wikipedia.org/wiki/S%26P_500, 27.04.2012

23. Wikipedia, Starka, http://pl.wikipedia.org/wiki/Starka, 18.09.2011

24. Wikipedia, Wine, http://en.wikipedia.org/wiki/Wine, 18.09.2011

25. Wikipedia, Whisky, http://en.wikipedia.org/wiki/Whisky,18.09.2011

26. Wine advisors, Inwestowanie w wino,

http://www.wineadvisors.pl/inwestowanie-w-wino/, 18.09.2011

27. Wine Institute, World Wine Production by country,

http://www.wineinstitute.org/files/WorldWineProductionbyCountry.pdf,

18.09.2011

28. World’s most expensive cognac Henri IV Dudognon Heritage , World’s most

expensive cognac Henri IV Dudognon Heritage,

http://www.most-expensive-cognac.com/, 18.09.2011

29. World Whisky Index, World Whisky Index,

http://www.worldwhiskyindex.com/, 18.09.2011

62

Spis wykresów Wykres 1. Wartości poziomów cen dla szeregów Liv-ex Fine Wine Investables

(LIVXFWIN), CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i sre-

bra (XAG/GBP) w okresie od stycznia 1989 roku do stycznia 2012

roku, s. 27

Wykres 2. Wartości szeregów stóp zwrotu Liv-ex Fine Wine Investables

(LIVXFWIN), CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i sre-

bra (XAG/GBP) w okresie od lutego 1989 roku do stycznia 2012 ro-

ku, s. 29

Wykres 3. Oszacowania korelacji warunkowych z modelu DCC pomiędzy szere-

gami miesięcznych stóp zwrotu Liv-ex Fine Wine Investables

(LIVXFWIN), a CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i

srebra (XAG/GBP) w okresie od lutego 1989 roku do stycznia 2012

roku, s. 45

Spis tabel Tabela 1. Analiza statystyczna szeregów poziomów cen Liv-ex Fine Wine Inve-

stables (LIVXFWIN), CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota

(XAU/GBP) i srebra (XAG/GBP) w okresie od stycznia 1989 roku do

stycznia 2012 roku, s. 28

Tabela 2. Analiza statystyczna szeregów stóp zwrotu Liv-ex Fine Wine Investa-

bles (LIVXFWIN), CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i

srebra (XAG/GBP) w okresie od lutego 1989 roku do stycznia 2012

roku, s. 30

Tabela 3. Rentowność inwestycji w Liv-ex Fine Wine Investables

(LIVXFWIN), CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i

srebra (XAG/GBP) w okresie od stycznia 1989 do stycznia 2012, s. 31

Tabela 4. Ryzyko inwestycji w Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN),

CAC 40, FTSE 100, S&P 500, złota (XAU/GBP) i srebra

63

(XAG/GBP) w okresie od lutego 1989 roku do stycznia 2012 roku,

s. 33

Tabela 5. Kowariancja i współczynnik korelacji pomiędzy szeregami stóp zwro-

tu indeksu wina Liv-ex Fine Wine Investables (LIVXFWIN), a CAC

40, FTSE 100, S&P 500, złotem (XAU/GBP) i srebrem (XAG/GBP)

w okresie od lutego 1989 roku do stycznia 2012 roku, s. 35

Tabela 6. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu LIVXFWIN,

s. 40

Tabela 7. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu CAC40,

s. 40

Tabela 8. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu FTSE 100,

s. 41

Tabela 9. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu S&P 500,

s. 41

Tabela 10. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu XAU/USD,

s. 41

Tabela 11. Współczynniki modelu GARCH dla szeregu stóp zwrotu XAG/USD,

s. 42

Tabela 12. Współczynniki modelu DCC, s. 43

Tabela 13. Kryteria informacyjne modelu DCC, s. 43

Tabela 14. Test Hoskinga dla kwadratów reszt w modelu wielowymiarowym,

s. 44

Tabela 15. Test Li i McLeoda dla kwadratów reszt w modelu wielowymiarowym,

s. 44

Tabela 16. Średnia cena i odchylenie standardowe cen win z pięciu château z

roczników 1952-2009 (w tys. GBP/12x75cl) w dniu 20 marca 2012

roku, s. 47

Tabela 17. Oszacowania parametrów modelu przez Orleya Ashenfeltera, s. 50

Tabela 18. Współczynnik determinacji modelu Orleya Ashenfeltera, s. 50

Tabela 19. Oszacowania parametrów analogicznego modelu do modelu oszaco-

wanego przez Orleya Ashenfeltera, s. 52

64

Tabela 20. Oszacowania parametrów analogicznego modelu do modelu oszaco-

wanego przez Orleya Ashenfeltera po eliminacji nieistotnych zmien-

nych, s. 52

Tabela 21. Współczynnik determinacji modelu analogicznego do modelu Orleya

Ashenfeltera, s. 53

Tabela 22. Prognozy logarytmów ceny portfela win z modelu analogicznego do

modelu Orleya Ashenfeltera, s. 53

Modelowanie cen i ryzyka na rynku alkoholi inwestycyjnych. · Praca magisterska Promotor: Dr hab...

Documents

Transcript of Modelowanie cen i ryzyka na rynku alkoholi inwestycyjnych. · Praca magisterska Promotor: Dr hab...