Teorie efektivních trhů (E.Fama (1965))
|
|
- Dominik Brož
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Teore efektvních trhů (E.Fama (965)) Efektvní efektvní zpracování nových nformací Efektvní trh trh, který rychle a přesně absorbuje nové nf. Ceny II (akcí) náhodná procházka Předpoklady: na trhu partcpuje velké množství raconálních nvestorů, neustále analyzují II a provádějí s nm transakce, dostatek levných, aktuálních a pravdvých nformací všchn nvestoř ve stejnou dobu, nvestoř na nové nf. reagují rychle a přesně, nízké transakční náklady. Efektvní chování akcových trhů: akcové kursy velm rychle a přesně absorbují nové kursotvorné nformace (cca 30 s) Změny tržních cen jsou náhodné, neexstují trendy v akcovém kursu (Random Walk Hypothess) (náhodná velčna neočekávaná nf.) Na efektvních trzích selhávají jednotlvé obch. stratege (techncká fundamentální analýza) Na ef.trzích v delším období jsou výsledky jednotlvých nvestorů na rzkově očštěné báz přblžně stejné (jnak používání neveřejných nf.) Formy tržní efektvnost: slabá forma efektvnost aktuální akcový kurs pouze hstorcká data nelze z nch prognózovat bud. pohyb kursu; emprcké testy potvrdly náhodnou procházku středně slná forma ef. plus současné veřejné nformace; emp.testy akcové trhy. ekonomcky efektvní; anomále slná forma ef. akcový kurs obsahuje veškeré nformace (veřejné neveřejné) nebyla emprcky dokázána (manažeř, bokeř lepší výsledky v dlouhém obd.)
2 Selektvní model Makowtze Teore portfola Sharpův jednoduchý ndexní model Selektvní model Markowtze (H. Markowtz (95, 959)) Předpoklady: nvestoř rzkově averzní, nvestují na stejně dlouhé obd., nv.rozhodování na základě očekávaných užtků, nvest.rozhodování oček.výnos a rzka to je stanoveno prostř. směrodatných odchylek, exstují perfektní kap.trhy. Na novou nvestc musí být pohlíženo ve vztahu k výnosu a rzkovost celkového portfola. Vlv rzka jednot.aktva na rzkovost celk.portfola závsína míře korelace výnosů jednotl.aktv v portfolu. Aktva: Aktva s perfektně poztvně korelovaným výnosy Aktva s perfektně negatvně korelovaným výnosy Aktva s nekorelovaným výnosy Pravdlo podstata selektvního modelu Markowtze: Mnmalzace rzka portfola kombnace aktv, která nejsou perfektně poztvně korelovaná.
3 Investor rozhoduje se na základě očekáv.výnosů a rzka Očekávaný výnos portfola vážený průměr oček.ndvduálních výnosů jednotlvých II kde X n - podíl n-té nvestce v celkovém portfolu E(r n ) očekávaný výnos n-té nvestce Rzko portfola pomocí směrodatné odchylky výnosů nvestc v portfolu ( r ) = X E( r ) + X E( r ) X E( r ) E σ p p = X σ + X σ + n X X r σ σ n kde X- podíl. nvestce v celkovém portfolu - rozptyl prognózovaných výnosů. nvestce r korelační koefcent σ Korelační koefcent r = cov σ σ kde cov kovarance absolutní měřítko vzájemného pohybu nvestc - Poztvní, negatvní, nulovou hodnotu cov = [ r E( r )][ r E( r )] P Kde r prognózované jednotlvé výnosové míry z.nvestce, E(r) průměrná očekávaná výnosová míra z.nvestce P pravděpodobnost výskytu jednotl.prognózovaných výnosových měr.
4 Efektvní hrance a optmální portfolo Efektvní hrance takové složení portfola, které zajšťuje nejvyšší rzkově očštěný výnos tzn. maxmální výnos př dané úrovn rzka (mnmální rzko př dané úrovn výnosu) - deštníkový tvar (angl. umbrella shape) Indferenční křvky různé míry averze jednotl.nvestorů vůč rzku Strmost křvek stupeň averze (nvestor s umírněnou averzí vůč rzku, s vysokou, nízkou averzí vůč rzku, neutrální nvestor a nvestor vyhledávající rzko) Optmální portfolo tangenta ndferenčních křvek a efektvní hrance Markowtz: př vhodném sestavení portfola může být jeho rzko nžší než je vážený průměr rzk jednotlvých nstrumentů. Problém výpočet korelačních koefcentů N*(N-)/ kde N počet nvestc V prax se používá zjednodušená verze původního Markowtzovo modelu Sharpův jednoduchý ndexní model
5 Sharpův jednoduchý ndexní model Sharpe (963) Markowtzovo velké množství korel.koefcentů nahrazeno vztahem výnosové míry k tržnímu ndexu - Zjednodušená aproxmační verze selektvního modelu Markowtze R = A + β R + e M kde R výnosová míra -té nvestce, A konstantní výnosová míra z -té nvestce, která není ovlvňována tržním výnosem, β - ctlvost výnosové míry -té nvestce na výnosovou míru z tržního ndexu, R M výnosová míra z tržního ndexu, e rezduální chyba. Jednodušší stanovení korelačních koefcentů (r j ) r j = β β j σ σ σ m j kde rj korelační koefcent výnosových měr akcí a j, β - ctlvost výnosové míry -té nvestce na výnosovou míru z tržního ndexu, σ m - rozptyl výnosové míry tržního ndexu, -směrodatná odchylka výnosové míry -té nvestce. σ Mult-ndexní model - bere v úvahu netržní faktory (nflace, změna u, g, vývoj BP,, atd.)
OPTIMALIZACE PORTFOLIA CENNÝCH PAPÍRŮ SECURITY PORTFOLIO OPTIMALIZATION
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV EKONOMIKY FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUT OF ECONOMICS OPTIMALIZACE PORTFOLIA CENNÝCH PAPÍRŮ SECURITY
VíceSolventnost II. Standardní vzorec pro výpočet solventnostního kapitálového požadavku. Iva Justová
2. část Solventnost II Standardní vzorec pro výpočet solventnostního kaptálového požadavku Iva Justová Osnova Úvod Standardní vzorec Rzko selhání protstrany Závěr Vstupní údaje Vašíčkovo portfolo Alternatvní
VíceProces řízení rizik projektu
Proces řízení rzk projektu Rzka jevy a podmínky, které nejsou pod naší přímou kontrolou a ovlvňují cíl projektu odcylky, předvídatelná rzka, nepředvídatelná rzka, caotcké vlvy Proces řízení rzk sled aktvt,
VíceČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl
ČVUT FEL X16FIM Fnanční Management Semestrální projekt Téma: Optmalzace zásobování teplem Vypracoval: Marek Handl Datum: květen 2008 Formulace úlohy Pro novou výstavbu 100 bytových jednotek je třeba zvolt
VíceREGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení
REGRESNÍ ANALÝZA 13. cvčení Závslost náhodných velčn Závslost mez kvanttatvním proměnným X a Y: Funkční závslost hodnotam nezávsle proměnných je jednoznačně dána hodnota závslé proměnné. Y=f(X) Stochastcká
VíceHodnocení účinnosti údržby
Hodnocení účnnost ekonomka, pojmy, základní nástroje a hodnocení Náklady na údržbu jsou nutné k obnovení funkce výrobního zařízení Je potřeba se zabývat ekonomckou efektvností a hodnocením Je třeba řešt
VíceANALÝZA RIZIKA A JEHO CITLIVOSTI V INVESTIČNÍM PROCESU
AALÝZA RIZIKA A JEHO CITLIVOSTI V IVESTIČÍM PROCESU Jří Marek ) ABSTRAKT Príspevek nformuje o uplatnene manažmentu rzka v nvestčnom procese. Uvádza príklad kalkulace rzka a analýzu jeho ctlvost. Kľúčové
VíceModel IS-LM Zachycuje současnou rovnováhu na trhu zboží a služeb a trhu peněz.
3 Určení rovnovážné produkce v modelu -LM Teoretcká východska Model -LM je neokeynesánským modelem, jeho autorem je anglcký ekonom J.R. Hcks. Model -LM Zachycuje současnou rovnováhu na trhu zboží a služeb
Více9. cvičení 4ST201. Obsah: Jednoduchá lineární regrese Vícenásobná lineární regrese Korelační analýza. Jednoduchá lineární regrese
cvčící 9. cvčení 4ST01 Obsah: Jednoduchá lneární regrese Vícenásobná lneární regrese Korelační analýza Vysoká škola ekonomcká 1 Jednoduchá lneární regrese Regresní analýza je statstcká metoda pro modelování
VíceCharakteristika rizika
Charakteristika rizika Riziko je možnost, že se dosažené výsledky podnikání budou příznivě či nepříznivě odchylovat od předpokládaných výsledků. Odchylky od předpokladu jsou: a) příznivé b) nepříznivé
VícePODĚKOVÁNÍ. Ráda bych poděkovala svému školiteli Prof. Ing. Jiřímu Poláchovi, CSc. za jeho odborné vedení, cenné rady a připomínky.
Dsertační práce Moderní teore portfola s využtím klíčového vyčerpatelného a neobnovtelného zdroje Modern Portfolo Theory and Key Exhaustble and Non-Renewable Resources Autor Obor Ing. Zuzana Vrglerová
VíceSpolečné zátěžové testy ČNB a vybraných pojišťoven
Společné zátěžové testy ČNB a vybraných pojšťoven Zátěžových testů se účastní tuzemské pojšťovny které dohromady představují přblžně 90 % pojstného trhu. Výpočty provádějí samotné pojšťovny dle metodky
VíceVěstník ČNB částka 9/2012 ze dne 29. června 2012. ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 27. června 2012
ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 27. června 2012 k ověřování dostatečného krytí úvěrových ztrát Třídící znak 2 1 1 1 2 5 6 0 I. Účel úředního sdělení Účelem tohoto úředního sdělení je nformovat
VíceEkonomie II. Model IS-LM. Fiskální a monetární politika Část II.
Ekonome II Model IS-LM. Fskální a monetární poltka Část II. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magsterského studjního programu Fakulty vojenského leadershpu Regstrační
VíceKapitálová struktura versus rating #
Kaptálová struktura versus ratng # (Dskuse k článku: Ksgen, Darren J.: Credt Ratngs and Captal Structure. Journal of Fnance, 006, roč. 61, č. 3, s. 1035-107.) Pavel Marnč * Darren J. Ksgen v článku Credt
VíceD D P. e e e. ...požadovaná výnosová míra D...očekávané dividendy P. očekávaná prodejní cena. D n. n nekonečno. e e e e
Téma 8: Chování cen akcií a investiční management Struktura přednášky: 1. Chování cen akcií fundamentální a technická analýza a teorie efektivních trhů. Riziko a výnos Markowitzův model 3. Kapitálový trh
VíceSpolečné zátěžové testy ČNB a pojišťoven v ČR
Společné zátěžové testy ČNB a pojšťoven v ČR Zátěžových testů se účastní tuzemské pojšťovny které dohromady představují přblžně 99 % trhu tuzemských pojšťoven. Výpočty provádějí samotné pojšťovny dle metodky
Vícecenová hladina průměrná cenová hladina v ekonomice klesá KUPNÍ SÍLA peněz měření inflace:
Inflace je růst všeobecné cenové hladny. Inflace 22.3.2012 cenová hladna průměrná cenová hladna v ekonomce klesá KUPNÍ SÍLA peněz měření nflace: 1. ndex spotřebtelských cen 2. ndex cen výrobců 3. deflátor
VícePříspěvky do Fondu pojištění vkladů Garančního systému finančního trhu
Česká národní banka odbor regulace fnančního trhu V Praze dne 7. května 2018 Příspěvky do Fondu pojštění vkladů Garančního systému fnančního trhu Pojštění pohledávek z vkladů v Evropské un a stanovení
VíceInvestiční instrumenty a portfolio výnos, riziko, likvidita Úvod do finančních aktiv. Ing. Gabriela Oškrdalová e-mail: oskrdalova@mail.muni.
Finanční trhy Investiční instrumenty a portfolio výnos, riziko, likvidita Úvod do finančních aktiv Ing. Gabriela Oškrdalová e-mail: oskrdalova@mail.muni.cz Tento studijní materiál byl vytvořen jako výstup
Více3 VYBRANÉ MODELY NÁHODNÝCH VELIČIN. 3.1 Náhodná veličina
3 VBRANÉ MODEL NÁHODNÝCH VELIČIN 3. Náhodná velčna Tato kaptola uvádí stručný pops vybraných pravděpodobnostních modelů spojtých náhodných velčn s důrazem na jejch uplatnění př rozboru spolehlvost stavebních
VíceMonte Carlo metody Josef Pelikán CGG MFF UK Praha.
Monte Carlo metody 996-7 Josef Pelkán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cun.cz http://cgg.mff.cun.cz/~pepca/ Monte Carlo 7 Josef Pelkán, http://cgg.ms.mff.cun.cz/~pepca / 44 Monte Carlo ntegrace Odhadovaný
VíceTeorie a řízení portfolia
STTUT KOOCKÝCH STUDÍ akulta socálních věd Unversty Karlovy Teore a řízení portfola Studní text č. k předmětu Řízení fnančních rzk řednášeící: doc. ng. Oldřch Dědek, CSc. A. ÁKLADY TO OTOLA. unkce očekávaného
VíceTeorie her a ekonomické rozhodování. 10. Rozhodování při jistotě, riziku a neurčitosti
Teore her a ekonomcké rozhodování 10. Rozhodování př stotě, rzku a neurčtost 10.1 Jednokrterální dskrétní model Jednokrterální model rozhodování: f a ) max a Aa, a,..., a ( 1 2 f krterální funkce (zsk,
Více1. Mezinárodní trh peněz
1. Meznárodní trh peněz Na počátku 21. století je vývoj světového hospodářství slně ovlvněn procesem globalzace 1, v důsledku čehož dochází k dost výraznému otevírání národních ekonomk, které tak jž nemůžeme
VíceČasová hodnota peněz ve finančním rozhodování podniku. 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření
Časová hodnota peněz ve fnančním rozhodování podnku 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření Fnanční rozhodování podnku je ovlvněno časem. Peněžní prostředky získané dnes mají větší hodnotu
VíceANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN
ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN V dokumentu 7a_korelacn_a_regresn_analyza jsme řešl rozdíl mez korelační a regresní analýzou. Budeme se teď věnovat pouze lneárnímu vztahu dvou velčn, protože je nejjednodušší
Více8 Monetární politika. Teoretická východiska. Cíle a nástroje monetární politiky. Monetární politika v modelu IS-LM
8 Monetární poltka Teoretcká východska Cíle a nástroje monetární poltky Monetární poltka je druhem hospodářské poltky, která prostřednctvím ovlvňování nabídky peněz v ekonomce, usluje o dosažení makroekonomckých
VíceDohledové zátěžové testy vybraných pojišťoven
Dohledové zátěžové testy vybraných pojšťoven Zátěžových testů se účastní tuzemské pojšťovny které dohromady představují více než 90 % trhu tuzemských pojšťoven. Výpočty provádějí samotné pojšťovny dle
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Závslost příčnná (kauzální). Závslostí pevnou se označuje případ, kdy výskytu jednoho jevu nutně odpovídá výskyt druhé jevu (a často naopak). Z pravděpodobnostního hledska
VícePříručka k měsíčním zprávám ING fondů
Příručka k měsíčním zprávám ING fondů ING Investment Management vydává každý měsíc aktuální zprávu ke každému fondu, která obsahuje základní informace o fondu, jeho aktuální výkonnosti, složení portfolia
VícePříručka k měsíčním zprávám ING fondů
Příručka k měsíčním zprávám ING fondů ING Investment Management vydává každý měsíc aktuální zprávu ke každému fondu, která obsahuje základní informace o fondu, jeho aktuální výkonnosti, složení portfolia
VíceUžití swapových sazeb pro stanovení diskontní míry se zřetelem na Českou republiku
M. Dvořák: Užtí swapových sazeb pro stanovení dskontní míry Užtí swapových sazeb pro stanovení dskontní míry se zřetelem na Českou republku Mchal Dvořák * 1 Úvod Korektní určení bezrzkových výnosových
Více3.1.1. Výpočet vnitřní hodnoty obligace (dluhopisu)
Využití poměrových ukazatelů pro fundamentální analýzu cenných papírů Principem této analýzy je stanovení, zda je cenný papír na kapitálovém trhu podhodnocen, správně oceněn, nebo nadhodnocen. Analýza
VíceVLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ
VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ Abstrakt Martn Cupal 1 Prncp tvorby tržní ceny nemovtost je sce založen na tržní nabídce a poptávce, avšak tento trh je značně nedokonalý. Nejvíce ovlvňuje
VíceAttitudes and criterias of the financial decisionmaking under uncertainty
8 th Internatonal scentfc conference Fnancal management of frms and fnancal nsttutons Ostrava VŠB-TU Ostrava, faculty of economcs,fnance department 6 th 7 th September 2011 Atttudes and crteras of the
VíceIII) Podle závislosti na celkovém ekonomickém vývoji či na vývoji v jednotlivé firmě a) systematické tržní, b) nesystematické jedinečné.
Měření rizika Podnikatelské riziko představuje možnost, že dosažené výsledky podnikání se budou kladně či záporně odchylovat od předpokládaných výsledků. Toto riziko vzniká např. při zavádění nových výrobků
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometre Specální případy použtí MNČ Cvčení 8 Zuzana Dlouhá Specální případy použtí MNČ cvčení 1 7 = ekonometrcký model, který byl lneární v proměnných v parametrech MNČ můžeme použít,
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometre Specální případy použtí MNČ Cvčení 9 Zuzana Dlouhá Specální případy použtí MNČ cvčení 1 8 = ekonometrcký model, který byl lneární v proměnných v parametrech MNČ můžeme použít,
Více4. Na obrázku je rozdělovací funkce (hustota pravděpodobnosti) náhodné veličiny X. Jakou hodnotu musí mít parametr k?
A 1. Stanovte pravděpodobnost, že náhodná veličina X nabyde hodnoty menší než 6: P( X 6). Veličina X má rozdělení se střední hodnotou 6 a směrodatnou odchylkou 5: N(6,5). a) 0 b) 1/3 c) ½ 2. Je možné,
VícePOROVNÁNÍ MEZI SKUPINAMI
POROVNÁNÍ MEZI SKUPINAMI Potřeba porovnání počtů mez určtým skupnam jednců např. porovnání počtů onemocnění mez kraj nebo okresy v prax se obvykle pracuje s porovnáním na 100.000 osob. Stuace ale nebývá
VíceKinetika spalovacích reakcí
Knetka spalovacích reakcí Základy knetky spalování - nauka o průběhu spalovacích reakcí a závslost rychlost reakcí na různých faktorech Hlavní faktory: - koncentrace reagujících látek - teplota - tlak
VíceFRP 6. cvičení Měření rizika
FRP 6. cvičení Měření rizika Podnikatelské riziko představuje možnost, že dosažené výsledky podnikání se budou kladně či záporně odchylovat od předpokládaných výsledků. Toto riziko vzniká např. při zavádění
VíceStudijní opora MODEL IS-LM, FISKÁLNÍ A MONETÁRNÍ POLITIKA. Část 1 Model IS-LM
Studjní opora Název předmětu: EKONOMIE II (část makroekonome) Téma 2 MODEL IS-LM, FISKÁLNÍ A MONETÁRNÍ POLITIKA Část 1 Model IS-LM Zpracoval: doc. RSDr. Luboš ŠTANCL, CSc. Operační program Vzdělávání pro
VíceANALÝZA RIZIKA A CITLIVOSTI JAKO SOUČÁST STUDIE PROVEDITELNOSTI 1. ČÁST
Abstrakt ANALÝZA ZKA A CTLOST JAKO SOUČÁST STUDE POVEDTELNOST 1. ČÁST Jří Marek Úspěšnost nvestce závsí na tom, jaké nejstoty ovlvní její předpokládaný žvotní cyklus. Pomocí managementu rzka a analýzy
VíceCharakteristika rizika
Charakteristika rizika Riziko je možnost, že se dosažené výsledky podnikání budou příznivě či nepříznivě odchylovat od předpokládaných výsledků. Odchylky od předpokladu jsou: a) příznivé b) nepříznivé
VícePorovnání GUM a metody Monte Carlo
Porovnání GUM a metody Monte Carlo Ing. Tomáš Hajduk Nejstota měření Parametr přřazený k výsledku měření Vymezuje nterval, o němž se s určtou úrovní pravděpodobnost předpokládá, že v něm leží skutečná
VíceZměna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen.
Tržní riziko Změna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen. Akciové riziko Měnové riziko Komoditní riziko Úrokové riziko Odvozená rizika... riz. volatility, riz. korelace Pozice (saldo hodnoty očekávaných
VíceMAKROEKONOMIE přednášky, zeleně menším písmem postupně doplňované z učebnice Ing. Macháček
MAKROEKONOMIE přednášky, zeleně menším písmem postupně doplňované z učebnce Ing. Macháček MODEL - - stěžejní makroekonomcký model - popsuje mechansmus, kterým se ekonomka dostává do stavu všeobecné makroekonomcké
Více7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM
7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM Průvodce studem Předchozí kaptoly byly věnovány pravděpodobnost a tomu, co s tímto pojmem souvsí. Nyní znalost z počtu pravděpodobnost aplkujeme ve statstce. Předpokládané
Více( ) = H zásobitel = 1. H i = 1+ +...
sou fnance důležté? nanční management Základní pojmy e NPV důležté? Základy úrokového počtu reálná aktva fnanční aktva hmotná aktva nehmotná aktva sou fnance důležté? Kolk a do jakých aktv má frma nvestovat?
VíceBezriziková míra ze státních dluhopisů: přednosti a úskalí Svenssonovy metody
M. Dvořák: Bezrzková míra ze státních dluhopsů Bezrzková míra ze státních dluhopsů: přednost a úskalí Svenssonovy metody Mchal Dvořák * Úvod Určování bezrzkových výnosových měr dostává v odborné lteratuře
VíceNAŘÍZENÍ KOMISE V PŘENESENÉ PRAVOMOCI (EU) /... ze dne ,
EVROPSKÁ KOMISE V Bruselu dne 1.6.2018 C(2018) 3302 fnal NAŘÍZENÍ KOMISE V PŘENESENÉ PRAVOMOCI (EU) /... ze dne 1.6.2018, kterým se mění nařízení v přenesené pravomoc (EU) 2015/35, pokud jde o výpočet
VícePodmínky přijetí uprchlíků a důvěra v kompetence politiků
Podmínky přjetí uprchlíků a důvěra v kompetence poltků Březen / Duben 2016 VÝZKUM TRHU, MÉDIÍ A VEŘEJNÉHO MÍNĚNÍ, VÝVOJ SOFTWARE Národních hrdnů 73, 190 12 Praha 9, tel.: 5 301 111, fax: 5 301 101 e-mal:
VíceAssessment of the Sensitivity of the Regulatory Requirement for Credit Risk. Posouzení citlivosti regulatorního kapitálu na kreditní riziko
Assessment of the Senstvty of the Regulatory Requrement for Credt Rsk Posouzení ctlvost regulatorního kaptálu na kredtní rzko Josef Novotný 1 Abstract The paper s devodet to concept of Captal adequacy
VíceCHYBY MĚŘENÍ. uvádíme ve tvaru x = x ± δ.
CHYBY MĚŘENÍ Úvod Představte s, že máte změřt délku válečku. Použjete posuvné měřítko a získáte určtou hodnotu. Pamětlv přísloví provedete ještě jedno měření. Ale ouha! Výsledek je jný. Co dělat? Měřt
VíceZnamená vyšší korupce dražší dálnice? Evidence z dat Eurostatu. Michal Dvořák *
Znamená vyšší korupce dražší dálnce? Evdence z dat Eurostatu Mchal Dvořák * Článek je pozměněnou verzí práce Analýza vztahu mez mírou korupce a cenovou úrovní nfrastrukturních staveb, kterou autor zakončl
VíceČasové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů
Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz Stochastický proces Posloupnost náhodných veličin {Y t, t = 0, ±1, ±2 } se nazývá stochastický proces
VíceÚvod do teorie portfolia. CAPM model. APT model Výhody vs. nevýhody modelů CML SML. Beta faktor
Radka Domanská 1 Úvod do teorie portfolia CML CAPM model SML Beta faktor APT model Výhody vs. nevýhody modelů 2 Množina dostupných portfolií Všechna možná portfolia, která mohou být vytvořena ze skupiny
VíceMatematika I A ukázkový test 1 pro 2018/2019
Matematka I A ukázkový test 1 pro 2018/2019 1. Je dána soustava rovnc s parametrem a R x y + z = 1 x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a a) Napšte Frobenovu větu (předpoklady + tvrzení). b) Vyšetřete
VíceČasové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů
Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů Jiří Neubauer Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel 973 442029 email:jirineubauer@unobcz Jiří Neubauer (Katedra ekonometrie UO Brno) Časové
VíceTéma 5: Parametrická rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny
0.05 0.0 0.05 0.0 0.005 Nomnální napětí v pásnc Std Mean 40 60 80 00 0 40 60 Std Téma 5: Parametrcká rozdělení pravděpodobnost spojté náhodné velčn Přednáška z předmětu: Pravděpodobnostní posuzování konstrukcí
VíceHodina 50 Strana 1/14. Gymnázium Budějovická. Hodnocení akcií
Hodina 50 Strana /4 Gymnázium Budějovická Volitelný předmět Ekonomie - jednoletý BLOK ČÍSLO 8 Hodnocení akcií Předpokládaný počet : 9 hodin Použitá literatura : František Egermayer, Jan Kožíšek Statistická
Vícepodle typu regresní funkce na lineární nebo nelineární model Jednoduchá lineární regrese se dá vyjádřit vztahem y
4 Lneární regrese 4 LINEÁRNÍ REGRESE RYCHLÝ NÁHLED DO KAPITOLY Častokrát potřebujete zjstt nejen, jestl jsou dvě nebo více proměnných na sobě závslé, ale také jakým vztahem se tato závslost dá popsat.
VíceZpráva o postupu stanovení základních parametrů regulačního vzorce a stanovení cen pro II. regulační období v odvětví elektroenergetiky
Zpráva o postupu stanovení základních parametrů regulačního vzorce a stanovení cen pro II. regulační období v odvětví elektroenergetky 1 1. Úvod... 1 1.1. I. regulační období... 1 1.2. Obecný přístup regulátora
VíceTepelná kapacita = T. Ē = 1 2 hν + hν. 1 = 1 e x. ln dx. Einsteinův výpočet (1907): Soustava N nezávislých oscilátorů se stejnou vlastní frekvencí má
Tepelná kapacta C x = C V = ( ) dq ( ) du Dulong-Pettovo pravdlo: U = 3kT N C V = 3kN x V = T ( ) ds x Tepelná kapacta mřížky Osclátor s kvantovanou energí E n = ( n + 2) hν má střední hodnotu energe (po
VíceAnalýza stanovení ceny na trhu s energiemi společnostem v monopolním postavení. Miroslav Váňa
Analýza stanovení ceny na trhu s energem společnostem v monopolním postavení Mroslav Váňa Bakalářská práce 2010 ABSTRAKT Energetcký trh, kterému bude věnována tato práce, má několk specfk. Společnost
VíceRMC RMD RME
Olejem mazané šroubové kompresory s pevnou nebo proměnnou rychlostí MSC 30-45 MSD 55-75 s pohonem přes klínové řemeny RMC 30-45 RMD 55-75 RME 75-110 s pohonem pomocí spojky MSC/MSD Pohon klínovým řemeny
VíceNáhodné veličiny jsou nekorelované, neexistuje mezi nimi korelační vztah. Když jsou X; Y nekorelované, nemusí být nezávislé.
1. Korelační analýza V životě většinou nesledujeme pouze jeden statistický znak. Sledujeme více statistických znaků zároveň. Kromě vlastností statistických znaků nás zajímá také jejich těsnost (velikost,
VíceZměna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen.
Tržní riziko Změna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen. Akciové riziko Měnové riziko Komoditní riziko Úrokové riziko Odvozená rizika... riz. volatility, riz. korelace Pozice (saldo hodnoty očekávaných
VíceTeoretické modely diskrétních náhodných veličin
Teoretcké modely dskrétních náhodných velčn Velčny, kterým se zabýváme, bývají nejrůznější povahy. Přesto však estují skupny náhodných velčn, které mají podobně rozloženou pravděpodobnostní funkc a lze
Více1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA
N_OFI_2 1. Přednáška Počet pravděpodobnosti Statistický aparát používaný ve financích Ing. Miroslav Šulai, MBA 1 Počet pravděpodobnosti -náhodné veličiny 2 Počet pravděpodobnosti -náhodné veličiny 3 Jevy
VíceANOVA. Analýza rozptylu při jednoduchém třídění. Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha
ANOVA Analýza rozptylu př jednoduchém třídění Jana Vránová, 3.léařsá faulta UK, Praha Teore Máme nezávslých výběrů, > Mají rozsahy n, teré obecně nemusí být stejné V aždém z nch známe průměr a rozptyl
VíceLokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz
Markéta Brázdová 1 Lokace odbavovacího centra nákladní pokladny pro víkendový provoz Klíčová slova: odbavování záslek, centrum grafu, vážená excentrcta vrcholů sítě, časová náročnost odbavení záslky, vážená
VíceAplikace VAR ocenění tržních rizik
Aplkac VAR ocnění tržních rzk Obsah: Zdroj rzka :... 2 Řízní tržního rzka... 2 Měřní tržního rzka... 3 Modly... 4 Postup výpočtu... 7 Nastavní modlu a gnrování Mont-Carlo scénářů... 7 Vlčny vyjadřující
VíceSimulační metody hromadné obsluhy
Smulační metody hromadné osluhy Systém m a model vstupy S výstupy Systém Část prostředí, kterou lze od jeho okolí oddělt fyzckou neo myšlenkovou hrancí Model Zjednodušený, astraktní nástroj používaný pro
VíceVĚROHODNOST VÝSLEDKŮ PŘI UŽITÍ EXPLORATORNÍ ANALÝZY DAT
VĚROHODNOST VÝSLEDKŮ PŘI UŽITÍ EXPLORATORNÍ ANALÝZY DAT Mlan Meloun Unverzta Pardubce, Čs. Legí 565, 53 10 Pardubce, mlan.meloun@upce.cz 1. Obecný postup analýzy jednorozměrných dat V prvním kroku se v
VícePrůmyslové pístové kompresory RL - RH - RK
Průmyslové pístové kompresory RL - RH - RK Kompresor přímo spojený s motorem řešení pro průmysl Vyzkoušená technologe, soldní konstrukce RL -RH-RK jsou kompresory přímo spojené s motorem, jedno- č dvoustupňové,
VíceTeoretické modely diskrétních náhodných veličin
Teoretcké modely dskrétních náhodných velčn Velčny, kterým se zabýváme, bývají nejrůznější povahy. Přesto však estují skupny náhodných velčn, které mají podobně rozloženou pravděpodobnostní funkc a lze
VíceMetody volby financování investičních projektů
7. meznárodní konference Fnanční řízení podnků a fnančních nsttucí Ostrava VŠB-T Ostrava konomcká fakulta katedra Fnancí 8. 9. září 00 Metody volby fnancování nvestčních projektů Dana Dluhošová Dagmar
VícePosuzování výkonnosti projektů a projektového řízení
Posuzování výkonnost projektů a projektového řízení Ing. Jarmla Ircngová Západočeská unverzta v Plzn, Fakulta ekonomcká, Katedra managementu, novací a projektů jrcngo@kp.zcu.cz Abstrakt V současnost je
VíceCharakterizace rozdělení
Charakterizace rozdělení Momenty f(x) f(x) f(x) μ >μ 1 σ 1 σ >σ 1 g 1 g σ μ 1 μ x μ x x N K MK = x f( x) dx 1 M K = x N CK = ( x M ) f( x) dx ( xi M 1 C = 1 K 1) N i= 1 K i K N i= 1 K μ = E ( X ) = xf
VíceMEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta stavební Ústav stavební mechanky Doc. Ing. Zdeněk Kala, Ph.D. MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES TEZE
VíceEKONOMICKÉ SOUVISLOSTI VYUŽÍVÁNÍ VĚTRNÉ ENERGIE V ČR IVANA RYVOLOVÁ
EKONOMICKÉ SOUVISLOSTI VYUŽÍVÁNÍ VĚTRNÉ ENERGIE V ČR IVANA RYVOLOVÁ OBSAH 1 HISTORICKÝ VÝVOJ A LEGISLATIVNÍ RÁMEC...2 1.1 VĚTRNÁ ENERGIE A EVROSKÁ UNIE...4 1.1.1 Bílá knha EU...4 1.1.2 Směrnce EU...5 1.1.3
VícePeníze. Historie vzniku peněz. Nabídka peněz. Funkce peněz. PŘEDNÁŠKA č. 9. Peníze. Trh peněz
Peníze PŘEDNÁŠKA č. 9 Peníze Trh peněz 1 2 Hstore vznku peněz Peníze jsou zvláštním statkem, který zprostředkovává výměnu ost. statků a jsou všeobecným ekvvalentem Vlastnost peněz trvanlvost přenosnost
Více6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu
6. Demonstrační smulační projekt generátory vstupních proudů smulačního modelu Studjní cíl Na příkladu smulačního projektu představeného v mnulém bloku je dále lustrována metodka pro stanovování typů a
VícePOUŽITÍ METODY PERT PŘI ŘÍZENÍ PROJEKTŮ
5. Odborná konference doktorského studa s meznárodní účastí Brno 003 POUŽITÍ METODY PERT PŘI ŘÍZEÍ PROJEKTŮ A USAGE OF PERT METHOD I PROJECT MAAGEMET Vladslav Grycz 1 Abstract PERT Method and Graph theory
VíceVLIV APLIKOVANÉ TECHNOLOGIE NA EFEKTIVNOST V SEKTORU VÝROBY MLÉKA # THE EFFECT OF APPLIED TECHNOLOGY ON THE EFFICIENCY IN DAIRY PRODUCTION
VLIV APLIKOVANÉ TECHNOLOGIE NA EFEKTIVNOST V SEKTORU VÝROBY MLÉKA # THE EFFECT OF APPLIED TECHNOLOGY ON THE EFFICIENCY IN DAIRY PRODUCTION JELÍNEK, Ladslav Abstract The objectve of the contrbuton s to
VíceZpráva o postupu stanovení základních parametrů regulačního vzorce a stanovení cen pro II. regulační období v odvětví plynárenství
Zpráva o postupu stanovení základních parametrů regulačního vzorce a stanovení cen pro II. regulační období v odvětví plynárenství 1 1. Úvod... 1 1.1. I. regulační období... 1 1.2. Obecný přístup regulátora
VíceZápadočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Bakalářská práce. Zpracování výsledků vstupních testů z matematiky
Západočeská unverzta v Plzn Fakulta aplkovaných věd Katedra matematky Bakalářská práce Zpracování výsledků vstupních testů z matematky Plzeň, 13 Tereza Pazderníková Prohlášení Prohlašuj, že jsem bakalářskou
VíceFinanční management. Nejefektivnější portfolio (leží na hranici) dle Markowitze: Polemika o významu dividendové politiky
Finanční management Dividendová politika, opce, hranice pro cenu opce, opční techniky Nejefektivnější portfolio (leží na hranici dle Markowitze: existuje jiné s vyšším výnosem a nižší směrodatnou odchylkou
VíceANALÝZA PRODUKCE OLEJNIN ANALYSIS OF OIL SEED PRODUCTION. Lenka Šobrová
ANALÝZA PRODUKCE OLEJNIN ANALYSIS OF OIL SEED PRODUCTION Lenka Šobrová Anotace: Olejnny patří mez významné zemědělské plodny. Nejvýznamnější zástupc této skupny se však v jednotlvých částech světa lší,
VíceŘešené problémy. 1) Ekonomika je charakterizována těmito údaji: C = 0,8 (1 - t)y, I = i, G = 400 a t = 0,25.
Řešené problémy ) Ekonomka je charakterzována těmto údaj: C =,8 ( - t)y, I = 5-5, G = 4 a t =,25. a) Jaká je rovnce křvky poptávky po autonomních výdajích? A = A - b A = 5 5 + 4 = 9 5 b) Jaká je rovnce
VíceÚvod Terminologie Dělení Princip ID3 C4.5 CART Shrnutí. Obsah přednášky
Obsah přednášky. Úvod. Termnologe 3. Základní dělení 4. Prncp tvorby, prořezávání a použtí RS 5. Algortmus ID3 6. C4.5 7. CART 8. Shrnutí A L G O RI T M Y T E O R I E Stromové struktury a RS Obsah knhy
VíceGrantový řád Vysoké školy ekonomické v Praze
Vysoké školy ekonomcké v Praze Strana / 6 Grantový řád Vysoké školy ekonomcké v Praze Anotace: Tato směrnce s celoškolskou působností stanoví zásady systému pro poskytování účelové podpory na specfcký
VíceMendelova univerzita v Brně
Mendelova unverzta v Brně Provozně ekonomcká fakulta Ústav ekonome Endogenta teore optmálních měnových oblastí: vlv zahrančního obchodu na sladěnost hospodářských cyklů v Evropské un Dplomová práce Autorka:
VíceVykazování solventnosti pojišťoven
Vykazování solventnost pojšťoven Ing. Markéta Paulasová, Techncká unverzta v Lberc, Hospodářská fakulta marketa.paulasova@centrum.cz Abstrakt Pojšťovnctví je fnanční službou zabývající se přenosem rzk
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie ZS 2015/16 Cvičení 1: Opakování ze statistiky LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE Z čeho studovat 1) Z KNIHY Krkošková,
VíceÚVOD. Dokonalé informace známe všechny možné stavy světa Nereálné
RIZIKO ÚVOD Dokonalé informace známe všechny možné stavy světa Nereálné Rozhodování v nejistotě Známe všechny možné situace a jejich pravděpodobnosti Známe všechny možné situace, ale ne jejich pravděpodobnosti
Více