Ohrožená hodnota. INSTITUT EKONOMICKÝCH STUDIÍ Fakulta sociálních věd University Karlovy

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Ohrožená hodnota. INSTITUT EKONOMICKÝCH STUDIÍ Fakulta sociálních věd University Karlovy"

Transkript

1 ISTITUT EKOOMIKÝH STUIÍ Fakula socálních věd Unversy Karlovy Ohrožená hodnoa Sudní ex č. k předměu Řízení porfola a fnančních rzk řednášeící: doc. Ing. Oldřch ědek, Sc.

2 . OHROŽEÁ HOOTA (VaR. Typologe rzk obchodní rzko e podsupováno v rámc konkurenčního boe na rzích, na nchž frma vyvíí svo podnkaelskou akvu (nvesce do echnologckých novací, volba vzhledu výrobku, zvolená markengová sraege sraegcké rzko e dáno nepředvídaným změnam základních paramerů ekonomckého a polckého prosředí důležých pro vyvíení podnkaelské čnnos (vyvlasnění, uvalení obchodních resrkcí, pád železné opony, a. fnanční rzko pramení z poencálních zrá na fnančních rzích v důsledku nepříznvého vývoe fnančních velčn (úrokové sazby, měnové kurzy, cena ropy, ceny akcí, a. řízení fnančních rzk spočívá v uplaňování posupů pro denfkac, měření a konrolu fnančních rzk fnanční nženýrsví e obor fnancí zaměřený na vyváření násroů, keré poskyuí ochranu před fnančním rzky č umožňuí ao rzka vědomě podsupova s cílem dosáhnou abnormální zsk základní formy fnančních rzk: ržní rzko e rzko poencálních zrá v důsledku cenových změn fnančních akv a závazků (cenová volala čl kolísavos krední rzko e rzko poencálních zrá v důsledku neschopnos č neochoy někeré ze sran konraku dosá svým závazkům (defaul vypořádací rzko (selemen rsk e rzko nedodržení závazků ednou sranou konraku poé co druhá srana své závazky splnla lkvdní rzko se ýká poencálních zrá v důsledku nedosaečné ržní akvy bránící provedení ransakcí za danou ržní cenu č v důsledku nedosaku pohoové lkvdy pro plnění běžných závazků operační rzko e rzko poencálních zrá v důsledku nesprávných sysémů řízení a konroly, ldských chyb č vědomých podvodů, přírodních pohrom, a. ohrožená hodnoa (value-a-rsk, VaR e meoda pro agregované měření ržního rzka

3 3. Hsorcký přísup k měření VaR volba rozhodného období (holdng perod pro měření změn δ rzkové velčny (den, dní, měsíc, rok, apod. délka rozhodného období by měla deálně odpovída délce období, během něhož lze provés spořádanou lkvdac rzkového akva č porfola (rozprodání akv obvyklým ransakcem bez nunos podsupova lkvdní rzko sanovení délky rozhodného období e do značné míry oázkou konvence (bankovní regulace sanoví dní denfkace pravděpodobnosního rozdělení změn rzkové velčny, pro kerou má bý ohrožená hodnoa kvanfkována hsorcká meoda vychází k napozorovaného rozdělení čenosí mnulých realzací rzkové velčny ako aproxmace hledaného pravděpodobnosního rozdělení řložená abulka zachycue údae o ýdenním výkonu porfola za mnulých 5 pozorování. Manažer porfola e přesvědčen, že oo hsorcké rozdělení čenosí vyshue akuální pravděpodobnosní rozložení čenosí výkonnos porfola. Výnos oče rocena,33,33,67 6, 5,33,,33 3,33 5,33, 9,33 6,67 5,33 Kumulace,33,66 5,33,33 6,66 6,66 37,99 5,3 66,65 78,65 87,98 94,65 Je-l hodnoa spravovaného porfola 35 ml Kč., poom např.: a 5,33 e pravděpodobnos, že během ýdne porfolo zraí % své hodnoy,. bude mí hodnou nžší o 7 ml Kč b 5,33 e kumulavní pravděpodobnos, že porfolo na konc ýdne zraí 4 % a více,. bude mí hodnou nžší o 4 ml Kč a více volba hladny spolehlvos (confdence level a nalezení odpovídaícího dělícího bodu (cu-off pon čl kvanu δ splňuícího podmínku, že % všech realzací změn rzkové velčny se nachází napravo od δ a (- % všech realzací se

4 4 nalézá nalevo od δ (např. s pravděpodobnosí 95 % lze očekáva lepší výsledek než δ a s pravděpodobnosí 5 % lze očekáva horší výsledek než δ nečasěší hodnoy sou 95 % (RskMercs a 99 % (Basle ommee v ohrožená hodnoa (pro danou hladnu spolehlvos e defnována ako rozdíl očekávané změny rzkové proměnné a dělícího bodu pro sanovenou hladnu spolehlvos počáeční velkos rzkového akva (Kč očekávaná výnosová míra (% očekávaná změna rzkové velčny (Kč δ dělící bod odpovídaící zadané hladně spolehlvos (Kč dělící výnosová míra (% ( δ defnční vlasnos dělícího bodu: ( δ resp ( δ > a defnce ohrožené hodnoy: VaR ( Obrázek: Grafcké znázornění ohrožené hodnoy 5% δ VaR ohrožená hodnoa vyadřue akovou velkos negavní odchylky od očekávané změny rzkového akva, že pouze s pravděpodobnosí % (např. s pravděpodobnosí 5 č % lze během rozhodného období očekáva ešě horší odchylku Invesční společnos dosahue průměrný denní příem ve výš 5, ml US. Analýza 6 denních pozorování ukázala, že poče případů, kdy denní zráa převýšla 9,6 ml US, přpadá na 5 % všech pozorování. okud lze do budoucna očekáva sené rozdělení čenosí denních přímů, ohrožená hodnoa pro 95 %-ní hladnu spolehlvos ční

5 5 VaR 5, (-9,6 4,7 ml US 3. Varančně-kovaranční přísup k měření VaR pravděpodobnosní rozdělení procenní změny δ / náhodné velčny se řídí normálním rozdělením se směrodanou odchylkou náhodná velčna (,,. normálním rozdělením se sřední hodnoou a ( x ( δ / exp π se poom řídí rozdělením δ Φ (,,. normovaným normálním rozdělením (s nulovou sřední hodnoou a s ednokovou směrodanou odchylkou - plaí vzah δ ( Φ dx ( δ e dělící bod normovaného normálního rozdělení (pro hladnu spolehlvos e dělící bod velčny δ (pro hladnu spolehlvos - analycké vyádření ohrožené hodnoy VaR [( ( ] časo používané hodnoy dělícího bodu pro pořeby měření VaR : Hladna ělící spolehlvos (% bod 9,8 95 (RskMercs, (Basle ommee,36 v podléhaí-l mezdenní změny náhodné velčny nezávslým normálním rozdělením s nulovou očekávanou hodnoou, poom pro VaR s délkou rozhodného období T plaí

6 6 konverze T T Meodka B (Basle ommee pracue s desedenním VaR př 99 %-ní hladně spolehlvos, zaímco meodka RskMercs pracue s ednodenním VaR př 95 %-ní hladně spolehlvos. ebol VaR VaR B RM,36,645 Mez oběma meodkam ak plaí převodní vzah VaR B,36,36 4,47 VaR RM,36,645 VaR RM v výpoče ohrožené hodnoy porfola δ procenní změna -ého akva podléhaící normálnímu rozdělení, ( δ δ θ procenní změna porfola, θ řídí-l se procenní změny rzkových akv normálním rozdělením, poom procenní změna porfola (daná ako vážený souče velčn s normálním rozdělením se řídí normálním rozdělením,, lze proo aplkova varančně-kovaranční přísup ( nedverzfkovaná ohrožená hodnoa (VaR VaR VaR VaR odhlíží od efeku dverzfkace (rovnocenné předpokladu dokonalé kladné korelace rzkových akv

7 7 dverzfkovaná ohrožená hodnoa (VaR VaR ( ( ( θ θ θ ρ ρ ( VaR Var VaR ρ omezuící vlasnos normálního rozdělení: - symere normálního rozdělení nevyhovue někerým ypům rzkového chování (zeména pravděpodobnosnímu rozdělení krední rzko - enké konce normálního rozdělení emprcky podhodnocuí pravděpodobnos exrémních výkyvů 4. Ohrožená hodnoa vybraných nsrumenů a porfolo akcí ohrožená hodnoa -é akce: VaR S dělící bod normovaného normálního rozdělení odpovídaící zadané hladně spolehlvos S akuální hodnoa -é akce volala (směrodaná odchylka akce VaR akcového porfola VaR S VaR akcového porfola S Akcové porfolo Velkos porfola (ml US Jednodenní volala (% A B 5 Jak velkého snížení ohrožené hodnoy (dle sandardů B bude dosaženo sdružením daných dvou akcových porfolí do ednoho porfola, vykazuí-l yo akce korelac,3? Sandard

8 8 B e defnován pro 99 % hladnu spolehlvos a pro rozhodné období v délce dnů. VaR,33 (, 5,, 84 ml US VaR,33,,5,,5,3,6 ml US Efek dverzfkace přnáší úsporu ohrožené hodnoy ve výš US. b kupónová oblgace posup:- rozporcování oblgace (oblgačního porfola na hoovosní oky bezkupónových oblgací - aplkace nulových sazeb pro nalezení současné hodnoy každé bezkupónové oblgace - výpoče VaR pro porfolo bezkupónových oblgací (varančně-kovaranční meodou Oblgační porfolo e vořeno následuícím dvěma oblgacem omnál Kupón Splanos (ml US (% (roky A 6 5 B 4 Tabulka pomocných propočů (ve sloupc Volala e roční volala ž vynásobena hodnoou dělícího bodu pro 95 %-ní hladnu spolehlvos Rok Hoovosní ok ulové Současná Volala VaR A B sazby hodnoa (% 6 4 4, 5,77,47, ,6 5,48,99, ,9 5,5,48, ,7 4,8,97, , 78,8,43,95 elkem,, VaR,47,497 (podobně pro osaní roky,4

9 9 edverzfkovaná ohrožená hodnoa daného porfola oblgací ční,637 ml US. verzfkovanou ohroženou hodnou lze získa macovou operací VaR ( V V '. Vsupy váhové mace obsahue sloupec Současná hodnoa, vsupy mace volal V (pro 95 %-ní hladnu spolehlvos obsahue sloupec Volala (po vydělení a vsupy mace korelačních koefcenů musí bý dodaečně zadány. echť RskMercs udává následuící hodnoy korelačních koefcenů mez výnosy bezkupónových oblgací daných splanosí:,89,89,87,86,99,98,97,99,99 ro hodnou dverzfkovaného VaR následně vychází,57 ml US. c oblgace s pohyblvým kupónem - současná hodnoa oblgace s pohyblvým kupónem se rovná své nomnální hodnoě, sou-l ako nelepší odhad budoucích úrokových sazeb použy mplkované forwardové sazby (vz seš Oblgace - držením akové oblgace není podsupováno prakcky žádné rzko, eí ohrožená hodnoa bude udíž nulová d dohoda o budoucí sazbě (FRA placení dohodnué fxní sazby po dobu FRA období e oéž co: - vyvoření akva (přeí půčky na začáku FRA období ve výš dohodnué pomyslné sny současná hodnoa ohoo akva e vysavena rzku znehodnocení v důsledku růsu úrokové sazby odpovídaící splanos - vyvoření závazku (splacení půčky s úrokem na konc FRA období (ve výš zúročené pomyslné sny současná hodnoa ohoo závazku e vysavena rzku svého zvýšení v důsledku poklesu úrokové sazby odpovídaící splanos

10 Banka zakoupla FRA 6 v 9 s pomyslnou snou ml US a za FRA sazbu,54 %. ásleduící abulka shrnue propoče nedverzfkovaného VaR. Termín Hoovosní ulová Současná enová VaR ok sazba (% hodnoa volala (% (ml US 6 (8/ , 9 (7/ , (, , ,9 VaR daného FRA ak ční US. echť služba RskMercs udává korelační koefcen mez sazbam 6M a 9M ve výš,7. ro VaR proo vychází VaR ( 468,7 ( US. Z výpoču e parné, že dverzfkovaná ohrožená hodnoa e ve srovnání s nedverzfkovanou ohroženou hodnoou polovční. nkasování předem neznámé pohyblvé sazby po dobu FRA období e oéž co: - vyvoření závazku (poskynuí půčky na začáku FRA období ve výš dohodnué pomyslné sny - vyvoření akva (obdržení spláky s úrokem na konc FRA období ve výš zúročené pomyslné sny budoucí pohyblvou sazbou současná hodnoa pohyblvé nohy FRA bude nulová V M s 8 ( M 9 ( 6f ( s a o vzhledem k planos rovnce úrokové pary ( s ( f ( s ohrožená hodnoa pohyblvé nohy FRA e proo nulová e úrokový swap zakoup úrokový swap e oéž co: - emova oblgac s pevným kupónem (placení fxní sazby - zakoup oblgac s pohyblvým kupónem (nkasování pohyblvé sazby aplkovány budou posupy pro výpoče VaR obou ypů oblgací

11 regulaorní pohled na VaR a VaR: - dverzfkované VaR, keré e obecně nžší než VaR, zohledňue mov zašťování rzka nžším požadavky na vorbu regulaorního kapálu - ve sresových suacích běžné korelační chování časo přesává pla, načež VaR by mohl movova nedosaečnou vorbu rezerv 3. Lneární a nelneární rzko meoda plné ohrožené hodnoy: - denfkace pravděpodobnosního rozdělení změn rzkové proměnné v průběhu rozhodného období - nalezení dělícího bodu pro danou hladnu spolehlvos - sanovení VaR z hsorckého rozdělení čenosí ( VaR ( nebo pomocí varančně-kovaranční meody ( VaR meoda parcální ohrožené hodnoy: - denfkace pravděpodobnosního rozdělení změn rzkového fakoru F, na ehož velkos významně závsí velkos rzkové proměnné (např. závslos ceny oblgace na úrokové sazbě, závslos opční préme na ceně podkladového akva, a. - denfkace funkční závslos mez rzkovou proměnnou a rzkovým fakorem (např. rovnce nákladů držebného př oceňování forwardových konraků, vzorec dskonovaného hoovosního oku př oceňování oblgací, Black-Scholesova formule př oceňování opcí, a. f (F - nalezení dělícího bodu rzkového fakoru pro danou hladnu spolehlvos (s pravděpodobnosí procen lze očekáva horší než krckou hodnou rzkového fakoru - sanovení ohrožené hodnoy ve výš změny rzkové velčny, kerou by způsobla krcká změna rzkového fakoru VaR δ f ( F lneární rzko se vyznačue lneární závslosí mez změnou rzkového fakoru a změnou rzkové proměnné

12 příklad: - závslos ceny forwardového konraku na ceně podkladového akva (vz seš Fuury ( r d T δ f δs rt Obrázek: Lneární rzko ermínového konraku f f f S S S - závslos bezkupónové oblgace na výnosu do splanos ( r T d d( r T r řídí-l se rzkový fakor normálním rozdělením, bude rzková velčna podléha normálnímu rozdělení, přčemž δ VaR k VaR F, k kons. δf F nelneární rzko se vyznačue nelneárním vzahem mez změnou rzkové proměnné a změnou rzkového fakoru hladká nelneara popsue případ, kdy vzah mez rzkovou velčnou a rzkovým fakorem má průběh hladké křvky (reakce závslé velčny na změnu nezávslé velčny e spoá příklady: - závslos ceny kupónové oblgace na velkos úrokové sazby (aproxmace durace-konvexa δ δr r K δr - závslos ceny akcové opce na ceně podkladové akce (aproxmace delagama δ δs Γ δs

13 3 Obrázek: elneární hladké rzko oblgace r r r orfolo oblgací má hodnou ml US př akuální hladně úrokových sazeb %. urace porfola e 4,7 roků a konvexnos 3,44. Jak velké e VaR ohoo porfola (na 5 %- ní hladně spolehlvos, eslže, % e právě a hladna úrokových sazeb, eíž překročení lze očekáva s pravděpodobnosí 5 %. 4,7 VaR, 3,44,, (,455,7 438 US Ohrožená hodnoa oblgačního porfola ční 438 US. Obchodník zakoupl lbrové prodení opce se záměrem zas konverz dolarového nkasa do lber. Zakoupené opční porfolo má akuální hodnou GB. Opční dela edné měnové opce ční,44 a opční gama e 3,. Volala měnového kurzu dolaru vůč lbře e vykazována ve výš 3,3 %. Jaké e VaR opčního porfola (na 95 %-ní hladně spolehlvos? dělící bod kurzového poklesu,645,33, 54 VaR (-,44,54 3,, GB zlomová nelneara popsue případ, kdy vzah mez rzkovou velčnou a rzkovým fakorem obsahue zalomení (závslá velčna reague na změnu nezávslé velčny skokově příklad: závslos výplay opce na ceně podkladového akva V max( S,

14 4 Obrázek: elneární zlomové rzko opce (kráká kupní opce V S 4. Smulace Mone arlo hsorcký přísup k výpoču VaR aproxmue pravděpodobnosní rozdělení pomocí hsorckého rozdělení čenosí, přčemž problémem bývá nedosaek dosaečného poču pozorování meoda Mone arlo předsavue počíačovou smulac dosaečně reprezenavního hsorckého rozdělení čenosí, akže umožňue provádě oceňování složých fnančních nsrumenů, echž cenovou formul nelze explcně sanov posup smulace: - specfkace náhodné raekore rzkového fakoru (náhodná procházka, Brownův pohyb, enerův proces, markovský proces Brownův pohyb ceny akce: S S S ( ε ε náhodné číslo podléhaící normovanému normálnímu rozdělení drf (bezrzkový výnos kolísavos př velkém poču pokusů budou cenové změny akce podléha normálnímu rozdělení pravděpodobnosí - se znalosí smulované budoucí ceny podkladového akva lze sanov výplau fnančního nsrumenu výplaa kupní opce V max( S, opční préme V - zadána e např. 95 %-ní hladna spolehlvos a provedeno bylo pokusů cena opce průměrná hodnoa všech smulovaných opčních prémí

15 5 dělící bod 5-sá (,5 nemenší smulovaná cena opce VaR cena opce dělící bod Tabulka zachycue prvních pě smulací meody Mone arlo pro sanovení ceny kupní opce s následuícím paramery: výchozí cena akce, uplaňovací cena 95, bezrzková sazba %, kolísavos %, doba do splanos rok. okus áhodné,75,5,,,85 číslo. ělící bod,6745, -,846 -,86, Tempo růsu akce,349, -,683 -,563, ová cena akce 6,48,5 93,4 85,53 35,97 5. Vnřní hodnoa 3,48 5,5,, 4,97 6. ena opce 8,48 4,4,, 37,7 dělící bod Φ ([] (nverzní funkce normovaného normálního rozdělení empo růsu,, [] (Brownův pohyb ceny akce nová cena e [] vnřní hodnoa max([ 4] 95, (exponencální růs cena opce e [ 5], (exponencální dskonování holeskyho fakorzace smulace Mone arlo aplkovaná na vícesložkové porfolo musí zabezpeč, aby generovaná náhodná čísla respekovala korelační srukuru výnosů složkových akv η, η,, K náhodné proměnné sleduící normované normální rozdělení (generované η počíačem ε, ε,, K náhodné proměnné respekuící korelační srukuru výnosů složkových ε akv porfola holeskyho ransformace:

16 6 koefceny a ε a η ε a η a η... ε a η a η K a η lze obdrže řešením rovnc (vhodně uspořádaných do srukury roúhelníkové mace var( ε var( a a η K η,, K, ρ cov( ε, ε cov( a a, a a η K η η K η, přčemž var( η, cov( η, η holeskyho fakorzace pro případ dvou akv: ε η ε ρη ρ η

17 7. ŘÍZEÍ KREITÍHO RIZIKA krední rzko předsavue rzko fnanční zráy v důsledku vznku někeré z kredních událosí - čásečné č úplné selhání dlužníka př plnění fnančních závazků (spláce úvěr č úroky z úvěru, vypláce kupón, a. - snížení úvěrového hodnocení (rangu ako míry schopnos generova přímy ke splácení fnančních závazků - zvýšení kredního spreadu v důsledku vněších neovlvnelných skuečnosí (zvýšená polcká nesoa, vysoké defcy běžného úču, a. supnce rangových agenur Moody s: Aaa, Aa (Aa, Aa, Aa3, A (A, A, A3, Baa, Ba, B, aa, a,, S&: AAA, AA (AA, AA-, A (A, A-, BBB, BB, B,,,,. Analýza kredních spreadů krední spread e rzková přrážka k výnosu bezrzkové oblgace ako kompenzace za podsupované rzko selhání oblgace bezrzkové nulové sazby exrahované z výnosů vládních oblgací: z, z,, K z T rzkové nulové sazby exrahované z výnosů oblgací dané řídy rzka : ξ, ξ, K, spreadová křvka: ξ T φ z, z ξ, K φt ξt Obrázek: Spreadové křvky Výnos T φ AA AA φ AAA Splanos

18 8 emprcké pravdelnos: - spready se zvyšuí s klesaícím rangem oblgací - spready se zvyšuí s rosoucí splanosí oblgací a rzkově-neurální pravděpodobnos selhání v rzkově neurálním prosředí se výnos všech nvesčních příležosí rovná bezrzkovému výnosu (důsledek absence arbrážových příležosí očekávaná výplaa -leé bezkupónové oblgace př splanos: q R M ( q M q rzkově neurální pravděpodobnos selhání oblgace R výěžnos oblgace př selhání M sna podmínka absenuící arbráže: ržní cena oblgace (budoucí hoovosní ok oblgace dskonovaný rzkovou sazbou současná hodnoa očekávané výplay oblgace (očekávaná výplaa oblgace dskonovaná bezrzkovým výnosem M ( ξ M ξ q R M ( q M ( z, Q M z ( ( Q ( q R q (cena rzkové a bezrzkové oblgace q z Q ξ ( ( ξ z ( φ φ & & R R R R R eseleá bezkupónová oblgace s rangem BBB se prodává se spreadem b.b. nad deseleou bezkupónovou vládní oblgací. Hsorcká výěžnos éo řídy oblgací v případě selhání ční 4 %. Jaká e rzkově-neurální pravděpodobnos selhání éo oblgace př eí splanos. (, q,33 33 %,4

19 9 b zráa ze selhání (loss gven defaul, LG LG e procenuální čás hodnoy oblgace (půčky zracené v případě eího selhání (doplněk k výěžnos oblgace př selhání, LG R vzah rzkového spreadu a LG: φ & q LG rzkový spread očekávaná procenní zráa věší č menší spread vůč bezrzkové oblgac odráží vyšší resp. nžší očekávanou zráu Splanos Bezrzkový Rzkový Očekávaná výnos (% výnos (% zráa (% 5, 5,5,4 5, 5,5,94 3 5, 5,7,93 Z údaů abulky např. vyplývá, že očekávaná zráa ze selhání říleé oblgace ční,93 % hodnoy říleé bezrzkové oblgace, přčemž,93 % (,57 : (,5 3 3 c využí swapových sazeb velkos pravděpodobnos selhání lze exrahova ze swapových sazeb za předpokladu, že křvku referenčních sazeb Lbor lze zoožn s křvkou bezrzkových sazeb Invesor má možnos zakoup pěleou oblgac s kupónem 7,5 % a současně zakoup pěleý swap s fxní sazbou 6 %. Výnosová křvka nulových sazeb e plochá na úrovn 4,5 %. kupón 7,5 % Invesor fx 6 % Lbor Swapový obchodník nvesce do oblgace držení oblgace a příem fxního kupónu 7,5 %

20 nvesce do oblgace a zakoupení swapu držení oblgace a nkasování spreadu 5 b.b. nad bezrzkovou sazbou spread 5 b.b. lze nerpreova ako kompenzac za podsoupené rzko selhání oblgace, keré ak navyšue cenu 5-leé oblgace o čásku 5,5 (,45 6,58 d hsorcké pravděpodobnos selhání produk rangových agenur zobecňuící emprcké zkušenos se selháním oblgací mezní míra úmrnos (margnal moraly rae, MMR udává, aké proceno oblgací emovaných s daným hodnoícím supněm selže v daném roce svého žvoa MMR MMR hodnoa oblgací daného supně selhávaících v prvním roce žvoa celková hodnoa oblgací daného supně sarých eden rok hodnoa oblgací daného supně selhávaících v druhém roce žvoa celková hodnoa oblgací daného supně sarých dva roky abulkové MMR se zšťuí ako průměr uvedených podílů za delší časové období, ve kerém e zohledněna síla daného roku v poču obíhaících emsí Splanos Rang 3 5 AAA,,,4,67 AA.,4,,39 A,4,,,59 BBB,4,55,89 6,85 5,6 34,79 4,6 66, MMR, 89 pravděpodobnos, že oblgace emovaná s hodnocením BBB 3 BBB selže ve řeím roce svého žvoa ční,89 % (u oblgací s vysokou akosí rose mezní pravděpodobnos selhání v čase, zaímco u oblgací

21 s horší akosí ao pravděpodobnos v čase klesá míra přeží (survval rae, SR udává pravděpodobnos, že oblgace daného supně v příslušném roce neselže SR MMR kumulavní míra úmrnos (cumulave moraly rae, MR udává pravděpodobnos, že oblgace daného supně selže v průběhu daného poču le MR SR SR K SR odhady pravděpodobnos selhání exrahované z pozorovaných spreadů výrazně převyšuí hsorcké pravděpodobnos selhání vysvělení: - pozorované spready nadhodnocuí průměrnou zráu ze selhání oblgace resp. kompenzuí nvesory za podsupování dalších rzk (rzko nedosaečné lkvdy, bezpečnosní polšář pro krzovým scénářům odhlédnuí od ěcho fakorů by snížlo spread a ím exrahovanou pravděpodobnos selhání - meoda exrakce předpokládá rzkově neurální prosředí, kdy požadovaný výnos všech nvesc e roven bezrzkovému výnosu (vyšší rzko e kompenzováno nžším oceněním reálné ceny oblgací vycházeí z vyšší kompenzace za rzko, což snžue ech cenu a zvyšue exrahovanou pravděpodobnos selhání e exrakce pravděpodobnos selhání oblgace z cen akcí z pohledu eore oceňování opcí lze na selhání oblgace (č akéhokol ného dluhu pohlíže ako na uplanění specfcké opce e-l hodnoa fremních akv věší než velkos dluhu, akconář dluh splaí a získávaí hodnou frmy zmenšenou o velkos splaceného dluhu, kerá e odražena v hodnoě akcí e-l hodnoa fremních akv nžší než velkos dluhu, akconář dávaí frmu do úpadku a hodnoa akcí e nulová S T max( A, T

22 S T hodnoa vlasního mění (akcí př splanos dluhu velkos dluhu A T hodnoa akv frmy (př splanos dluhu Obrázek: Hodnoa zadlužené frmy z pohledu vlasníků S T A T graf koncové výplay e shodný s výplaou dlouhé kupní opce čl akconář zakoupl od nvesorů kupní opc na svá akva s uplaňovací cenou S T rt f ( A,, r, T, A A ( d e ( d A počáeční hodnoa fremních akv, r bezrzková sazba, volala fremních akv, d rzkově-neurální pravděpodobnos A ( uplanění opce (. selhání dluhu bezprosředně nepozorovaelné velčny sou Iô lemma: S S ( d A A A úlohu lze řeš ako sousavu dvou rovnc pro dvě neznámé, A. Ohrožený kred měření ohroženého kredu (cred-a-rsk, ar spočívá v aplkac meodologe ohrožené hodnoy na měření kredního rzka pravděpodobnosní rozdělení zsků a zrá vlvem kredního rzka e vesměs asymercké, neboť pravděpodobnos zráy ako důsledek snížení rangu e mnohem vyšší než pravděpodobnos zsku ako důsledek zvýšení rangu normální rozdělení ak en přblžně vyshue fakcké rozdělení kredních zsků a zrá, edy varančně-kovaranční přísup k měření ar ( ar přblžnou mírou ohrožené hodnoy proo bude en redmercs e ucelený přísup k měření ar vypracovaný bankou J.. Morgan

23 3 ohrožený kred ndvduální oblgace. abulka mgračních (ranzních pravděpodobnosí sandardní produk emprckých analýz rangových agenur obsahue pravděpodobnos, s ako oblgace daného rangu změní během daného období (nečasě eden rok svů rang na odpovídaící nový supeň říklad ranzních pravděpodobnosí pro oblgace rzkové řídy BBB: AAA AA A BBB BB B BBB,,33 5,95 86,93 5,3,7,,8. abulka alernavních hodno oblgace pro každý nový hodnoící supeň abulka udává, ak velká by byla cena oblgace, kdyby ao oblgace změnla svů rang na odpovídaící nový supeň př výpoču alernavních cen se používaí nulové sazby bezkupónových oblgací členěné dle příslušné splanos a rzkové řídy oblgace (hodnoa oblgace v případě eího selhání e odvozena z emprcky napozorovaných výěžnosí 3 4 Výnosová křvka nulových oblgací s hodnocením AAA Výnosová křvka nulových oblgací s hodnocením AA Tříleá par oblgace s rangem BBB vyplácí roční kupón 8 %. ulové sazby pro sousední rangy A a BB sou následuící 3 A 6,5 6,75 7,5 BB 9,5 9,7, okud by s oblgace během roku zvýšla rang na supeň AA, prodávala by se za cenu A 8,65 8,675 8,75 3,49 okud by byl snížen rang oblgace na supeň BB, oblgace by se prodávala za cenu

24 4 BB 8,95 8,97 8 3, 95, Obdobným způsobem budou zšěny ceny odpovídaící zbývaícím rangům: AAA AA A BBB BB B BBB 4, 3,,5, 95, 87, 75, 58, 3. výpoče očekávané hodnoy, směrodané odchylky a ar e-l známa cena oblgace pro ednolvý rang a pravděpodobnos dosažení každého ednolvého rangu, lze použí výpoče E( p AAA ( p ar AAA AAA ( p AAA AA AA E( KK p KK p ( p E( p pravděpodobnos získání rangu cena oblgace v případě získání rangu Jak velký e ohrožený kred oblgačního porfola o nomnální hodnoě ml US (př 95 %-ní hladně spolehlvos, e-l oo porfolo vořeno oblgacem s paramery předchozího příkladu? E( 99,57,68 ar,645, US ohrožený kred porfola dvou oblgací. abulka sdružených mgračních pravděpodobnosí AAA AA A BBB...

25 5 AAA,,,,. BBB 79,69 4,34. sou-l mgrační pravděpodobnos daných dvou oblgací vzáemně nezávslé, získaí se sdružené pravděpodobnos ako součn ndvduálních pravděpodobnosí sou-l pravděpodobnos mgrací sou korelované, používá redmercs dále rozvedenou echnku dělících bodů se znalosí sdružených pravděpodobnosí lze posupova běžným způsobem E Q p ( Q p ( Q K p ( Q ( AAA, AAA AAA AAA AAA, AA AAA AA, celkem sčíanců, e-l celkově hodnoících supňů ( Q E[( Q E( Q] ar ( Q. přřazení dělících bodů mgračním pravděpodobnosem předpokládá se, že změna rangu e důsledkem změny ržní hodnoy akv emena (vyšší hodnoa akv se proeví ve zvýšeném hodnocení a naopak předpokláda lze proo posloupnos dělících výnosů s následuící vlasnosí: (,,, K,, AA AAA δ selhání emena δ emenov bude snížen rang na supeň δ emenov bude zvýšen rang na supeň AA AA AAA AAA δ emenov bude zvýšen rang na supeň AAA pravděpodobnos, s akou nasanou uvedené změny rangu, popsuí emprcké mgrační pravděpodobnos (,,, K,, AA AAA

26 6 čl ( ( ( AAA AAA... δ δ δ za předpokladu, že změna ržní hodnoy akv podléhá normálnímu rozdělení, lze ednoznačně sanov dělící výnosy normovaného normálního rozdělení ( δ AAA AA,,,,, K K lusrace případu selhání oblgace: ( ( ( ( δ Φ číslo se nalezne v abelovaných hodnoách normovaného normálního rozdělení lusrace pro obecný rangový supeň: ( ( ( δ Φ Φ se znalosí hodno a se nalezne v abelovaných hodnoách normovaného normálního rozdělení Oblgace má výchozí rang A. alezněe dělící body odpovídaící zadané velkos mgračních pravděpodobnosí. Σ B BB BBB A AA AAA,6,,6,74 5,5 9,5,7,9 Σ,6,7,33,7 6,59 97,64 99,9-3,4-3,9 -,7 -,3 -,5,98 3,

27 7 3. sanovení kovarance mgračních pravděpodobnosí hledán e koefcen ρ vyshuící kovaranc mgračních pravděpodobnosí (nelze e odhadnou přímo z pozorovaných da aké zásupná proměnná e použa kovarance mez změnam ržní hodnoy akv emenů (resp. obchodovaných akcí popř. kovarance mez změnam fakorů deermnuících ržní hodnou akv emenů (aplkace vícendexního modelu 4. propoče sdružených mgračních pravděpodobnosí poče propočů (poče rangových supňů ( ( ( ( Φ ( ( ( ( ( exp, (, (,, ρ ρ ρ π δ δ y y x x y x f dxdy y x f y x Y Y Y Y Y Y ohrožený kred porfola lbovolného poču oblgací problém porfola složeného z obecného poču oblgací e ransformován na problém dvousložkových porfolí var( ( var( var(, cov( var( var( var(, cov( var( var( n K K

28 8 Leraura Anson M..: red ervaves, Frank J. Fabozz Assocaes, 999. Buler.: Maserng value a rsk, rence Hall, 999 Joron.: Value a Rsk, McGraw-Hll, 995. Saunders A.: red Rsk Measuremen. John ley & Sons, Inc., 999.

Reálné opce. Typy reálných opcí. Výpočet hodnoty opce. příklady použití základních reálných opcí

Reálné opce. Typy reálných opcí. Výpočet hodnoty opce. příklady použití základních reálných opcí Reálné opce příklady použí základních reálných opcí Typy reálných opcí! Ukonč projek odsoup! Rozšíř projek expandova, růsová! Provozní! Záměny! Složená! Eapová! Jné? Výpoče hodnoy opce! Spojě pomocí řešení

Více

Metodika odhadu kapitálových služeb

Metodika odhadu kapitálových služeb Vysoká škola ekonomcká v Praze Fakula nformaky a sasky aedra ekonomcké sasky Meodka odhadu kapálových služeb Prof. Ing. Sanslava Hronová, CSc., dr. h. c. Ing. Jaroslav Sxa, Ph.D. Prof. Ing. Rchard Hndls,

Více

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově

Skupinová obnova. Postup při skupinové obnově Skupinová obnova Při skupinové obnově se obnovují všechny prvky základního souboru nebo určiá skupina akových prvků najednou. Posup při skupinové obnově prvky, jež selžou v určiém období, je nuno obnovi

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY

FINANČNÍ MATEMATIKA- ÚVĚRY Projek ŠABLONY NA GVM Gymnázium Velké Meziříčí regisrační číslo projeku: CZ.1.07/1.5.00/4.0948 IV- Inovace a zkvalinění výuky směřující k rozvoji maemaické gramonosi žáků sředních škol FINANČNÍ MATEMATIKA-

Více

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně Unverza Tomáše Ba ve Zlíně ABOATONÍ VIČENÍ EEKTOTEHNIKY A PŮMYSOVÉ EEKTONIKY Název úlohy: Zpracoval: Měření čnného výkonu sřídavého proudu v jednofázové sí wamerem Per uzar, Josef Skupna: IT II/ Moravčík,

Více

Oceňování finančních investic

Oceňování finančních investic Oceňování finančních invesic A. Dluhopisy (bondy, obligace). Klasifikace obligací a) podle kupónu - konvenční obligace (sraigh, plain vanilla, bulle bond) vyplácí pravidelný (roční, pololení) kupón po

Více

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky

Demografické projekce počtu žáků mateřských a základních škol pro malé územní celky Demografické projekce poču žáků maeřských a základních škol pro malé územní celky Tomáš Fiala, Jika Langhamrová Kaedra demografie Fakula informaiky a saisiky Vysoká škola ekonomická v Praze Pořebná daa

Více

Dynamické systémy. y(t) = g( x(t), t ) kde : g(t) je výstupní fce. x(t) je hodnota vnitřních stavů

Dynamické systémy. y(t) = g( x(t), t ) kde : g(t) je výstupní fce. x(t) je hodnota vnitřních stavů Dynamcké sysémy spojé-dskréní, lneární-nelneární a jejch modely df. rovnce, přenos, savový pops. Tvorba a převody modelů. Lnearzace a dskrezace. Smulace. Analoge mez sysémy různé fyzkální podsay. Idenfkace

Více

TECHNIKY ZAJIŠTĚNÍ KOMODITNÍHO RIZIKA: PŘÍPAD DISTRIBUCE PLYNU

TECHNIKY ZAJIŠTĚNÍ KOMODITNÍHO RIZIKA: PŘÍPAD DISTRIBUCE PLYNU TECHNIKY ZAJIŠTĚNÍ KOMODITNÍHO RIZIKA: PŘÍPAD DISTRIBUCE PLYNU Densa Vrebová, Markéa Jaroková Klíčová slova: Hedgng, komodní derváy, zemní plyn, sraege zajšění. Keywords: Hedgng, commody dervaves, naural

Více

PJS Přednáška číslo 2

PJS Přednáška číslo 2 PJS Přednáška číslo Jednoduché elekromagnecké přechodné děje Předpoklady: onsanní rychlos všech očvých srojů (časové konsany delší než u el.-mg. dějů a v důsledku oho frekvence elekrckých velčn. Pops sysému

Více

Teorie obnovy. Obnova

Teorie obnovy. Obnova Teorie obnovy Meoda operačního výzkumu, kerá za pomocí maemaických modelů zkoumá problémy hospodárnosi, výměny a provozuschopnosi echnických zařízení. Obnova Uskuečňuje se až po uplynuí určiého času činnosi

Více

Studie proveditelnosti (Osnova)

Studie proveditelnosti (Osnova) Sudie provedielnosi (Osnova) 1 Idenifikační údaje žadaele o podporu 1.1 Obchodní jméno Sídlo IČ/DIČ 1.2 Konakní osoba 1.3 Definice a popis projeku (max. 100 slov) 1.4 Sručná charakerisika předkladaele

Více

Metodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů

Metodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů OPERAČNÍ PROGRAM ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ EVROPSKÁ UNIE Fond soudržnosi Evropský fond pro regionální rozvoj Pro vodu, vzduch a přírodu Meodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržielnos projeků PŘÍLOHA

Více

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011

Ekonomika podniku. Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze. Ing. Kučerková Blanka, 2011 Evropský sociální fond Praha & EU: Invesujeme do vaší budoucnosi Ekonomika podniku Kaedra ekonomiky, manažersví a humaniních věd Fakula elekroechnická ČVUT v Praze Ing. Kučerková Blanka, 2011 Kriéria efekivnosi

Více

Vojtěch Janoušek: III. Statistické zpracování a interpretace analytických dat

Vojtěch Janoušek: III. Statistické zpracování a interpretace analytických dat Vojěch Janoušek: III. Sascké zpracování a nerpreace analyckých da Úvod III. Zpracování a nerpreace analyckých da Sascké vyhodnocení analyckých da Zdroje chyb, přesnos a správnos analýzy Sysemacké chyby,

Více

OBSAH. Matematické modelování v pojišťovnictví 20 Mathematical Modelling in Insurance prof. RNDr. Petr Mandl, DrSc., Matematicko-fyzikální fakulta UK

OBSAH. Matematické modelování v pojišťovnictví 20 Mathematical Modelling in Insurance prof. RNDr. Petr Mandl, DrSc., Matematicko-fyzikální fakulta UK POJISTNĚ TEORETICKÝ BULLETIN 00 ISSN 086 66 OBSAH Kapoly z posné eore IX Nežvoní pošění.5 Chapers from Insurance Theory IX Non-lfe Insurance doc. Ing. Jaroslav Daňhel, CSc., Vysoká škola ekonomcká Maemacké

Více

Schéma modelu důchodového systému

Schéma modelu důchodového systému Schéma modelu důchodového sysému Cílem následujícího exu je názorně popsa srukuru modelu, kerý slouží pro kvanifikaci příjmové i výdajové srany důchodového sysému v ČR, a o jak ve varianách paramerických,

Více

Společné zátěžové testy ČNB a vybraných pojišťoven

Společné 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

Více

Příloha č. 5 PLATEBNÍ MECHANISMUS. Část A

Příloha č. 5 PLATEBNÍ MECHANISMUS. Část A Měso Peřvald Příloha č. 5 PLATEBNÍ MECHANSMUS Čás A Příloha č. 5 - Nájemní a provozní smlouva pro novou kanalzac a čsírnu odpadních vod v Peřvaldě 1. POVAHA A ÚČEL PŘÍLOHY Č. 5 1.1 Tao Příloha č. 5 k éo

Více

Částka 12 Ročník Vydáno dne 8. listopadu 2012 ČÁST OZNAMOVACÍ

Částka 12 Ročník Vydáno dne 8. listopadu 2012 ČÁST OZNAMOVACÍ Čáska 12 Ročník 2012 Vydáno dne 8. lsopadu 2012 O b s a h : ČÁST OZNAMOVACÍ 15. Úřední sdělení České národní banky ze dne 6. lsopadu 2012 k opaření České národní banky č. 3/2011 Věs. ČNB, kerým se sanoví

Více

Porovnání způsobů hodnocení investičních projektů na bázi kritéria NPV

Porovnání způsobů hodnocení investičních projektů na bázi kritéria NPV 3 mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 6-7 září 2006 Porovnání způsobů hodnocení invesičních projeků na bázi kriéria Dana Dluhošová

Více

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G.

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G. SÍŤOVÁ ANALÝZA Využívá grafcko-analytcké metody pro plánování, řízení a kontrolu složtých návazných procesů. yto procesy se daí rozložt na dílčí a organzačně spolu souvseící čnnost. yto procesy se nazývaí

Více

Nové indikátory hodnocení bank

Nové indikátory hodnocení bank 5. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 8. - 9. září 2010 Nové indikáory hodnocení bank Josef Novoný 1 Absrak Příspěvek je

Více

4. Střední radiační teplota; poměr osálání,

4. Střední radiační teplota; poměr osálání, Sálavé a průmyslové vyápění (60). Sřední radiační eploa; poměr osálání, operaivní a výsledná eploa.. 08 a.. 08 Ing. Jindřich Boháč TEPLOTY Sřední radiační eploa - r Sálavé vyápění = PŘEVÁŽNĚ sálavé vyápění

Více

Věstník ČNB částka 3/2003 ze dne 4. února 2003

Věstník ČNB částka 3/2003 ze dne 4. února 2003 Třídící znak 2 0 4 0 3 6 1 0 ÚŘEDNÍ SDĚLENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ze dne 27. ledna 2003 o podmínkách vorby povinných minimálních rezerv Česká národní banka (dále jen "ČNB") podle 25 a 26 zákona č. 6/1993

Více

MODEL IS-LM-BP.

MODEL IS-LM-BP. MODEL IS-LM-BP OBECNÁ FAKTA Krátké období: Nedochází ke změně cenové hladny r= Nevyužté kapacty v ekonomce pod potencálním produktem Úroková míra endogenní nepadá z nebes je určována v modelu Otevřená

Více

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace

Vliv funkce příslušnosti na průběh fuzzy regulace XXVI. ASR '2 Seminar, Insrumens and Conrol, Osrava, April 26-27, 2 Paper 2 Vliv funkce příslušnosi na průběh fuzzy regulace DAVIDOVÁ, Olga Ing., Vysoké učení Technické v Brně, Fakula srojního inženýrsví,

Více

Věstník ČNB částka 25/2007 ze dne 16. listopadu 2007

Věstník ČNB částka 25/2007 ze dne 16. listopadu 2007 Třídící znak 1 0 7 0 7 6 1 0 ŘEDITEL SEKCE BANKOVNÍCH OBCHODŮ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY VYHLAŠUJE ÚPLNÉ ZNĚNÍ OPATŘENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY Č. 2/2003 VĚST. ČNB, KTERÝM SE STANOVÍ PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH

Více

ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZTAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI

ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZTAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI Polcká ekonome 49:, sr. 58-73, VŠE Praha,. ISSN 3-333 Rukops ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ PŘI MODELOVÁNÍ VZAHŮ MEZI ČASOVÝMI ŘADAMI Josef ARL, Šěpán RADKOVSKÝ, Vsoká škola ekonomcká, Praha, Česká národní banka, Praha.

Více

FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD

FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD FAKULTA APLIKOVANÝCH VĚD ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI Semesrální práce z předměu KMA/MAB Téma: Schopnos úrokového rhu předvída sazby v době krize Daum: 7..009 Bc. Jan Hegeď, A08N095P Úvod Jako éma pro

Více

Radek Hendrych. Stochastické modelování v ekonomii a financích. 18. října 2010

Radek Hendrych. Stochastické modelování v ekonomii a financích. 18. října 2010 Sochasické modelování v ekonomii a financích 18. října 21 Program 1 2 3 4 Úroková míra R, T ) Uvažujme bezrizikový bezkuponový dluhopis s mauriou T a nominální hodnoou 1 $, jeho cenu v čase budeme nadále

Více

Maxwellovy a vlnová rovnice v obecném prostředí

Maxwellovy a vlnová rovnice v obecném prostředí Maxwellovy a vlnová rovnie v obeném prosředí Ing. B. Mihal Malík, Ing. B. Jiří rimas TCHNICKÁ UNIVRZITA V LIBRCI Fakula meharoniky, informaiky a mezioborovýh sudií Teno maeriál vznikl v rámi proeku SF

Více

Změna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen.

Změna 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

Více

( ) r Urč ete mohutnost a energii impulsu. r Vypočítejte spektrální hustotu signálu z př.1.57 a nakreslete modulové a fázové spektrum.

( ) r Urč ete mohutnost a energii impulsu. r Vypočítejte spektrální hustotu signálu z př.1.57 a nakreslete modulové a fázové spektrum. Sgná ly se souvslým časem Ř EŠENÉPŘ ÍKLADY r 57 Urč ee mohunos a energ mpulsu τ ( ) ( ) I e, I ma, τ ms ( ) I τ Obr34 Analyzovaný mpuls Mohunosmpulsu ( ) M d I e τ d τ I µ As µ C (mkrocoulomb) Normovanáenerge

Více

( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1

( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1 Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1 Základní ransformace časových řad Veškeré násroje základní korelační analýzy, kam paří i lineární regresní (ekonomerické) modely

Více

Výkonnost a spolehlivost číslicových systémů

Výkonnost a spolehlivost číslicových systémů Výkonnos a spolehlivos číslicových sysémů Úloha Generování a zpracování náhodných čísel Zadání 9 Trojúhelníkové rozdělení Jan Kupka A65 kupka@sudens.zcu.cz . Zadání vyvoře generáor rozdělení jako funkci

Více

Aplikace analýzy citlivosti při finačním rozhodování

Aplikace analýzy citlivosti při finačním rozhodování 7 mezinárodní konference Finanční řízení podniků a finančních insiucí Osrava VŠB-U Osrava Ekonomická fakula kaedra Financí 8 9 září 00 plikace analýzy cilivosi při finačním rozhodování Dana Dluhošová Dagmar

Více

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.

Seznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat. 4 Inegrace subsiucí 4 Inegrace subsiucí Průvodce sudiem Inegrály, keré nelze řeši pomocí základních vzorců, lze velmi časo řeši subsiuční meodou Vzorce pro derivace elemenárních funkcí a věy o derivaci

Více

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.

transformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované. finní ransformace je posunuí plus lineární ransformace má svou maici vzhledem k homogenním souřadnicím využií například v počíačové grafice [] Idea afinního prosoru BI-LIN, afinia, 3, P. Olšák [2] Lineární

Více

FUTURITY. INSTITUT EKONOMICKÝCH STUDIÍ Fakulta sociálních věd University Karlovy

FUTURITY. INSTITUT EKONOMICKÝCH STUDIÍ Fakulta sociálních věd University Karlovy INTITUT EKONOMICKÝCH TUDIÍ akula sociálních věd Universiy Karlovy UTURITY udijní ex č. k předměu Násroje finančních rhů Doc. Ing. Oldřich Dědek Cc. 2 A. MECHANIKA KONTRAKTŮ TYPU ORWARD A UTURE. Základní

Více

Studie proveditelnosti (Osnova)

Studie proveditelnosti (Osnova) Sudie provedielnosi (Osnova) 1 Idenifikační údaje žadaele o podporu 1.1 Obchodní jméno Sídlo IČ/DIČ 1.2 Konakní osoba 1.3 Definice a popis projeku (max. 100 slov) 1.4 Sručná charakerisika předkladaele

Více

Úloha V.E... Vypař se!

Úloha V.E... Vypař se! Úloha V.E... Vypař se! 8 bodů; průměr 4,86; řešilo 28 sudenů Určee, jak závisí rychlos vypařování vody na povrchu, kerý ao kapalina zaujímá. Experimen proveďe alespoň pro pě různých vhodných nádob. Zamyslee

Více

Společné zátěžové testy ČNB a pojišťoven v ČR

Společné 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

Více

Dohledové zátěžové testy vybraných pojišťoven

Dohledové 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

Více

ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK

ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK Vzhledem ke skuečnosi, že způsob modelování elasomerových ložisek přímo ovlivňuje průběh vniřních sil v oblasi uložení, rozebereme v éo kapiole jednolivé možné

Více

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ Aplikace reálných opcí při ocenění výrobního podniku Real Opions Applicaion For Manufacuring Company Valuaion Suden:

Více

Věstník ČNB částka 15/2003 ze dne 1. října 2003 KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH REZERV

Věstník ČNB částka 15/2003 ze dne 1. října 2003 KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH REZERV Třídící znak 1 0 2 0 3 6 1 0 OPATŘENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY ZE DNE 23. ZÁŘÍ 2003 KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY TVORBY POVINNÝCH MINIMÁLNÍCH REZERV Česká národní banka

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK Základy ekonomerie Heeroskedasicia Cvičení 7 Zuzana Dlouhá Gauss-Markovy předpoklady Náhodná složka: Gauss-Markovy předpoklady. E(u) = 0 náhodné vlivy se vzájemně vynulují. E(uu T ) = σ I n konečný

Více

PENZIJNÍ PLÁN Allianz transformovaný fond, Allianz penzijní společnost, a. s.

PENZIJNÍ PLÁN Allianz transformovaný fond, Allianz penzijní společnost, a. s. PENZIJNÍ PLÁN Allianz ransforovaný fond, Allianz penzijní společnos, a. s. Preabule Penzijní plán Allianz ransforovaného fondu, Allianz penzijní společnos, a. s. (dále jen Allianz ransforovaný fond, obsahuje

Více

Analogový komparátor

Analogový komparátor Analogový komparáor 1. Zadání: A. Na předloženém inverujícím komparáoru s hyserezí změře: a) převodní saickou charakerisiku = f ( ) s diodovým omezovačem při zvyšování i snižování vsupního napěí b) zaěžovací

Více

OBJÍMKA VÁZANÁ PRUŽINOU NA NEHLADKÉM OTOČNÉM RAMENI

OBJÍMKA VÁZANÁ PRUŽINOU NA NEHLADKÉM OTOČNÉM RAMENI OBJÍMKA VÁZANÁ RUŽINOU NA NELAKÉM OTOČNÉM RAMENI SEIFIKAE ROBLÉMU Rameno čvercového průřezu roue konanní úhlovou rychloí ω Na něm e nasazena obímka hmonoi m s koeicienem ření mezi ní a ěnami ramene Obímka

Více

MĚNOVÁ POLITIKA, OČEKÁVÁNÍ NA FINANČNÍCH TRZÍCH, VÝNOSOVÁ KŘIVKA

MĚNOVÁ POLITIKA, OČEKÁVÁNÍ NA FINANČNÍCH TRZÍCH, VÝNOSOVÁ KŘIVKA Přednáška 7 MĚNOVÁ POLITIKA, OČEKÁVÁNÍ NA FINANČNÍCH TRZÍCH, VÝNOSOVÁ KŘIVKA A INTERAKCE S MĚNOVÝM KURZEM (navazující přednáška na přednášku na éma inflace, měnová eorie a měnová poliika) Měnová poliika

Více

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA

Analýza citlivosti NPV projektu na bázi ukazatele EVA 3. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 6.-7. září 2006 Analýza cilivosi NPV projeku na bázi ukazaele EVA Dagmar Richarová

Více

Změna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen.

Změna 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

Více

EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ

EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ Ocenění podniku na bázi meodologie reálných opcí Company Valuaion on he Basis of he Real Opions Mehodology Suden: Vedoucí

Více

Solventnost II. Standardní vzorec pro výpočet solventnostního kapitálového požadavku. Iva Justová

Solventnost 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

Více

5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav

5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav 5. Využií elekroanalogie při analýze a modelování dynamických vlasnosí mechanických sousav Analogie mezi mechanickými, elekrickými či hydraulickými sysémy je známá a lze ji účelně využíva při analýze dynamických

Více

Numerická integrace. b a. sin 100 t dt

Numerická integrace. b a. sin 100 t dt Numerická inegrace Mirko Navara Cenrum srojového vnímání kaedra kyberneiky FEL ČVUT Karlovo náměsí, budova G, mísnos 14a hp://cmpfelkcvucz/~navara/nm 1 lisopadu 18 Úloha: Odhadnou b a f() d na základě

Více

Pasivní tvarovací obvody RC

Pasivní tvarovací obvody RC Sřední průmyslová škola elekroechnická Pardubice CVIČENÍ Z ELEKTRONIKY Pasivní varovací obvody RC Příjmení : Česák Číslo úlohy : 3 Jméno : Per Daum zadání : 7.0.97 Školní rok : 997/98 Daum odevzdání :

Více

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA, IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA, STABILITA. Jednokový impuls (Diracův impuls, Diracova funkce, funkce dela) někdy éž disribuce dela z maemaického hlediska nejde o pravou funkci (přesný popis eorie

Více

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY . přednáška EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY Ekonomcko matematcké metody (též se užívá název operační analýza) sou metody s matematckým základem, využívané především v ekonomcké oblast, v oblast řízení a

Více

Úvod. Ve finanční oblasti má důležitou roli regulace a dohled. Tento dohled v ČR vykonává

Úvod. Ve finanční oblasti má důležitou roli regulace a dohled. Tento dohled v ČR vykonává Úvod Ve finanční oblasi má důležiou roli regulace a dohled. Teno dohled v ČR vykonává Česká národní banka. Ta mimo hlavních úkolů jako je např. oběh peněz ad. vydává aké vyhlášky a opaření. Dnem přisoupení

Více

Analýza a ověření kvality replikace benchmarku metodologií Tracking Error

Analýza a ověření kvality replikace benchmarku metodologií Tracking Error Analýza a ověření kvaly replkace benchmarku meodologí Trackng Error Jří VALECKÝ VŠB-TU Osrava Absrac The am of he paper s o perform an analyss and compare he accuracy of a benchmark replcaon usng varous

Více

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE Univerzia Karlova v Praze Maemaicko-fyzikální fakula DIPLOMOVÁ PRÁCE Andrea Friedrichová Sanovení míry expozice na krediní a ržní rizika pomocí meod Value a Risk Kaedra pravděpodobnosi a maemaické saisiky

Více

Analýza rizikových faktorů při hodnocení investičních projektů dle kritéria NPV na bázi EVA

Analýza rizikových faktorů při hodnocení investičních projektů dle kritéria NPV na bázi EVA 4 mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 11-12 září 2008 Analýza rizikových fakorů při hodnocení invesičních projeků dle kriéria

Více

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je.

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je. Pravděpodobnos a saisika 0. ČASOVÉ ŘADY Průvodce sudiem Využijeme znalosí z předchozích kapiol, především z 9. kapioly, kerá pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je. Předpokládané znalosi Pojmy

Více

Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko správní

Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko správní Univerzia Pardubice Fakula ekonomicko správní Tesování zisku živoních pojišťoven Bc. Marina Černíková Diplomová práce 2008 SOUHRN V diplomové práci se zabývám problemaikou esování zisku živoních pojišťoven.

Více

Věstník ČNB částka 16/2004 ze dne 25. srpna 2004

Věstník ČNB částka 16/2004 ze dne 25. srpna 2004 Třídící znak 1 0 6 0 4 6 1 0 ŘEDITEL SEKCE BANKOVNÍCH OBCHODŮ VYHLAŠUJE Ú P L N É Z N Ě N Í OPATŘENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY Č. 2/2003 VĚST. ČNB, KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY

Více

Částka 7 Ročník 2013. Vydáno dne 4. září 2013 ČÁST NORMATIVNÍ ČÁST OZNAMOVACÍ

Částka 7 Ročník 2013. Vydáno dne 4. září 2013 ČÁST NORMATIVNÍ ČÁST OZNAMOVACÍ Čáska 7 Ročník 2013 Vydáno dne 4. září 2013 O b s a h : ČÁST NORMATIVNÍ 1. Opaření České národní banky č. 1 ze dne 29. července 2013, kerým se zrušuje opaření České národní banky č. 3 ze dne 5. prosince

Více

KONCEPT UDRŽITELNOSTI NEGATIVNÍ ČISTÉ INVESTIČNÍ POZICE A JEHO APLIKACE NA PŘÍKLADU ČESKÉ REPUBLIKY V LETECH

KONCEPT UDRŽITELNOSTI NEGATIVNÍ ČISTÉ INVESTIČNÍ POZICE A JEHO APLIKACE NA PŘÍKLADU ČESKÉ REPUBLIKY V LETECH KONCEP UDRŽIELNOSI NEGAIVNÍ ČISÉ INVESIČNÍ POZICE A JEHO APLIKACE NA PŘÍKLADU ČESKÉ REPUBLIKY V LEECH 1999 2011 Karel Brůna, Vysoká škola ekonomická v Praze 1 1. Úvod Pro ranziivní ekonomiky je ypické,

Více

Modelování rizika úmrtnosti

Modelování rizika úmrtnosti 5. mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 8. - 9. září 200 Modelování rizika úmrnosi Ingrid Perová Absrak V příspěvku je řešena

Více

73-01 KONEČNÝ NÁVRH METODIKY VÝPOČTU KAPACITU VJEZDU DO OKRUŽNÍ KOMENTÁŘ 1. OBECNĚ 2. ZOHLEDNĚNÍ SKLADBY DOPRAVNÍHO PROUDU KŘIŽOVATKY

73-01 KONEČNÝ NÁVRH METODIKY VÝPOČTU KAPACITU VJEZDU DO OKRUŽNÍ KOMENTÁŘ 1. OBECNĚ 2. ZOHLEDNĚNÍ SKLADBY DOPRAVNÍHO PROUDU KŘIŽOVATKY PŘÍLOHA 73-01 73-01 KONEČNÝ NÁVRH METODIKY VÝPOČTU KAPACITU VJEZDU DO OKRUŽNÍ KŘIŽOVATKY Auor: Ing. Luděk Baroš KOMENTÁŘ Konečný návrh meodiky je zpracován ormou kapioly Technických podmínek a bude upřesněn

Více

Poznámka V součtu je každý druh statku zastoupen příslušným počtem jednotek, kterým vstupuje do reprezentativního spotřebitelského koše.

Poznámka V součtu je každý druh statku zastoupen příslušným počtem jednotek, kterým vstupuje do reprezentativního spotřebitelského koše. 5. Inflace 5.1 Podsaa nflace Inflace je makroekonomckým jevem, kerý je všeobecně spojován s růsem ržních cen, zn. kerý způsobuje snžováním koupěschopnos peněz. Tržní ceny zaznamenávají v průběhu sledovaného

Více

Komparace metod pro výpoet kapitálového požadavku pro tržní riziko Value at Risk 1, 2

Komparace metod pro výpoet kapitálového požadavku pro tržní riziko Value at Risk 1, 2 Komparace meod pro výpoe kapálového požadavku pro ržní rzko Value a Rsk, Dan Hojdar Fakula Socálních Vd Posupná globalzace a progresvní rs fnanních rh v posledních leech s vynul meznárodní sandardzac v

Více

cenová hladina průměrná cenová hladina v ekonomice klesá KUPNÍ SÍLA peněz měření inflace:

cenová 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

Více

Model systému na podporu rozhodování za neurčitostí. Model of the Decision Support System under Condition of Non-Determination

Model systému na podporu rozhodování za neurčitostí. Model of the Decision Support System under Condition of Non-Determination ISKI 8 Vedecko-výskumná čnnosť v obls využívn IKT Model sysému n podporu rozhodování z neurčosí Model of he Decson Suppor Sysem under Condon of Non-Deermnon Cyrl Klmeš Osrvská unverz v Osrvě Přírodovědecká

Více

9 Viskoelastické modely

9 Viskoelastické modely 9 Viskoelasické modely Polymerní maeriály se chovají viskoelasicky, j. pod vlivem mechanického namáhání reagují současně jako pevné hookovské láky i jako viskózní newonské kapaliny. Viskoelasické maeriály

Více

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY Kaedra obecné elekroechniky Fakula elekroechniky a inormaiky, VŠB - T Osrava. TOJFÁZOVÉ OBVODY.1 Úvod. Trojázová sousava. Spojení ází do hvězdy. Spojení ází do rojúhelníka.5 Výkon v rojázových souměrných

Více

X 3U U U. Skutečné hodnoty zkratových parametrů v pojmenovaných veličinách pak jsou: Průběh zkratového proudu: SKS =

X 3U U U. Skutečné hodnoty zkratových parametrů v pojmenovaných veličinách pak jsou: Průběh zkratového proudu: SKS = 11. Výpoče poměrů při zkraeh ve vlasní spořebě elekrárny Zkra má v obvodeh shémau smysl pouze v čáseh provozovanýh s účinně uzemněným sředem zdroje, čili mimo alernáor, vyvedení výkonu a přilehlá vinuí

Více

listopadu 2016., t < 0., t 0, 1 2 ), t 1 2,1) 1, 1 t. Pro X, U a V najděte kvantilové funkce, střední hodnoty a rozptyly.

listopadu 2016., t < 0., t 0, 1 2 ), t 1 2,1) 1, 1 t. Pro X, U a V najděte kvantilové funkce, střední hodnoty a rozptyly. 6. cvičení z PSI 7. -. lisopadu 6 6. kvanil, sřední hodnoa, rozpyl - pokračování příkladu z minula) Náhodná veličina X má disribuční funkci e, < F X ),, ) + 3,,), a je směsí diskréní náhodné veličiny U

Více

Manuál k vyrovnávacímu nástroji pro tvorbu cen pro vodné a stočné

Manuál k vyrovnávacímu nástroji pro tvorbu cen pro vodné a stočné OPERAČNÍ PROGRAM ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ EVROPSKÁ UNIE Fond soudržnosi Evropský fond pro regionální rozvoj Pro vodu, vzduch a přírodu Manuál k vyrovnávacímu násroji pro vorbu cen pro vodné a sočné MINISTERSTVO

Více

DERIVÁTOVÝ TRH. Druhy derivátů

DERIVÁTOVÝ TRH. Druhy derivátů DERIVÁTOVÝ TRH Definice derivátu - nejobecněji jsou deriváty nástrojem řízení rizik (zejména tržních a úvěrových), deriváty tedy nejsou investičními nástroji - definice dle US GAAP: derivát je finančním

Více

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Petr Sotona Rizikové přirážky v testu postačitelnosti rezerv

DIPLOMOVÁ PRÁCE. Petr Sotona Rizikové přirážky v testu postačitelnosti rezerv Univerzia Karlova v Praze Maemaicko-fyzikální fakula DIPLOMOVÁ PRÁCE Per Soona Rizikové přirážky v esu posačielnosi rezerv živoního pojišění Kaedra pravděpodobnosi a maemaické saisiky Vedoucí diplomové

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regulární systém hustot Vychází se z: -,, P - pravděpodobnostní prostor -, R neprázdná množna parametrů - X X 1,, náhodný vektor s sdruženou hustotou X n nebo s sdruženou pravděpodobnostní

Více

Výrobky válcované za tepla z konstrukčních ocelí se zvýšenou odolností proti atmosférické korozi Technické dodací podmínky

Výrobky válcované za tepla z konstrukčních ocelí se zvýšenou odolností proti atmosférické korozi Technické dodací podmínky Výrobky válcované za epla z konsrukčních ocelí se zvýšenou odolnosí proi amosférické korozi Technické dodací podmínky Podle ČS E 02- září 0 výroby Dodávaný sav výroby volí výrobce. Pokud o bylo v objednávce

Více

OBECNÉ ZÁSADY. s ohledem na statut Evropského systému centrálních bank a Evropské centrální banky, a zejména na články 5 a 16 tohoto statutu,

OBECNÉ ZÁSADY. s ohledem na statut Evropského systému centrálních bank a Evropské centrální banky, a zejména na články 5 a 16 tohoto statutu, L 77/4 Úřední věsník Evropské unie 22.3.2017 OBECNÉ ZÁSADY OBECNÉ ZÁSADY EVROPSKÉ CENTRÁLNÍ BANKY (EU) 2017/469 ze dne 7. února 2017, kerými se mění obecné zásady ECB/2008/8 o shromažďování údajů ýkajících

Více

Teorie a řízení portfolia

Teorie 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

Více

Hustota pravděpodobnosti případ dvou proměnných

Hustota pravděpodobnosti případ dvou proměnných Husoa pravěpoobnos přípa vou proměnných f očekávaná honoa náhoné proměnné : operáor očekávané hono : očekávaná honoa náhoné proměnné : f f g g obecně : Husoa pravěpoobnos přípa vou proměnných rozpl náhoné

Více

Specifikace minimálních požadavků železnice na ukazatele kvality signálu GNSS/GALILEO pro nebezpečnostní železniční telematické aplikace

Specifikace minimálních požadavků železnice na ukazatele kvality signálu GNSS/GALILEO pro nebezpečnostní železniční telematické aplikace Věra Nováková 1 Specifikace minimálních požadavků železnice na ukazaele kvaliy signálu GNSS/GLILEO pro nebezpečnosní železniční elemaické aplikace Klíčová slova: Galileo, GNSS, elemaické aplikace 1. Úvod

Více

Matematický popis systémů pracujících ve spojitém čase.

Matematický popis systémů pracujících ve spojitém čase. Maemacký pops sysémů pracujících ve spojém čase Vnější pops nelneárních sysémů, savový pops, sabla, kauzala Základní nformace Tao výuková jednoka, jako už všechny další následující, je pokračovací, ve

Více

Efektivnost českého bankovního sektoru v letech

Efektivnost českého bankovního sektoru v letech WORKING PAPER 09/2010 Efekvnos českého bankovního sekoru v leech 2000 2009 Rosslav Saněk Září 2010 Řada sudí Workng Papers Cenra výzkumu konkurenční schopnos české ekonomky je vydávána s podporou projeku

Více

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p Analýza časových řad Informační a komunikační echnologie ve zdravonicví Definice Řada je posloupnos hodno Časová řada chronologicky uspořádaná posloupnos hodno určiého saisického ukazaele formálně je realizací

Více

Metodika transformace ukazatelů Bilancí národního hospodářství do Systému národního účetnictví

Metodika transformace ukazatelů Bilancí národního hospodářství do Systému národního účetnictví Vysoká škola ekonomická v Praze Fakula informaiky a saisiky Kaedra ekonomické saisiky Meodika ransformace ukazaelů Bilancí národního hospodářsví do Sysému národního účenicví Ing. Jaroslav Sixa, Ph.D. Doc.

Více

Zásady hodnocení ekonomické efektivnosti energetických projektů

Zásady hodnocení ekonomické efektivnosti energetických projektů Absrak Zásady hodnocení ekonomické efekivnosi energeických projeků Jaroslav Knápek, Oldřich Sarý, Jiří Vašíček ČVUT FEL, kaedra ekonomiky Každý energeický projek má své ekonomické souvislosi. Invesor,

Více

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

REGRESNÍ 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

Více

10 Lineární elasticita

10 Lineární elasticita 1 Lineární elasicia Polymerní láky se deformují lineárně elasicky pouze v oblasi malých deformací a velmi pomalých deformací. Hranice mezi lineárním a nelineárním průběhem deformace (mez lineariy) závisí

Více

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2

Lineární rovnice prvního řádu. Máme řešit nehomogenní lineární diferenciální rovnici prvního řádu. Funkce h(t) = 2 Cvičení 1 Lineární rovnice prvního řádu 1. Najděe řešení Cauchyovy úlohy x + x g = cos, keré vyhovuje podmínce x(π) =. Máme nehomogenní lineární diferenciální ( rovnici prvního řádu. Funkce h() = g a q()

Více

Vybrané poznámky k řízení rizik v bankách

Vybrané poznámky k řízení rizik v bankách Vybrané poznámky k řízení rizik v bankách Seminář z aktuárských věd Petr Myška 7.11.2008 Obsah přednášky Oceňování nestandartních instrumentů finančních trhů Aplikace analytických vzorců Simulační techniky

Více

Jak se bránit rizikům při investování? Alena Zelinková Jan D. Kabelka

Jak se bránit rizikům při investování? Alena Zelinková Jan D. Kabelka Jak se bránit rizikům při investování? Alena Zelinková Jan D. Kabelka Obsah Co je riziko? Rizika dluhových instrumentů Rizika akciových trhů Jak s nimi pracovat? Co je riziko? Riziku se nelze vyhnout!

Více

Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP)

Laplaceova transformace Modelování systémů a procesů (11MSP) aplaceova ransformace Modelování sysémů a procesů (MSP) Bohumil Kovář, Jan Přikryl, Miroslav Vlček 5. přednáška MSP čvrek 2. března 24 verze: 24-3-2 5:4 Obsah Fourierova ransformace Komplexní exponenciála

Více