MASARYKOVA UNIVERZITA. Dluhopisy

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "MASARYKOVA UNIVERZITA. Dluhopisy"

Transkript

1 MASARYKOVA UNIVERZITA Přírodovědecká fakulta Dluhopisy Bakalářská práce Brno 008 Silvie Kafková

2 PODĚKOVÁNÍ Chtěla bych poděkovat RNDr. Martinovi Kolářovi Ph.D. za vedení bakalářské práce, cenné rady a připomínky při zpracování daného tématu.

3 PROHLÁŠENÍ Prohlašuji, že bakalářskou práci na uvedené téma jsem vypracovala samostatně. Použitou literaturu uvádím v seznamu literatury....

4 Obsah Úvod 4 Trh dluhopisů 5. Definice dluhopisu a základní rozdělení dluhopisů Tržní úroková míra Diskontovaný dluhopis Výnosová míra Krátkodobá úroková míra (instantaneous rate) Forwardová úroková míra Shrnutí Ukázkový příklad Diskrétní modely pro oceňování dluhopisů 6. Očekávaná hodnota Metoda zpětné indukce Srovnání oceňování dluhopisů pomocí očekávané hodnoty a zpětné indukce Spojité modely pro oceňování dluhopisů 3. Wienerův proces a Itôovo tvrzení Model ceny dluhopisu Jednoduchý příklad spojitého modelu Seznam použité literatury 30 3

5 Úvod Dluhopisy patří k tradičním zdrojům financování firem, institucí, států a dalších subjektů soukromého i veřejného sektoru. Jedná se o nástroj klasický, prověřený, efektivní a hojně užívaný. Na rozdíl od úvěrů jsou dluhopisy zpravidla veřejně obchodovatelné. Základní otázkou, kterou investoři řeší při rozhodování o tom, do jakých dluhopisů investovat své prostředky, je, zda jim u daného dluhopisu vyhovuje poměr výnosu a rizika. Výnos dluhopisu je cena, kterou musí dlužník zaplatit věřiteli za to, že investuje peníze do jeho dluhopisů a podstoupí tak riziko nesplacení úroků a jistiny dluhopisu. Výnos dluhopisu závisí na řadě faktorů. Mezi hlavní faktory patří časová hodnota peněz, která je určena výší úrokové míry. Časová hodnota peněz je závislá na době splatnosti a situaci na finančním trhu. Pro odhad ceny dluhopisu se využívá matematického aparátu. V mé práci se budu zabývat základními modely pro odhad ceny dluhopisů. V první kapitole se zaměřím hlavně na terminologii týkající se dluhopisů, a také na základní charakteristiky, jejichž vývoj má vliv na cenu dluhopisů. Součástí první kapitoly jsou také grafické příklady vývoje charakteristik dluhopisů a příklad konstrukce výnosové křivky s využitím funkce spline v Maplu. Druhá kapitola se věnuje diskrétním modelům pro oceňování dluhopisů. Uvažuji dva modely a jejich srovnání, konkrétně model založený na očekávané hodnotě a následně na zpětné indukci. Ve třetí kapitole se soustředím na spojité modely. Uvádím Wienerův proces a Itôovo tvrzení a poté se zabývám konstrukcí diferenciální rovnice pro výpočet ceny dluhopisů. Pro názornost uvádím také několik příkladů, které se zabývají výpočtem úrokové míry a ceny dluhopisů pomocí uvedených modelů. 4

6 Kapitola Trh dluhopisů Trhy s dluhopisy existují již dlouhou dobu. Vlády mnoha zemí získávaly hotovost emisí dluhopisů s pevným kuponem na trzích od 7. století, zejména na financování válek. Nyní vlády emitují dluhopisy k financování státních výdajů. Podniky i různé místní orgány je vydávají za účelem financování existujících nebo nových programů. Hlavní rozdíl mezi úvěry a dluhopisy je zejména v tom, že s dluhopisy je možné dále obchodovat. V mnoha zemích probíhá obchodování s dluhopisy na stejných trzích jako obchodování s akciemi.. Definice dluhopisu a základní rozdělení dluhopisů Dluhopisy jsou cenné papíry, které vyjadřují dlužnický závazek emitenta vůči každému vlastníku tohoto dokumentu. Představují dlouhodobé úvěrové cenné papíry, jejichž splatnost je zpravidla pevně stanovena. Jsou emitovány s cílem získat peněžní prostředky na delší dobu a s jistotou, že věřitel později od svého rozhodnutí neustoupí. Podstata dluhopisů a jejich náležitosti jsou v České republice upraveny zákonem o dluhopisech. Tento zákon definuje dluhopis jako...zastupitelný cenný papír, s nímž je spojeno právo požadovat splacení dlužné částky ve jmenovité hodnotě dluhopisu ke dni splatnosti dluhopisu a vyplacení výnosů z něho k určenému datu nebo datům a povinnost osoby, která dluhopisy vydala, tato práva uspokojit... Dluhopisy můžeme podle různých hledisek rozdělit do určitých kategorií. Zaměříme se na rozdělení podle emitenta dluhopisů a následně také podle druhu kuponu. 5

7 Z hlediska emitentů rozdělujeme dluhopisy na: Dluhopisy veřejného sektoru, které emituje vláda, její instituce, obce nebo města. Jejich prodejem si orgány veřejné správy opatřují dlouhodobé finanční prostředky. Získané prostředky slouží k financování deficitů státních rozpočtů, k financování investic a k financování speciálních úvěrových programů. Věřitelé mají nárok na úrok, který se vyplácí ze státního rozpočtu, popř. z rozpočtu příslušného emitenta. Bankovní dluhopisy, které vydávají banky, aby získaly finanční prostředky na delší dobu. Vydávání bankovních dluhopisů představuje samostatný druh bankovních operací. Banka vyplácí majiteli dluhopisu úrok. Dluhopisy korporací, které emituje podnikový sektor s cílem získat dlouhodobé finanční prostředky. Podle druhu kuponu rozdělujeme dluhopisy na: Bezkuponový (diskontovaný) dluhopis, který je nejjednodušším dluhopisem. Emise bezkuponového dluhopisu zavazuje emitenta splatit k určitému datu v budoucnosti jeho nominální (jmenovitou) hodnotu. Bezkuponový dluhopis se prodává za cenu nižší než je jeho nominální hodnota. Rozdíl mezi nominální hodnotou a cenou prodeje se nazývá diskont. Bezkuponový dluhopis nemá kuponové splátky mezi emisí a splatností nominální hodnoty. Dluhopis s pevným kuponem, který opravňuje k pravidelným (stejně vysokým) příjmům mezi emisí a dobou splatnosti nominální hodnoty. Pravidelné platby se nazývají kupony. Většinou se vyplácejí ročně nebo pololetně. Na konci doby splatnosti se stejně jako u diskontovaných dluhopisů vyplácí nominální hodnota dluhopisu. Dluhopis s proměnlivým (plovoucím) kuponem, u kterého se úroková sazba pravidelně přizpůsobuje aktuální úrokové míře. Nová úroková sazba je odvozena pro následující úrokové období 3 nebo 6 měsíců na základě určité aktuální referenční úrokové sazby. V dalším výkladu se blíže seznámíme s charakteristikami dluhopisu, jejichž vývoj má vliv na cenu dluhopisu.. Tržní úroková míra Peníze jsou komodita a jako každá komodita na trhu, mají svou cenu. Cena peněz se nazývá úroková míra. Uvedeme si jednoduchý příklad obchodu, 6

8 kde je využita úroková míra. Představme si, že souhlasíme s tím, že nyní zaplatíme určitou částku a výměnou za to získáme v budoucnosti (obvykle) částku vyšší. Cena takového kontraktu závisí na časové hodnotě peněz, ale také na dalších faktorech, jako je spolehlivost dlužníka a jeho schopnost dluh splácet. My však u dluhopisů budeme dále uvažovat pouze časovou hodnotu peněz. Mezi důležité charakteristiky dluhopisu patří doba splatnosti (zralosti) dluhopisu, která říká, kdy bude dluhopis proplacen, a pak současná cena dluhopisu. Datum zralosti dluhopisu označíme T a současnou cenu dluhopisu označíme P(0, T). Jinými slovy, částka Kč v čase T může být v čase 0 pořízena za cenu P(0,T)... Diskontovaný dluhopis Nyní se už budeme zabývat pouze diskontovaným dluhopisem s nulovým kuponem. Pro jednoduchost budeme předpokládat, že nominální hodnota dluhopisu je Kč, čili v čase T za dluhopis obdržíme částku Kč cena doba_zralosti_v_letech Obrázek.: Cena dluhopisů s různou dobou zralosti v čase t=0 Cena diskontovaného dluhopisu v čase 0 je P(0, T). Cenu dluhopisu v libovolném čase t < T, kde T je doba zralosti dluhopisu, označíme P(t, T). Existují dluhopisy s různými dobami zralosti. Cena dluhopisů s časově blízkou dobou zralosti (např. za 0 a za 9 let) se bude v krátkém časovém období vyvíjet podobně. Cena dluhopisu je funkce, která vždy závisí na okamžiku počátku a konce obchodu. 7

9 Podívejme se nyní na obrázky. Na grafu. sledujeme cenu dluhopisů s dobou zralosti v rozmezí 0 až 0 let v čase t = 0 a na grafu. sledujeme vývoj ceny dluhopisu s dobou zralosti T = 0 během deseti let cena cas_v_letech Obrázek.: Cena dluhopisu s dobou zralosti T=0 Na obrázku. vidíme současnou cenu celého spektra dluhopisů s různou dobou zralosti. Obecně platí, že čím vzdálenější je doba zralosti, tím nižší je cena dluhopisu. Obrázek. zachycuje vývoj ceny jediného dluhopisu (s dobou zralosti T = 0). Počáteční bod tohoto grafu je koncový bod grafu.... Výnosová míra Důležitou informací trhu je veličina zahrnující v sobě průměrnou úrokovou míru. Jestliže úroková míra bude konstantní (označíme ji r), cenu dluhopisu v čase t pak určíme takto: V tomto případě můžeme psát r jako P(t, T) = e r(t t). r = logp(t, T). T t 8

10 6 5 4 vynos doba_zralosti_v_letech Obrázek.3: Výnosová křivka v čase t=0 Úroková míra však není konstantní. Proto si budeme definovat veličinu R(t, T), která se nazývá výnosová míra. Výnosová míra Necht cena dluhopisu v čase t je P(t, T), pak výnosová míra R(t, T) je dána vztahem R(t, T) = logp(t, T). T t Pro danou cenovou křivku diskontovaného dluhopisu jsme schopni odvodit výnosovou křivku (graf výnosové míry). Cenová křivka obsahuje tytéž informace jako výnosová křivka. Dluhopisy s pozdější dobou zralosti mají nižší cenu, a proto je cenová křivka klesající. Na druhé straně výnosová křivka může být rostoucí i klesající funkcí T. Rozdíly ve výnosech dluhopisů s různou dobou zralosti jsou způsobeny odhady budoucí úrokové míry. Jestliže je tu možnost, že úroková míra bude v budoucnosti stoupat, dlouhodobé půjčky budou mít vyšší úrok než ty krátkodobé. Obvykle bývá výnos rostoucí s vyšší dobou zralosti, což je způsobeno rostoucí nejistotou ohledně budoucí úrokové míry (obrázek.3). Ale jestliže je současná úroková míra vysoká a očekává se její pokles, výnosová 9

11 0 8 vynos doba_zralosti_v_letech Obrázek.4: Výnosová křivka (t=4) křivka bude klesající a výnos dlouhodobých dluhopisů bude nižší než u krátkodobých, jak vidíme na obrázku Krátkodobá úroková míra (instantaneous rate) Výnosová křivka nám udává cenu půjčky na různě dlouhá období, ale bylo by lepší vyjádřit současnou cenu půjčky jedním číslem. Můžeme sledovat úrokovou míru pro krátkodobou půjčku (instantaneous borrowing). Je to taková půjčka, která je splacena v krátkém časovém intervalu. Jestliže si v čase t půjčíme na období t, kde t je velice krátké časové období, úroková míra, kterou dostaneme, je rovna výnosové míře R(t, t + t): R(t, t + t) = logp(t, t + t). t Pro každé kratší období se hodnota úroku přibližuje hodnotě R(t, t). Tuto veličinu nazýváme krátkodobá úroková míra r t (instantaneous rate, short rate), která je dána výrazem a platí r t = logp T r t = R(t, t), 0 (t, t)

12 kde R(t, t) = lim t 0 R(t, t + t). Krátkodobá úroková míra je náhodná veličina, která se vyvíjí v čase, nezávisle na ostatních parametrech. Obrázek.5 zachycuje vývoj krátkodobé úrokové míry v průběhu deseti let urokova_mira cas_v_letech Obrázek.5: Vývoj krátkodobé úrokové míry Můžeme vidět, že cena dluhopisu závisí na vývoji krátkodobé úrokové míry. Cena dluhopisu je nižší, jestliže je úroková míra vyšší, což můžeme vidět na obrázku.5 okolo 4 a 8 let, kdy je úroková míra vysoká a cena padá. Vysoká úroková míra dokonce převyšuje výnos dlouhodobých dluhopisů a výnosová křivka je klesající (viz obr..4)...4 Forwardová úroková míra Uvažujme forwardový obchod, čili obchod, kdy je v čase t dohodnuto, že později v čase T si vypůjčíme určitou částku, a tuto částku splatíme k datu T. Budeme mluvit o forwardovém obchodu s dluhopisem s dobou zralosti T. Ukážeme si, jak určit cenu takového obchodu. V čase t nakoupíme dluhopis s dobou zralosti T, (v době zralosti bude mít hodnotu Kč) a prodáme k jednotek dluhopisu s dobou splatnosti T (nominální hodnota je také Kč). Tento obchod má v čase t hodnotu

13 P(t, T ) kp(t, T ). V čase T musíme zaplatit částku k a v čase T obdržíme částku Kč. Aby měl obchod nulovou počáteční hodnotu, musí platit k = P(t, T ) P(t, T ). Takové k je forwardovou cenou nákupu dluhopisů v čase T, jejichž doba zralosti je v čase T. Odpovídající (forwardový) výnos je logp(t, T ) logp(t, T ) T T. Zvolme si T a T blízko u sebe, T = T a T = T + t. Zmenšujeme-li t, blížíme se forwardové míře pro krátkodobou půjčku: f(t, T) = logp(t, T). T Takovou míru označujeme jako forwardovou úrokovou míru, je to forwardová cena krátkodobé půjčky v čase T. Jak se dá očekávat, forwardová úroková míra u současné krátkodobé půjčky v čase T = t, je právě očekávaná krátkodobá úroková míra, tedy f(t, t) = r t forwardova_mira doba_zralosti_v_letech Obrázek.6: Křivka forwardové míry v čase t=0

14 Na obrázku.6 vidíme graf forwardové míry. Na první pohled se zdá podobný grafu výnosové míry. Oba mají totožný levý krajní bod, ale ostatní body budou obecně odlišné. Forwardovou míru můžeme vyjádřit pomocí výnosové míry následně: f(t, T) = R(t, T) + (T t) Nyní si toto tvrzení dokážeme: Připomeňme, že: logp(t, T) R(t, T) = T t logp(t, T) f(t, T) = T Zderivujeme R(t,T) podle T: R(t, T). (.) T R(t, T) T (T t) logp(t,t) logp(t, T) T = = (T t) logp(t,t) T (T t) + logp(t, T) (T t) A nakonec dosadíme do pravé strany rovnice.: [ ] logp(t,t) logp(t, T) T logp(t, T) logp(t, T) + (T t) + = = f(t, T) T t (T t) (T t) T Z rovnice. je patrné, že forwardová míra je vyšší než výnosová míra, jestliže křivka výnosové míry je rostoucí, a je nižší než výnosová míra, jestliže je křivka výnosové míry klesající. Forwardová míra v závislosti na čase už nebude tak hladká křivka, bude začínat nějakou hodnotou f(0, T), dále se bude vyvíjet jako stochastický proces a koncovým bodem bude hodnota r T v době zralosti dluhopisu T...5 Shrnutí Míry R(t, T) a f(t, T) obsahují informace o ceně a mohou být zaměněny. Platí, že forwardová míra i výnosová míra mohou být vyjádřeny pomocí ceny dluhopisu logp(t, T) f(t, T) =, T logp(t, T) R(t, T) =. T t 3

15 A naopak, cena dluhopisu může být vyjádřena pomocí forwardové i výnosové míry: [ T ] P(t, T) = exp f(t, u)du t a P(t, T) = exp [ (T t)r(t, T)]. Cena vyjádřená pomocí krátkodobé úrokové míry je:..6 Ukázkový příklad P(t, T) = exp [ r t (T t)]. Průměrné měsíční výnosy ze státních dluhopisů ČR za měsíc duben roku 008, zveřejněné ve veřejné databázi ARAD České národní banky, jsou: Doba zralosti(v letech) Výnos (v procentech) 3 3,97 5 3,94 0 4,68 5 4, , Vykreslete výnosovou křivku. Tento problém budeme řešit pomocí programu Maple. Využijeme funkci spline. Poznámka: Splajn nám umožňuje aproximaci původní funkce analytickými funkcemi po částech. Nejpoužívanější jsou kubické splajnové polynomy. Definice kubického splajnu: Necht je dána funkce f definována v intervalu [a, b] a množina bodů, které nazýváme uzly, a = x o < x <... < x n = b. Kubický splajn S C [a, b] pro funkci f vyhovuje následujícím podmínkám: S je kubickým polynomem S j na subintervalu [x j, x j+ ] pro každé j = 0,,..., n ; S(x j ) = f(x j ), j = 0,,...n; S j+ (x j+ ) = S j (x j+ ), j = 0,,..., n ; S j+ (x j+) = S j (x j+), j = 0,,..., n ; S j+ (x j+) = S j (x j+), j = 0,,..., n. 4

16 Řešení: Nejprve načteme knihovnu, zadáním >readlib(spline). Do proměnné zralost vložíme doby zralosti > zralost:=[3,5,0,5,30]. Proměnné výnos přířadíme průměrné výnosy > vynos:=[3.97,3.94,4.68,4.94,5.]. A nyní pomocí funkce spline definujeme funkci Vkřivka > Vkrivka:=spline(zralost,vynos,t). A obdržíme tento výsledek t (t 3) 3, t < t (t 5) 0.004(t 5) 3, t < 0 V krivka := t 0.05(t 0) (t 0) 3, t < t (t 5) (t 5) 3, otherwise Nyní zadáme příkaz pro konstrukci křivky. Nejdříve načteme balík plot > with(plots). A na závěr provedeme vykreslení křivky > plot(vkrivka,t=0..35,0..6,labels=[ doba do zralosti, vynos ]) vynos doba_do_zralosti Obrázek.7: Výnosová křivka 5

17 Kapitola Diskrétní modely pro oceňování dluhopisů Existuje velké množství modelů pro ocenění dluhopisů. Protože cena dluhopisu závisí na vývoji úrokové míry, jsou tyto modely založeny na zvláštních předpokladech o tom, jak se mění úroková míra v průběhu určitého období. Začneme s diskrétním modelem pro odhad úrokové míry pomocí očekávané hodnoty. Pak se budeme zabývat oceněním dluhopisů na základě očekávané hodnoty a zpětné indukce. V dalším výkladu budeme čas považovat za diskrétní veličinu. Za časovou jednotku si zvolíme rok.. Očekávaná hodnota Při odvození úrokové míry budeme vycházet z toho, že známe dnešní úrokovou míru a budeme se snažit zjistit, jak na základě předpovědí úrokové míry najít tu nejvhodnější úrokovou míru pro příští období. Toto období budeme označovat [0, ]. Nyní si provedeme odvození úrokové míry, jestliže máme strom úrokové míry se dvěma časovými obdobími. Předpokládejme, že model. reprezentuje budoucí úrokovou míru. Pro jednoduchost zvolíme pravděpodobnost obou větví. Jakou úrokovou míru by měla zvolit banka pro období [0, ]? Mohlo by se zdát, že vhodná úroková míra bude + r = a+b. Ale to není správná odpověd. 6

18 c + r = a p = + r = b p = d Čas 0 Obrázek.: Model očekávané úrokové míry Předpokládejme (pro jednoduchost), že banka má k dispozici částku Kč. Mohou nastat dva případy:. Tuto částku v čase t=0 investuje na kapitálovém trhu. Pak očekáváme, že v čase t= je hodnota částky investované v čase t=0 rovna: ac + bd (ac + bd) =.. Tuto částku na období [0,] vypůjčí s úrokovou mírou +r = x. V čase t= obdrží x. V období [,] investuje obnos x na kapitálovém trhu. Očekávaný návrat za období [,] je ( + r)x = c + d x. Banka tedy za období [0,] získá díky půjčce a následnému investování částky na kapitálovém trhu částku c+d x. Tyto hodnoty by se měly rovnat ac + bd Odtud vyjádříme, že úroková míra je x = = c + d x. ac + bd c + d. (.) Pro banku by bylo nevýhodné, kdyby přijala úrok nižší než ac+bd c+d, a díky konkurenci si také nemůže dovolit požadovat vyšší úrok. Odtud tedy vyplývá odpověd na naši otázku. Banka bude požadovat za období [0,] úrok ac+bd c+d. 7

19 Nyní budeme uvažovat strom úrokové míry s N periodami. Pak při určování efektivní neboli tržní úrokové míry (+r) pro období [0,] postupujeme takto:. Najdeme očekávanou hodnotu částky Kč v čase t = T = N, kterou jsme investovali v čase t = t 0 = 0. Nazveme tuto hodnotu E[Kč t = T].. Nahradíme hodnoty větví (pojmenované a a b) pro období [0,] neznámou x. Jako v předchozím kroku, vypočteme očekávanou hodnotu částky Kč v čase t = T = N, kterou jsme investovali v čase t = t 0 = 0. Nazveme tuto hodnotu E x [Kč t = T]. 3. Položíme E[Kč t = T] = E x [Kč t = T] a vyřešíme rovnici pro neznámou x. Nalezli jsme tak hledanou tržní úrokovou míru r = x. Pomocí očekávané hodnoty můžeme odhadnout cenu dluhopisu s nulovým kuponem. Předpokládejme, že máme strom úrokové míry s N úseky. Vypočteme očekávanou hodnotu částky Kč v čase t = T, kterou jsme investovali na kapitálové trhu v čase t = t 0 = 0. Označíme toto číslo E[Kč [0, T]]. Tedy cena dluhopisu, který bude v čase t = T odkoupen za Kč, je v čase t=0 rovna E[Kč [0,T]].. Metoda zpětné indukce V modelu zpětné indukce vycházíme z toho, že známe cenu dluhopisu v den splatnosti. V našem případě je to Kč. Na základě odhadu vývoje úrokové míry se snažíme určit jaká by měla být hodnota dluhopisu. Ukážeme si proces zpětné indukce na jednoduchém modelu na obrázku., kde P u, P d a P o označují cenu dluhopisu. Chceme vypočíst hodnotu P o, jestliže známe hodnoty P u a P d. Pro jednoduchost budeme opět uvažovat pravděpodobnost každé větve. Platí, že P o = [ Pu a + P ] d. (.) b 8

20 Jedná se tedy o průměr P u a P d (uvažujeme-li pravděpodobnost p = u obou větví), diskontovaný běžnou úrokovou mírou pro období [k,k+]. a P u P o b P d Čas k k + Obrázek.: Proces zpětné indukce Máme-li strom s N úseky, pak tento proces opakujeme, dokud neobdržíme cenu u kořene stromu..3 Srovnání oceňování dluhopisů pomocí očekávané hodnoty a zpětné indukce Na konkrétním příkladu si ukážeme rozdíl v ocenění dluhopisů metodou očekávané hodnoty a metodou zpětné indukce. P u 3 4 P d 3 Čas 0 Obrázek.3: Strom úrokové míry Příklad: Mějme strom úrokové míry (viz obrázek.3). Víme, že hodnota diskontovaného dluhopisu s nulovým kuponem v čase t = bude Kč. 9

21 Chceme zjistit jeho nynější hodnotu pomocí. metody zpětné indukce. metody očekávané hodnoty. Řešení metodou zpětné indukce: Nejprve pomocí známého vzorce vypočteme hodnoty P u a P d. P u = + 3 = 5 A tedy P o = P d = = 7 4 ( Pu + P ) d = ( ) = = 0, Cena dluhopisu s nulovým kuponem nalezená metodou zpětné indukce je 48. Řešení pomocí očekávané hodnoty: Vypočteme E[Kč [0, ]] = ( ) 4 A odtud dostaneme, že cena dluhopisu P o = 4 9 = 9 4. = 0,. Výsledky u obou metod se odlišují. Jestliže rozdělíme časové úseky na menší intervaly t, nahradíme naši úrokovou míru + r mírou + r t, pak pro t 0 obdržíme u obou metod shodný výsledek. Toto tvrzení si ukážeme na příkladě. + a t + b t + c t Čas 0 Obrázek.4: Model úrokové míry 0

22 Příklad: Mějme model úrokové míry na obrázku.4. Cena dluhopisu s nulovým kuponem se zralostí za dvě období vypočtená pomocí metody očekávané hodnoty je P O = ( + a t) + (b+c) t A cena téhož dluhopisu určená metodou zpětné indukce je P Z = + a t ( + b t + + c t. ). Výraz vystupuje v obou případech. Můžeme ho tedy vynechat a +a t soustředit se na zbytek zápisu. Připomeňme si, že platí: + x = ( ) k x k = x + x x k=0 Pro malá x platí, že x k x, kde k. Tedy +x P O =. Můžeme tedy psát Označíme si také Po úpravě dostáváme P O P Z =. = ( + (b+c) t (b + c) t. ) + +b t +c t P Z = + (b+c) t ( + b t)( + c t). (b + c) t = [ + ]( b t)( c t). (b + c) t = [ + ][ (b + c) t]. (b + c) t =. Tedy jestliže vynecháme výrazy ( t) k, pro k >, platí. = P Z, a tedy také P O P O. = PZ... = x. Označme

23 Kapitola 3 Spojité modely pro oceňování dluhopisů Nyní si uvedeme příklady spojitých modelů. Nejdříve se seznámíme se stochastickými procesy, které budeme využívat. Jedná se o speciální typ Markovova procesu, tzv. Wienerův proces. Také si uvedeme Itôovo tvrzení. 3. Wienerův proces a Itôovo tvrzení Wienerův proces je definovaný na intervalu 0, ) a má tyto vlastnosti: W 0 = 0 (proces začíná nulovou hodnotou), W t W t,..., W tn W tn jsou nezávislé pro libovolné 0 t <... < t n, W t W s N(0, s t ) pro libovolné s, t 0, to znamená, že přírůstky mají normální rozdělení se střední hodnotou 0 a rozptylem s t. Dále budeme používat označení, které z matematického hlediska není zcela exaktní, ale ve finančních aplikacích se běžně používá. Pro přírůstky Wienerova procesu budeme psát dw t ε dt, kde ε představuje náhodnou veličinu, pro kterou platí P(ε = ) = P(ε = ) =. Tedy přírůstky dw t mají střední hodnotu 0 a rozptyl dt.

24 tedy Uvažujme stochastický proces X, jehož přírůstky splňují dx = adt + bdw t, dx = adt + bε dt. Přírůstky uvažovaného procesu mají střední hodnotu adt a rozptyl b dt. Jestliže ve výše uvedeném modelu připustíme, že parametry a a b jsou funkcemi x a t, dostaneme proces, jehož přírůstky jsou tvaru dx = a(x, t)dt + b(x, t)dw t, který se nazývá Itôův proces nebo též zobecněný Wienerův proces. Itôovo lemma Uvažujme Itôův proces dx = adt + bdw t, (3.) kde dw t ε dt je Wienerův proces. Přitom se opět předpokládá, že pro náhodnou veličinu ε platí P(ε = ) = P(ε = ) =. Bud G libovolná diferencovatelná funkce proměnných x a t. Potom platí dg = ( a G x + G t + G b x ) dt + b G x dw t. Toto tvrzení si nyní dokážeme. Rozložíme G pomocí Taylorova rozvoje a převedeme na diferenciální tvar. dg = G G dx + x t dt + G x (dx) + G x t dxdt + G t (dt) +... Dosadíme výraz 3. a dále budeme ignorovat výrazy obsahující dt stupně vyššího než jedna dg = G G dt + t x (adt + bdw t) + G x (adt + bdw t) + G x t (adt + bdw t)dt+ + G t (dt). Máme (adt + bdw t )dt = adt + bdw t dt (3.) Připomeňme, že dw t = ε dt, takže dw t dt = εdt 3. Oba výrazy, dt i dt 3, jsou stupně vyššího než jedna a tudíž můžeme ignorovat celý výraz 3.. Dále (dx) = a dt + abdtdw t + b (dw t ). 3

25 První dva výrazy opět vypustíme, nebot obsahují dt ve vyšších stupních než jedna. Na druhou stranu výraz (dw t ) = (ε dt) = ε dt obsahuje dt pouze v prvním stupni, tudíž jej ponecháme. Tedy dg = G G dt + t x (adt + bdw t) + a ε G x dt ( G = t + G x a + ) b ε G dt + a G x x dw t Dosadíme ε =. Pak dostaneme ( dg = a G x + G a x + G ) dt + b G t b dw t. (3.3) 3. Model ceny dluhopisu Nyní si odvodíme obecný spojitý model pro cenu dluhopisu. Předpokládejme, že cena dluhopisu P(t, T) závisí pouze na datu zralosti T, čase t a krátkodobé úrokové míře r. Uvažujme následující model pro úrokovou míru r dr = µ(r, t)dt + σ(r, t)dw t, (3.4) kde W t představuje Wienerův proces, µ je odchylka a σ se nazývá volatilita. Nyní na cenu P aplikujeme Itôovo lemma: ( dp(t, T) = µ P r + P σ r + P ) dt + σ P t r dw t. (3.5) Tento zápis zjednodušíme jako dp(t, T) = u(t, T)dt + v(t, T)dW t. (3.6) Nyní provedeme konstrukci diferenciální rovnice. Uvažujme portfolio skládající se z nakoupeného dluhopisu s dobou splatnosti T, jehož cena je P(t, T ), a z množství prodaného dluhopisu s dobou zralosti T, jehož cena je P(t, T ). Do portfolia zahrneme také hotovost C. Pak hodnota uvažovaného portfolia Π je Π = P P + C. 4

26 Změna hodnoty portfolia za krátký časový okamžik dt je dπ = dp dp + rcdt. Dosazením výrazu 3.6 za dp a dp dostaneme Když položíme dπ = (u u ) dt + (v v )dw t + rcdt. pak výraz obsahující dw t zmizí. Čili = v v, dπ = (u u )dt + rcdt. Nyní z rovnice vyjadřující hodnotu portfolia vyjádříme Po dosazení obdržíme C = Π (P P ). dπ = (u u ) + r ( Π P + v ) P dt (3.7) v Všimneme si, že rovnice 3.7 neobsahuje výraz dw t a tudíž neobsahuje žádnou náhodnou složku. Proto je možné během krátkého časového období dt považovat toto portfolio za bezrizikové. Aby se eliminovala možnost arbitráže (možnost neomezeného bezrizikového zisku), musí být výnos z portfolia roven krátkodobé úrokové míře. Musí tedy platit tedy dπ = r(t)πdt. V rovnici 3.7 se tento výraz také vyskytuje. Rovnici můžeme upravit ( dπ = (u u ) + rπdt + r P + v ) P dt, v a odtud dostáváme 0 = ( u v ) ( u + r P + v ) P v v 0 = u rp v v (u rp ). 5

27 Přeuspořádáním výrazů v (u rp ) = v (u rp ). Levá strana obsahuje pouze výrazy závislé na T a pravá strana obsahuje výrazy závislé na T. Zavedeme λ(t, r) = [u(t, T) r(t, T)P(t, T)] v nezávislé na T. λ nazýváme tržní cena rizika. Výraz pro λ můžeme přepsat jako u(t, T) = rp(t, T) + λv(t, T). Nyní dosadíme za u a v výrazy z rovnice 3.5. Získáme tak diferencialní rovnici pro výpočet ceny dluhopisu Tu můžeme psát jako µ P r + P σ r + P t = rp + λσ P r. P t + (µ λσ) P r + P σ rp = 0. (3.8) r 3.. Jednoduchý příklad spojitého modelu Jelikož rovnici 3.8 neumíme analyticky vyřešit, pokusíme se ji vyřešit numericky. Budeme předoklkádat, že úroková míra vyhovuje rovnici dr = µdt + σdw t, (3.9) kde oba parametry, µ i σ, jsou konstanty. Protože tyto parametry jsou konstanty, můžeme rovnici 3.9 vyřešit pro r a dostaneme r(t) = r 0 + µt + σw t. (3.0) Jako velké zjednodušení budeme předpokládat, že µ λσ = a, kde a je také konstanta. Pak budeme řešit rovnici v následujícím tvaru P t + a P r + P σ rp = 0. (3.) r 6

28 Nyní se pokusíme odhadnout tvar pro cenu P z rovnice 3.. Z předchozího víme, že pro konstantní úrokovou míru platí P = e r(t t). Budeme předpokládat, že P je ve tvaru P = exp[a(t)r + B(t)] a A i B jsou závislé pouze na t. Vypočteme parciální derivace P t = (A r + B )exp[a(t)r + B(t)] = (A r + B )P P r = AP P r = A P. Dosadíme tyto derivace do rovnice 3. Po úpravě obdržíme tvar (A r + B )P + aap + σ A P rp = 0. A r + B + aa + σ A r = 0. Abychom se zbavili výrazů obsahujících r, zvolme A = a dostaneme B + aa + σ A = 0, zde A = t + C, C je konstanta. Dosadíme-li C = T, kde T je doba zralosti dluhopisu, dostaneme A(t) = t T. Za těchto předpokladů má nyní cena P tvar P = exp[(t T)r + B], 7

29 a víme, že cena dluhopisu s nulovým kuponem v době zralosti je P =. Musíme ještě vyřešit B = aa σ A = a(t T) σ (t T). Tuto rovnici integrujeme a výsledkem je tvar B(t) = a (t T) σ 6 (t T)3 = a (T t) + σ 6 (T t)3. Našli jsme tedy řešení. Tedy za předpokladu, že parametry µ i σ jsou konstanty, cena dluhopisu má tvar P(t, T) = exp[ (T t)r a (T t) + σ 6 (T t)3 ]. (3.) Tento jednoduchý vzorec předpovídá cenu dluhopisu jestliže: známe úrokovou míru r v konkrétním čase t známe správnou hodnotu parametrů σ a a. Vezmeme-li v úvahu poznatky o současné úrokové míře, dosazením do vzorce 3. obdržíme cenu dluhopisu k tomuto datu. Příklad: Za jakou cenu se dnes budou prodávat dluhopisy s nulovým kuponem s dobou zralosti za 5 let a za 0 let, jejichž nominální hodnota je Kč, víme-li, že dnešní úroková míra je r = 0, 05 a známe-li parametry a = 0, 005 a σ = 0, 03? Řešení: Dluhopis s dobou splatnosti za 5 let: t = 0, T = 5, r = 0, 05, σ = 0, 03 a a = 0, 005 Nyní provedeme výpočet pomocí vzorce 3.: P(t, T)) = P(0, 5) = exp[ (5 0)0, 05 = e 0,30375 = 0, 738Kč. 0, 005 (5 0) + 0, 03 (5 0) 3 ] = 6 8

30 Dluhopis se zralostí za 5 let s nominální hodnotou Kč se dnes bude prodávat za 0,738Kč. Dluhopis s dobou splatnosti za 0 let: t = 0, T = 0, r = 0, 05, σ = 0, 03 a a = 0, 005 Opět provedeme výpočet pomocí vzorce 3.: P(t, T) = P(0, 0) = exp[ (0 0)0, 05 = e 0,6 = 0, 538Kč. 0, 005 (0 0) + 0, 03 (0 0) 3 ] = 6 Dluhopis se zralostí za 0 let s nominální hodnotou Kč se dnes bude prodávat za 0,538Kč. 9

31 Literatura [] Stampfli J., Goodman V.: The Mathematics of Finance: Modeling and Hedging, Brooks/Cole, 003 [] Baxter M., Rennie A.: Financial Calculus: An introduction to derivative pricing, Cambridge University Press, 996 [3] Bohuslav Sekerka: Matematické a statistické metody ve financování, cenných papírech a pojištění, Profess Consulting s.r.o., Praha, 00 [4] Jílek J.: Finanční trhy, Grada, Praha, 997 [5] Musílek P.: Trhy cenných papírů, Ekopress, Praha, 00 [6] Cipra T.: Finanční a pojistné vzorce, Grada Publishing, Praha, 006 [7] Tuček M.: Jak emitovat dluhopisy a akcie na veřejném trhu, Komise pro cenné papíry, 004 [8] Horová I., Zelinka J.:Numerické metody, MU Brno, 004 [9] [0] Vernerová L.: Modely oceňovania opcií Bakalárska práca, PřF MU Brno,

Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy

Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Oceňování finančních derivátů ve spojitém čase Václav Kozmík Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy 4. 10. 2010 Úvod Stochastický kalkulus Wienerův proces stochastické procesy Itoovo lemma změna

Více

Martin Chudoba. Seminář - Stochastické modelování v ekonomii a financích KPMS MFF UK. dluhopisů pomocí. Black-Scholesova modelu. M.Chudoba.

Martin Chudoba. Seminář - Stochastické modelování v ekonomii a financích KPMS MFF UK. dluhopisů pomocí. Black-Scholesova modelu. M.Chudoba. Martin Chudoba s Seminář - Stochastické modelování v ekonomii a financích KPMS MFF UK 18.10.2010 Uvažujeme bezkupónový dluhopis vyplácející jednotku v čase T Za předpokladu konstantní úrokové míry r pro

Více

Oceňování akcií a. Brno 2012

Oceňování akcií a. Brno 2012 Oceňování akcií a dluhopisů Brno 2012 Osnova 1 Oceňování akcií 2 Akcie Představují podíl na majetku akciové společnosti. Držení je spojeno s řadou práv- právo účasti na hlasování na valné hromadě, právo

Více

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice

8.3). S ohledem na jednoduchost a názornost je výhodné seznámit se s touto Základní pojmy a vztahy. Definice 9. Lineární diferenciální rovnice 2. řádu Cíle Diferenciální rovnice, v nichž hledaná funkce vystupuje ve druhé či vyšší derivaci, nazýváme diferenciálními rovnicemi druhého a vyššího řádu. Analogicky

Více

Přemysl Bejda.

Přemysl Bejda. premyslbejda@gmail.com 2010 Obsah 1 2 3 Obchodovatelnost Cena rizika Obsah 1 2 3 Obchodovatelnost Cena rizika Obsah 1 2 3 Obchodovatelnost Cena rizika Itôovo lemma Lemma (Itôovo) Necht X t je stochastický

Více

5.3. Implicitní funkce a její derivace

5.3. Implicitní funkce a její derivace Výklad Podívejme se na následující problém. Uvažujme množinu M bodů [x,y] R 2, které splňují rovnici F(x, y) = 0, M = {[x,y] D F F(x,y) = 0}, kde z = F(x,y) je nějaká funkce dvou proměnných. Je-li F(x,y)

Více

Od Náhodné Procházky Ke Spojitým Modelům. Silvie Kafková. 1.prosince 2014, FIMA

Od Náhodné Procházky Ke Spojitým Modelům. Silvie Kafková. 1.prosince 2014, FIMA Od Náhodné Procházky Ke Spojitým Modelům Silvie Kafková 1.prosince 2014, FIMA Obsah 1 Motivace 2 3 Aplikace náhodné procházky 4 Jednoduchý model ceny akcie Motivace Obsah 1 Motivace 2 3 Aplikace náhodné

Více

CZ.1.07/1.5.00/34.0499

CZ.1.07/1.5.00/34.0499 Číslo projektu Název školy Název materiálu Autor Tematický okruh Ročník CZ.1.07/1.5.00/34.0499 Soukromá střední odborná škola Frýdek-Místek, s.r.o. VY_32_INOVACE_261_ESP_11 Marcela Kovářová Datum tvorby

Více

Bankovnictví a pojišťovnictví 5

Bankovnictví a pojišťovnictví 5 Bankovnictví a pojišťovnictví 5 JUDr. Ing. Otakar Schlossberger, Ph.D., vedoucí katedry financí VŠFS a externí odborný asistent katedry bankovnictví a pojišťovnictví VŠE Vkladové bankovní produkty Obsah:

Více

3.1.1. Výpočet vnitřní hodnoty obligace (dluhopisu)

3.1.1. 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

Více

Rovnovážné modely v teorii portfolia

Rovnovážné modely v teorii portfolia 3. září 2013, Podlesí Obsah Portfolio a jeho charakteristiky Definice portfolia Výnosnost a riziko aktiv Výnosnost a riziko portfolia Klasická teorie portfolia Markowitzův model Tobinův model CAPM - model

Více

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457.

10. cvičení z PST. 5. prosince T = (n 1) S2 X. (n 1) s2 x σ 2 q χ 2 (n 1) (1 α 2 ). q χ 2 (n 1) 2. 2 x. (n 1) s. x = 1 6. x i = 457. 0 cvičení z PST 5 prosince 208 0 (intervalový odhad pro rozptyl) Soubor (70, 84, 89, 70, 74, 70) je náhodným výběrem z normálního rozdělení N(µ, σ 2 ) Určete oboustranný symetrický 95% interval spolehlivosti

Více

PENÍZE, BANKY, FINANČNÍ TRHY

PENÍZE, BANKY, FINANČNÍ TRHY PENÍZE, BANKY, FINANČNÍ TRHY Úročení 2 1. Jednoduché úročení Kapitál, Jistina označení pro peněžní částku Úrok odměna věřitele, u dlužníka je to cena za úvěr = CENA PENĚZ Doba splatnosti doba, po kterou

Více

Vyjadřují se v procentech z hodnoty vloženého kapitálu. Někdy se pro jejich označení používá termín cena kapitálu.

Vyjadřují se v procentech z hodnoty vloženého kapitálu. Někdy se pro jejich označení používá termín cena kapitálu. 1. Cena kapitálu Náklady kapitálu představují pro podnik výdaj, který musí zaplatit za získání různých forem kapitálu (tj. za získání např. různých forem dluhů, akciového kapitálu, nerozděleného zisku

Více

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní ..08 8cv7.tex 7. cvičení - transformace náhodné veličiny Definice pojmů a základní vzorce Je-li X náhodná veličina a h : R R je měřitelná funkce, pak náhodnou veličinu Y, která je definovaná vztahem X

Více

4. Aplikace matematiky v ekonomii

4. Aplikace matematiky v ekonomii 4. Aplikace matematiky v ekonomii 1 Lineární algebra Soustavy 1) Na základě statistických údajů se zjistilo, že závislost množství statku z poptávaného v průběhu jednoho týdne lze popsat vztahem q d =

Více

MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze

MATEMATIKA III. Olga Majlingová. Učební text pro prezenční studium. Předběžná verze Fakulta strojního inženýrství Univerzity J. E. Purkyně v Ústí nad Labem Pasteurova 7 Tel.: 475 285 511 400 96 Ústí nad Labem Fax: 475 285 566 Internet: www.ujep.cz E-mail: kontakt@ujep.cz MATEMATIKA III

Více

I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta

I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta 343 I. 7. Diferenciál funkce a Taylorova věta Věta 26. Funkce f má v bodě x 0 diferenciál (je diferencovatelná v x 0 ) právě tehdy, když existuje vlastní derivace

Více

CENNÉ PA CENNÉ PÍRY PÍR

CENNÉ PA CENNÉ PÍRY PÍR CENNÉ PAPÍRY ve finančních institucích dr. Malíková 1 Operace s cennými papíry Banky v operacích s cennými papíry (CP) vystupují jako: 1. Investor do CP 2. Emitent CP 3. Obchodník s CP Klasifikace a operace

Více

1.1 Existence a jednoznačnost řešení. Příklad 1.1: [M2-P1] diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu

1.1 Existence a jednoznačnost řešení. Příklad 1.1: [M2-P1] diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu [M2-P1] KAPITOLA 1: Diferenciální rovnice 1. řádu diferenciální rovnice (DR) řádu n: speciálně nás budou zajímat rovnice typu G(x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 y (n) = F (x, y, y,..., y (n 1) ) Příklad 1.1:

Více

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6)

Věta 12.3 : Věta 12.4 (princip superpozice) : [MA1-18:P12.7] rovnice typu y (n) + p n 1 (x)y (n 1) p 1 (x)y + p 0 (x)y = q(x) (6) 1. Lineární diferenciální rovnice řádu n [MA1-18:P1.7] rovnice typu y n) + p n 1 )y n 1) +... + p 1 )y + p 0 )y = q) 6) počáteční podmínky: y 0 ) = y 0 y 0 ) = y 1 y n 1) 0 ) = y n 1. 7) Věta 1.3 : Necht

Více

Obyčejnými diferenciálními rovnicemi (ODR) budeme nazývat rovnice, ve kterých

Obyčejnými diferenciálními rovnicemi (ODR) budeme nazývat rovnice, ve kterých Obyčejné diferenciální rovnice Obyčejnými diferenciálními rovnicemi (ODR) budeme nazývat rovnice, ve kterých se vyskytují derivace neznámé funkce jedné reálné proměnné. Příklad. Bud dána funkce f : R R.

Více

Interpolace Uvažujme třídu funkcí jedné proměnné ψ(x; a 0,..., a n ), kde a 0,..., a n jsou parametry, které popisují jednotlivé funkce této třídy. Mějme dány body x 0, x 1,..., x n, x i x k, i, k = 0,

Více

Diferenciální rovnice 1

Diferenciální rovnice 1 Diferenciální rovnice 1 Základní pojmy Diferenciální rovnice n-tého řádu v implicitním tvaru je obecně rovnice ve tvaru,,,, = Řád diferenciální rovnice odpovídá nejvyššímu stupni derivace v rovnici použitému.

Více

11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah

11. přednáška 10. prosince Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah 11. přednáška 10. prosince 2007 Kapitola 3. Úvod do teorie diferenciálních rovnic. Obyčejná diferenciální rovnice řádu n (ODR řádu n) je vztah F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 mezi argumentem x funkce jedné

Více

Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I

Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I Příklad Tahová síla papíru používaného pro výrobu potravinových sáčků je důležitá charakteristika kvality. Je známo, že síla

Více

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice ÚČETNICTVÍ 3 8. KAPITOLA: KRÁTKODOBÝ A DLOUHODOBÝ FINANČNÍ MAJETEK. MAJETKOVÉ A DLUŽNÉ CENNÉ PAPÍRY. Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České

Více

Pojistná matematika. Úmrtnostní tabulky, komutační čísla a jejich použití. Silvie Kafková

Pojistná matematika. Úmrtnostní tabulky, komutační čísla a jejich použití. Silvie Kafková Úmrtnostní tabulky, komutační čísla a jejich použití 2015 Osnova 1 Délka života 2 Intenzita úmrtnosti 3 Úmrtnostní Tabulky 4 Komutační čísla Obsah 1 Délka života 2 Intenzita úmrtnosti 3 Úmrtnostní Tabulky

Více

Druhy cenných papírů: - majetkové (akcie, podílové listy) - dlužné (dluhopisy, hyp.zástavní listy, směnky, ad.)

Druhy cenných papírů: - majetkové (akcie, podílové listy) - dlužné (dluhopisy, hyp.zástavní listy, směnky, ad.) 4. Účtování cenných papírů Druhy cenných papírů: - majetkové (akcie, podílové listy) - dlužné (dluhopisy, hyp.zástavní listy, směnky, ad.) Cenné papíry členění (v souladu s IAS 39) : k prodeji k obchodování

Více

Obligace obsah přednášky

Obligace obsah přednášky Obligace obsah přednášky 1) Úvod do cenných papírů 2) Úvod do obligací (vymezení, dělení) 3) Cena obligace (teoretická, tržní, kotace) 4) Výnosnost obligace 5) Cena kupónové obligace mezi kupónovými platbami

Více

pouze u některých typů rovnic a v tomto textu se jím nebudeme až na

pouze u některých typů rovnic a v tomto textu se jím nebudeme až na Matematika II 7.1. Zavedení diferenciálních rovnic Definice 7.1.1. Rovnice tvaru F(y (n), y (n 1),, y, y, x) = 0 se nazývá diferenciální rovnice n-tého řádu pro funkci y = y(x). Speciálně je F(y, y, x)

Více

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y 9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y Při popisu procesů zpracováváme vstupní údaj, hodnotu x tak, že výstupní hodnota y závisí nějakým způsobem na vstupní, je její funkcí y = f(x).

Více

Diferenciální rovnice

Diferenciální rovnice Obyčejné diferenciální rovnice - studijní text pro cvičení v předmětu Matematika - 2. Studijní materiál byl připraven pracovníky katedry E. Novákovou, M. Hyánkovou a L. Průchou za podpory grantu IG ČVUT

Více

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti rizikových stavů 1 Markovský řetězec Budeme uvažovat náhodný proces s diskrétním časem (náhodnou posloupnost) X(t), t T {0, 1, 2,... } s konečnou množinou

Více

3 Bodové odhady a jejich vlastnosti

3 Bodové odhady a jejich vlastnosti 3 Bodové odhady a jejich vlastnosti 3.1 Statistika (Skripta str. 77) Výběr pořizujeme proto, abychom se (více) dověděli o souboru, ze kterého jsme výběr pořídili. Zde se soustředíme na situaci, kdy známe

Více

Seznam studijní literatury

Seznam studijní literatury Seznam studijní literatury Zákon o účetnictví, Vyhlášky 500 a 501/2002 České účetní standardy (o CP) Kovanicová, D.: Finanční účetnictví, Světový koncept, Polygon, Praha 2002 nebo později Standard č. 28,

Více

dx se nazývá diferenciál funkce f ( x )

dx se nazývá diferenciál funkce f ( x ) 6 Výklad Definice 6 Nechť je 0 vnitřním bodem definičního oboru D f funkce f ( ) Funkce proměnné d = 0 definovaná vztahem df ( 0) = f ( 0) d se nazývá diferenciál funkce f ( ) v bodě 0, jestliže platí

Více

Finanční trh. Bc. Alena Kozubová

Finanční trh. Bc. Alena Kozubová Finanční trh Bc. Alena Kozubová Finanční trh Finanční trh je místo, kde se obchoduje se všemi formami peněz. Je to největší trh v měřítku národní i světové ekonomiky. Je to trh velice citlivý na jakékoliv

Více

1 Polynomiální interpolace

1 Polynomiální interpolace Polynomiální interpolace. Metoda neurčitých koeficientů Příklad.. Nalezněte polynom p co nejmenšího stupně, pro který platí p() = 0, p(2) =, p( ) = 6. Řešení. Polynom hledáme metodou neurčitých koeficientů,

Více

Náklady kapitálu. Finanční struktura by měla korespondovat s majetkovou strukturou z hlediska časovosti. Stálá aktiva. Dlouhodobý.

Náklady kapitálu. Finanční struktura by měla korespondovat s majetkovou strukturou z hlediska časovosti. Stálá aktiva. Dlouhodobý. Náklady na kapitál Náklady kapitálu Finanční struktura by měla korespondovat s majetkovou strukturou z hlediska časovosti Aktiva (majetek) Stálá aktiva Oběžná aktiva Dlouhodobý majetek Trvalý OM Dlouhodobý

Více

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik Jak stanovit charakteristiky rozložení sledované veličiny v základní populaci? Populaci většinou nemáme celou k dispozici, musíme se spokojit jen s

Více

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z M1B ČÁST 5

Příklad 1. Řešení 1a. Řešení 1b ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z M1B ČÁST 5 Příklad 1 Najděte totální diferenciál d (h) pro h=(h,h ) v příslušných bodech pro následující funkce: a) (,)= cos, =1; b) (,)=ln( + ), =2; 0 c) (,)=arctg(), =1; 0 1 d) (,)= +, =1; 1 Řešení 1a Máme nalézt

Více

1 Odvození poptávkové křivky

1 Odvození poptávkové křivky Odvození poptávkové křivky Optimalizační chování domácností (maximalizace užitku) vzhledem k rozpočtovému omezení. Nejprve odvodíme deterministický model, který potom rozšíříme o stochastické prvky. Odvozené

Více

řešeny numericky 6 Obyčejné diferenciální rovnice řešeny numericky

řešeny numericky 6 Obyčejné diferenciální rovnice řešeny numericky řešeny numericky řešeny numericky Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Na minulé přednášce jsme viděli některé klasické metody a přístupy pro řešení diferenciálních rovnic: stručně řečeno, rovnice obsahující

Více

Diferenciální rovnice 3

Diferenciální rovnice 3 Diferenciální rovnice 3 Lineární diferenciální rovnice n-tého řádu Lineární diferenciální rovnice (dále jen LDR) n-tého řádu je rovnice tvaru + + + + = kde = je hledaná funkce, pravá strana a koeficienty

Více

Náhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost

Náhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost Pravděpodobnost Náhodné veličiny a jejich číselné charakteristiky Petr Liška Masarykova univerzita 19.9.2014 Představme si, že provádíme pokus, jehož výsledek dokážeme ohodnotit číslem. Před provedením

Více

Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14

Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14 Kapitola 10: Diferenciální rovnice 1/14 Co je to diferenciální rovnice? Definice: Diferenciální rovnice je vztah mezi hledanou funkcí y(x), jejími derivacemi y (x), y (x), y (x),... a nezávisle proměnnou

Více

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í 6. T y p y r o z d ě l e n í Poznámka: V odst. 5.5-5.10 jsme uvedli příklady náhodných veličin a jejich distribučních funkcí. Poznali jsme, že se od sebe liší svým typem. V příkladech 5.5, 5.6 a 5.8 jsme

Více

2. LIMITA A SPOJITOST FUNKCE

2. LIMITA A SPOJITOST FUNKCE . LIMITA A SPOJITOST FUNKCE Průvodce studiem Funkce y = je definována pro ( ) (>. Z grafu funkce (obr. 3) a z tabulky (a) je vidět že čím více se hodnoty blíží k -3 tím více se funkční hodnoty blíží ke

Více

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak.

8.1. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, σ 2 ) s parametry µ a. ( ) ϕ(x) = 1. označovat písmenem U. Její hustota je pak. 8. Normální rozdělení 8.. Definice: Normální (Gaussovo) rozdělení N(µ, ) s parametry µ a > 0 je rozdělení určené hustotou ( ) f(x) = (x µ) e, x (, ). Rozdělení N(0; ) s parametry µ = 0 a = se nazývá normované

Více

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}.

1. Náhodný vektor (X, Y ) má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde. p(x, y) = a(x + y + 1), x, y {0, 1, 2}. VIII. Náhodný vektor. Náhodný vektor (X, Y má diskrétní rozdělení s pravděpodobnostní funkcí p, kde p(x, y a(x + y +, x, y {,, }. a Určete číslo a a napište tabulku pravděpodobnostní funkce p. Řešení:

Více

1 Linearní prostory nad komplexními čísly

1 Linearní prostory nad komplexními čísly 1 Linearní prostory nad komplexními čísly V této přednášce budeme hledat kořeny polynomů, které se dále budou moci vyskytovat jako složky vektorů nebo matic Vzhledem k tomu, že kořeny polynomu (i reálného)

Více

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice

Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Greenova funkce pro dvoubodové okrajové úlohy pro obyčejné diferenciální rovnice Jan Tomeček Tento stručný text si klade za cíl co nejrychlejší uvedení do teorie Greenových funkcí pro obyčejné diferenciální

Více

p(x) = P (X = x), x R,

p(x) = P (X = x), x R, 6. T y p y r o z d ě l e n í Poznámka: V odst. 5.5-5.10 jsme uvedli příklady náhodných veličin a jejich distribučních funkcí. Poznali jsme, že se od sebe liší svým typem. V příkladech 5.5, 5.6 a 5.8 jsme

Více

1 Mnohočleny a algebraické rovnice

1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1 Mnohočleny a algebraické rovnice 1.1 Pojem mnohočlenu (polynomu) Připomeňme, že výrazům typu a 2 x 2 + a 1 x + a 0 říkáme kvadratický trojčlen, když a 2 0. Číslům a 0, a 1, a 2 říkáme koeficienty a písmenem

Více

PRIMITIVNÍ FUNKCE. Primitivní funkce primitivní funkce. geometrický popis integrály 1 integrály 2 spojité funkce konstrukce prim.

PRIMITIVNÍ FUNKCE. Primitivní funkce primitivní funkce. geometrický popis integrály 1 integrály 2 spojité funkce konstrukce prim. PRIMITIVNÍ FUNKCE V předchozích částech byly zkoumány derivace funkcí a hlavním tématem byly funkce, které derivace mají. V této kapitole se budou zkoumat funkce, které naopak jsou derivacemi jiných funkcí

Více

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ

ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ ANALYTICKÁ GEOMETRIE LINEÁRNÍCH ÚTVARŮ V ROVINĚ Parametrické vyjádření přímky v rovině Máme přímku p v rovině určenou body A, B. Sestrojíme vektor u = B A. Pro bod B tím pádem platí: B = A + u. Je zřejmé,

Více

Normální (Gaussovo) rozdělení

Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení Normální (Gaussovo) rozdělení popisuje vlastnosti náhodné spojité veličiny, která vzniká složením různých náhodných vlivů, které jsou navzájem nezávislé, kterých je velký

Více

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

1. 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

Více

Bezkuponové dluhopisy centrálních bank Poukázky České národní banky a bezkupónové dluhopisy vydané zahraničními centrálními bankami.

Bezkuponové dluhopisy centrálních bank Poukázky České národní banky a bezkupónové dluhopisy vydané zahraničními centrálními bankami. POPIS ČÍSELNÍKU : : BA0088 Druhy cenných papírů a odvozených kontraktů (derivátů) Hierarchická klasifikace druhů cenných papírů podle jejich ekonomické formy a obsahu (věcného charakteru) s návazností

Více

Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení

Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení Polynomy a interpolace text neobsahuje přesné matematické definice, pouze jejich vysvětlení Polynom nad R = zobrazení f : R R f(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, kde a i R jsou pevně daná

Více

I) Vlastní kapitál 1) Základní jmění /upsaný kapitál/ 2) Kapitálové fondy: - ážio/disážio - dary - vklady společníků 3)Fondy ze zisku: - rezervní

I) Vlastní kapitál 1) Základní jmění /upsaný kapitál/ 2) Kapitálové fondy: - ážio/disážio - dary - vklady společníků 3)Fondy ze zisku: - rezervní Náklady na kapitál I) Vlastní kapitál 1) Základní jmění /upsaný kapitál/ 2) Kapitálové fondy: - ážio/disážio - dary - vklady společníků 3)Fondy ze zisku: - rezervní fond - statutární a ostatní fondy 4)

Více

Nyní využijeme slovník Laplaceovy transformace pro derivaci a přímé hodnoty a dostaneme běžnou algebraickou rovnici. ! 2 "

Nyní využijeme slovník Laplaceovy transformace pro derivaci a přímé hodnoty a dostaneme běžnou algebraickou rovnici. ! 2 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MB ČÁST Příklad Nalezněte pomocí Laplaceovy transformace řešení dané Cauchyho úlohy lineární diferenciální rovnice prvního řádu s konstantními koeficienty v intervalu 0,, které vyhovuje

Více

Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz

Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz Ukázka knihy z internetového knihkupectví www.kosmas.cz U k á z k a k n i h y z i n t e r n e t o v é h o k n i h k u p e c t v í w w w. k o s m a s. c z, U I D : K O S 1 8 7 6 2 Edice Osobní a rodinné

Více

4. OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

4. OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE FBI VŠB-TUO 28. března 2014 4.1. Základní pojmy Definice 4.1. Rovnice tvaru F (x, y, y, y,..., y (n) ) = 0 se nazývá obyčejná diferenciální rovnice n-tého řádu a vyjadřuje vztah mezi neznámou funkcí y

Více

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Regresní analýza 1. Regresní analýza Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému

Více

Finanční Trhy I. prof. Ing. Olřich Rejnuš, CSc.

Finanční Trhy I. prof. Ing. Olřich Rejnuš, CSc. Finanční Trhy I. prof. Ing. Olřich Rejnuš, CSc. 15.9.2016 Michal Šrubař 1 Dvousektorový tokový diagram Zboží a služby konečné spotřeby Meziprodukty Platby za zboží a služby Produkční jednotky /Firmy/ Spotřebitelské

Více

14. přednáška. Přímka

14. přednáška. Přímka 14 přednáška Přímka Začneme vyjádřením přímky v prostoru Přímku v prostoru můžeme vyjádřit jen parametricky protože obecná rovnice přímky v prostoru neexistuje Přímka v prostoru je určena bodem A= [ a1

Více

Řešení 1b Máme najít body, v nichž má funkce (, ) vázané extrémy, případně vázané lokální extrémy s podmínkou (, )=0, je-li: (, )= +,

Řešení 1b Máme najít body, v nichž má funkce (, ) vázané extrémy, případně vázané lokální extrémy s podmínkou (, )=0, je-li: (, )= +, Příklad 1 Najděte body, v nichž má funkce (,) vázané extrémy, případně vázané lokální extrémy s podmínkou (,)=0, je-li: a) (,)= + 1, (,)=+ 1 lok.max.v 1 2,3 2 b) (,)=+, (,)= 1 +1 1 c) (,)=, (,)=+ 1 lok.max.v

Více

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

MATEMATICKÁ STATISTIKA.   Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci MATEMATICKÁ STATISTIKA Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Matematická statistika Matematická statistika se zabývá matematickým

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: Investujeme do vaší budoucnosti Ekonomika podniku Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze Ing. Kučerková Blanka, 2011 Krátkodobé

Více

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) LDR druhého řádu VMAT, IMT 1 / 22

LDF MENDELU. Simona Fišnarová (MENDELU) LDR druhého řádu VMAT, IMT 1 / 22 Lineární diferenciální rovnice druhého řádu Vyšší matematika, Inženýrská matematika LDF MENDELU Podpořeno projektem Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU v Brně (LDF)

Více

PRIMITIVNÍ FUNKCE DEFINICE A MOTIVACE

PRIMITIVNÍ FUNKCE DEFINICE A MOTIVACE PIMITIVNÍ FUNKCE V předchozích částech byly zkoumány derivace funkcí a hlavním tématem byly funkce, které derivace mají. V této kapitole se budou zkoumat funkce, které naopak jsou derivacemi jiných funkcí

Více

majetkové CP (akcie, podílové listy) úvěrové (dluhové) směnky, dluhopisy, státní pokladniční poukázky atd. (+ úrok, ten není na směnce)

majetkové CP (akcie, podílové listy) úvěrové (dluhové) směnky, dluhopisy, státní pokladniční poukázky atd. (+ úrok, ten není na směnce) Otázka: Bankovnictví a cenné papíry Předmět: Účetnictví (Finance) Přidal(a): didisceramo Cenné papíry dlouhodobé skupina 06 a 473 (dluhopisy) krátkodobé 25. skupina vyjadřuje pohledávku majitele za tím,

Více

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Náhodné (statistické) chyby přímých měření Náhodné (statistické) chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně

Více

Extrémy funkce dvou proměnných

Extrémy funkce dvou proměnných Extrémy funkce dvou proměnných 1. Stanovte rozměry pravoúhlé vodní nádrže o objemu 32 m 3 tak, aby dno a stěny měly nejmenší povrch. Označme rozměry pravoúhlé nádrže x, y, z (viz obr.). ak objem této nádrže

Více

Obsah Obyčejné diferenciální rovnice

Obsah Obyčejné diferenciální rovnice Obsah 1 Obyčejné diferenciální rovnice 3 1.1 Základní pojmy............................................ 3 1.2 Obyčejné diferenciální rovnice 1. řádu................................ 5 1.3 Exaktní rovnice............................................

Více

Subjekty finančního trhu = ti, kteří jsou účastníky FT ( banky, obyvatelé, firmy, penzijní fondy ) = KDO

Subjekty finančního trhu = ti, kteří jsou účastníky FT ( banky, obyvatelé, firmy, penzijní fondy ) = KDO Otázka: Finanční trh Předmět: Ekonomie Přidal(a): Káťa Finanční trh jedná se o obchodování s finančními prostředky = trh se všemi formami peněz na finančním trhu se vytváří cena peněz (např. výše úroků,

Více

INTEGRÁLY S PARAMETREM

INTEGRÁLY S PARAMETREM INTEGRÁLY S PARAMETREM b a V kapitole o integraci funkcí více proměnných byla potřeba funkce g(x) = f(x, y) dy proměnné x. Spojitost funkce g(x) = b a f(x, y) dy proměnné x znamená vlastně prohození limity

Více

Manažerská ekonomika KM IT

Manažerská ekonomika KM IT KVANTITATIVNÍ METODY INFORMAČNÍ TECHNOLOGIE (zkouška č. 3) Cíl předmětu Získat základní znalosti v oblasti práce s ekonomickými ukazateli a daty, osvojit si znalosti finanční a pojistné matematiky, zvládnout

Více

Matematika I (KX001) Užití derivace v geometrii, ve fyzice 3. října f (x 0 ) (x x 0) Je-li f (x 0 ) = 0, tečna: x = 3, normála: y = 0

Matematika I (KX001) Užití derivace v geometrii, ve fyzice 3. října f (x 0 ) (x x 0) Je-li f (x 0 ) = 0, tečna: x = 3, normála: y = 0 Rovnice tečny a normály Geometrický význam derivace funkce f(x) v bodě x 0 : f (x 0 ) = k t k t je směrnice tečny v bodě [x 0, y 0 = f(x 0 )] Tečna je přímka t : y = k t x + q, tj y = f (x 0 ) x + q; pokud

Více

Náhodné chyby přímých měření

Náhodné chyby přímých měření Náhodné chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně pravděpodobná.

Více

Derivace funkcí více proměnných

Derivace funkcí více proměnných Derivace funkcí více proměnných Pro studenty FP TUL Martina Šimůnková 16. května 019 1. Derivace podle vektoru jako funkce vektoru. Pro pevně zvolenou funkci f : R d R n a bod a R d budeme zkoumat zobrazení,

Více

Finanční matematika. Mgr. Tat ána Funioková, Ph.D. 17. 9. 2012. Katedra matematických metod v ekonomice

Finanční matematika. Mgr. Tat ána Funioková, Ph.D. 17. 9. 2012. Katedra matematických metod v ekonomice Finanční matematika 1. přednáška Mgr. Tat ána Funioková, Ph.D. Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava Katedra matematických metod v ekonomice 17. 9. 2012 Mgr. Tat ána Funioková, Ph.D. (VŠB TUO)

Více

CITLIVOSTNÍ ANALÝZA DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ I

CITLIVOSTNÍ ANALÝZA DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ I Informačné a automatizačné technológie v riadení kvality produkcie Vernár,.-4. 9. 005 CITLIVOSTNÍ ANALÝZA DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ I KÜNZEL GUNNAR Abstrakt Příspěvek uvádí základní definice, fyzikální interpretaci

Více

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D.

Úvod do teorie odhadu. Ing. Michael Rost, Ph.D. Úvod do teorie odhadu Ing. Michael Rost, Ph.D. Náhodný výběr Náhodným výběrem ze základního souboru populace, která je popsána prostřednictvím hustoty pravděpodobnosti f(x, θ), budeme nazývat posloupnost

Více

Časová hodnota peněz (2015-01-18)

Časová hodnota peněz (2015-01-18) Časová hodnota peněz (2015-01-18) Základní pojem moderní teorie financí. Říká nám, že peníze svoji hodnotu v čase mění. Díky časové hodnotě peněz jsme schopni porovnat různé investiční nebo úvěrové nabídky

Více

Cenné papíry základní charakteristika

Cenné papíry základní charakteristika Cenné papíry základní charakteristika Cenný papír nebo zápis v příslušné evidenci spojený s nárokem,. Jejich podobu, údaje a možné operace upravují zákony.. Emitent (výstavce) Osoba, která. státní CP (státní

Více

8 Střední hodnota a rozptyl

8 Střední hodnota a rozptyl Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Této přednášce odpovídá kapitola 10 ze skript [1]. Také je k dispozici sbírka úloh [2], kde si můžete procvičit příklady z kapitol 2, 3 a 4. K samostatnému procvičení

Více

4 Numerické derivování a integrace

4 Numerické derivování a integrace Břetislav Fajmon, UMAT FEKT, VUT Brno Téma je podrobně zpracováno ve skriptech [1], kapitola 7, strany 85-94. Jedná se o úlohu výpočtu (první či druhé) derivace či o výpočet určitého integrálu jinými metodami,

Více

4. Diferenciál a Taylorova věta

4. Diferenciál a Taylorova věta 4. Diferenciál a Taylorova věta Definice 4.1. Buď f : R n R, a Df. Řekneme, že f je diferencovatelná v bodě a, když h V n takový, že a + h Df platí f(a + h) f(a) gradf(a) h + h τ(h), kde lim τ(h) 0. Funkce

Více

Value at Risk. Karolína Maňáková

Value at Risk. Karolína Maňáková Value at Risk Karolína Maňáková Value at risk Historická metoda Model-Building přístup Lineární model variance a kovariance Metoda Monte Carlo Stress testing a Back testing Potenciální ztráta s danou pravděpodobností

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

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

Základy teorie finančních investic

Základy teorie finančních investic Ing. Martin Širůček, Ph.D. Katedra financí a účetnictví sirucek.martin@svse.cz sirucek@gmail.com Základy teorie finančních investic strana 2 Úvod do teorie investic Pojem investice Rozdělení investic a)

Více

Optimální řízení pro geometrický Brownův pohyb

Optimální řízení pro geometrický Brownův pohyb 1/39 Optimální řízení pro geometrický Brownův pohyb Lenka Slámová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Stochastické modelování v ekonomii a

Více

ČASOVÁ HODNOTA PENĚZ. Manažerská ekonomika obor Marketingová komunikace. 8. přednáška Ing. Jarmila Ircingová, Ph.D.

ČASOVÁ HODNOTA PENĚZ. Manažerská ekonomika obor Marketingová komunikace. 8. přednáška Ing. Jarmila Ircingová, Ph.D. ČASOVÁ HODNOTA PENĚZ Manažerská ekonomika obor Marketingová komunikace 8. přednáška Ing. Jarmila Ircingová, Ph.D. Časová hodnota peněz Každou peněžní operaci prováděnou v současnosti a zaměřenou do budoucnosti

Více

Všeobecná rovnováha 1 Statistický pohled

Všeobecná rovnováha 1 Statistický pohled Makroekonomická analýza přednáška 4 1 Všeobecná rovnováha 1 Statistický pohled Předpoklady Úspory (resp.spotřeba) a investice (resp.kapitál), kterými jsme se zabývali v minulých lekcích, jsou spolu s technologickým

Více

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s

Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru. Kvadratická forma v n proměnných je tak polynom n proměnných s Kapitola 13 Kvadratické formy Definice 13.1 Kvadratická forma v n proměnných s koeficienty z tělesa T je výraz tvaru f(x 1,..., x n ) = a ij x i x j, kde koeficienty a ij T. j=i Kvadratická forma v n proměnných

Více

Derivace a monotónnost funkce

Derivace a monotónnost funkce Derivace a monotónnost funkce Věta : Uvažujme funkci f (x), která má na intervalu I derivaci f (x). Pak platí: je-li f (x) > 0 x I, funkce f je na intervalu I rostoucí. je-li f (x) < 0 x I, funkce f je

Více