Rovnovážné modely v teorii portfolia

Podobné dokumenty
Úvod do teorie portfolia. CAPM model. APT model Výhody vs. nevýhody modelů CML SML. Beta faktor

Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy

Optimální řízení pro geometrický Brownův pohyb

FINANČNÍ A INVESTIČNÍ MATEMATIKA 2

D D P. e e e. ...požadovaná výnosová míra D...očekávané dividendy P. očekávaná prodejní cena. D n. n nekonečno. e e e e

Přemysl Bejda.

Změna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen.

Základy teorie finančních investic

FINANČNÍ A INVESTIČNÍ MATEMATIKA Metodický list č. 1

1 Odvození poptávkové křivky

Úvod. Kapitálové statky výrobek není určen ke spotřebě, ale k další výrobě (postupná spotřeba) amortizace Finanční kapitál cenné papíry

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

Změna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen.

Poptávka po penězích

Úvod do analýzy cenných papírů. Dagmar Linnertová 5. Října 2009

Hodnocení pomocí metody EVA - základ

Stochastické diferenciální rovnice

k riziku a ve svém důsledku vedlo použití modelu k diverzifikaci portfolia.

Oceňování akcií a. Brno 2012

Ekonomické scénáře pro oceňování závazků z životního pojištění. Seminář z aktuárských věd Martin Jusko

CAPM atd. Martin Šmíd, listopad 2005

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

Statistika II. Jiří Neubauer

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

Financial calculus Chapter 6 Bigger models

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

Časové řady, typy trendových funkcí a odhady trendů

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

Finanční trhy. Finanční aktiva

Value at Risk. Karolína Maňáková

Matematika III 10. týden Číselné charakteristiky střední hodnota, rozptyl, kovariance, korelace

Tomáš Cipra: Matematika cenných papírů. Professional Publishing, Praha 2013 (288 stran, ISBN: ) ÚVOD.. 7

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta DIPLOMOVÁ PRÁCE. Ing. David Kůs. Matematické metody konstrukce investičních portfolií

KMA/MAB. Kamila Matoušková (A07142) Plzeň, 2009 EFEKTIVNÍ PORFÓLIO V MARKOWITZOVĚ SMYSLU

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

Finanční management. Nejefektivnější portfolio (leží na hranici) dle Markowitze: Přímka kapitálového trhu

Pojem investování a druhy investic

AVDAT Mnohorozměrné metody, metody klasifikace

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

Chyby měření 210DPSM

Charakteristika rizika

Determination Value at Risk via Monte Carlo simulation Stanovení Value at Risk pomocí metody simulace Monte Carlo

Tomáš Cipra: Finanční a pojistné vzorce. Grada Publishing, Praha 2006 (374 stran, ISBN: X) 1. ÚVOD... 17

Nové směry v oceňování derivátů: Opce se stochastickou volatilitou

Klasická a robustní ortogonální regrese mezi složkami kompozice

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Ekonomické modelování pro podnikatelskou praxi

1 Rozptyl a kovariance

Tématické okruhy. 4. Investiční nástroje investiční nástroje, cenné papíry, druhy a vlastnosti

Aplikace modelu CAPM na vybrané akciové tituly obchodované ve SPADu na BCPP, a. s.

Univerzita Karlova v Praze. Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Jan Šmejkal. Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Behaviorální finance. Ing. Michal Stupavský, CFAs. Při investování je největším nepřítelem vaše mysl.

2 Hlavní charakteristiky v analýze přežití

Aplikace při posuzování inv. projektů

Téma 22. Ondřej Nývlt

AVDAT Náhodný vektor, mnohorozměrné rozdělení

Fakt. Každou soustavu n lineárních ODR řádů n i lze eliminací převést ekvivalentně na jednu lineární ODR

Investiční instrumenty a portfolio výnos, riziko, likvidita Úvod do finančních aktiv. Ing. Gabriela Oškrdalová oskrdalova@mail.muni.

Teorie her a ekonomické rozhodování. 2. Maticové hry

Cíl: seznámení s pojetím peněz v ekonomické teorii a s fungováním trhu peněz. Peníze jako prostředek směny, zúčtovací jednotka a uchovatel hodnoty.

AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších

LWS při heteroskedasticitě

Alternativní přístup k analýze vícefaktorových dat

Citlivost kořenů polynomů

Aplikace multifraktální geometrie na finančních trzích

SYLABUS PŘEDMĚTU PREZENČNÍ STUDIUM Slezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné Platnost akreditace do Kód studijního

Interpolace, ortogonální polynomy, Gaussova kvadratura

MASARYKOVA UNIVERZITA. Dluhopisy

Požadavky k písemné přijímací zkoušce z matematiky do navazujícího magisterského studia pro neučitelské obory

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

jevu, čas vyjmutí ze sledování byl T j, T j < X j a T j je náhodná veličina.

FRP 6. cvičení Měření rizika

Výnosové metody oceňování podniku. Tomáš Buus

Diferenciální rovnice a jejich aplikace. (Brkos 2011) Diferenciální rovnice a jejich aplikace 1 / 36

Výběrové charakteristiky a jejich rozdělení

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd

Normální rozložení a odvozená rozložení

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Význam ekonomického modelování

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

Cvičení z optimalizace Markowitzův model

Testování hypotéz o parametrech regresního modelu

Stochastické signály (opáčko)

Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta

PRUŽNOST A PEVNOST II

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd Katedra matematiky. Bakalářská práce Optimalizační úlohy v teorii portfolia

Modelování a simulace Lukáš Otte

Matematika pro chemické inženýry

Příručka k měsíčním zprávám ING fondů

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Ocenění firem. náš základní přístup

4. OBYČEJNÉ DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze


Metodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR)

Navrženy v 60. letech jako experimentální optimalizační metoda. Velice rychlá s dobrou podporou teorie

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Transkript:

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 oceňování kapitálových aktiv Dynamická teorie portfolia Mertonův model Stochastická teorie portfolia Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny

Obsah Portfolio a jeho charakteristiky Definice portfolia Výnosnost a riziko aktiv Výnosnost a riziko portfolia Klasická teorie portfolia Markowitzův model Tobinův model CAPM - model oceňování kapitálových aktiv Dynamická teorie portfolia Mertonův model Stochastická teorie portfolia Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny

Definice portfolia Portfolio množina aktiv (akcií, dluhopisů, peněz...) Finanční trh Portfolio aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum

Definice portfolia Portfolio Finanční trh Portfolio aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum aktivum Váhy portfolia relativní podíly aktiv obsažených v portfoliu X = (X 1,..., X n ) T, kde n j=1 X j = 1

Definice portfolia Výnosnost a riziko

Výnosnost a riziko aktiv Výnosnost aktiva Míra výnosnosti relativní zisk nebo ztráta z investice náhodná veličina r j očekávaná výnosnost E(r j ) = µ j rozptyl výnosnosti D(r j ) = σ 2 j r j (t, t + t) = P j (t+ t) P j (t) P j (t)

Výnosnost a riziko aktiv Riziko aktiva Riziko směrodatná odchylka výnosnosti aktiva D(r j ) = σ j

Výnosnost a riziko portfolia Výnosnost portfolia Výnosnost portfolia náhodná veličina r p = n j=1 X jr j očekávaná výnosnost portfolia E(r p ) = µ p = n j=1 X jµ j rozptyl výnosnosti portfolia D(r p ) = σ 2 p

Výnosnost a riziko portfolia Riziko portfolia Riziko směrodatná odchylka výnosnosti portfolia D(r p ) = σ p σ p = n k=1 X jx k σ jk, n j=1 kde C(r j, r k ) = σ jk je kovariance výnosností aktiva j a aktiva k

Obsah Portfolio a jeho charakteristiky Definice portfolia Výnosnost a riziko aktiv Výnosnost a riziko portfolia Klasická teorie portfolia Markowitzův model Tobinův model CAPM - model oceňování kapitálových aktiv Dynamická teorie portfolia Mertonův model Stochastická teorie portfolia Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny

Moderní teorie portfolia Harry Markowitz (1952) Tobinův model (1958) CAPM - Sharpe (1964), Lintner (1965) a Mossin (1966)

Markowitzův model Markowitzova teorie portfolia prostor výnosnost-riziko očekávaná výnosnost aktiva riziko

Markowitzův model Markowitzova teorie portfolia množina přípustných portfolií očekávaná výnosnost aktiva přípustná portfolia riziko

Markowitzův model Markowitzova teorie portfolia množina efektivních portfolií očekávaná výnosnost efektivní portfolia aktiva přípustná portfolia riziko

Tobinův model Tobinův model rizikově neutrální aktivum očekávaná výnosnost aktiva přípustná portfolia rizikově neutrální aktivum riziko

Tobinův model Tobinův model množina efektivních portfolií očekávaná výnosnost efektivní portfolia aktiva přípustná portfolia rizikově neutrální aktivum riziko

Tobinův model Tobinův model tangenciální portfolio očekávaná výnosnost tangenciální portfolio aktiva přípustná portfolia rizikově neutrální aktivum riziko

Tobinův model Tobinův model tangenciální portfolio separační věta očekávaná výnosnost tangenciální portfolio aktiva přípustná portfolia rizikově neutrální aktivum riziko

CAPM - model oceňování kapitálových aktiv CAPM zkoumá chování trhu vychází z Tobinova modelu Předpoklady modelu: investoři při sestavování portfolia využívají Markowitzův přístup investoři mají homogenní očekávání

CAPM - model oceňování kapitálových aktiv CAPM tržní portfolio očekávaná výnosnost tržní portfolio aktiva přípustná portfolia rizikově neutrální aktivum riziko

CAPM - model oceňování kapitálových aktiv Důsledky CAPM Důsledkem CAPM je tržní rovnováha a separační věta. Věta (Separační věta) Všichni investoři drží portfolia se stejnými relativními podíly rizikových aktiv bez ohledu na svou rizikovou averzi a své portfolio doplňují bezrizikovým aktivem dle svých rizikových preferencí. Definice (Tržní rovnováha) Pojem tržní rovnováha označuje takovou situaci, při které je nabídka vyrovnána s poptávkou.

CAPM - model oceňování kapitálových aktiv Dynamická tržní rovnováha Definice (Dynamická rovnováha) Kapitálový trh je v dynamické rovnováze právě tehdy, když v každém čase t, pro každé aktivum j a každého investora i existuje vektor cen aktiv P(t) takový, že w j (i, t) = N j (t)p j (t) = V j (t), i I kde V j (t) je tržní hodnota aktiva j v čase t a w j (i, t) je optimální množství bohatství investované investorem i do aktiva j v čase t. Ceny P(t) se nazývají tržní ceny.

Obsah Portfolio a jeho charakteristiky Definice portfolia Výnosnost a riziko aktiv Výnosnost a riziko portfolia Klasická teorie portfolia Markowitzův model Tobinův model CAPM - model oceňování kapitálových aktiv Dynamická teorie portfolia Mertonův model Stochastická teorie portfolia Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny

Klasická teorie portfolia x Dynamická teorie portfolia Klasická teorie Dynamická teorie portfolia portfolia čas diskrétní spojitý výhody intuitivní realistický nevýhody nezohledňuje složitý změny

Mertonův model Mertonův model předpokládá rovnováhu na trhu (CAPM) Model pro proces ceny aktiva P(t) je dán dp(t) = P(t)µdt + P(t)σdW (t), kde P(t) je cena podkladového aktiva v čase t a W (t) je Wienerův proces. separační věta bezrizikové aktivum & tržní portfolio

Mertonův model Bezrizikové aktivum & Tržní portfolio Cena bezrizikového aktiva se řídí následujícím modelem db(t) = B(t)r f (t)dt, kde B(t) je cena bezrizikového aktiva v čase t, r f (t) je míra výnosnosti bezrizikového aktiva. Cena tržního portfolia P(t) se řídí modelem dp(t) = P(t)µ p dt + P(t)σ p dw (t), kde W (t) je Wienerův proces a µ p, σ p jsou konstanty.

Mertonův model Optimální portfolio Investorovo bohatství w(t) je proces popsaný modelem dw(t) w(t) = X p(t) dp(t) P(t) + ( 1 X p (t) ) r f dt, kde X p (t) označuje váhu pro tržní portfolio a X f = (1 X p (t)) označuje váhu pro bezrizikové aktivum. Merton odvodil explicitní řešení pro případ, kdy charakteristiky (očekávaná hodnota a rozptyl) výnosností aktiv jsou konstanty.

Mertonův model Ohlson-Rosenbergův Paradox Rosenberg and Ohlson (1976) objevili nekonzistenci Mertonova modelu rozpor mezi předpoklady: µ p, σ p jsou konstanty & tržní rovnováhou

Stochastická teorie portfolia Stochastická teorie portfolia Robert Fernholz (2002) Předpoklady modelu: parametry procesu ceny aktiva jsou také stochastické procesy nepředpokládá tržní rovnováhu nepředpokládá neexistenci arbitráže

Stochastická teorie portfolia Logaritmický model cen aktiv Fernholz používá logaritmický model d log P j (t) = γ j (t)dt + n ξ jk (t)dw k (t), k=1 kde P j (t) je cena aktiva j v čase t, γ j (t) a ξ jk (t) jsou stochastické procesy a W (t) = (W 1 (t),..., W n (t)) T je n-rozměrný Wienerův proces. γ j (t) se nazývá tempo růstu ξ jk (t) se nazývá proces volatility

Stochastická teorie portfolia Tempo růstu a volatilita Tempo růstu a míra výnosnosti jsou spolu ve vztahu µ j (t) = γ j (t) + 1 2 n ξ 2 jk (t). k=1 Volatilita ξ je maticová odmocnina kovarianční matice Σ, Σ = ξξ T.

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Předpoklady modelu: očekávaná výnosnost není konstantní (je funkcí ceny) tržní rovnováha

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Ceny aktiv Předpokládáme, že ceny aktiv splňují stochastickou diferenciální rovnici (SDE) dp j (t) = P j (t)µ j (t)dt + P j (t) n ξ jk (t)dw k (t), (1) k=1 kde W (t) = (W 1 (t),..., W n (t)) T je n-rozměrný Wienerův proces, µ j (t) je očekávaná výnosnost aktiva j a ξ jk (t) jsou volatility aktiv.

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Váhy tržního portfolia Pro vektor vah tržního portfolia uvažujeme následující vztah X = Σ 1 µ 1 T Σ 1 µ, (2) kde 1 je vektor jedniček, µ = (µ 1,..., µ n ) T je vektor očekávaných výnosností aktiv a Σ je kovarianční matice výnosností aktiv. váhy tržního portfolia jsou rovny relativní tržní hodnotě X = V 1 T V vektor očekávaných výnosností (3) µ = ΣV (4)

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Zjednodušující předpoklady pro SDE cen aktiv Předpoklady modelu: matice Σ je diagonální rizika aktiv σ j jsou konstantní počety aktiv N j jsou konstantní Z těchto předpokladů a z SDE (1) dostáváme dp j (t) = P 2 j (t)σ j 2 N j dt + P j (t)σ j dw j (t).

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Očekávaná cena aktiva Hledáme vztah pro očekávanou cenu aktiva. E ( dp j (t) ) = E ( P 2 j (t)σ j 2 N j dt )

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Očekávaná cena aktiva Hledáme vztah pro očekávanou cenu aktiva. E ( dp j (t) ) = E ( P 2 j (t)σ j 2 N j dt ) Úpravami získáme obyčejnou diferenciální rovnici (ODE) de ( P j (t) ) = σ j 2 N j E ( P 2 j (t) ) dt = σ j 2 N j [ D ( Pj (t) ) + E 2( P j (t) )] dt = σ j 2 N j [ σj 2 + E 2( P j (t) )] dt

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Očekávaná cena aktiva Hledáme vztah pro očekávanou cenu aktiva. E ( dp j (t) ) = E ( P 2 j (t)σ j 2 N j dt ) Úpravami získáme obyčejnou diferenciální rovnici (ODE) de ( P j (t) ) = σ j 2 N j E ( P 2 j (t) ) dt = σ j 2 N j [ D ( Pj (t) ) + E 2( P j (t) )] dt = σ j 2 N j [ σj 2 + E 2( P j (t) )] dt

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Očekávaná cena aktiva Hledáme vztah pro očekávanou cenu aktiva. E ( dp j (t) ) = E ( P 2 j (t)σ j 2 N j dt ) Úpravami získáme obyčejnou diferenciální rovnici (ODE) Řešení ODE je de ( P j (t) ) = σ j 2 N j E ( P 2 j (t) ) dt = σ j 2 N j [ D ( Pj (t) ) + E 2( P j (t) )] dt = σ j 2 N j [ σj 2 + E 2( P j (t) )] dt E ( P j (t) ) = σ j tan ( σ j 3 N j t ).

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Předpoklady pro SDE cen aktiv Předpoklady modelu: matice Σ je diagonální rizika aktiv σ j jsou konstantní počety aktiv N j jsou konstantní Z těchto předpokladů a z SDE (1) dostáváme n n dp j (t) = P j (t) P k (t)n k (t)σ jk dt + P j (t) ξ jk (t)dw k (t). k=1 k=1

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Očekávaná cena aktiva Hledáme vztah pro očekávanou cenu aktiva. E ( dp j (t) ) ( ) n = E P j (t) P k (t)n k (t)σ jk dt k=1 Úpravami získáme systém diferenciálních rovnic de ( P j (t) ) [ n = N j σ 2 jk + E ( P j (t) ) n σ jk E ( P k (t) )] dt k=1 k=1

Rovnovážný model s očekávanou výnosností jako funkcí ceny Kam dál? numerické metody simulace x reálná data odhad ξ???? Σ = ξξ T

Literatura FABOZZI, F. J. et al. 2008. Bayesian Methods in Finance. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons. ISBN 978-0-471-92083-0. FERNHOLZ, E. R., 2002. Stochastic Portfolio Theory. New York: Springer-Verlag. ISBN 0-387-95405-8. MERTON, R. C., 1971. Optimum Consumption and Portfolio Rules in a Continuous-Time Model. Journal of Economic Theory. 3, p. 373 413. ROSENBERG, B., OHLSON, J. A., 1976. The Stationary Distribution of Returns and Portfolio Separation in Capital Markets: A Fundamental Contradiction. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 11, p. 393 402.

Děkuji za pozornost.