.

0 (hodnocen0 x )

EB

EB

ONLINE

2., aktualizované a rozšířené vydání

[Česko] : Grada, 2014

1 online zdroj (304 stran)

ISBN 978-80-247-9185-2 (online ; pdf)

ISBN 978-80-247-5104-7 (print)

Moderní nástroje, jež lze uplatnit ve firmách při analýze rizika v rámci finančního řízení a investičního rozhodování s využitím praktických příkladů. Nové vydání se podrobněji věnuje využití scénářů a rozhodovacích stromů v analýze rizika a rozšířena je i problematika optimalizace tvorby portfolia z hlediska analýzy a hodnocení rizika..

001487044

O autorech // Slovo úvodem // Část I Analýza a hodnocení rizika // 1. Analýza rizika, pojetí rizika a jeho klasifikace // 1.1 Riziko a hospodářské výsledky // 1.2 Analýza rizika a její postavení v rámci managementu rizika // 1.3 Pojetí rizika a nejistoty // 1.4 Klasifikace rizik // Shrnutí // Literatura // 2. Identifikace rizik a stanovení jejich významnosti // 2.1 Identifikace rizik // 2.1.1 Dekompozice objektu analýzy rizika // 2.1.2 Náplň identifikace // 2.1.3 Nástroje identifikace a informační zdroje // 2.1.4 Subjekty podílející se na identifikaci rizik // 2.1.5 Požadavky na identifikaci rizik // 2.2 Stanovení významnosti rizik // 2.2.1 Analýza citlivosti // 2.2.2 Matice hodnocení rizik ; // 2.2.3 Pravděpodobnostní stupnice // 2.2.4 Stupnice měření dopadů // 2.2.5 Hodnocení příležitostí // 2.2.6 Dokumentace identifikace a hodnocení rizik // 2.2.7 Využití výsledků identifikace a hodnocení rizik // Shrnutí // Literatura // 3. Měření rizika, jeho hodnocení a výběr rizikových variant // 3.1 Měření rizika // 3.1.1 Číselné charakteristiky rizika // 3.1.2 Kvalitativní charakteristiky rizika // 3.2 Hodnocení rizika // 3.2.1 Riziková kapacita a přijatelné riziko // 3.2.2 Postoj k riziku // 3.3 Výběr rizikových variant // 3.3.1 Pravidlo střední hodnoty a rozptylu // 3.3.2 Pravidla stochastické dominance // Shrnutí // Literatura // Část II Simulace Monte Carlo v analýze rizika // 4. Simulace Monte Carlo 78 // 4.1 Charakter simulace Monte Carlo 78 // 4.2 Postup při simulaci Monte Carlo 81 // 4.3 Přednosti a nedostatky simulace Monte Carlo 93 // Shrnutí // Literatura // 5. Expertní názory v simulačních modelech 96 // 5.1 Stanovení rozdělení pravděpodobnosti rizikových faktorů s využitím expertních názorů 96 // 5.1.1 Rovnoměrné rozdělení 97 //

5.1.2 Trojúhelníkové rozdělení 97 // 5.1.3 BetaPERT rozdělení 99 // 5.1.4 Rozdělení definované uživatelem 101 // 5.1.5 Ano/ne rozdělení (Bernoulliho rozděleni) 105 // 5.1.6 Stanovení rozdělení pravděpodobností událostí 105 // 5.1.7 Stanoveni rozdělení pravděpodobnosti při odlišných // názorech expertů IO? // Shrnutí HO // Literatura // 6. Statistická analýza dat ve finančním modelování 112 // 6.1 Úvod do statistické analýzy dat 112 // 6.2 Metody odhadu pravděpodobnostních rozdělení 114 // 6.2.1 Neparametrické metody // 6.2.2 Parametrické metody 119 // 6.3 Metody odhadu nejistoty parametrů pravděpodobnostních rozdělení 121 // 6.3.1 Klasická statistika 122 // 6.3.2 Bootstrap 128 // 6.3.3 Bayesova statistika I33 // Shrnutí // Literatura // 7. Modelování závislostí mezi rizikovými faktory 140 // 7.1 Korelace // 7.2 Obálková metoda // 7.3 Závislost definovaná pomocí vyhledávacích tabulek 149 // 7.4 Závislost definovaná pomocí logických podmínek 150 // Shrnutí // Literatura // 8. Simulace Monte Carlo - souhrnný příklad 154 // 8.1 Stanovení rizikových faktorii jako pravděpodobnostních rozdělení 157 // 8.2 Analýza citlivosti v simulačním modelu 159 // 8.2.1 Vlastní simulace a interpretace výsledků 164 // Shrnutí 171 // Literatura 172 // Část III Aplikace scénářů, rozhodovacích stromů a simulace Monte Carlo // ve finančním a investičním rozhodování // 9. Simulační přístupy při oceňování podniku 176 // 9.1 Problém záměny středních a nejpravděpodobnějších hodnot 178 // 9.2 Problém vzájemné závislosti rizikových faktorů 180 // 9.3 Problém závislosti rizikových faktorů v čase // a NPV-at-Risk 182 // 9.4 Přesun daňové ztráty do budoucích let // a NPV-at-Risk 186 // Shrnutí 189 // Literatura 190 //

10. Scénáře a rozhodovací stromy v analýze rizika 192 // 10.1 Scénáře 192 // 10.1.1 Pojetí scénářů 192 // 10.1.2 Kvalitativní a kvantitativní scénáře 193 // 10.1.3 Tvorba kvantitativních scénářů 195 // 10.1.4 Simulace Monte Carlo ve scénářích 200 // 10.1.5 Přednosti a omezení scénářů 208 // 10.1.6 Faktory úspěšnosti scénářů 210 // 10.2 Rozhodovací stromy 211 // 10.2.1 Charakteristika rozhodovacích stromů 211 // 10.2.2 Tvorba rozhodovacího stromu 211 // 10.2.3 Stanovení optimální strategie pomocí rozhodovacího stromu 214 // 10.2.4 Analýza citlivosti v rozhodovacím stromu 215 // 10.2.5 Uplatnění simulace Monte Carlo v rozhodovacích stromech 222 // 10.2.6 Přednosti a omezení rozhodovacích stromů 227 // Shrnutí 228 // Literatura 230 // 11. Optimalizace tvorby portfolia za rizika 232 // 11.1 Charakter úlohy tvorby portfolia 232 // 11.2 Deterministické ekvivalenty úlohy stochastické optimalizace portfolia 234 // 11.2.1 Optimalizace portfolia při jediném omezení 235 // 11.2.2 Optimalizace portfolia při více omezeních 236 // 11.3 Stochastická optimalizace 241 // 11.3.1 Optimalizace portfolia projektů 242 // 11.3.2 Optimalizace portfolia finančních investic 254 // 11.4 Diverzifikace a riziko 260 // 11.4.1 Vliv diverzifikace na riziko 260 // 11.4.2 Statistická závislost složek portfolia a jeho riziko 262 // 11.4.3 Diverzifikace a systematické riziko 264 // Shrnutí 266 // Literatura 268 // Část IV Implementace analýzy rizika // 12. Implementace analýzy rizika - problémy a doporučení 272 // 12.1 Odlišnosti tradičních a pravděpodobnostních přístupů 272 // 12.2 Obtíže a bariéry implementace analýzy rizika 273 // 12.3 Doporučení k implementaci analýzy rizika 274 // 12.4 Přínosy a omezení implementace analýzy rizika 279 // Shrnutí 280 // Literatura 281 //

Přílohy // Příloha I - Základní statistické charakteristiky náhodných veličin 284 // Příloha II - Odhad nejistoty parametrů normálního rozdělení 290 // Příloha III - Náhrada spojitého faktoru rizika faktorem diskrétním 292 // Literatura 294 // Příloha IV - Expertní odhady, jejich získávání a zpracování 295 // Summary 297 // Rejstřík 298