Přeskočit na hlavní obsah
Přeskočit hlavičku
Název projektu
Analýza komplexních modelů pro finanční rozhodování
Kód
SP2022/4
Předmět výzkumu
Projekt je zaměřen na analýzu komplexních modelů pro finanční rozhodování, tedy včetně řady typizovaných úloh a zohlednění specifičnosti různých tržních agentů, finančních i nefinančních institucí. Cílem projektu je podrobně analyzovat možný příspěvek a dopad vybraných komplexních modelů na finančního rozhodování jednotlivců i institucí v různých situacích. V rámci projektu dojde k dalšímu rozpracování a využití komplexních modelů ve smyslu předchozích projektů obdobného řešitelského týmu a k důrazu na finanční rozhodování v různorodém (heterogenním) tržním prostředí. Projekt tudíž v menší či větší míře navazuje na projekty řešené v předchozích letech, zejména 2021 (Analýza komplexních modelů finančního rizika), 2020 (Analýza komplexních finančních modelů s důrazem na tržní, kreditní a systémové riziko), 2019 (Analýza komplexních finančních modelů včetně teorie sítí) či 2018 (Analýza komplexních modelů finančních aktiv), kdy tyto projekty doposud vedly zejména k téměř 40 článkům v časopisech, mnohdy s IF nad mediánem oboru, včetně Q1/D1. Předchozí projekty týmu byly po širších analýzách odhadů rizika [4, 16, 17, 20, 22, 23] a využití Lévyho modelů [5, 24, 27] zaměřeny též na tržní anomálie a s tím související příležitosti arbitráže [12, 18, 21, 30], vliv různých tržních charakteristik na rovnovážné ocenění [1, 8, 19, 25] i využití specifických modelů komplexní povahy [2, 9, 14, 28], včetně teorie sítí. V rámci řešení předchozích projektů a přípravy publikací se řešitelský tým setkal s celou řadou otevřených otázek, kdy bylo nutné zodpovědět možný příspěvek navrhovaných modelů k analýze jednotlivých subjektů v různorodém tržním prostředí [3, 6, 7, 26], včetně behavioralistických analýz [10, 11, 13]. Připomeňme, že jak základní, tak pokročilé finanční modely, ať už aplikované v rámci problémů osobních či firemních financí a finančních institucí, jsou postaveny na principech normálního rozdělení a lineární závislosti. Dalším klíčovým předpokladem je, že veškeré entity jsou rizikově averzní. Reálné tržní podmínky jsou oproti tomu typické šikmostí i dodatečnou špičatostí tržních výnosů i nelineární a nesymetrickou závislostí, viz některé poznatky publikované v předchozím výzkumu týmu, které podporují potřebu využití složených modelů a komplexněji pojatých měr závislosti (tzv. concordance či association measures), případně kopula funkcí. To následně vede ke skutečnosti, že se některé entity nechovají dle zjednodušujících předpokladů a případně i nesledují principy racionálního rozhodování. Z toho pak vyplývá nutnost použití komplexních modelů pro prakticky veškeré rozhodovací úlohy. Bližší přehled výchozích znalostí pro jednotlivá témata je uveden v níže citovaných publikacích řešitelského týmu. Vlastní práce v tomto projektu lze rozčlenit do 4 směrů: 1. statistická analýza vstupních dat a vývoj vhodných modelů pro jejich vyšetření a posouzení; Tichý, Kresta, Lando, Ortobelli a spolupracující studenti se budou zabývat vstupními modely, které představují klíčový prvek pro efektivní a korektní realizaci dalších bodů, jako je testování různých vlastností dat i jejich funkcí, nezávislosti, konvexity, předvídatelnosti apod. 2. aplikace při rozhodování firem, zahrnující krátkodobé i dlouhodobé cíle, flexibilní rozhodování a vnější prostředí; Dvořáčková, Lamantia, Radi, Tichý a spolupracující studenti se budou zaměřovat na různé parametry, modely a jejich dopady na rozhodování subjektů (firem), včetně zohlednění vnějšího prostředí a možných interakcí na základě využití predikcí, flexibility a optimalizace. 3. aplikace při analýze a řízení finančních rizik na finančních trzích, se zaměřením na portfolio, spouštěcí šoky, a možný přenos; Bulko, Feng, Giacometti, Guan, Radi, A.-L.Wang, Torri a spolupracující studenti se budou zabývat finančními riziky, jejich provázaností, předvídatelností a eliminací, ať už se to týká dílčích akciových či dluhopisových trhů nebo jejich komplexního provázání do celého ekonomického systému. 4. zohlednění individuálních charakteristik tržních entit, tedy behavirialistickou analýzu jejich chování v příslušném prostředí, ať už na případě finančních investic nebo vnímání rizika spojeného s Covid-19; Dvořáčková, Feng, Korduliaková, Kresta, Sodini, Tichý a spolupracující studenti se zaměří na potenciální odchylky výše studovaných postupů, jejichž příčinným stavem může být iracionalita, ať už reálná nebo zdánlivá. Ačkoliv činnosti výzkumu budou soustavně zaměřeny na jednotlivé dimenze studovaného problému, lze je dle kalendářních čtvrtletí rozdělit takto: studium literatury, rozšíření datové základny, (kotace finančních instrumentů a dalších vstupů), a práce s nimi (1. čtvrtletí); studium literatury, sestavení jednotlivých typů modelu, publikace průběžných výsledků (2. čtvrtletí); studium literatury a vyhodnocení vybraných postupů, zejména z oblasti finančních trhů (3. čtvrtletí); formulace ucelených výsledků řešení projektu (4. čtvrtletí). V jednotlivých etapách řešení projektu budou při řešení vybraných problémů analyzovány jak klasické postupy a metody jako základ pro porovnání (normální rozdělení, mean-variance přístup, lineární závislost, racionální chování), tak jejich zdokonalení, které umožnuje lépe vystihnout skutečné vlastnosti finančních trhů a na nich působích agentů a přesněji zkoumat optimalizační úlohy a možný dopad na riziko, jak dílčí, tak agregované. [1] Antoci, A., Galeotti, M., Sodini, M. Environmental degradation and indeterminacy of equilibrium selection. Discrete and Continuous Dynamical Systems - Series B, 26(11): 5755-5767, 2021. [2] Antoci, A., Borghesi, S., Iannucci, G., Sodini, M. Should I stay or should I go? Carbon leakage and ETS in an evolutionary model. Energy Economics 103: 105561, 2021. [3] Anufriev, M., Gardini, L., Radi, D. Chaos, border collisions and stylized empirical facts in an asset pricing model with heterogeneous agents. Nonlinear Dynamics, 2020 [4] Arab, I., Lando, T., Oliveira, P. Second-order stochastic comparisons of order statistics. Statistics 55(3), 561-579, 2021. [5] Ballestra, L.V., Pacelli, G., Radi, D. Modeling CDS spreads: A comparison of some hybrid approaches. Journal of Empirical Finance, 2020. [6] Bischi, B.I., Lamantia, F. Evolutionary oligopoly games with cooperative and aggressive behaviors. Journal of Economic Interaction and Coordination, 2020. [7] De Giovanni, D., Lamantia, F., Pezzino, M. A behavioral model of evolutionary dynamics and optimal regulation of tax evasion. Structural Change and Economic Dynamics 50: 79-89, 2019. [8] Dercole, F.; Radi, D. Does the "uptick rule" stabilize the stock market? Insights from adaptive rational equilibrium dynamics. Chaos, Solitions & Fractals: 130(109426), 2020. [9] Dominguez, R., Vitali, S. Multi-chronological hierarchical clustering to solve capacity expansion problems with renewable sources. Energy 227, 120491, 2021. [10] Dvořáčková, H., Jochec, M., Tichý, T. Disposition effect in currency trading: An evidence from experimental student games. Revista de cercetare itervencie socială (Review of Research and Social Intervention) 64: 246-261, 2019. [11] Dvořáčková, H., Tichý, T., Jochec, M. How are Limit Orders Affecting the Disposition Effect on Highly Liquid Markets - Experimental Finance Evidence. Journal of Behavioral Finance, September 2021, early access. [12] Dvořáčková, H., Feng, X.-S., Guan, B.-W., Tichý, T. Global warming and (insured) losses from natural catastrophes. Journal of Environmental Protection and Ecology 22 (5): 1888-1902, 2021 [13] Gori, L; Manfredi, P; Marsiglio, P.; Sodini, M. COVID-19 epidemic and mitigation policies: Positive and normative analyses in a neoclassical growth model. Journal of Public Economic Theory, October, 2021 [14] Hariri-Ardebili, M.A., Barak, S. A series of forecasting models for seismic evaluation of dams based on ground motion meta-features. Engineering Structures, 2020. [15] Holčapek, M., Nguyen, L., Tichý, T. Polynomial alias higher degree fuzzy transform of complex-valued functions. Fuzzy Sets and Systems 342: 1-31, 2018. [16] Hozman, J., Tichý, T. DG framework for pricing European options under one-factor stochastic volatility models. Journal of Computational and Applied Mathematics 344, 585-600, 2018. [17] Hozman, J., Tichý, T. DG method for discretely observed Asian options. Mathematical Methods in the Applied Sciences 43 (13): 7726-7746, 2020. [18] Kouaissah, N., Orlandini, D., Ortobelli, S., Tichý, T. Theoretical and practical motivations for the use of the moving average rule. IMA Journal of Management Mathematics 31 (1): 117–138, 2020. [19] Kouaissah, N., Ortobelli, S., Jebabli, I. Portfolio Selection Using Multivariate Semiparametric Estimators and a Copula PCA-Based Approach. Computational Economics on-line first, September 2021. [20] Kresta, A., Wang, A. Portfolio Optimization Efficiency Test Considering Data Snooping Bias. Business Systems Research Journal, 11(2): 73-85, 2020. [21] Lamantia, F. Pezzino, M. Social norms and evalutionary tax compliance. The Manchester School 89, 385-405, 2021. [22] Lando, T. Testing convexity of the generalised hazard function. Statistical papers, 2021. https://doi.org/10.1007/s00362-021-01273-w [23] Ortobelli, S., Kouaissah, N., Tichý, T. On the use of the conditional expectation in portfolio selection problems. Annals of Operations Research 274(1-2): 501-530, 2019. [24] Ortobelli, S., Cassader, M., Vitali, S., Tichý, T. Portfolio selection strategy for the fixed income markets with immunization on average. Annals of Operations Research 260 (1-2): 395-415, 2018. [25] Radi, D.; Sorini, L.; Stefanini, L. On the Numerical Solution of Ordinary, Interval and Fuzzy Differential Equations by Use of F-Transform. Axioms 9(1): 15, 2020. [26] Radi, D., Lamantia, F., Tichý, T. Hybrid dynamics of multi-species resource exploitation. Decisions in Economics and Finance, June 2021. [27] Radi D., Hoang V.P., Torri G., Dvorackova H. (2021) A revised version of the Cathcart & El-Jahel model and its application to CDS market”, Decisions in Economics and Finance, August 2021. [28] Tichý, T., Radi, D., Lamantia, F. Hybrid Evolutionary Oligopolies and the Dynamics of Corporate Social Responsibility. Journal of Economic Interaction and Coordination, October 2020. [29] Torri, G., Giacometti, R., Tichý, T. Network tail risk estimation in the European banking system. Journal of Economic Dynamics & Control 127: 104125, 2021.
Rok zahájení
2022
Rok ukončení
2022
Poskytovatel
Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
Kategorie
Workflow pro SGS
Typ
Specifický výzkum VŠB-TUO
Řešitel
Zpět na seznam