Přeskočit na hlavní obsah
Přeskočit hlavičku
Název projektu
Finanční modely za tržního a technického rizika a nejistoty s prvkem učení
Kód
SP2022/58
Předmět výzkumu
Předmětem výzkumu je finanční modelování a ověřování metod reflektujících tradiční tržní riziko a nově i technickou neurčitost, která je dána netržními jevy s možnostmi učení (medicínské, technologické, výzkumné, inovační, znalostní rozvoj). Oba aspekty neurčitosti jsou uvažovány, risk (stochastická neurčitost) a nejistota (fuzzy neurčitost) modelována stochastickými a fuzzy-stochastickými metodami. Propojení tržní a technické neurčitosti respektující rozvíjející se učení pro oceňování opcí modelovaným pomocí fuzzy-stochastického aparátu je inovativním problémem. Dalším předmětem je predikce digitálních aktiv a finanční výkonnosti firem, analýza corporate social responsibility. Cílem projektu je vyvíjet a ověřovat finanční modely s prvky učení pomocí stochastického a fuzzy-stochastického aparátu, reflektujícího oba aspekty neurčitosti. Modely budou aplikovány v nefinančních institucích (obchodní a výrobní podniky nebo odvětví v ČR, kotované firmy na burzách v Číně) a finančních institucích (pojišťovnictví, investiční společnosti v tuzemsku a zahraničí). Základní dílčí cíle ověřování modelů A) dílčí cíl reálné opce s prvky učení: oceňování reálných opcí za technické a tržní neurčitosti v diskrétním čase (stochastické, fuzzy-stochastické); oceňování fuzzy-stochastických embedded game obligací, spojité stochastické oceňovací modely; B) dílčí cíl analýza a predikce: digitální aktiva (bitcoin; ethereum) a finanční výkonnost firem a odvětví (automobilový průmysl); C) dílčí cíl zkoumání vztahu EVA a CSR: vliv finanční výkonnosti (ukazatel EVA) na CSR (corporate social responsibility) dle fáze výrobního cyklu pro kotované firmy na kapitálovém trhu Číny; analýza finanční výkonnosti výrobních a nevýrobních institucí; Aplikovaný metodický aparát bude vycházet z dílčích metod (reálné opce, reálné opce s učením, game opce, fuzzy-stochastické modely, simulace Monte-Carlo, analýza rozptylu, predikce s negausovským rozdělením, modely se skoky (jump difussion), frakcionální regrese, vícekriteriální analýza dle analysis network proces (ANP)). Metody budou využity pro řešení dílčích problémů. Dále budou kombinovány v případech aplikace navržených hybridní modelů a modelovat obecně složité podmínky modelování. Podrobný matematický popis fuzzy-stochastic real learning option modelu, aparátu a rešerše literatury fuzzy-stochastic options je v přiloženém souboru "reference model FSZZ" Vstupní data budou zejména z veřejně dostupných databází, finanční analýzy, burzy, MPO, apod. Rozdělení rolí v projektu Hlavní řešitel koordinace, metodický aparát aplikovaný v dílčích úlohách A, B, C a řešení bodu A. spoluřešitelé M. Čulík, P. Gurný, problematika oceňování reálných opcí a spojitého oceňování, dílčí cíl A. spoluřešitelky D. Dluhošová, I. Ratmanová, K. Listwanová, řešení oblastí B, C. spoluřešitelka M. Borovcová, oblast C. U všech dílčích cílů budou zapojeni studenti doktorského a magisterského studia s návazností na jejich témata a závěrečné práce. Zdůvodnění rozpočtu v přiloženém souboru: zdůvodnění rozpočtuzz22. Časový harmonogram: studium metodických konceptů a modelů (1. čtvrtletí); sběr dat a ověřovací propočty (2. čtvrtletí); finalizace některých paperů, ověřovací propočty vyvíjených modelů (3. čtvrtletí); ověřovací propočty, finalizace a zaslání paperů (4. čtvrtletí) Předpokládané výstupy Jimp 2 Jsc 3 Jost 1 B 0 C 0 D 5 uvažované časopisy: Management Science (Q1), EM (Q4), International Journal of Fuzzy Systems (Q1)
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