Schválené projekty SGS

Stochastické modelování finančních investic na různorodých trzích

SP2024/003

Projekt je zaměřen na zkoumání vybraných stochastických modelů aplikovaných na finanční trhy s důrazem na investiční proces za specifických tržních podmínek. Zahrnuté jsou klasické úlohy i pokročilé, které se adaptují různým specifikům v investičním procesu, zejména tržním anomáliím a iracionálním rozhodováním investorů. Cílem projektu je detailně analyzovat možný příspěvek a dopad vybraných komplexních přístupů stochastického investičního modelování a rozhodování založených na zohlednění aktuálních tržních specifik, a to pro jednotlivce i instituce působících na finančních trzích. V rámci řešení projektu je kladen důraz na rozšíření a aplikaci existujících komplexních modelů publikovaných ve vysoce kvalitních časopisech (viz literatura v další části žádosti) a taktéž poskytnutých v předchozích projektech, ve kterých byly zahrnuti členové řešitelského týmu. Zejména jsou řešeny komplexní úlohy investičního rozhodování na finančních trzích v různorodém (heterogenním) tržním prostředí. Komplexní úlohy, kterým bude věnována pozornost nejsou vztaženy pouze k investicím, ale budou taktéž zahrnuty úlohy v oblasti oceňování derivátů, zkoumání provázanosti institucí finančního trhu, měření tržního či systémového rizika a dalších. Obecně lze říci, že projekt do značné míry navazuje na činnost zahrnutou v mnoha projektech řešených prof. Tichým v minulých letech, na kterých se navrhovatel tohoto projektu též významnou měrou podílel. Rovněž lze předpokládat, že bude finalizován výzkum z některých oblastí, který započal v předchozích letech. Jako příklady uveďme tyto projekty: Analýza komplexních modelů pro finanční rozhodování (2022), Analýza komplexních modelů finančního rizika (2021) nebo Analýza komplexních finančních modelů s důrazem na tržní, kreditní a systémové riziko (2020). Tento projekt by měl rovněž navázat na podporu výzkumné činnosti studentů doktorského studia a mladých výzkumníků. Uveďme, že v minulých letech například obhájili disertačních prací (Barak, Cassader, Dvořáčková, Feng, Guan, Kouaissah, Neděla, Torri), v angličtině, a podařilo se jim publikovat velké množství článků v časopisech, mnohdy s IF nad mediánem oboru, včetně Q1/D1. Spolupráce stávajících MGR a DRS studentů s některými výzkumníky, kteří jsou zařazeni jako členové řešitelského týmu přispěje k jejich pokroku ve studiu. Předchozí projekty, ve kterých byli členové řešitelského týmu zahrnutí, byly zaměřeny na širší analýzu odhadů rizika [4, 13, 15, 19] a využití Lévyho modelů [5, 11, 16]. Poté se zaměřily rovněž na zkoumání tržní anomálie a s tím související příležitosti arbitráže [12, 17, 23, 24], analýzu vlivu různých tržních charakteristik na rovnovážné ocenění [1, 14, 18] i využití specifických modelů komplexní povahy [7, 9, 10, 21], 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 [20, 22, 25], včetně behavioristických analýz [2, 3, 8]. Připomeňme, že jak základní, tak mnohé 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 a homogenní ve svých očekáváních, případně v informacích, které mají k dispozici a ve způsobu, jak si je interpretují. Ve skutečnosti se však setkáváme s tržními podmínkami, které jsou typické pro svou šikmost i dodatečnou špičatostí tržních výnosů i nelineární a nesymetrickou závislostí. Některé z těchto skutečností byly dokázány v publikacích členů výzkumného týmu. To následně vede ke skutečnosti, že se některé entity nechovají dle zjednodušujících předpokladů a případně i nesledují principy racionálního rozhodování, kdy můžeme vysledovat různé typizované skupiny (viz také klasický spor fundamentální vs. technická analýza). Nicméně, stále evidujeme tlak na aplikaci složených modelů a komplexněji pojatých měr k zachycení tržních anomálií. Obecně se setkáváme s nutností použití komplexních modelů pro prakticky veškeré rozhodovací úlohy. Výchozí literatura pro zkoumání komplexních modelů a přístupu publikovaná členy řešitelského týmu a jejich kolegy je uvedená níže. Výzkumná činnost v rámci řešení tohoto projektu je zaměřená na 4 hlavní oblastí (zařazení členů týmu k jednotlivým oblastem výzkumné činnosti je detailně popsáno v další části žádosti): 1) Rozšířené modely a testy pro analýzu a předvídání stochastických časových řad finančních indikátorů, včetně zkoumání jejich vztahů, stochastické dominance a inference 2) Navržení modelů detekce a predikce systémového rizika na finančních trzích a design nových měr k identifikaci a potažmo zkoumání možnosti využití v problematice teorie portfolia 3) Teoretický rozvoj dynamických modelů vzájemně se ovlivňujících heterogenních agentů, analýza jejich chování v investičním procesu - aplikacích pomocí experimentů 4) Vývoj pokročilých modelů pro zdokonalené vyhodnocování flexibility finančních investic při rozhodovacím procesu Ačkoliv je výzkumná činnost zaměřena na několik směrů, kterým bude současně věnována pozornost, lze obecně stanovit rozdělení práce do jednotlivých kalendářních čtvrtletí takto: studium literatury, rozšíření a aktualizace datové základny a práce s ní (1. čtvrtletí); studium literatury, sestavení jednotlivých typů modelu, publikace prvních dílčích výsledků (2. čtvrtletí); studium literatury a vyhodnocení vybraných postupů (3. čtvrtletí); formulace a publikace ucelených výsledků řešení projektu (4. čtvrtletí). V harmonogramu činností projektu obsahující jednotlivé etapy řešení projektu budou při řešení předem specifikovaných problémů analyzovány jak klasické postupy a metody, které budou obecně sloužit jako benchmark pro porovnání (jako příklad uveďme: normální rozdělení, mean-variance přístup, lineární závislost, obecné ukazatele rizika), tak jejich pokročilé modifikace, které nám umožní reálněji zachytit specifikum fungování finančních trhů. To stejné platí pro účastníky působící na finančních trzích, kteří se řídí specifickým chování. Rozšířením základních metod jsme schopni detailněji přizpůsobit konkrétní stochastické optimalizační úlohy a analyzovat různé ukazatele rizika, ať už se jedná časově závislé či nezávislé. Co se týče datové základny, pro řešení dílčích částí projektu budou zejména využívána veřejně dostupná data (výnosové řady finančních aktiv) společně s interními, které jsou potřeba pro vyhodnocení flexibility rozhodovacích úloh. [1] 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. [2] Anufriev, M., Gardini, L., Radi, D. Chaos, border collisions and stylized empirical facts in an asset pricing model with heterogeneous agents. Nonlinear Dynamics, 2020 [3] Anufriev, M., Tichý, T., Lamantia, F., Radi, D. An asset pricing model with accuracy-driven evolution of heterogeneous expectations. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 117, 2023, 106975, https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2022.106975. [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] Dominguez, R., Vitali, S. Multi-chronological hierarchical clustering to solve capacity expansion problems with renewable sources. Energy 227, 120491, 2021. [8] 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. [9] 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. [10] Holčapek, M., Nguyen, L., Tichý, T. Polynomial alias higher degree fuzzy transform of complex-valued functions. Fuzzy Sets and Systems 342: 1-31, 2018. [11] 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. [12] 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. [13] 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. [14] Lando, T., Arab, I., Oliveira, P. Transform orders and stochastic monotonicity of statistical functionals. Scandiavian Journal of Statistics. DOI: 10.1111/SJOS.12629. [15] Neděla, D., Ortobelli, S., Tichý, T. Mean-variance vs. trend-risk portfolio selection. Review of Managerial Science, 2023, https://doi.org/10.1007/s11846-023-00660-x. [16] 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. [17] 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. [18] Radi, D., Lamantia, F., Tichý, T. Hybrid dynamics of multi-species resource exploitation. Decisions in Economics and Finance, June 2021. [19] 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. [20] Raihifar, A., Tareghian, H.R., Salehnia, N., Tichy, T., Bastani, M. Modelling OPEC profit based on economics and political variables. Energy Systems. 2022, 10.1007/s12667-022-00531-6 [21] Tichý, T., Nguyen, L., Holčapek, M., Kresta, A., Dvořáčková, H. Quarterly sales analysis using linguistic fuzzy logic with weather data. Expert Systems with Applications 203: 117345, 2022, https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117345. [22] Tichý, T., Radi, D., Lamantia, F. Hybrid Evolutionary Oligopolies and the Dynamics of Corporate Social Responsibility. Journal of Economic Interaction and Coordination, October 2020. [23] Torri, G., Giacometti, R., Tichý, T. Network tail risk estimation in the European banking system. Journal of Economic Dynamics & Control 127: 104125, 2021 [24] Torri, G., Giacometti, R. Financial contagion in banking networks with community structure. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation 117: 106975, 2023, https://doi.org/10.1016/j.cnsns.2022.106975. [25] Torri, G., Radi, D., Dvořáčková, H. Catastrophic and systemic risk in the non-life insurance sector: A micro-structural contagion approach. Finance Research Letters: 47B (102718), 2022

2024

2024

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

SGS

Specifický výzkum VŠB-TUO

Neděla David Ing., Ph.D.