Aplikovaná analýza rizika – Hnilica Jiří, Fotr Jiří – 17×24

ve finančním managementu a investičním rozhodování. Na trhu ojedinělá publikace představuje moderní nástroje, které lze uplatnit ve firmách při analýze rizika v rámci finančního řízení a investičního rozhodování, a to s využitím praktických příkladů. Nové vydání se podrobněji věnuje využití scénářů a rozhodovacích stromů v analýze rizika. Výrazněji je rozšířena také problematika optimalizace tvorby portfolia z hlediska analýzy rizika a hodnocení rizika. V knize jsou popsány a vysvětleny základní fáze analýzy rizika zahrnující identifikaci rizik a stanovení jejich významnosti, měření rizika, hodnocení rizika a výběr rizikových variant včetně významných nástrojů analýzy rizika (matice hodnocení rizik, analýza citlivosti, analýza scénářů, simulační přístupy apod.). Značná pozornost je věnována zejména simulaci Monte Carlo, která se v současnosti řadí mezi nejúčinnější nástroje analýzy rizika. Dozvíte se, jak sestavit vhodný simulační model s využitím expertních názorů a statistické analýzy dat a jak správně interpretovat jeho výsledky. Publikace se také věnuje metodám a nástrojům optimalizace finančních a investičních rozhodnutí za rizika či problémům spojeným s praktickým využíváním analýzy rizika a možnostem jejich řešení. Všechny příklady jsou ke stažení na webové adrese nakladatelství Grada. Autory knihy jsou uznávaní špičkoví odborníci prof. Ing. Jiří Fotr, CSc., a doc. Ing. Jiří Hnilica, Ph.D., z Fakulty podnikohospodářské Vysoké školy ekonomické v Praze. Kniha je určena manažerům a specialistům firem a finančních institucí a studentům vysokých škol ekonomického zaměření. Z obsahu  O autorech 9  Slovo úvodem 10  Část I Analýza a hodnocení rizika  1. Analýza rizika, pojetí rizika a jeho klasifikace 14  1.1 Riziko a hospodářské výsledky 14  1.2 Analýza rizika a její postavení v rámci managementu rizika 16  1.3 Pojetí rizika a nejistoty 17  1.4 Klasifikace rizik 20  Shrnutí 23  Literatura 24  2. Identifikace rizik a stanovení jejich významnosti 25  2.1 Identifikace rizik 25  2.1.1 Dekompozice objektu analýzy rizika 25  2.1.2 Náplň identifikace 25  2.1.3 Nástroje identifikace a informační zdroje 26  2.1.4 Subjekty podílející se na identifikaci rizik 27  2.1.5 Požadavky na identifikaci rizik 27  2.2 Stanovení významnosti rizik 28  2.2.1 Analýza citlivosti 29  2.2.2 Matice hodnocení rizik 37  2.2.3 Pravděpodobnostní stupnice 40  2.2.4 Stupnice měření dopadů 43  2.2.5 Hodnocení příležitostí 50  2.2.6 Dokumentace identifikace a hodnocení rizik 50  2.2.7 Využití výsledků identifikace a hodnocení rizik 51  Shrnutí 52  Literatura 54  3. Měření rizika, jeho hodnocení a výběr rizikových variant 56  3.1 Měření rizika 56  3.1.1 Číselné charakteristiky rizika 56  3.1.2 Kvalitativní charakteristiky rizika 62  3.2 Hodnocení rizika 63  3.2.1 Riziková kapacita a přijatelné riziko 63  3.2.2 Postoj k riziku 64  3.3 Výběr rizikových variant 66  3.3.1 Pravidlo střední hodnoty a rozptylu 66  3.3.2 Pravidla stochastické dominance 71  Shrnutí 75  Literatura 76  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 94  Literatura 94  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 rozdělení) 105  5.1.6 Stanovení rozdělení pravděpodobností událostí 105  5.1.7 Stanovení rozdělení pravděpodobnosti při odlišných názorech expertů 107  Shrnutí 110  Literatura 110  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 114  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 133  Shrnutí 137  Literatura 138  7. Modelování závislostí mezi rizikovými faktory 140  7.1 Korelace 140  7.2 Obálková metoda 143  7.3 Závislost definovaná pomocí vyhledávacích tabulek 149  7.4 Závislost definovaná pomocí logických podmínek 150  Shrnutí 152  Literatura 153  8. Simulace Monte Carlo – souhrnný příklad 154  8.1 Stanovení rizikových faktorů 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…