Opis: Umiejętność budowania modeli w celu oceny ryzyka

Tytuł: Modelowanie ryzyka inwestycyjnego - zastosowania praktyczne z wykorzystaniem arkusza
kalkulacyjnego Excel i programu GRETL
Autorzy: Tomasz Krawczyk
Wydawnictwo: CeDeWu.pl
Rok wydania: 2013
Opis:
Umiejętność budowania modeli w celu oceny ryzyka inwestycyjnego ma dziś szczególnie
istotne znaczenie dla osób z banków, przedsiębiorstw, funduszy inwestycyjnych, firm
konsultingowych, instytucji publicznych realizujących programy i projekty
inwestycyjne ze środków UE w związku z rosnącą niepewnością i nieprzewidywalnością
przyszłych wydarzeń gospodarczych w kraju i na świecie. Modelowanie ryzyka
inwestycyjnego to dziś cenna umiejętność, która będzie wymagana od wielu specjalistów
i ekspertów w najbliższej przyszłości po konsekwencjach kryzysu finansowego, który
dotknął gospodarkę realną.
Książka pt. "Modelowanie ryzyka inwestycyjnego - zastosowania praktyczne z
wykorzystaniem arkusza kalkulacyjnego Excel i programu GRETL" w sposób
przystępny i umiejętny przedstawia najważniejsze metody i techniki w obszarze
modelowania oraz oceny ryzyka inwestycyjnego. Autor przedstawia na trafnie
dobranych przykładach zasady działania symulacji Monte Carlo przy ocenie ryzyka
inwestycyjnego wraz z uwzględnieniem koncepcji Value at Risk - wartości zagrożonej.
Prezentuje możliwości zastosowań arkusza kalkulacyjnego dla potrzeb prognozy i oceny
ryzyka z wykorzystaniem modeli ekonometrii klasycznej oraz możliwości zastosowania
darmowego programu GRETL przy budowie modeli szeregów czasowych - AR, MA,
ARMA, ARIMA, ARCH, GARCH. W ostatniej części książki autor przedstawia
możliwości zastosowań wyceny opcji realnych w ramach oceny ryzyka opłacalności
inwestycji, a także przedstawia sposoby optymalizacji dyskretnej za pomocą narzędzia
zamieszczonego w arkuszu kalkulacyjnym - SOLVER. Jest to pierwsza pozycja w
Polsce, w której można znaleźć praktyczne zastosowania większości metod
umożliwiających ocenę ryzyka inwestycyjnego. Dzięki zastosowaniu arkusza
kalkulacyjnego wraz z darmowym programem GRETL w książce położono główny
nacisk na przystępne przekazanie wiedzy dotyczącej metod oceny ryzyka, tak by można
było od razu stosować przyswojony materiał w praktyce.
Spis treści:
Wprowadzenie
5
Rozdział 1
Inwestowanie i ryzyko
7
1.1. Kierunki rozwoju inwestycji
7
1.2 . Ryzyko w teorii i praktyce
15
1.3. Niepewność a ryzyko w procesie inwestycyjnym
19
1.4. Podstawowe miary ryzyka
22
Rozdział 2
Ryzyko a symulacja Monte Carlo 37
2.1. Wprowadzenie do symulacji Monte Carlo
37
2.2. Wybrane rozkłady prawdopodobieństwa
38
2.3. Symulacja MC, statystyki opisowe, analizy 53
2.4. Symulacja wybranych wskaźników finansowych
2.5. Symulacja Monte Carlo a biznesplan
58
71
2.6. Zastosowanie symulacji Monte Carlo na rynkach kapitałowych
74
Rozdział 3
Value at Risk - koncepcja wartości zagrożonej
3.1. Co to jest wartość zagrożona?
77
77
3.2. Wartość zagrożona a symulacja Monte Carlo
3.3. Kredyt a wartość zagrożona
84
86
3.4. Pomiar ryzyka portfela inwestycyjnego
88
Rozdział 4
Prognozowanie w oparciu o modele regresji
97
4.1. Zastosowanie modeli regresji w ocenie ryzyka (bilans, beta)
4.2. Szacowanie modelu regresji z jedną zmienną
4.3. Szacowanie modelu z wieloma zmiennymi
98
113
4.4. Weryfikacja formalna 126
4.5. Modele nieliniowe linearyzowane
140
Rozdział 5
Zastosowanie modeli szeregów czasowych
151
97
5.1. Modele szeregów czasowych w ocenie ryzyka
5.2. Model autoregresji AR
151
152
5.3. Model średniej ruchomej MA 158
5.4. Model autoregresji ze średnią ruchomą ARMA
163
5.5. Model autoregresji ze średnią ruchomą i różnicowaniem ARIMA
170
5.6. Model autoregresji z heteroskedastycznością warunkową ARCH
174
5.7. Model uogólnionej autoregresji z heteroskedastycznością warunkową GARCH i
jego odmiany
179
Rozdział 6
Ryzyko inwestycji rzeczowych - opcje realne
6.1. Co to są opcje realne
193
193
6.2. Zastosowanie opcji realnych w praktyce w ramach oceny ryzyka 197
6.3. Rodzaje opcji realnych
199
6.4. Modele wyceny opcji: model Blacka-Scholesa i model dwumianowy
6.5. Proste i złożone opcje realne
204
6.6. Zastosowanie modeli szeregów czasowych przy wycenie opcji realnych
Rozdział 7
Ryzyko i optymalizacja
213
7.1. Zastosowanie optymalizacji w praktyce
213
7.2. Dyskretna optymalizacja a portfel inwestycyjny
217
7.3. Sprzężenie symulacji Monte Carlo z optymalizacją dyskretną
Zakończenie 231
Załączniki
235
Tablice statystyczne 245
Bibliografia
253
201
226
206