Prezentace k obhajobě disertace

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
ZÁKLADY EKONOMETRIE 6. cvičení Autokorelace
Advertisements

Výpočet zásoby porostu na zkusných plochách při požadované přesnosti
TEORIE ROZHODOVÁNÍ A TEORIE HER
Jednovýběrové testy parametrickch hypotéz
Testování neparametrických hypotéz
*Zdroj: Průzkum spotřebitelů Komise EU, ukazatel GfK. Ekonomická očekávání v Evropě Březen.
Testování statistických hypotéz
Úvod Klasifikace disciplín operačního výzkumu
NORMOVANÉ NORMÁLNÍ ROZDĚLENÍ
F-test a dvouvýběrový t-test (oba testy předpokládají normalitu dat)
Cvičení 6 – 25. října 2010 Heteroskedasticita
Lineární regresní analýza Úvod od problému
ZÁKLADY EKONOMETRIE 7. cvičení Heteroskedasticita
Dynamické rozvozní úlohy
CENOVÁ KONVERGENCE K EU: Poznatky z mezinárodního srovnání Seminář MF ČR Smilovice, 2. prosince 2003 Martin Čihák (MMF) Tomáš Holub (ČNB)
Analýza variance (Analysis of variance)
4EK416 Ekonometrie Úvod do předmětu – obecné informace
Testování závislosti kvalitativních znaků
Diplomová práce Autorka: Ing. et Ing. Zuzana Hynoušová
Základy financí 3. hodina.
Kalibrační křivka, produkce charmu v EAS
Získávání informací Získání informací o reálném systému
Mgr. Alena Lukáčová, Ph.D., Dr. Ján Šugár, CSc.
Statistika Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
Systémy pro podporu managementu 2
Jazyk vývojových diagramů
Tloušťková struktura porostu
Seminář z aktuárských věd Petr Myška
1 Národní informační středisko pro podporu jakosti.
Korelace a regrese síla (těsnost) závislosti dvou náhodných veličin: korelace symetrický vztah obou veličin neslouží k předpovědi způsob (tvar) závislosti.
6. Trh termínových kontraktů
Prezentace: Jiří Uhman
Základy ekonometrie Cvičení září 2010.
Cvičná hodnotící prezentace Hodnocení vybraného projektu 1.
Základy ekonometrie Cvičení října 2010.
Základy ekonometrie Cvičení 3 4. října 2010.
1 Celostátní konference ředitelů gymnázií ČR AŘG ČR P ř e r o v Mezikrajová komparace ekonomiky gymnázií.
Finanční deriváty II. Ing. Martin Širůček, Ph.D.
Aplikace při řízení tržních rizik
1 © Mediaresearch, a.s., 2008 NetMonitor a AdMonitoring Výsledky za říjen 2008.
Interpretace výsledků modelových výpočtů
Lineární regrese.
REGIONÁLNÍ ANALÝZA Cvičení 3 Evropský sociální fond
Lineární regresní analýza
Jedno-indexový model a určení podílů cenných papírů v portfoliu
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
FINANČNÍ A INVESTIČNÍ MATEMATIKA
Ekonomické modelování Reálné opce Reálnou opci lze interpretovat jako flexibilitu investičního projektu. –Opce zahájení/rozšíření projektu –Opce ukončení/útlumu.
Ekonomické modelování Tržní riziko Změna hodnoty pozice v důsledku změn tržních cen. –Akciové riziko –Měnové riziko –Komoditní riziko –Úrokové riziko –Odvozená.
Metody řízení tržních rizik
Praktikum elementární analýzy dat Třídění 2. a 3. stupně UK FHS Řízení a supervize (LS 2012) Jiří Šafr jiri.safr(zavináč)seznam.cz poslední aktualizace.
8. přednáška Value Based Management (řízení hodnoty) – propojení cílů akcionářů s cíli managementu pro maximalizaci tvorby hodnoty pro vlastníky (shareholder.
Cíl přednášky Seznámit se
Modeling claim size in time via copulas (Gaida Pettere & Tonu Kollo) Mgr. Jan Šváb
Problematika optimalizace portfolia
N_OFI_2 2. Přednáška Opce Ing. Miroslav Šulai, MBA 1.
ŘÍZENÍ RIZIK I Finanční deriváty Smlouvy, jimiž se neobchoduje s podkladovými aktivy, ale právy. Smlouvy, jimiž se neobchoduje s podkladovými aktivy, ale.
Finanční management Teorie portfolia dokončení, opce, hranice pro cenu opce, opční techniky FEL ČVUT, katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd.
příklady použití základních reálných opcí
Aplikovaná statistika 2. Veronika Svobodová
Postup při empirickém kvantitativním výzkumu
Vícerozměrné statistické metody Vícerozměrné statistické rozdělení a testy, operace s vektory a maticemi Jiří Jarkovský, Simona Littnerová.
EMM91 Ekonomicko-matematické metody č. 9 Prof. RNDr. Jaroslav Ramík, CSc.
Základy zpracování geologických dat R. Čopjaková.
Ověření modelů a modelování Kateřina Růžičková. Posouzení kvality modelu Ověření (verifikace) ● kvalitativní hodnocení správnosti modelu ● zda model přijatelně.
INDUKTIVNÍ STATISTIKA
Kombinované metody oceňování. Metody založené na analýze trhu
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Příklad (investiční projekt)
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Transkript prezentace:

Prezentace k obhajobě disertace   Empirické ověření Black-Scholesova modelu oceňování opcí na akcie General Electric a IBM Prezentace k obhajobě disertace    Doktorand: Ing. Petr Soukal Školitel: Doc.Ing. Jiří Trešl, CSc. 1

Obsah prezentace: 2) Stav problematiky v ČR 1) Cíl práce 2) Stav problematiky v ČR 3) Empirické studie (jádro práce) 3.1) Popis empirické studie 3.2) Metody odhadu rozptylu resp. volatility 3.3) Typy modelů 3.4) Srovnání modelů 4) Závěr k empirické studii

Cíl práce: 1) Představit opční obchody, fungování hlavních opčních burz kapitola 2, 3 v disertační práci 2) Seznámit s principem funkčnosti a interpretací tzv. Black-Scholesova (B-S) modelu a jeho možné varianty kapitola 4, 5, 6 v disertační práci 3) Empirické ověření oceňování kupních a prodejních opčních kontraktů evropského typu na reálných datech společností General Electric a IBM kapitola 7, 8 v disertační práci

Stav problematiky v ČR: Problematika oceňování opcí a srovnávání jednotlivých metod odhadů ceny opce není v ČR široce rozšířena. Neexistence opční burzy v ČR. Obecnou problematikou opcí se zabývají např. Jílek [31], Kohout [32], Málek [38] a Slačálek [43] kapitola 9 v disertační práci 4) Ve světě je oblast popsána o poznání více, je vidět užší spojení mezi teorií a praxí. 5) Ucelená metodika srovnávání odhadnutých a tržních cen není k dispozici.

Popis empirické studie: Srovnání empirické (tržní) a teoretické (BS) ceny evropské opce Cena kupní (C) a prodejní (P) opce Podkladová akcie GE a IBM – výnosy splňují podmínky normality Zdroj dat Chicago Board Options Exchange Všechny analýzy jsou počítány k datu 18.2.2003 K výpočtu teoretické B-S ceny opce je třeba zajistit pět proměnných: (1) současnou cenu podkladového aktiva S, (2) uplatňovací cenu B, (3) dobu do vypršení t, t = n/360 (4) bezrizikovou úrokovou sazbu r - 4, 13, 26, 52 týdenní Treasury Bills (5) volatilitu výnosu podkladového aktiva s.

Metody odhadu rozptylu resp. volatility: detail kapitola 7.2. (1) metoda denních minim a maxim (2) metoda vycházející ze 100 pozorování cen podkladových aktiv za období 25.9.2002 – 18.2.2003 (3) metoda vycházející z 50 pozorování cen podkladových aktiv za období 25.9.2002 – 4.12.2002 tj. 1.polovina souboru (4) metoda vycházející z 50 pozorování cen podkladových aktiv za období 5.12.2002 – 18.2.2003 tj. 2.polovina souboru (5) metoda implikované volatility – průměr implikovaných odhadů (6) extrapolace pomocí GARCH(1,1)

Black-Scholesův vzorec: Evropská kupní opce Jediné řešení BS rovnice Cena za evropskou opci je spravedlivá, definována na základě spekulace o duplikaci vloženého počátečního kapitálu Publikováno 1973 – F. Black, M. Scholes, R. Merton Nobelova cena 1997

Typy modelů: detail kapitola 7.3. k výpočtu ceny evropské opce použito celkem 12 typů modelů, liší se metodou odhadu volatility – metoda 1, 2, 3, 4, 5, 6 – viz str.6 zahrnutím/nezahrnutím dividenty Model Rozptyl Dividenda Jádro BS 1 Metoda (1) Není zahrnuta Black-Scholes BS 2 Metoda (2) Není zahrnuta Black-Scholes BS 3 Metoda (3) Není zahrnuta Black-Scholes BS 4 Metoda (4) Není zahrnuta Black-Scholes BS 5 Metoda (5) Není zahrnuta Black-Scholes BS 6 Metoda (1) Je zahrnuta Black-Scholes BS 7 Metoda (2) Je zahrnuta Black-Scholes BS 8 Metoda (3) Je zahrnuta Black-Scholes BS 9 Metoda (4) Je zahrnuta Black-Scholes BS 10 Metoda (5) Je zahrnuta Black-Scholes MC 11 Metoda (5) Není zahrnuta Monte Carlo simulace BS 12 Metoda (6) Není zahrnuta Black-Scholes Pozn.: Simulace MC je založena na odhadu parametrů rozdělení výnosové míry akcie, 100000 nagenerování výnosové míry akcie a vypočítání evropské ceny opce podle C(S, B) = Max[0, S*exp(rvt) – B]* exp(-rvt) resp. P(S, B) = Max[0, B – S*exp(rvt)]* exp(-rvt), zprůměrování 100000 cen je odhad ceny evropské opce

Srovnání modelů: [1] Kolmogorov-Smirnovův test H0: F(teoretická cena) = F(empirická cena) H1: F(teoretická cena) ≠ F(empirická cena) [2] (a) střední chyba odhadu (MB); (b) střední čtvercová chyba odhadu (MSE); (c) střední absolutní chyba odhadu (MAE) [3] Cteor = b0 + b1Cempir + e Pteor = b0 + b1Pempir + e.   t-test, zda se koeficient b1 statisticky významně neliší od 1. [4] korelační koeficient mezi empirickou cenou a teoretickou cenou modelu

[1] Kolmogorov-Smirnovův test Závěr-výsledky srovnání: [1] Kolmogorov-Smirnovův test Výsledky tab.7.11. U kupní i prodejní opce na akcie GE test zamítal na 5% hladině významnosti nulovou hypotézu pouze u modelu MC 11. U kupní opce na akcie IBM byly na 5% hladině významnosti nevhodné modely BS 3, BS 8 a BS 12 (modely s relativně vysokým odhadem rozptylu). U prodejní opce na akcie IBM byly na 5% hladině významnosti nevhodné modely BS 1, BS 6 a MC 11. Z pohledu K-S testu byly pro obě podkladové akcie a oba typy opcí vyhovující modely BS 2, BS 4, BS 5, BS 7, BS 9 a BS 10 (tj. modely kde do B-S vzorce byly dosazeny středně vysoké a nízké hodnoty odhadu rozptylu).

Závěr-výsledky srovnání: [2] MB, MSE, MAE Výsledky tab.7.12. U opce na akcie GE, stejně tak i opce na akcie IBM, MB signalizovala systematické podhodnocování u modelů s nižší dosazenou hodnotou odhadu rozptylu do B-S vzorce, tj. BS 1, BS 5, BS 6, BS 10 a MC 11. Největší MB, MSE a MAE odhadu ceny opce, pro obě podkladové akcie byla u modelů BS 3, BS 8, BS 12. Tento výsledek byl v souladu se závěry K-S testu, u všech tří modelů odhadu ceny opce se zamítala nulová hypotéza alespoň u jedné podkladové akcie. Nejmenší MB, MSE a MAE odhadu ceny opce byly u modelů BS 10 a BS 5, což opět korespondovalo se závěry K-S testu.

Závěr-výsledky srovnání: [2] MB, MSE, MAE Detailní analýza udělána dále podle: typu opce (call X put) výsledky tab.7.13. doby do splatnosti t výsledky tab.7.14. vztahu současné ceny akcie S a uplatňovací ceny B výsledky tab.7.15. kombinace typ opce a vztahu ceny akcie S a uplatňovací ceny výsledky tab.7.16. pro GE, výsledky tab.7.17. pro IBM kombinace typ opce a doba do splatnosti výsledky tab.7.18. pro GE, výsledky tab.7.19. pro IBM Výsledky okomentovány v autoreferátu a v textu disertace v kapitole 7.4. strana 70-79

Závěr-výsledky srovnání: [3] t-test Výsledky kapitola 7, strana 80, tab.7.22. Otestování hypotézy b0 = 0 a b1 = 1 z regrese Cteor = b0 + b1Cempir + e resp. Pteor = b0 + b1Pempir + e Tento test použil Slačálek [43] k tomuto testu mám několik připomínek a) vhodnější by bylo použít regresy bez b0 , b) autor se vůbec nezabýval tím, zdali rezidua splňují podmínky bílého šumu, protože podle tohoto výzkumu podmínky nesplňují. Podmínky t-testu byly splněny pouze u odhadu ceny kupní opce na akcie GE modelem BS 1. Žádný další model nesplnil podmínky t-testu u odhadu ceny prodejní opce na akcie GE a kupní a prodejní opce na akcie IBM.

Závěr-výsledky srovnání: [4] korelační koeficient Výsledky kapitola 7, strana 80, tab.7.22. k tomuto testu mám připomínku, že data nepocházejí z dvojrozměrného normálního rozdělení, což je nutný předpoklad použití korelačního koeficientu. Nejtěsnější vztah pro kupní a prodejní opci na akcie GE byl u modelů BS 1, BS 5, BS 6, BS 10 (což jsou modely s nižší hodnotou odhadu volatility). Obdobně tomu bylo pro kupní a prodejní opci na akcie IBM. Závěry jsou totožné jako u analýzy dle kritérií MB, MSE, MAE a K-S testu.

Závěr k empirické studii: používat modely BS 5 nebo BS 10 založené na implikované volatilitě Black-Scholesův model není samozřejmě úplně bezchybný. Chyby v odhadech jsou způsobeny hlavně těmito důvody: a) neuvažování transakčních nákladů, b) ignorováním výplaty dividend v některých modelech c) rozdílem mezi ask a bid cenou opce a d) nepřesností v odhadu volatility ceny podkladového aktiva. Black-Scholesův vzorec nicméně představuje jednu z nejznámějších aplikací stochastického počtu v teorii financí. Tato práce se snažila nastínit základní principy tohoto matematického nástroje a citlivost na vstupní parametry modelu.

Děkuji za pozornost