|
Vyučující
|
-
Heckenbergerová Jana, Mgr. Ph.D.
-
Boháčová Hana, Mgr. Ph.D.
|
|
Obsah předmětu
|
Oceňování opcí. Binomický stromový model. Replikační portfolio, rovnice samofinancovatelnosti. Put-call parita. Oceňování americké opce. Black-Scholesův model oceňování opcí. Opční charakteristiky - Greeks. Markovovy řetězce. Klasifikace stavů Markovova řetězce. Bonus-malus. Poissonův proces. Markovův proces. Nehomogenní Markovův proces. Brownův pohyb. Wienerův proces. Black-Scholesova parciální diferenciální rovnice.
|
|
Studijní aktivity a metody výuky
|
- Domácí příprava na výuku
- 30 hodin za semestr
- Praktická výuka
- 26 hodin za semestr
- Kontaktní výuka
- 26 hodin za semestr
- Kontaktní výuka
- 14 hodin za semestr
- Příprava na zápočet
- 25 hodin za semestr
- Příprava na zkoušku
- 25 hodin za semestr
- Příprava na dílčí test
- 18 hodin za semestr
- Semestrální práce
- 30 hodin za semestr
- Příprava prezentace (referátu)
- 26 hodin za semestr
|
|
Výstupy z učení
|
Cílem předmětu je rozvinout schopnosti potřebné při konstrukci modelů aktiv a pasiv a při ohodnocování finančních derivátů pro potřeby investorů s využitím stochastických procesů a stochastického modelování, kterými lze dosáhnout podstatné snížení rizik při investování finančních prostředků.
Student, který úspěšně absolvoval předmět, umí: vysvětlit prameny nahodilosti při konstrukci modelu a je si vědomí omezení modelu; vysvětlit důležitost stochastického přístupu při modelování; popsat využití stochastických modelů v různých oborech; charakterizovat krátkodobé a dlouhodobé faktory ovlivňující konstrukci modelu; vzájemně komparovat tržní ceny a teoretické hodnoty modelů; vysvětlit význam modelů pro oceňování aktiva charakterizovat jejich limity. Student, který úspěšně absolvoval předmět, dovede: použít některé základní postupy oboru v rozsahu potřebném pro řešení praktických úkolů v oboru; rozlišit potřebu stochastického modelu v spojitém nebo v diskrétním čase. Student, který úspěšně absolvoval předmět, je schopen: do řešení problémů zahrnout úvahu o jejich možných dopadech; srozumitelně a přesvědčivě sdělovat odborníkům i laikům informace o povaze odborných problémů a vlastním názoru na jejich řešení.
|
|
Předpoklady
|
Předpokládá se znalost teorie pravděpodobnosti na bakalářské úrovni.
|
|
Hodnoticí metody a kritéria
|
nespecifikováno
Zápočet - písemná forma s využitím softwaru MS Excel Zkouška: písemná forma - obsahem 20 % teorie a 80 % výpočetní úlohy. Pro úspěšné absolvování předmětu je nutné získat alespoň 50 % bodů.
|
|
Doporučená literatura
|
-
NELSON, B. L. Stochastic Modeling: Analysis and Simulation. New York, 1995.
-
ROLSKI T. et al. Stochastic Processes for Insurance and Finance. New York, 2001.
|