6. prednáška 27. október 2003.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
Ma.
Advertisements

BBS DISKUSNÉ SKUPINY, FÓRA
Irwin/McGraw-Hill © The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 Corporate Finance Fifth Edition Ross Jaffe Westerfield Chapter 12 Risk, Return, and Capital.
GABRIEL GARCÍA MÁRQUEZ
Paneurópsky prieskum verejnej mienky o ochrane zdravia a bezpečnosti pri práci Výsledky z celej Európy a Slovenska - Máj 2013 Reprezentatívne výsledky.
Financial Analysis, Planning and Forecasting Theory and Application By Alice C. Lee San Francisco State University John C. Lee J.P. Morgan Chase Cheng.
Financial Analysis, Planning and Forecasting Theory and Application By Alice C. Lee San Francisco State University John C. Lee J.P. Morgan Chase Cheng.
Chapter 10: Risk and return: lessons from market history
Learning About Return and Risk from the Historical Record
Fuzzy ES - Fuzzy množiny_ stručný náhľad Približne dva alebo aj trochu viac /matematizácia neurčitosti/ Fuzzy logic is a very powerful technique that enables.
McGraw-Hill/Irwin Copyright © 2004 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. 9-0 Corporate Finance Ross  Westerfield  Jaffe Seventh Edition.
Irwin/McGraw-Hill © The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 Corporate Finance Fifth Edition Ross Jaffe Westerfield Chapter 10 Return and Risk: The.
too.
Introduction of Risk and Return Text: Chapter 9. Introduction to Risk and Return Common stocks 13.0% 9.2% 20.3% Small-company stocks Long-term.
HORIZON RNDr. Eva Majkova, DrSc. SAV Štefánikova 49 SK Bratislava Mobil Kontakt.
Bezpečnosť a ochrana zdravia pri práci sa týka každého z nás. Cenná pre Vás. Prínos pre firmu. Paneurópsky prieskum verejnej mienky o ochrane zdravia a.
Corporate Finance MLI28C060 Lecture 6 Monday 19 October 2015.
IBM … creating the future of learning © 2004 Copyright IBM Corporation IBM … creating the future of learning Uskutočňovanie vízie budúcnosti e-learningu.
Portfólio, jeho výnosnosť a rizikovosť
Corporate Finance MLI28C060
Podnikatelské minimum (XPOM) Přednáška 1: Financování podnikání; akcie, dluhopisy a jiné cenné papíry Doc. Ing. Radovan Novotný, Ph.D.
Risk and Return: Past and Prologue
Analyzing dichotomous dummy variables
5.4 – Factor and Solve Polynomial Functions
Financial Analysis, Planning and Forecasting Theory and Application
Differences in Interest Rates
Chapter Ten Some Lessons from Capital Market History
Stavebné kamene tohto sveta
Juraj Šitina Peter Dovhun
Chapter 8 Portfolio Theory and the Capital Asset Pricing Model
Zdroje energie budúcnosti
Regresia a korelácia Iveta Waczulíková Peter Slezák
2. prednáška 29. september 2003.
I. Fundamentálna analýza
COLDPLAY.
Sme produkty, musíme sa predať
„Okno do podnikania“ Podpora pre začínajúcich podnikateľov od spoločnosti Microsoft (Microsoft Sparks) Roman Russev Microsoft Slovakia.
Vývoj a druhy počítačov
Prehľadávanie (searching) UI. I Markošová Mária
Tepelné deje v plynoch Kód ITMS projektu:
5AC007 Business Finance Lecture Week 9
Makrá v PowerPointe Joshua Lajčiak.
Risk and Return: Past and Prologue
IEEE – tvoja cesta k úspechu
Človek vo sfére peňazí ročník.
KVANTITATÍVNE METÓDY V MARKETINGU
7. prednáška 3. november 2003.
Integritné obmedzenia v SQL
Využitie IKT na hodinách anglického jazyka
Výučba cudzích jazykov
Metódy kĺzavých priemerov (MA – moving averages) - Marcel Kocifaj
TrueCrypt Šifrovanie diskov Vladimír Tkáč.
Dvojrozmerné polia Kód ITMS projektu:
Heuristické optimalizačné procesy
The McGraw-Hill Companies, Inc., 2000
Smelý Palko v Ohiu alebo pán Turing ide voliť
Open Access z hľadiska autora, vydavateľa, čitateľa a spoločnosti
Corporate Finance Ross  Westerfield  Jaffe
Riadenie IT Prostredia
Patrik Ort Acount Executive , Stredná Európa
Combining Individual Securities Into Portfolios (Chapter 4)
8. prednáška 10. november 2003.
10 NAJKRAJŠÍCH MIEST SVETA
Za kvalitnejšie dáta v zdravotníctve Dušan Zachar, INEKO
Risk and Return: Past and Prologue
Andrej Lúčny Témy bakalárskych prác Andrej Lúčny
Je modrá veľryba najväčšia vec na svete?
Corporate Finance Ross  Westerfield  Jaffe
Risk and Return: Past and Prologue
Presentation transcript:

6. prednáška 27. október 2003

Výnos a riziko Obsah prednášky: 1. NPV a plánovanie investícií: Literatúra: Kolář P.: Manažérske finance, kapitola 4 Brealey R. A., Myers S.C.: Principles of Corporate Finance Chapter 7, 8 Ross A. R., Westerfield R.W., Jaffe J.: Corporate Finance, Chapter 9,10 Obsah prednášky: 1. NPV a plánovanie investícií: - analýza citlivosti 2. Výnos a riziko

Rozhodovacie stromy Príklad č. 6: Predstavte si, že ste finančným manažérom automobilovej spoločnosti Too-too motors. Inžinieri práve vyvinuli nový model Too-too 004 Combi. Plánovacia skupina navrhuje najprv uskutočniť testovaciu fázu za 1mil. Ďalej veria, že so 75% pravdepodobnosťou testy potvrdia úspešnosť nového modelu. Ak testy potvrdia úspešnosť modelu, firma bude stáť pre druhým rozhodnutím – či investovať 15 mil. do výroby alebo nie. Ak testy skončia neúspechom firma sa bude rozhodovať medzi zastavením projektu alebo investovaním do projektu.

Rozhodovacie stromy Riešenie č. 6: Test Neinvestovať Test Úspech Neúspech Investovať NPV = 0 NPV = 15,17 NPV = -36,11 Ak testy ukážu úspech, mali by sme začať s výrobou? 2. Mali by sme investovať 1mil., aby sme získali 75% šancu získať 15,17 mil. v budúcnosti ?

Rozhodovacie stromy Riešenie č. 6 – pokr.: NPV = 15,17 mil. > 0 1. Ak testy ukážu úspech, mali by sme začať s výrobou? NPV = 15,17 mil. > 0 2. Mali by sme investovať 100000, aby sme získali 75% šancu získať 15,17 mil. v budúcnosti ? Očakávaná výplata v čase 1 = pravdep. úspechu * výplata ak úspech neúspechu ak neúspech + = (0.75*15,17) + (0,25*0) = 11,38mil => NPV = 8,9mil (15%)

Analýza citlivosti - citlivosť výpočtu NPV na zmeny v predpokladoch Tržby: Počet predaných automobilov = Podiel na trhu Veľkosť trhu * 120 = 0,012 * 10 000 Tržby z predaja = Počet predaných automobilov Cena auta * 60 mil. = 120 * 500 000 Tržby z predaja závisia od Podiel firmy na trhu Veľkosť trhu automobilového trhu Cena automobilu

Analýza citlivosti Náklady: operačné (variabilné) a fixné náklady = Var. náklady na 1 auto Počet predaných automobilov * 3 0 000 000 = 250 0000 * 120 Náklady pred zdanením = Variabilné náklady Fixné + 47,91mil. = 30 mil. + 17,91 mil.

Analýza citlivosti Rozdielne predpovede model Too-too 004 Combi Výpočet NPV, analýza citlivosti

Výnos Pt trhová cena akcie na začiatku roku t + 1 Pt+1 trhová cena na konci roku t + 1 Dt+1 dividendy vyplatené počas roku t + 1 Celkový výnos = dividendy + kapitálový výnos (strata) (absolútna zmena) = Dt+1 + (Pt+1 – Pt ) Percentuálny výnos (relatívna zmena): Rt+1 = Dt+1 (Pt+1 – Pt ) Pt Pt + Spojitý výnos (log zmena) : rt = ln (1+Rt ) = ln Pt – ln Pt-1

Denné (log) výnosy

Prémia za riziko (risk premium) Pyramída rizika: Akcie, Opcie Podnikové obligácie (Corporate bonds) Štátne dlhopisy (Treasury bonds) Štátne pokladničné poukážky (Treasury bills) Riziko ra – rf = prémia za riziko výnos rizikovej investície výnos bezrizikovej

Riziko Zdroje rizika: Rozhodovacie riziko a. Predrozhodovacie b. Z dôsledkov rozhodnutí c. Z realizácie 2. Špecifické riziko a. Prevádzkové riziko b. Technologické riziko c. Sociálne riziko d. Politické riziko

Distribúcia denných výnosov British Airways, 29.8.2000-16.3.2001 Štatistiky:

Štatistiky Základný model popisujúci dynamiku vývoja ceny: Pt = Pt-1 +  + t t ~ N(0,1), IID Pt náhodná premenná  rt náhodná premenná Výberové štatistiky (slabý zákon veľkých čísel) : E[r] ~ = ( r1 + r2 + …. + rN )/ N Var[r] ~ S2 = [ (r1- )2 + (r2- )2 + … (rN - )2 ] / (N-1) štandardná odchýlka = S

Normálne rozdelenie 68,26% 95,44% -3  -   3 99,74%

Investičné alternatívy Do ktorej firmy by ste investovali ? Firma A Firma B Výnos (%) Očakávaný výnos

Psychologické aspekty rizika Príklad č.1: A. Predstavte si nasledujúcu hru. Na výber máte dve možnosti. Buď dostanete 5Sk alebo dostanete možnosť si zahrať. Hra spočíva v hádzaní mince. Ak padne hlava dostanete 10Sk, inak nedostanete nič. Pre ktorú možnosť sa rozhodnete ? B. Predstavte si, že by nešlo o päťkoruny a desaťkoruny, ale o 500 a 1000 Sk. Ako by ste sa rozhodli v tomto prípade? C. A čo ak pôjde o 5 a 10 miliónov ?

Výnos a riziko E[r] (%) C B D A  (%)

Očakávaný výnos a variancia Príklad č.2: Predpokladajme, že analytici veria, že nasledujúce štyri stavy ekonomiky sú rovnako pravdepodobné: depresia, recesia, normál a boom. Výnosy firmy A budú sledovať vývoj ekonomiky, zatiaľčo výnosy firmy B nie. Predikcie sú nasledovné:

Očakávaný výnos a variancia Riešenie č.2:

Kovariancia a korelácia Cov[A,B] = AB = Cov(A,B) (A)(B) A,B = Výberová kovariancia: N Cov[rA,rB] ~ S(A,B) = [  (rAt- ) (rBt- ) ] / (N-1) A B t=1 Korelačný koeficient = S(A,B) S(A)S(B) rA,B =

Rozdielne korelačné koeficienty Corr (RA,RB) = 1 Corr (RA,RB) = - 1 Corr (RA,RB) = 0

Výnos a riziko portfólia Ako zvoliť najlepšiu kombináciu – ako vytvoriť najlepšie portfólio? XA - % investované do akcií firmy A XB - % investované do akcií firmy B E(porfólia) = XA rA + XBrB Var(porfólia) = XA2A2 + 2 XA XB AB +XB2B2 Príklad č. 3: Predpokladajme, že sme sa rozhodli investovať 100 000Sk. Rozhodli sme sa, že dáme 60 000 Sk do akcií firmy A a 40 000Sk do akcií firmy B. Koľko je očakávaný výnos a štandartná odchýlka tohto portfólia?

Výnos a riziko portfólia – pokr. Riešenie č.3: A,B < 1 vážený priemer štand. odchýlok

Diverzifikácia rizika  Špecifické riziko Trhové riziko Počet cenných papierov v portfóliu