A TŐKEKÖLTSÉG Tőkepiac: pénzt cserélünk pénzre  Pl. pénzt adok egy vállalatnak valamilyen jövőbeli (várható) kifizetésekért cserébe Az elcserélt pénzek.

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A TŐKEKÖLTSÉG. Tőkeköltség a tőkepiacról  Tőkepiac: pénzt cserélünk pénzre  Pl. pénzt adok egy vállalatnak valamilyen jövőbeli (várható) kifizetésekért.
Advertisements

Kockázati korrekció a beruházási döntésekben Tőkeköltségvetés és kockázat.
Pénzügyi ismeretek Dülk Marcell 2012/2013/2. Rövid ismertető Dülk Marcell, QA337 Jegyzetek, diák Számonkérés Miről lesz szó?  Nettó.
2013. tavaszSzármaztatott termékek és reálopciók1 Fedezeti ügyletek Határidős ügylet segítségével rögzíthető a jövőbeli ár –árfolyamkockázat kiküszöbölése.
Beruházási és finanszírozási döntések kölcsönhatásai 1.
Értékelési modellek. Az előadás témái 1.Bevezetés – az egytényezős modellek áttekintése 2.Alkalmazás 3.Az egyindexes modell felépítése és alkalmazása.
Gazdaságstatisztika, 2015 RÉSZEKRE BONTOTT SOKASÁG VIZSGÁLATA Gazdaságstatisztika október 20.
1 Beszámoló összeállítása Kérdések – feladatok. 2 Bevezetés A törvényi változások alkalmazása Elmélet – gyakorlat közötti összhang megteremtése Mérlegcsoportok.
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›4 Termelés, termelési tényezők és technológia –4.1 Költségminimalizálás alapszabálya és a csökkenő.
BME Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan Pénzügyek Tanszék.
Dr. Ormos Mihály, Befektetések1 Hol tartunk… Sehol… csak annyit tudunk, hogy milyen az egyén aki számára modellt építenénk… –hasznosságmaximalizáló –minden.
BEST-INVEST Független Biztosításközvetítő Kft.. Összes biztosítási díjbevétel 2004 (600 Mrd Ft)
Kockázat és megbízhatóság
Üzleti gazdaságtan – Pénzügyek – 2016
Valószínűségi kísérletek
Muraközy Balázs: Mely vállalatok válnak gazellává?
PÉLDÁK: Beruházás értékelés Kötvény értékelés Részvény értékelés.
Adatbázis normalizálás
Becslés gyakorlat november 3.
A FELÜGYELŐBIZOTTSÁG BESZÁMOLÓJA A VSZT
A TŐKEKÖLTSÉG.
Értékpapír-piaci egyenes
Foglalkoztatási Paktumok az EU-ban
Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések.
Kockázat és megbízhatóság
Üzleti gazdaságtan konzultáció
Becsléselmélet - Konzultáció
Kockázat és megbízhatóság
Kockázat és megbízhatóság
SZÁMVITEL.
SZÁMVITEL.
Egyéb gyakorló feladatok (I.)
Kockázat és megbízhatóság
Kvantitatív módszerek
A mozgási elektromágneses indukció
Hipotézisvizsgálat.
Származtatott termékek és reálopciók
Tőkejavak árazódása Tőkejavak árazódási modellje vagy Tőkepiaci árfolyamok modellje Capital Asset Pricing Model CAPM Kockázat, kockázatkerülés, biztos.
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
V. Optimális portfóliók
Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Tartalékolás 1.
Adatbázis-kezelés (PL/SQL)
IV.2. Hozam számtani és mértani átlaga
A PDCA elv alkalmazása az információvédelmi irányítási rendszerekben 1
„Visszapillantó tükörből előre”
Összefüggés vizsgálatok
Varianciaanalízis- ANOVA (Analyze Of VAriance)
Üzleti gazdaságtan Andor György.
dr. Jeney László egyetemi adjunktus Európa regionális földrajza
Szerkezetek Dinamikája
Kvantitatív módszerek
Regressziós modellek Regressziószámítás.
CONTROLLING ÉS TELJESÍTMÉNYMENEDZSMENT DEBRECENI EGYETEM
Cash flow A vállalat működése, befektetései és pénzügyi tevékenysége által genarált pénzáramlásokat tartalmazó kimutatás. Az eredménykimutatásban és a.
Munkanélküliség.
AVL fák.
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
Az Európai Unió földrajzi vonatkozásai
A csoportok tanulása, mint a szervezeti tanulás alapja
3. előadás.
Miskolci Egyetem, Gazdaságtudományi Kar, Gazdaságelméleti Intézet
TÁRGYI ESZKÖZÖK ELSZÁMOLÁSA
14 év szakmai tapasztalat
A nagyváros–vidék kettősség az európai térszerkezetben
Dr. Varga Beatrix egyetemi docens
Binomiális fák elmélete
3. előadás.
Generali Alapkezelő beszámolója Gyöngyház Nyugdíjpénztár részére
KOHÉZIÓS POLITIKA A POLGÁROK SZOLGÁLATÁBAN
Előadás másolata:

A TŐKEKÖLTSÉG Tőkepiac: pénzt cserélünk pénzre  Pl. pénzt adok egy vállalatnak valamilyen jövőbeli (várható) kifizetésekért cserébe Az elcserélt pénzek különböznek  Időtáv  Kockázatosság Célunk e részben: a tőkepiaci árfolyamok modelljének (Capital Asset Pricing Model, CAPM) levezetése Modell – mennyire hűen írja le a valóságot?

Emlékezzünk: kockázat: valamitől való eltérés lehetősége Ha ugyanakkora valószínűséggel jó és rossz is lehet, akkor miért nem szeretjük? A várható érték és várható hasznosság különbözősége  Várható érték: matematikai, pénzbeli érték  De a pénzhez hasznosság tartozik, minket pedig ez érdekel, eszerint döntünk! Miért lesz más a hasznossági célfüggvény?  A csökkenő határhaszon elve → kockázatkerülés Kockázat és hasznosság

Kockázat és szubjektív valószínűség Van képletünk – ilyen egyszerű lenne a dolog? Mennyire ismerjük a valószínűségeket?  Pl. négyest dobunk vs. beruházás hozama 18% és 20% között lesz?  Nem ismerünk minden lehetséges kimenetelt és azok valószínűségeit → bizonytalanság  Ismerjük a lehetséges kimeneteleket és valószínűségeiket → kockázatosság Pénzügyekben leginkább bizonytalanság, de képletünk csak kockázatos helyzetre alkalmas „Kipótoljuk” a hiányzó valószínűségeket  Statisztika (relatív gyakoriság, múlt) → objektív valószínűség  Szubjektív becslés → szubjektív valószínűség Mennyire használható? – Pl. a múltból a jövőre?

A hozam és a kockázat összekapcsolása (I.) A kockázat matematikai megragadása: szórás Sok, egymástól független hatás (valószínűségi változó) eredője: normális eloszlás – ezt feltételezzük a pénzügyekben  Két paramétere: várható érték és szórás Ha a pénzáramok kockázatosak, akkor a hozamok is, ugyanolyan jellegű eloszlással Tegyük egy modellbe az eddigieket:  Várható hasznosság maximalizálása  Csökkenő határhasznosság  Várható hozam  Szórás  Normális eloszlás

A hozam és a kockázat összekapcsolása (II.) Azonos várható hasznosságú pénzösszegek (egy adott, kockázatkerülő befektetőre)

A hozam és a kockázat összekapcsolása (III.) A közömbösségi görbe

A hozam és a kockázat összekapcsolása (IV.) Várható hozam – szórás preferencia-térkép két kockázatkerülő befektetőre

A hozam és a kockázat összekapcsolása (V.) Többféle befektető lehetséges: kockázatkerülő (a), kockázatközömbös (b), kockázatkedvelő (c)

Várható hozam – szórás kapcsolat analitikusan: A: kockázatkerülési együttható A kockázatot a matematikai szórással azonosítjuk A hozamokat normális eloszlásúnak feltételezzük Kockázatkerülést tételezünk fel A hozam és a kockázat összekapcsolása (VI.)

Neumann–Morgenstern-féle hasznosságfüggvény Empirikus előállítása: Példa:  Ft hasznossága legyen -100 és 0 Ft-é pedig 0  Jelenleg 0 Ft-unk van  Milyen p valószínűséggel mennénk még éppen bele egy olyan játékba, hogy p: nyerek 1000 Ft-ot, (1-p): vesztek 1000 Ft-ot (0~A(1000,-1000,p))  U(0)=p*U(1000) + (1-p)*U(-1000)  Legyen p=0,6 ekkor: Racionális döntés kockázatos pénzügyi helyzetekben (I.)

Racionális döntés kockázatos pénzügyi helyzetekben (II.) Végül empirikusan pl. ilyen függvény áll elő: Fontos: ez csakis egy adott emberre jellemző, ráadásul közvetlenül nem is összemérhető másokéval, a függvényértékek önmagukban semmit nem mondanak

Tegyük fel, hogy ismerjük valaki hasznosságfüggvényét, ami az alábbi: Racionális döntés kockázatos pénzügyi helyzetekben (III.) Induló vagyona legyen 10 ezer$

Nézzünk meg egy döntési helyzetet! 50% valószínűséggel nyerhet vagy veszíthet 5 ezer $-t  Várható nyeremény: 0  Jelenlegi hasznossági szint: 2,30  Várható hasznosság a befektetés esetén:  Várhatóan hasznosságvesztéssel jár, nem fektet be Racionális döntés kockázatos pénzügyi helyzetekben (IV.)

Kiszámítható, hogy a 2,16 hasznosságértékhez 8,67 ezer $ vagyon tartozik A befektetés tehát felfogható 10 – 8,67 = 1,33 ezer $ biztos elvesztésének Ez a -1,33 ezer $ a befektetés biztos egyenértékese (certainty equivalent, CE) Definíciószerűen: az az összeg, amely ugyanazt a hasznosságváltozást eredményezi biztosan, amit a kockázatos befektetés várhatóan Adott emberre vonatkozik Akkor fektet be, ha CE>0 Racionális döntés kockázatos pénzügyi helyzetekben (V.)

Racionális döntés kockázatos pénzügyi helyzetekben (VI.) Nézzük ugyanezt a befektetést, csak most a nyerés esélye 80%, a vesztésé 20%! A matematikai várható érték E(X) = 3 ezer A biztos egyenértékes CE = 2,06 ezer Várható hasznosság szempontjából tehát megegyező a biztos 2,06 ezer és a kockázatos 3 ezer A kettő különbsége 0,94 ezer, ez a kockázati prémium (risk premium, RP), amit a kockázat vállalásáért kompenzációként vár el a befektető:

A preferencia-térképen ábrázolva: Racionális döntés kockázatos pénzügyi helyzetekben (VII.) Ahol CE(r i ) kockázatmentes hozam-egyenértékes, RP(r i ) kockázati hozamprémium, másként E(r i ) – CE(r i )

Hatékony portfóliók tartása (I.) Láttuk: egy befektetésnek van valamilyen várható hozama és kockázata Csökkenthető-e a kockázat úgy, hogy a várható hozam nem változik?  Ha igen, és költségmentesen, akkor nyilván élni fogok ezzel a lehetősséggel Modern portfólióelmélet (Modern Portfolio Theory, MPT)  Harry Markowitz, ’50-es évek, később Nobel-díj Portfólió: befektetésekből álló „csomag”

Hatékony portfóliók tartása (II.) Kombináljuk a különféle befektetési lehetőségeket! Diverzifikáció: a tőkénk megosztása több befektetési lehetőség között (~portfólió kialakítása) A portfólió nem szimplán csak az egyedi befektetések összessége  A várható hozama nem, viszont a szórása függ az egyes elemek sztochasztikus kapcsolataitól! Normális eloszlás, E(r i ), σ(r i )

Egy n elemből álló P portfólióra a várható érték: Hatékony portfóliók tartása (III.) A portfólió szórása:

Nézzük meg n=2-re: És n=3-ra is: Hatékony portfóliók tartása (IV.)

Hatékony portfóliók tartása (V.) Tetszőleges n elemű portfólió – mi van, ha minden korreláció 1 (teljes függőség van)? A portfólió szórása ekkor tehát az elemek szórásainak súlyozott átlaga

Hatékony portfóliók tartása (VI.) Ugyanez, csak n db egyformán „átlagos” szórású elemre: Természetesen ugyanazt kaptuk, mint előbb

Hatékony portfóliók tartása (VII.) Nézzük, mi van, ha minden korreláció 0! Ötlet: írjunk itt is minden szórás helyébe „átlagost”!

Hatékony portfóliók tartása (VIII.) Mi van akkor, ha n → ∞ ?

Hatékony portfóliók tartása (IX.) Ha van negatív korrelációjú tag, akkor kevesebb elemszám esetén is nulla lehet a portfólió szórása  Akár már két elem is elegendő lehet Ha minden tag 0 és 1 közötti korrelációjú, akkor csökken a szórás, de nem nulláig Ha mindenféle korreláció előfordul, akkor lehet nulla, de ha többségében pozitív kapcsolat, akkor valamilyen pozitív értékig csökken csak (a szórás negatív nem lehet!) Általános szabály: ha nincs teljes függőség, akkor nagyobb elemszám → kisebb szórás, és minél kisebb korrelációk, annál „gyorsabban” Cél: úgy kombinálni a befektetési lehetőségeket, hogy minél nagyobb várható hozamhoz minél kisebb szórás

Hatékony portfóliók tartása (X.) Példa: RészvényDanubius (i)Pannonplast (j) Várható hozam (%)2,53,3 Szórás (%)11,417,1

Hatékony portfóliók tartása (XI.) Ábrázoljuk a lehetséges portfóliókat különféle korrelációk esetén: A korrelációk persze a valóságban adottak…

Hatékony portfóliók tartása (XII.) Nézzük meg a három különböző elemből összeállítható portfóliókat (feltüntetve a páronként lehetséges portfó- liókat is): Látható, hogy a három befektetési lehetőség- gel együtt érhető el a legnagyobb szórás- csökkenés…

Hatékony portfóliók tartása (XIII.) Nézzük meg a „világ összes” kockázatos befektetési lehetőségét: Feltételezések: 1) nincsenek szélsőséges hozam-szórás párok, 2) egy adott kockázati szint alatt nincs lehetőség, 3) a szórás nem csökkenthető nulláig Hatékony portfóliók Az adott befektetőnek a B pont maximalizálja a hasznosságát

Hatékony portfóliók tartása (XIV.) Hatékony portfólió: adott várható hozamnál a legkisebb kockázatot, ill. adott kockázatnál a legnagyobb várható hozamot adja (nem diverzifikálható tovább) A kockázat alakulása a diverzifikáltság mértékével:

Hatékony portfóliók tartása (XV.) A különböző preferenciájú befektetők választása: A kockázatkerülési együtthatójuktól függ, hogy melyik hatékony portfóliót választják

Hatékony portfóliók tartása (XVI.) A Markowitz-féle modell problémái  Egy befektetésnek az összes többi befektetéssel való korrelációs kapcsolatát ismerni kell  A tartott hatékony portfóliók befektetőnként eltérőek → egy-egy befektetés ténylegesen érzékelt kockázata befektetőnként eltérő A modell gyakorlati alkalmazása szinte reménytelen