Řešené projekty

Finanční rozhodování podniků a finančních institucí za rizika II

SP2019/132

Projekt navazuje na předcházející projekty SGS 2018/154 „Finanční rozhodování podniků a finančních institucí za rizika” a 2017/148 „Finanční rozhodování podniků a finančních institucí za rizika” a je zaměřen na pokračující analýzu a širší využití vybraných metod finančního rozhodování podniků a finančních institucí. V projektu budou rozpracovány oblasti: 1. oceňování podniků a investičních projektů, 2. finanční výkonnost podniků a odvětví, 3. výkonnost pojišťoven a pojistných trhů, 4. modelování a řízení kreditního rizika. Předmět výzkumu Základní oblasti výzkumu jsou: 1) oblast oceňování podniků a investičních projektů - zohlednění manažerské flexibility a její kvantifikace ve finančním rozhodování firmy (reálné opce). Přitom budou zkoumány, analyzovány a oceňovány takové typy rozhodnutí, které mají charakter exotických opcí. V rámci oceňování podniků bude výzkum zaměřen na aplikaci modelů za předpokladu absolutních temp růstu budoucích užitků s konkrétním využitím v rámci odhadu odvětvových multiplikátorů v ČR. 2) oblast finanční výkonnosti podniků a odvětví – hodnocení výkonnosti jednotlivých segmentů ekonomiky České republiky (například zemědělství, těžba a dobývání, zpracovatelský průmysl, stavebnictví či doprava). Nově bude testována regresní a korelační analýzou vzájemná závislost mezi vývojem HDP ekonomiky ČR a vývojem ekonomické přidané hodnoty vybraných odvětví, případně závislost na dalších faktorech. Novou oblastí bude ověření vypovídací schopnosti bonitních a bankrotních modelů především srovnání standardního Altmanova modelu a podobnými modely – viz Zmijevski model a Ohlson model aj. 3) oblast výkonnosti pojišťoven a pojistných trhů - aplikace dekompozičních metod vícekriteriálního rozhodování pro hodnocení výkonnosti pojišťoven a pojistných trhů, aplikace zobecněných lineárních regresních modelů; 4) oblast modelování a řízení kreditního rizika - aplikace vybraných přístupů analýzy přežití včetně parametrických metod, což umožní vzájemné srovnání odhadnutých funkcí a posouzení vhodnosti jednotlivých metod k modelování použitých dat. Zdůvodnění: Ad1) Oblast oceňování podniků a investičních projektů Zohlednění manažerské flexibility a její kvantifikace ve finančním rozhodování firmy je klíčovou úlohou a aktuální výzvou při racionální alokaci dostupných zdrojů. S ohledem na to, že většina strategických manažerských rozhodnutí probíhá spíše v diskrétních časových okamžicích než spojitě, je cílem této oblasti aplikovat při oceňování reálných aktiv a flexibility diskrétní modely (binomické, trinomické, kvadranomické, pentanomické) na bázi rizikově-neutrálního přístupu. V další oblasti oceňování podniků je cílem vzhledem ke každoročním měnícím se očekáváním aktualizace odvětvových multiplikátorů pro ČR odhadnutých v rámci předcházejících projektů, přičemž toto bude provedeno jak pro klasický parametrický model s relativním tempem růstu očekávaných užitků (exponenciálním), tak pro realističtější absolutní tempo růstu. Odborná literatura: [1]Koller, T., Goedhart, M., Wessels, D. (2015). Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies. Wiley Finance. [2]Massari, M., Zanetti, L. (2016). Corporate Valuation: Measuring the Value of Companies in Turbulent Times. Wiley Finance. [3]Mařík, M. (2011). Metody oceňování podniku pro pokročilé. Ekopress. [4]Mařík, M. (2018) Metody oceňování podniku: proces ocenění, základní metody a postupy. Ekopress. [5] Mun, J. (2016). Real Option Analysis. Tools and Techniques for Valuing Strategic Investments and Decisions with Integrated Risk Management and Advanced Quantitative Decision Analytics. CreateSpace Independent Publishing Platform; 3 edition. Ad 2) Oblast finanční výkonnosti podniků a odvětví Problematika finanční výkonnosti obecně se zaměřuje především na měření výkonnosti podniků a opomíjí důležitost výkonnosti celého odvětví, protože z hlediska finanční výkonnosti daného podniku je důležitá také struktura segmentu, ve kterém se daný podnik vyskytuje a zároveň jeho postavení v rámci tohoto odvětví. Na základě identifikace generátorů finanční výkonnosti jednotlivých odvětví bude zkoumána závislost vývoje ekonomické přidané hodnoty (EVA) na vybraných parametrech. Odborná literatura: [1] BREALEY, R, MYERS, S., ALLEN, F. (2014). Teorie a praxe firemních financí. Brno: BizBooks. ISBN 978-80-265-0028-5. [2] CARLTON, D. W., PERLOFF, J. M.: Modern Industrial Organization, Boston: Addison-Wesley, 2004. [3] CLAYMAN, M. R., M. S. FRIDSON a George H. TROUGHTON. Corporate Finance: A Practical Approach. Hoboken: Wiley, 2008. ISBN 978-0-470-19768-4. [4] COPELAND, T. E, WESTON, J. F., SHASTRI, K. (2005). Financial Theory and Corporate Policy. Harlow: Pearson. [5] CORELLI, Angelo. Analytical Corporate Finance. Cham: Springer, 2016. ISBN 978-3-319-39548-7. [6] DAMODARAN A. (2012). Investment Valuation. Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. John Wiley & Sons. [7] DAVES, P. R.., M. C. EHRHARDT a R. E. SHRIEVES. Corporate Valuation: A Guide for Managers and Investors. Mason: Thomson South-Western, 2004. ISBN 0-324-27428-9. [8] DLUHOŠOVÁ, Dana.(2010). Finanční řízení a rozhodování podniku. Praha: EKOPRESS. ISBN 978-80-86926-68-2. [9] DLUHOŠOVÁ, D., PTÁČKOVÁ, B., RICHTAROVÁ, D. Application of selected financial performance methods to chosen industry in the Czech Republic. In: European financial system 2017. Brno: Masaryk University, 2017, p. 67 – 75. ISBN 978-80-210-8610-4. [10] DLUHOŠOVÁ, D., PTÁČKOVÁ, B., ZMEŠKAL, Z. Financial performance variance analysis of non-linear decomposition in metallurgy. In: METAL 2015. Brno, 2015, p.1896 - 1901. ISBN 978-80-87294-62-8. [11] EDVINSSON, L.; MALONE, M. S. 1997a. Intellectual capital – Realizing your company’s true value by finding its hidden roots. New York, NY: Harper Business. 1997. ISBN 0-88730-841-4. [12] EHRBAR, Al. EVA: the real key to creating wealth. New York: Wiley, c1998. ISBN 0-471-29860-3. [13] GABEHART, S. (2002). The Business Valuation Book: Proven Strategies for Measuring a Company's Value. [14] GUERARD, J., SCHWARTZ, E. (2007). Quantitative corporate finance. New York: Springer. ISBN 978-1-4020-7019-8. [15] HO, T., YI, S. (2004) The Oxford guide to financial modeling: applications for capital markets, corporate finance, risk management, and financial institutions. Oxford: Oxford University Press. ISBN 0-19-516962-X. [16] Lo, K., & Lys, T. (2000). The Ohlson Model: Contribution to Valuation Theory, Limitations, and Empirical Applications. Journal of Accounting, Auditing & Finance, 15(3), 337–367. https://doi.org/10.1177/0148558X0001500311 [17]PIKE, R., NEALE, B.(2003). Corporate finance and investment: decisions and strategies. London: Financial Times Prentice Hall. ISBN 0-273-65138-2. [18] ROSS, S., WESTERFIELD, R., JORDAN, B. (2013). Fundamentals of corporate finance. New York: McGraw-Hill/Irwin. ISBN 978-0-07-803463-3. [19] SHEFRIN, H. (2007). Behavioral corporate finance: decisions that create value. Boston: McGraw-Hill/Irwin. ISBN 978-0-07-284865-6. [20] TATICCHI, P.; CAGNAZZO, L.; BOTARELLI, M. 2008. Performance measurement and Management for SMEs: a literature review and a reference framework for PMM design. POMS 19th Annual Conference La Jolla, California, U.S.A, 9-12 May 2008. [21] VERNIMMEN, P. (2005). Corporate finance: theory and practice. Chichester: Wiley. ISBN 0-470-09225-4. [22] ZMEŠKAL, Z a kol. (2013). Finanční modely. 3. upravené vydání. Praha: Ekopress. Ad 3) Oblast hodnocení výkonnosti pojišťoven a pojistných trhů Pro hodnocení výkonnosti pojišťoven a pojistných trhů budou použity vybrané ukazatele hodnocení výkonnosti. Nově půjde o specifické ukazatele používané k hodnocení výkonnosti na zahraničních pojistných trzích. S přihlédnutím ke skutečnosti odlišné důležitosti těchto ukazatelů budou aplikací odpovídajících vybraných dekompozičních metod vícekriteriálního rozhodování stanoveny preference ukazatelů a jejich pořadí důležitosti. To bude následně promítnuto do konečného hodnocení výkonnosti jednotlivých pojišťoven provozujících svou činnosti na českém pojistného trhu a odvětví pojistných trhů. Nově budou výsledky zkoumání v oblasti výkonnosti pojišťoven a pojistných trhů komparovány s výsledky vybraných zahraničních trhů. Dále budou řešeny zobecněné lineární regresní modely (GLM), které budou aplikovány na reálná data vybrané pojišťovny. Odborná literatura: [1] BOROVCOVÁ, M., ŠPAČKOVÁ, A. Determination and Verification of the Key Assessment Indicators for the Insurance Market by Applying the Decomposition Multi-attribute Methods and Regression Analysis. In: European Financial systems 2018 Sborník příspěvků z mezinárodní vědecké konferenci. Brno: Masarykova univerzita, 2018. s 44-52. ISBN 978-80-210-8981-5. [2] BOROVCOVÁ, M., HASOŇOVÁ, D. Insurance Market: Analysis, Development, Risks. In: Managing and Modelling of Financial Risks. Ostrava: VŠB-TU Ostrava, 2018. s 36-44. ISBN 978-80-248-4225-7. [3] BROŽOVÁ, H., HOUŠKA, M., ŠUBRT, T. Modely pro vícekriteriální rozhodování. Praha: Česká zemědělská univerzita v Praze, 2014. 178 s. ISBN 978-80-213-1019-3. [4] SAATY, T. L. Fundamentals of decision making: with the analytic hierarchy proces. Pittsburgh: RWS Publications, 2006. 478 s. ISBN 0-9620317-6-3. [5] SAATY, T. L. Theory and applications of the analytic network proces: decision making with benefits, opportunities, costs, and risks. Pittsburgh: RWS Publications, 2009. 352 s. ISBN 1-888603-06-2. [6] SAATY, T. L. Principia mathematica decernendi: mathematical principles of decision making: generalization of the analytic network proces to neural firing and synthesis. Pittsburgh: RWS Publications, 2010. 531 s. ISBN 1-888603-10-0. [7] SAATY, T. L. Decision making for leaders: the analytic hierarchy proces for decisions in a complex world. Pittsburgh: RWS Publications, 2012. 347 s. ISBN0-9620317-8-X. [8] VÁVROVÁ, E. Finanční řízení komerčních pojišťoven. 1. vyd. Praha: Grada Publishing, 2014. 192 s. ISBN 978-80-247-4662-3. [9] ZMEŠKAL, Z., DLUHOŠOVÁ, D., TICHÝ, T. Finanční modely: Koncepty, metody, aplikace. 3. přeprac. a rozš. vyd. Praha: Ekoporess, 2013. 267 s. ISBN 978-808-6929-910. Ad 4) Oblast modelování a řízení kreditního rizika K hodnocení kreditního rizika jsou využívány predikční modely, které vycházejí z historických dat a mohou být odvozeny pomocí tradičních ekonometrických metod (např. diskriminační analýza, logistická regrese). Tyto přístupy ovšem nerespektují čas od uzavření smlouvy či založení podniku. Budou aplikovány méně používané přístupy, ve kterých se pracuje s časovou proměnnou, což umožňuje modelovat např. dobu do defaultu u úvěru nebo do bankrotu firmy. Na základě analýzy přežití pak lze odhadovat funkce přežití a hazardní funkce, pomocí kterých lze predikovat pravděpodobnost přežití sledovaných podniků a posoudit tímto způsobem související kreditní riziko. Cílem je tak odhad funkcí přežití pomocí vybraných přístupů, jejich vzájemné srovnání a celkové zhodnocení vhodnosti jednotlivých metod pro modelování doby do bankrotu použitého souboru. Dílčím cílem aplikace těchto metod je posouzení vlivu vybraných finančních ukazatelů na pravděpodobnost přežití. Odborná literatura: [1] AGARWAL, R., AUDRETSCH, D. B. (2001). Does Entry Size Matter? The Impact of the Life Cycle and Technology on Firm Survival. The Journal of Industrial Economics, 49(1): 21-43. [2] De LEONARDIS, D., ROCCI, R. (2008). Assessing the default risk by means of a discrete-time survival analysis approach. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 24: 291-306. [3] De SERVIGNY, A., RENAULT, O. (2004). Measuring and Managing Credit Risk. New York: McGraw-Hill. [4] GOURIEROUX, Ch., JASIAK, J. (2007). Econometrics of Individual Risk: Credit, Insurance and Marketing. Princenton: Princeton University Press. [5] HOSMER, D. W., LEMESHOW, S., MAY, S. (2008). Applied Survival Analysis: Regression Modeling of Time-to-Event Data. Hoboken: John Wiley & Sons. [6] HOUWELINGEN, J. C., STIJNEN, T. (2014). Cox Regression Model, in KLEIN, J. P., van HOUWELINGEN, J. C., IBRAHIM, J. G., SCHEIKE, T. H. (eds). Handbook of survival analysis. Boca Raton: CRC Press, Taylor & Francis Group. [7] LAITINEN, T., KANKAANPÄÄ, M. (1999). Comparative analysis of failure prediction methods: the Finnish case. The European Accounting Review, 8(1): 67-92. Postup řešení včetně aplikovaných metod Ad1) Oblast oceňování podniků a investičních projektů V oblasti oceňování budou využívány převážně kvantitativné metody. Zejména se bude v rámci kvantifikace manažerské flexibility jednat o analýzu a ocenění simultální složené opce; americké a evropské M-R opce; jump-diffusní opce a rainbow opce. V rámci oceňování podniků pak o kvantitativní metody v oblasti odhadu hodnoty aktiv dle generátorů hodnoty s odlišnými přístupy k odhadu temp růstu budoucích užitků. V první části řešení projektu (leden – květen) bude využita aktualizovaná databáze historických časových řad relevantních parametrů pro up-to-date hodnoty odvětvových multiplikátorů pro ČR a budou zkoumány předpoklady, podmínky a možnosti aplikace při oceňování individuálních typů výše uvedených reálných opcí. Ve druhé části projektu (červen – prosinec) budou v rámci oceňování podniků odhadnuty a aplikovány modely pro odhad odvětvových multiplikátorů s odlišnými přístupy k odhadu temp růstu budoucích užitků. V rámci kvantifikace manažerské flexibility pak budou zkoumány kombinace (portfolia) uvedených typů exotických opcí, včetně citlivostí analýzy, analýzy (sub)aditivity, vlivu korelace rizikových podkladových faktorů a flexibility na výsledek ocenění. Ad2) Oblast hodnocení finanční výkonnosti podniků a odvětví V oblasti finanční výkonnosti odvětví budou využity metody statické analýzy, které budou aplikovány na dekompozici ekonomické přidané hodnoty. Pro určení generátorů finanční výkonnosti vybraných odvětví bude využita klasická analýza odchylek, která se řadí mezi statickou analýzu, je tedy posuzováno pouze jedno období, za něž jsou určeny hlavní faktory mající na finanční výkonnost největší vliv. Dále bude testována pomocí regresní a korelační analýzy vzájemná závislost mezi vývojem HDP ekonomiky ČR a vývojem ekonomické přidané hodnoty jednotlivých odvětví, případně závislost na dalších faktorech. V prvním čtvrtletí budou práce zaměřeny na získávání a třídění dat včetně studia odborné literatury, následně budou zjišťovány generátory finanční výkonnosti. Dále budou testovány závislosti jednotlivých parametrů. V části týkající se predikčních modelů budou ověřovány výsledky jednotlivých modelů na datech vybraných podniků případně skupin podniků, např. rodinných firem. Ad3) Oblast hodnocení výkonnosti pojišťoven a pojistných trhů V oblasti hodnocení výkonnosti pojišťoven a pojistných trhů budou použity vybrané kvalitativní a kvantitativní ukazatele hodnocení, pomocí nichž bude hodnocena výkonnost jednotlivých vybraných pojišťoven, provozujících svou činnost na českém pojistném trhu. V první části řešení projektu (leden – červen) bude vytvořena databáze časových řad ukazatelů, tak aby bylo možné hodnotit jejich vývoj a provézt mezinárodní srovnání. Ve druhé části řešení projektu budou aplikovány dekompoziční metody vícekriteriálního rozhodování. Dojde ke stanovení preferencí ukazatelů použitím metod stanovení vah kritérií a následnému výběru optima za využití metod výběru varianty. Výsledky budou využity k hodnocení vývoje výkonnosti pojišťoven a pojistných trhů. Navržen a testován pomocí regresní analýzy bude postup hodnocení výkonnosti. Dále budou řešeny zobecněné lineární regresní modely (GLM), které budou aplikovány na reálná data vybrané pojišťovny. Ad4) Oblast modelování a řízení kreditního rizika V případě oblasti věnované kreditnímu riziku k modelování doby do bankrotu bude použita analýza přežití, která patří mezi metody statistického hodnocení rozdělení časů specifikovaných událostí. K popisu rozdělení náhodného chování časů přežití bude použita funkce přežití (survival function), která udává pro čas t pravděpodobnost přežití subjektu či jedince. Záměrem projektu je tak aplikovat neparametrické (Kaplan-Meier), semiparametrické (Cox model) a následně parametrické (Weibul model) přístupy analýzy přežití na vybraná data českých podniků. V úvodní části projektu budou použity neparametrické přístupy analýzy přežití, pomocí kterých lze určit odhady funkcí přežití a hazardní funkce na základě celého souboru, za jednotlivá odvětví, popř. podle dalších hledisek. Dále bude pozornost zaměřena na aplikaci semiparametrických metod, odhad modelů a posouzení vlivu vybraných finančních proměnných na dobu do bankrotu. V další fázi projektu budou použity parametrické přístupy s cílem posoudit vhodnost použitých metod k modelování našich dat. Poté bude provedeno porovnání výsledných modelů a posouzení vhodnosti vybraných metod analýzy přežití k modelování doby do bankrotu. K řešení projektu budou využívána data z odvětvových analýz, MPO, Magnusweb, Justice.

2019

2019

Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy

SGS

Specifický výzkum VŠB-TUO

Dluhošová Dana prof. Dr. Ing.