Befektetési és finanszírozási döntések

Hasonló dokumentumok
Beruházási és finanszírozási döntések

Beruházási és finanszírozási döntések

Beruházási és finanszírozási döntések

A piaci (egytényezős) modellek és portfóliók képzése

Portfóliók képzése és a portfólió értékelés mértékei. A portfóliókockázat. elemzése. Az arbitrázs-értékelés modellje és alkalmazása.

Beruházási és finanszírozási döntések (levelező, 2. konzultáció)

Befektetési és finanszírozási döntések

Kockázatos pénzügyi eszközök

Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

A portfólió elmélet általánosításai és következményei

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

MAKROÖKONÓMIA Aggregált kínálati modellek, Philips görbe, Intertemporális döntés. Kiss Olivér

Közgazdasági elméletek. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

MISKOLCI EgyETEM GAZDASÁGTUDOMÁNYI KAR PÉNZÜGYI TANSZÉK. Pénzügyi menedzsment. feladatgyűjtemény

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Társaságok pénzügyei kollokvium

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Vállalati pénzügyek alapjai. Befektetési döntések - Részvények értékelése

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Beruházási és finanszírozási döntések (levelező, 1. konzultáció)

Vállalati pénzügyek alapjai. Befektetési döntések - Részvények értékelése

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

Pénzügyi menedzsment

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 8. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 4. hét A KERESLETELMÉLET ALKALMAZÁSAI

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

VÁLLALKOZÁSOK PÉNZÜGYI ALAPJAI

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

MIKROÖKONÓMIA II. B. Készítette: K hegyi Gergely. Szakmai felel s: K hegyi Gergely február

OKTATÁSGAZDASÁGTAN. Készítette: Varga Júlia Szakmai felelős: Varga Júlia június

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK

Közgazdaságtan I. Számolási feladat-típusok a számonkérésekre 3. hét. 2018/2019/I. Kupcsik Réka

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

Szent István Egyetem Gazdasági és Társadalomtudományi Kar Pénzügyi és Számviteli Intézet. Beadandó feladat. Modern vállalati pénzügyek tárgyból

Pénzügytan szigorlat

A vállalati pénzügyi döntések fajtái

Társaságok pénzügyei kollokvium

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

III. A RÉSZVÉNYEK ÉRTÉKELÉSE (4 óra)

KÖZLEKEDÉSÜZEMI ÉS KÖZLEKEDÉSGAZDASÁGI TANSZÉK. Prof. Dr. Tánczos Lászlóné 2015

Közgazdaságtan I. Számolási feladat-típusok a számonkérésekre 6. hét. 2018/2019/I. Kupcsik Réka

feladatsor Alapszigorlat Alkalmazott közgazdasátan MINTA

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Mikroökonómia II. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 5. hét AZ INFORMÁCIÓ ÉS KOCKÁZAT KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész

Vállalati pénzügyek alapjai. Konzultáció

Vállalati pénzügyek alapjai. Konzultáció

Vállalati pénzügyi döntések Finanszírozási döntések

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

d(f(x), f(y)) q d(x, y), ahol 0 q < 1.

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

Közgazdaságtan BMEGT30A002 (Mikroökonómia BMEGT30A014) Kupcsik Réka október 4. 12:15-13:45 E305

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása

A tıke alternatívaköltsége. Ingatlanfinanszírozás és befektetés. up módszer. Hatékony portfóliók. Portfólió. Becslés a piaci tapasztalatok alapján

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Typotex Kiadó. Jelölések

Népességnövekedés Technikai haladás. 6. el adás. Solow-modell II. Kuncz Izabella. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem.

Bevezető ismeretek a pénzügyi termékekről Intézményekről, tranzakciókról 1.

MIKROÖKONÓMIA I. Készítette: Kőhegyi Gergely, Horn Dániel. Szakmai felelős: Kőhegyi Gergely június

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

GAZDASÁGI NÖVEKEDÉS II.

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése. Kevert stratégiák és evolúciós játékok

INTERTEMPORÁLIS VÁLASZTÁSOK

ALLIANZ.HU ALLIANZ ÉLETPROGRAM ÉLET- ÉS SZEMÉLYBIZTOSÍTÁS. Az eszközalapokra vonatkozó konkrét információk AHE-21286/E1 1/37

14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely június

Fogyasztás, beruházás és rövid távú árupiaci egyensúly kétszektoros makromodellekben

A pénzügyi számítások alapjai II. Az értékpapírok csoportosítása. Az értékpapírok csoportosítása. értékpapírok

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Vállalkozások pénzügyi alapjai

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

Bevezetés s a piacgazdaságba. gba. Alapprobléma. Mikroökonómia: elkülönült piaci szereplık, egyéni érdekek alapvetı piaci törvények

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 2. hét KERESLET, KÍNÁLAT, EGYENSÚLY

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 11. hét AZ IDŽ KÖZGAZDASÁGTANA

MIKROÖKONÓMIA - konzultáció - Termelés és piaci szerkezetek

4. el adás. Hosszú távú modell: szerepl k, piacok, egyensúly II. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

6_1_részvényértékelés A B C D E F G H

ALLIANZ BÓNUSZ ÉLETPROGRAM-EURÓ

Makroökonómia. 9. szeminárium

Tőkepiaci árfolyamok modellje és a hatékony piacok elmélete. Molnár Márk március 8.

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Vállalati pénzügyek II. Részvények. Váradi Kata

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 6. hét AZ IDŽ KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész

A vállalkozások pénzügyi döntései

II. Tárgyi eszközök III. Befektetett pénzügyi. eszközök. I. Hosszú lejáratú III. Értékpapírok

Mikroökonómia előadás. Dr. Kertész Krisztián Fogadóóra: minden szerdán között Helyszín: 311-es szoba

Mikroökonómia 2009 őszi félév

1. feladat megoldásokkal

Pénzügytan szigorlat

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

A dokumentum egy feladatgyűjtemény első fejezetének előzetes változata.

Bevezetés s a piacgazdaságba. gba. Alapprobléma. Mikroökonómia: elkülönült piaci szereplık, egyéni érdekek alapvetı piaci törvények

1. szemináriumi. feladatok. Ricardói modell Bevezetés

Átírás:

Befektetés és fnanszírozás döntések Dr. habl. Farkas Szlveszter PhD tanszékvezető, egyetem docens BGF, PSZK, Pénzügy Intézet Tanszék farkas.szlveszter@szfb.bgf.hu, htt://dr.farkasszlveszter.hu Tematka és tananyag 1. Értékaír-befektetés döntések (1-6. fejezet). Dologtőke-beruházások (7-11. fejezet) 3. Vállalat készletgazdálkodás, énzgazdálkodás, vállalatvásárlás és fúzó (1-15. fejezet) BélyáczIván: Befektetés döntések megalaozása. AULA, Budaest, 009 1

Konzultácók és témák 1. Befektetés döntések jellemző, a hasznosság, egytényezős modell. Portfólók kézése és a ortfóló értékelés mértéke 3. Tőke-költségvetés kérdések. A kockázat korrekcó, a rojekt-döntések vzsgálatának secáls eszköze 4. Vállalat készlet- és énzgazdálkodás 1. konzultácó témaköre 1. A befektetés döntések jellemző. A hasznosság szeree 3. A ac (egytényezős) modell 4

A befektetés döntések jellemző 1. A befektetések természetéről. A befektetés döntés folyamat 3. Lényeges megfontolások 4. Az eszközök ac értékének alaja 5 1. A befektetés döntések jellemző (1) Beruházás reál javakba Beruházás énzügy javakba Vagyon menedzselés jelenbel és jövőbel jövedelmek menedzselése otmáls jószágkombnácók összeállítása és menedzselése 6 3

1. A befektetés döntések jellemző () Vagyon menedzselés célja gyaraítás hozam realzálás Vagyon forrás tulajdon jövedelem megtakarítás kölcsön 7 1. A befektetés döntések jellemző (3) Kockázat-hozam összefüggés, átváltás 8 4

1.. Az eszközök ac értéke fundamentáls érték ~ jól nformált befektető által, komettív acokon fzetendő árként defnálhatjuk az ár tükröz az értéket olyan befektetéseket kell választan, amelyek maxmalzálják a jelenleg részvényesek gazdagságát az egy ár törvényeazt jelent, hogy komettív acon, ha két eszköz kockázatossága azonos egymással, akkor tendenca van arra, hogy ac áruk ugyanakkora kell hogy legyen 9 1.3. Értékelés élda Becsült érték EPS P / E 10 0 dollár 10 5

1.4. Hatékony ac az eszköz folyó ára teljességgel vsszatükröz az összes nylvánosan rendelkezésre álló, s az eszköz értékét befolyásoló, jövőbel gazdaság tényezőket az elemző nformácókat vagy tényeket gyűjt a vállalatról, s az azt befolyásoló jelenségekről nformácók elemzése; knduló árból következtetés a jövőbel árra a várható megtérülés ráta és a szórás becslése alaján befektetés döntés hozható 11 A hasznosság szeree a befektetések elemzésében 6

Fő témakörök 1. A várható hasznosság maxmalzálása. A vagyonból származó hasznosság 3. Döntés a várható hasznosság alaján 4. A kockázat tartózkodás és hasznosság értékek 5. A bzonyosság egyenértékes éldája 6. A várható hasznosság és beruházás döntéshozatal 7. Példák 13 1. A várható hasznosság maxmalzálása Változatok között választás két léésben: Lehetőség-halmaz Döntéshozó referencá Bzonytalanság esetén Lehetőség-halmaz: hatékony határvonal vagy tőkeac egyenesen Befektető referencá Nagyobb megtérülés előnyben (határvonal) Kockázat kerülése (érntő) 14 7

1. A várható hasznosság maxmalzálása Történet ktérő Várható megtérüléskrtérum és roblémá; ún. Szentétervár aradoxon 1 $ ha 1-re fej, $ ha -ra 10-re 51 $, ( n-1 ) 0.5(1)+ 0.5()+ 0.15(4)+ 0.065(8)+ 0.0315(16)+... 0.5 + 0.5 +... Mennyt adnánk egy lyen kfzetésért? Várható hasznosság: kockázat hasznosságveszteség forrása 15. A vagyonból származó hasznosság Egyén kockázatkerülése összvagyonra vzsgáljuk a hasznosság függvényét (U) 19,63 16 8

E N [ U ( X )] ( x ) U ( x ) 1 U (hasznosság) 1,5 10,00 9,66 7,07 Fej 150 $ nyer; írás 50 $ nyer. Fzet-e 100 $? Ux 1/ E[U(x)]150 1/ x(0,5)+50 1/ x(0,5)9,66 < 100 1/ U x 1/ 90$ 90 1/ 9,49$ 9,66x 1/ x93,3$ Bzonyosság egyenértékes 100 93,3 6,68$ Kockázat rémum 0 50 93,3 100 150 X(vagyon) 17 Fej 150 $ nyer; írás 50 $ nyer. Fzet-e 100 $? Ux 150 x(0,5)+50 x(0,5)1.500 100 ; 1.500x x111,80 $ 100-111,8011,80 kockázat rémum 18 9

150x(0,5)+ 50x(0,5) 100 19.1. A kockázatkerülés fokának mérése Az abszolút kockázatkerülés Pratt és Arrow adott vagyon sznt mellett értékel a hely kockázatkerülést Feltételezzük, hogy az Uhasznosság függvénnyel és az xösszvagyonnal rendelkező egyénnek bemutatnak zméltányos játékot, amnek várható értéke 0, azaz E(z) 0 " ( 1 U ) ( x) σ π z ' U x ( ) π kockázat rémum σ z a játék lehetséges kmenetenek varancája U (x) a hasznosság függvény első derváltja (margnáls hasznosság) U (x) a hasznosság függvény másodk derváltja (margnáls hasznosság vagyonváltozás szernt változása) 0 10

.1.1. Abszolút kockázatkerülés (1) x 10.000 $, Uln(x), 1.000 vagy.000 $ megtérülés, azonos valószínűséggel, átlagos megtérülés 1.500 $, szórás 500 $. Egyén kockázat rémuma π ( 500) ( 1/11.500) 10,87 dollár 1 1.1.1. Abszolút kockázatkerülés () x 1 mlló $, Uln(x), 1.000 vagy.000 $ megtérülés, azonos valószínűséggel, átlagos megtérülés 1.500 $, szórás 500 $. Egyén kockázat rémuma ( 500) ( 1/1.001.500) 0,148 dollár 1 11

.1.1. Abszolút kockázatkerülés (3) Az abszolút kockázatkerülés (ARA Absolute Rsk Averson) mértékét a következő formában fejezhetjük k: ARA U U " ' ( x) ( x) 3.1.. A relatív kockázatkerülés Kockázat rémum arányos nagysága: " ( 1 U ) ( x) σ x z ' U x ( ) Relatív kockázatkerülés (RRA): U RRA x U " ' ( x) ( x) x ( ARA) 4 1

3. Döntés a várható hasznosság alaján Három különböző szerelő vehet részt az alább játékban. Pénzt dobnak fel, amelynek eredménye valószínűséggel fej (H) és (1 ) eséllyel írás (T). Ha az eredmény H, akkor a játékos 100 dollárt ka, ha edg T, akkor 5 dollárt. A kérdés az, hogy az egyes szerelők legfeljebb mekkora összeget hajlandók fzetn az lyen játékban való részvételért. U ( X ) X ; U ( X ) X ; U ( X ) X A B C q A ; q B és q C szerelők kfzetése, amt fzetnének 5 Legyen O 1, O, O n az Ljáték kmenetenek sorozata, 1,, n valószínűség sorozattal, hasznosság függvény ( L) U ( O ) + U ( O )... U ( ) EU + EU U B 1 1 1 ( qb ) EU( L) ( qb ) U B ( 100) + ( 1 ) U B ( 5) q 100 + 5( 1 ) q B B 75 + 5 n O n 6 13

EU U A EU U C ( qa ) EU ( L) ( qa ) U A( 100) + ( 1 ) U A( 5) q 10 + 5( 1 ) q A A 5 + 5 ( qc ) EU ( L) ( qc ) U C ( 100) + ( 1 ) U C ( 5) q 10.000 + 65( 1 ) q C C 9375 + 65 7 3.1. A kockázattal szemben atttűdök 1, vagy 0, Például 0,5 valószínűség mellett q A 56,5; q B 6,50; q C 7,89 dollár Kockázat-semlegesség B (hasznosság fgv. lneárs) Kockázat tartózkodás A (hasznosság fgv. konkáv) Kockázatkedvelő C (hasznosság fgv. konvex) 8 14

3.. Példa (1) Vállalat Lehetséges kmenet Várható énzben érték 1 A 150.000-30.000 60.000 B 70.000 40.000 55.000 Valószínűség 0,50 0,50 U(-30.000) 0 U(150.000) 1 9 3.. Példa (1) 1. alternatíva: 70 ezer dollárt kan bzonyossággal,. alternatíva: 150 ezer dollárt kan, és 30 ezer dollárt veszíten 1 valószínűséggel 0 1, ha 1 ; * -ndfferenca ont U(70.000) U(150.000)*+U(-30.000)(1-*) (1)*+0(1-*) *azaz0,80 114.000$ 114.000-70.00040.000 kockázat rémum 30 15

4. A kockázat tartózkodás és hasznosság értékek (1) Kockázat rémum 0 ~ méltányos játék Kockázattól tartózkodás elutasítja a méltányos játékot vagy rosszabb befektetés ortfolókat Kockázat kerülő befektető kockázatmentes vagy sekulatív eseteket vzsgál ( büntet, mnél nagyobb a kockázat, annál nagyobb a büntetés Hasznosság kockázat-megtérülés jellemzők 31 4. A kockázat tartózkodás és hasznosság értékek () U ( ) r 0,005 σ E A E(r) várható megtérülés, σ megtérülés varanca U a hasznosság érték A a befektető kockázat tartózkodás ndexe (ARA abszolút kockázatkerülés érték) 3 16

4. A kockázat tartózkodás és hasznosság értékek (3) E(r)%, σ34% kockázatos ortfoló; 5% kockázatmentes kormányzat kötvény; 17% kockázat rémum A3-0,005x3x34 4,66% -kockázatos ortfoló hasznosság értéke 0,005x3x34 17,34% - büntetés A? 33 4. A kockázat tartózkodás és hasznosság értékek (4) egy ortfoló akkor vonzó, ha bzonyosság egyenértékes megtérülése meghaladja a kockázatmentes alternatíva megtérülését 34 17

5. A bzonyosság egyenértékes éldája A bzonyosság egyenértékes a énz ama maxmáls összegét rerezentálja, amt hajlandók vagyunk fzetn a játékban való részvételért az a maxmáls rémum, amt hajlandók vagyunk fzetn azért, hogy bztosítsuk magunkat a kockázattal szemben Pénzt dobunk fel, s ha a leérkezéskor fejetkaunk, akkor nem nyerünk semmt, de ha írást, akkor nyerünk 100 dollárt. Mekkora összeget volnánk hajlandók fzetn a lehetőségért? 10 dollár 0, 30, 40 dollár 35 1. játékos. játékos 3. játékos Mennyt hajlandóak fzetn? 1. játékos 75 $;. játékos 5 $; 3. játékos 50 $. 75, 5, 50 $ bzonyosság egyenértékes 36 18

6. A várható hasznosság és beruházás döntéshozatal ( U ) f [ E( r),σ ] E E(U) várható hasznosság, E(r) várható megtérülés, σ megtérülés varabltás A várható megtérülés növekedése emeln fogja a befektető várható hasznosságát, ha a kockázat nem növekszk. Másk oldalról, a kockázat csökkenése növeln fogja a várható hasznosságot, ha a várható megtérülés nem mérséklődk. 37 6.1. Példa beruházások között választásra Beruházás kmenetek és valószínűségük Jellemzők Beruházánet Kme- -3% 0 3% 6% 9% 1 E(r) σ A 0,5 0,5 1 E(r A )3% σ A 6% Való- B színű- ség 0,5 0,5 1 E(r B )3% σ B 3% C 1 1 E(r C )3% σ C 0% 38 19

6.1.1. Kockázatkerülő befektető számítása U 100r 50r [ ( A) ] [ U ( r )] E U 1 1/ 1/ [ U ( 0,03) ] + 1/ [ U ( 0,09) ] ( 3,045) + 1/ ( 8,595).785 utls [ ( B) ] 1/ [ U ( 0) ] + 1/ [ U ( 0,06) ] 0 + 1/ ( 5,8) E U,91 utls [ ( C) ] 1[ U ( 0,003) ] 1(,955),955 utls E U 39 6.1.. Kockázat-közömbös befektető számítása EU [ ( A) ] 1/[ U( 0,03 )] + 1/[ U( 0,09 )] U 100r 1/( 3) + 1/9 ( ) 3utls [ ( )] 1/[ U( 0) ] + 1/[ U( 0,06 )] 0+ 1/( 6) EU B 3utls [ ( )] 1[ U( 0,003 )] 13 ( ) EU C 3utls 40 0

6.1.3. Kockázat kedvelő befektető számítása U 100r+ 50r [ ( )] 1/[ U( 0,03 )] + 1/[ U( 0,09 )] 1/(,055 ) + 1/( 9,405 ) EU A 3,5utls [ ( )] 1/[ U( 0) ] + 1/[ U( 0.06 )] 0+ 1/( 6,18 ) EU B 3,09utls [ ( )] 1[ U( 0,003 )] 13,045 ( ) EU C 3,045utls 41 Kockázatos beruházások eltérő befektetés referencá Befektető A E(r A )3% σ A 6% B E(r B )3% σ B 3% C E(r C )3% σ C 0% Kockázatkerülő E[U(A)],785 E[U(B)],90 E[U(C)],955 Kockázat-közömbös E[U(A)] 3 E[U(B)] 3 E[U(C)] 3 Kockázat kedvelő E[U(A)] 3,5 E[U(B)] 3,09 E[U(C)] 3,045 4 1

A ac (egytényezős) modellek szeree a befektetések értékelésében 1. Bevezetés az egytényezős modellek áttekntése. Alkalmazás 3. Az egyndexes modell feléítése és alkalmazása 4. Portfólók kézése 5. Portfóló-teljesítmény mértékek 43 1. A ac (egytényezős) modell szeree a befektetések értékelésében Bevezetés r a + β r M a az értékaír megtérülésének a ac teljesítménytől független komonense, amely véletlen változó r M a ac ndexen nyerhető megtérülés ráta mnt véletlen változó β konstans érték, amely r várható változását mér r M adott változása mellett a α + ε ahol ε 0 r α + β r + ε M 44

1. Bevezetés COV E ( ε r ) E[ ( ε 0)( r r M )] 0, M M ( r ) [ α + β r + ε ] E E( r ) E( α ) + E( β r ) + E( ε ) M ( r ) α + β r M M σ E ( r r ) M σ β σ + σ ε 45 1. Bevezetés () σ j E [( r r )( r r )] j j σ β β j j σ M 46 3

Példa az egytényezős modellre Hóna Részvény Pac ε r megtérülés megtérülés α + β r M + j (3)-[(4)+(5)] (1) () (3) (4) (5) (6) 1 10 4 10 + 6 + 3 3 + 3-3 15 8 15 + 1 + 1 4 9 6 9 + 9-5 3 0 3 + 0 + 1 40 0 40 10 30 0 β 1,5 r r 40 / 5 α + β r M 8 ( 4) 8 + 1,5 σ β σ ( 1,5 ) ( 8) 0,8 M + σ ε +,8 47. Az egytényezős modell használata 1) Markowtz varanca-kovaranca modell nut becslésenek egyszerűsítésére ) Portfoló roblémák drekt megoldására E ( R ) α + β E( R ) σ β σ + σ j j M σ β β σ M ε M r r A B σ j α % β A 16,0 1, B 5,0 0,8 16,0 + 1, 10 5,0 + 0,8 10 ( ) ( ) 13,0% 8,0% ( 1,)( 0,8)( 400) 384 48 4

3. Portfoló-analízs E n ( R ) w E( R ) n 1 1 n n wα + w jβ je 1 1 [ ] w E[ α + β E( R )] ( R ) M M (4) n α wα (5) E( R 1 ) α + β E( RM ) (7) n β w β (6) 1 M σ β σ + σ ε (8) 49 A ortfolók kézése, szelekcója, teljesítményük mérése 1. Portfolók kézése. Portfoló-teljesítmény mértékek 3. A Treynor-mérték 4. Share-mérték 5. A teljesítmény secáls asektusa 6. Néhány eset elemzése 50 5

Portfolók kézése (1) otmáls kockázat-megtérülés kombnácók a kockázatmentes eszköz hatása a hatékony határvonalra kválasztják a végső ortfolót (a kockázatmentes eszközből és a kockázatos eszközök otmáls ortfolójából) 51 Portfolók kézése () a legfontosabb feltételek: egyetlen befektetés eródus, a tranzakcós költségek hánya, a befektető referencák várható megtérülésre és kockázatra alaozása raconáls befektető hatékony ortfolók elérésére törekszk legkedvezőbb választás a várható megtérülés és kockázat alaján 5 6

Az otmáls ortfoló kválasztása (1) A görbék nem metszhetk egymást, mvel azok az előnyösség különböző szntjet testesítk meg. A befektetőknek meghatározatlan számú közömbösség görbéje lehet. Az összes, kockázattól tartózkodó befektető közömbösség görbé felfelé rányuló meredekségűek, de a görbék alakja a kockázat referencák függvényében változhat. A magasabb fekvésű görbék vonzóbbak az alacsonyabb ozícójú közömbösség görbéknél. Mnél nagyobb a közömbösség görbék meredeksége, annál nagyobb a befektető tartózkodása a kockázattól. 53 Az otmáls ortfoló kválasztása (1) Portfóló várható megtérülése elérhetetlen U 1 0 U U 3 U 4 elérhető, bár alkalmatlan Portfóló kockázat 54 7

Kölcsönvétel és kölcsönadás lehetőségek a kockázatmentes eszköz (F) úgy defnálható, mnt amnek bztosan realzálható várható megtérülése és zérus kockázata van, σ F 0 σ F, ρ ρ 0 F, F, σ σ σ F ( 0) 55 Kockázatmentes kölcsönvétel és kölcsönadás E r w r + 1 w ( ) ( ) E( r ) F F F X Várható megtérülés T B Z X V r F Y A Kockázat 56 8

Példa Feltételezzük, hogy X ortfoló várható megtérülés rátája 15%, szórása 10%, a kockázatmentes értékaír várható megtérülése edg 7%-os. Ha a befektethető énzalaokat egyenlő arányban megosztjuk (w F 0,50 és 1 w F 0,50), akkor a várható megtérülésre és a szórásra a következő eredményt kajuk: E ( ) 0,50( 7% ) + 0,50( 15% ) r σ ( 1,00 0,50) 10% 5% 11% 57 Az új hatékony ortfoló-sorozat E ( r ) w r + ( 1 w ) E( r ) F 1 r F F + E ( r ) T F T L σ ( 1 ) w F σ T σ T 58 9

5. Portfoló-teljesítmény mértékek Jól dverzfkált ortfolók esetében. Sharemértékalkalmas a teljesítmény mérésére, a ortfoló jutalom a varabltásért rátája SP r σ r F 59 Mértékek nem dverzfkált ortfolókhoz a Jensen-tényező, a Treynor-mértékés az értékelés ráta, alajuk az SML egyenes TP E ( r ) β r F α E e e ( r ) β E( r ) M T E ( r ) rf E( r ) β M r β M F α β Tˆ r r ˆ β F vagy Tˆ ˆ α ˆ β 60 30

Az értékelés ráta AR σ α ( ε ) A Jensen és Treynor mértékek roblémája, hogy nem korrgáltak a ortfolóban foglalt vállalatsecfkus kockázatnak megfelelően. Mnél nagyobb a vállalat-secfkus kockázat mértéke, az alaokból annál több adható hozzá a dverzfkált ortfolóhoz anélkül, hogy az túlságosan felhajtaná a varancát, előny/költség hányados 61 A ortfoló secfkus asektusa ( RA ) ( R ) A ( RA ) ] ( R ) ] E Teljes E megtérülés E többlet E T R F Nettó szelektvtás Megtérülés a szelektvtásból Dverzfkácó Menedzser kockázatot jutalmazó megtérülés ] Befektető kockázatot ellentételező megtérülés 6 31

Kérdések? 63 3