Ekonometrické modely validace investičních portfolií a predikce vývoje cash-flow

NĚMEC, Daniel. Ekonometrické modely validace investičních portfolií a predikce vývoje cash-flow. Brno: APS Holding SE, 2015, 22 s.

Základní údaje

Originální název

Ekonometrické modely validace investičních portfolií a predikce vývoje cash-flow

Název anglicky

Econometric models for validation of investment portfolios and predicting cash-flows

Autoři

NĚMEC, Daniel

Vydání

Brno, 22 s. 2015

Nakladatel

APS Holding SE

---

Další údaje

Jazyk

čeština

Typ výsledku

Výzkumná zpráva

Obor

50200 5.2 Economics and Business

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

obsah podléhá obchodnímu tajemství

Označené pro přenos do RIV

Ano

Kód RIV

RIV/00216224:14560/15:00087383

Organizační jednotka

Ekonomicko-správní fakulta

Klíčová slova anglicky

validation models; investment portfolios; prediction models; logistic regression; default

---

Anotace

V originále

*Cílem výzkumného projektu bylo vytvoření ekonometrických modelů validace investičních portfolií a metodiky postupu jejich validace. To zahrnovalo zejména vytvoření predikčních modelů vývoje cash-flow těchto portfolií a determinant, které tyto peněžní toky ovlivňují. Součástí výstupů projektu byly modelové koncepty hodnocení strategií vymáhání a predikční modely defaultu kontraktů pro nová portfolia. Pro naplnění cíle projektu byla provedena analýza dostupných datových bází (zahrnujíc data z projektů a portfolií *** a ***) a byly vytvořeny proměnné relevantní pro účely konstrukce ekonometrických modelů. Rovněž byly vyhodnoceny predikční schopnosti těchto modelů, které se ukázaly nejen jako srovnatelné, ale i mírně převyšující stávající metody validace portfolií. Výstupem projektu byly rovněž odpovídající programové kódy a skripty.

Anglicky

*The main goal of the research project was to build econometric models for validation of investment portfolios and propose the methods of their evaluation. The prediction models for predicting cash-flows were created and the corresponding key determinants were revealed. As a part of project outcomes, the model concepts of debt collections strategies were proposed and evaluated. Moreover, the models of contract defaults for the new portfolios were built. To fulfil the project goals, the available data sources (portfolios from projects and portfolios *** and ***) were analyzed and model variables were defined. The prediction abilities of the models were evaluated as well. The results showed that the new models were succesfull enough to predict the future outcomes (in comparison with the existing models). The project outcomes include corresponding programme codes and scripts.