M - Katedra měnové teorie a politiky

Transkript

M - Katedra měnové teorie a politiky
Investiční bankovnictví
Jan Vejmělek
Devizový trh
2
ƒ
ƒ
ostatní osoby
majetné osoby
korporace
banka
Subjekty devizového trhu
broker
centrální banka
banka
penzijní fond
hedgeový fond
Trh, na kterém se obchoduje s bezhotovostní formou zahraničních měn (v
hotovostní formě se obchoduje na valutovém trhu). Střetává se na něm devizová
poptávka s devizovou nabídkou, které určují měnový (devizový) kurz.
Devizový trh
3
Forward – obchod k libovolnému termínu v budoucnu na základě dnes dohodnuté forwardové ceny; šitý na míru
Futures – standardizovaný forward obchodovaný na burze
Opce – na rozdíl od výše uvedeného si majitel nekoupil povinnost, ale pouze právo uzavřít obchod za realizační cenu opce
ƒ Swapový – kombinace spotového a forwardového obchodu
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ Spotový (promptní) – plnění do dvou obchodních dnů
ƒ Termínový
3. Podle techniky operací
ƒ Velkoobchodní (mezibankovní) – vztah banka-banka (dealeři bank + brokeři)
ƒ Maloobchodní (klientský) – vztah banka - klient
2. Podle subjektu
ƒ Neburzovní (OTC) – devizový trh má převážně charakter OTC trhu – obchoduje se 24 hodin denně
ƒ Burzovní – doplňkovou roli hrají burzovní trhy pouze v případě futures a částečně u opcí
1. Podle charakteru obchodování
Klasifikace devizového trhu
Devizový trh
4
Světový devizový trh
ƒ
ƒ
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
1992
1995
1998
2001
2004
Denní obrat na světovém FX trhu
2007
Swap
55%
Zdroj: Bank for International Settlements
Forward
12%
Spot
33%
Struktura obratu na FX trhu v roce 2007
Devizový trh je největším mezinárodním finančním trhem – denní obrat v dubnu
2007 představoval více než 3,2 trilionu USD.
Největší podíl měly v roce 2007 swapové obchody, následované spotovými a
forwardovými obchody.
Velikost a struktura
mld USD
5
JPY
8%
GBP
8%
CAD
2%
AUD
3%
CHF
3%
ostatní
14%
EUR
19%
USD
43%
USD/ostatní
24%
6%
USD/GBP
12%
USD/JPY
13%
USD/EUR
26%
Zdroj: Bank for International Settlements
osttaní měnové
páry
4%
USD/CHF
5% USD/AUD
EUR/ostatní
10%
Struktura obchodů podle měnových párů v roce 2007
Nejobchodovanější měnou na světovém devizovém trhu je americký dolar,
následovaný eurem, japonským jenem a britskou librou.
Nejobchodovanějším měnovým párem je USD/EUR následovaný USD/JPY,
USD/GBP, USD/AUD, USD/CHF a USD/CAD.
Struktura obchodů podle měn v roce 2007
ƒ
ƒ
Struktura obchodů podle měn
Světový devizový trh
6
Český devizový trh
ƒ
ƒ
0
Apr-97
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Dec-97
Aug-98
Apr-99
Dec-99
Aug-00
Dec-01
Aug-02
Apr-03
Outright forward + FX swap (celkem)
Apr-01
Spot (celkem)
Obrat na českém devizovém trhu
Dec-03
Aug-04
Apr-05
Dec-05
Opce - nominální hodnota (celkem)
Aug-06
Apr-07
Dec-07
Zdroj: ČNB
Český devizový trh postupně získal standardní strukturu rozvinutého devizového trhu.
Největší podíl mají swapové obchody.
Velikost a struktura
mld USD
7
ƒ
Ostatní/CZK
1%
JPY/CZK
0%
EUR/USD
12%
EUR/CZK
35%
USD/JPY
0%
Ostatní
9%
Struktura obchodů na českém devizovém trhu v dubnu 2008
USD/CZK
43%
Zdroj: ČNB
Nejvýznamnějším měnovým párem obchodovaným na tuzemském devizovém trhu je
CZK/USD. To ukazuje na velkou roli spekulantů a finančních investorů.
Struktura obchodů podle měn
Český devizový trh
8
spotová spekulace
nekrytá úroková arbitráž
spekulace typu spot-forward
spekulace typu forward-forward
opční spekulace
Dvoustranná arbitráž
Třístranná arbitráž
Krytá úroková arbitráž
-
-
-
Plain vanilla strategie (forwardy, futures, plain
vanilla opce)
Strukturované strategie
-
5. Měnová politika
6. Devizové rezervy
4. Arbitráž
3. Spekulace
2.
zahraniční měny
Zajištění proti devizovému riziku =
hedging
1. Prostá směna – prostý nákup či prodej
Motivy vstupu na devizový trh
Devizový trh
Centrální banka
Vláda
-
-
Exportéři, importéři
Zprostředkovatelé
Investoři
Domácnosti
ƒ
ƒ
ƒ
Firmy
2. (Mikro)ekonomické subjekty
-
1. Národohospodářské autority
Koho zajímá budoucí měnový
kurz?
9
ƒ
horizontu je to téměř nemožné
Většina modelů není schopna překonat model náhodné procházky
ƒ Spolehlivost výše uvedených předpovědí je relativně nízká
ƒ Předpovídat budoucí vývoj měnového kurzu je velice obtížné, zejména v kratším časovém
4. Utvoření si vlastního názoru
ƒ Banky pravidelně publikují své prognózy
3. Komerční banky
ƒ Reuters Poll - měsíčně
ƒ Bloomberg – Foreign Exchange Forecast – průběžná aktualizace
2. Informační agentury
ƒ Měsíčně průzkum v rámci zjišťování inflačních očekávání
ƒ http://www.cnb.cz/cs/financni_trhy/inflacni_ocekavani_ft
1. ČNB
Kde vzít informace o očekávaném vývoji měnového kurzu?
Očekávaný vývoj měnového kurzu
10
„We at the Federal Reserve have spent an inordinate amount of time trying
to find models which would successfully project exchange rates, not only
ours, but everyone else's. It is not the most profitable investment we have
made in research time. Indeed, it is really remarkable how difficult it is to
forecast.“
ƒ
Alan Greenspan,
Remarks Before U.S.Senate, Semi-Annual Monetary Policy Report,
Washington DC, July 16, 2002
„There may be more forecasting of exchange rates, with less success, than
almost any other economic variable. Although measures such as real
interest-rate differentials, differential rates of productivity gains, and chronic
external deficits are often employed to explain exchange rate behavior,
none has been found to be consistently useful in forecasting exchange rates
even over substantial periods of one or two years.“
Alan Greenspan,
Remarks Before the Euro 50 Roundtable,
Washington DC, November 30, 2001
„Having endeavored to forecast exchange rates for more than half a
century, I have understandably developed significant humanity about my
ability in this area …“
ƒ
ƒ
Ani A.Greenspan si s prognózováním měnového kurzu
neví rady …
11
ƒ
(z 16.9.2008)
22
Jan-05
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Jul-05
Jan-06
Jul-06
CZK/EUR
Jan-07
Consensus
Jul-07
KB
Jan-08
max
min
Jul-08
Jan-09
Jul-09
Zdroj: Reuters, KB
Rozpětí v očekávání měnového kurzu CZK/EUR v ročním horizontu činí 3,75 CZK.
Konsensuální názor dle průzkumu Reuters
CZK/EUR
12
ƒ
23
Jun-99
25
27
29
31
33
35
37
39
Feb-00
Oct-00
Jun-01
Feb-02
Oct-02
Jun-03
Feb-04
roční předpověď
Oct-04
aktuální kurz
Jun-05
II.06
Oct-06
Předpovědi se výrazně mění s aktuální hodnotou spotového kurzu.
Predikce analytiků na období 1Y vs. současnost
Měnový kurz CZK/EUR
VI.07
Zdroj: ČNB
II.08
13
ƒ
23
May-00
25
27
29
31
33
35
37
39
Jan-01
Sep-01
May-02
Jan-03
Sep-03
May-04
předpoveď
Jan-05
Sep-05
skutečnost
May-06
Předpovědi se výrazně zhoršují v případě změny trendu.
Skutečnost vs. predikce analytiků na období 1Y
Měnový kurz CZK/EUR
Jan-07
IX.07
May-08
Zdroj: ČNB
I.09
14
Měnový kurz CZK/EUR
ƒ
-6,0
May-00 Mar-01
-4,0
-2,0
0,0
2,0
4,0
Jan-02 Nov-02
Sep-03
Jul-04
May-05 Mar-06
5
průměrná chyba
Oct-02
Jun-03
Zdroj: ČNB, KB
Feb-04
Oct-04
Jun-05
Feb-06
Oct-06
roční volatilita
kurzu CZK/EUR
(%) (%)
roční volatilita
kurzu CZK/EUR
Feb-08
Zdroj: Reuters
Jun-07
Chyba predikce roste s volatilitou.
Jan-07 Nov-07
3
Feb-02
4
6
7
8
9
rozdíl skutečnosti a předpovědi
Analytici v průměru nadhodnocují
očekávaný kurz CZK/EUR v ročním
horizontu o téměř 1 CZK.
ƒ
Rozdíl skutečnosti a predikce analytiků na období jednoho roku
CZK/EUR
15
ƒ
ƒ
C
C
C
N
+
+
...
+
+
(1 + i1 ) (1 + i2 )2
(1 + in )n (1 + in )n
Pro měnový kurz ovšem nic takového neplatí!
CFn
CF1
CF2
P=
+
+ ... +
+ ...
2
n
(1 + i1 ) (1 + i2 )
(1 + in )
Cena akcie = ∑ očekávaných diskontovaných Cash Flow
P=
Cena dluhopisu = ∑ očekávaných diskontovaných Cash Flows
U ostatních finančních instrumentů existuje obecný konsensus ohledně
oceňovacího modelu
Problémy při prognózování měnového kurzu
16
Teoretická východiska jsou často protichůdná
konstantním rozptylem a nulovou autokorelací)
Teoretičtí ekonomové, centrální bankéři ani tržní analytici nenašli model,
který by dlouhodobě a statisticky významně překonával model náhodné
procházky (ten tvrdí, že změna měnového kurzu je náhodná veličina se střední hodnotou nula,
ƒ
Vyšší hospodářský růst může vést k posílení měny (monetární modely) či k jejímu oslabení
(keynesiánský přístup)
Vyšší úrokové sazby mohou vést k posílení měny (teorie úrokového diferenciálu) nebo k jejímu
oslabení (podmínka nekryté úrokové parity)
-
Kurz CZK/EUR má charakter náhodné procházky – na základě minulého vývoje samotného kurzu
nelze usuzovat na vývoj budoucího kurzu. Ideální předpovědí zítřejšího kurzu je kurz dnešní.
Zdá se, že měnový kurz vykonává náhodnou procházku!
-
-
Příklady
ƒ
ƒ
Problémy při prognózování měnového kurzu
17
Měnová politika
Zdroj: Rosenberg (2003)
Portfoliové toky
Kapitálové toky
Relativní
ekonomický
růst
Běžný účet
platební
bilance
Fiskální politika
Reálný
úrokový
diferenciál
Trendy ve směnných
relacích
Pozice na
derivátových FX trzích
střednědobé determinanty
Trendy v úsporách,
respektive investicích
Chuť riskovat / averze
k riziku
Trendy v produktivitě
dlouhodobé
determinanty
Tržní sentiment
Měnový kurz
Čistá zahraniční aktiva
Pozice investorů /
spekulantů
krátkodobé
determinanty
Parita kupní síly
Následování trendu
(Bandwagon Effect)
Determinanty měnového kurzu
18
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
Zdroj: Cheung, Chinn (2000): Currency Traders and Exchange Rate Dynamics: A Survey of the US Market, University of Carolina, Santa Cruz, Department of Economics
Parita kupní síly (PPP) nepředstavuje z pohledu dealerů užitečný
koncept, 40% z nich věří, že se v horizontu delším než 6 měsíců
prosazuje
Pohled na spekulace je veskrze pozitivní, zajišťují nezbytnou likviditu
Ekonomické fundamenty hrají roli v delším období; v krátkém se kurz
odchyluje od fundamentálně opodstatněné úrovně, především díky
spekulacím a klientským objednávkám
Zveřejněné makroekonomické ukazatele se rychle zapracují do
tržních cen
30% dealerů uvedlo, že obchoduje na základě technické analýzy
Obecné závěry z průzkumu mezi dealery:
Determinanty měnového kurzu
19
ƒ
ƒ
ƒ
Používá se pro krátká/velmi krátká období,
kdy nejsou k dispozici nové
ekonomické/fundamentální informace.
Je založena na předpokladu, že měnový
kurz se nepohybuje náhodně, ale že pohyby
vykazují identifikovatelné a opakující se
formace.
Data o vývoji měnového kurzu obsahují
veškeré dostupné informace, které jsou
vstřebané poptávkou a nabídkou. Jedná se
nejenom o informace ekonomické, ale i
nekvantifikovatelné jako politické faktory,
sentiment, očekávání, tržní psychologie.
4.
3.
2.
-
-
-
Tradingová pravidla (trading
rules)
Oscilátory
RSI
Stochastik
Kvantitativní technické
indikátory
Trendové linie/kanály
Supporty/rezistence
Formace změny trendu
Formace potvrzující trend
Mezery
Grafické formace (chartisté)
Dow
Elliot Waves
Teorie technické analýzy
1.
ƒ
Zabývá se studováním vývoje měnových
kurzů na základě interakce nabídky a
poptávky.
Přístupy k technické analýze
Co to je technická analýza?
Technická analýza
20
kurz
ƒ
čas
Charakterizován rostoucími maximy
a minimy
Rostoucí trend
Trendová linie
Grafické formace (I)
Technická analýza
kurz
ƒ
Charakterizován klesajícími
maximy a minimy
Klesající trend
čas
21
kurz
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
čas
kurz
Trendový kanál - klesající
Kurz se vzdaluje od trendové linie ve stále stejném rozsahu
Paralelní linie spojující dna a vrcholy cyklického pohybu
Pro identifikaci profit-taking úrovní
Pokud není dosaženo v případě rostoucího kanálu jeho horní hrany, indikuje to
zvýšenou pravděpodobnost otočení trendu.
Trendový kanál - rostoucí
Trendový kanál
Grafické formace (II)
Technická analýza
čas
22
kurz
ƒ
ƒ
čas
kurz
Vějíř – klesající trend
čas
(1) trendová linie spojí minima,
(2) v případě prolomení linie a vytvoření nového dna je vytvořena další linie spojující toto dno
s původním počátkem,
(3) obdoba bodu (2). Prolomení třetí linie je signálem otočení trendu.
3 trendové linie ve formě vějíře
Případ rostoucího trendu:
Vějíř – rostoucí trend
Vějíř (fan)
Grafické formace (III)
Technická analýza
23
kurz
Supporty a rezistence v rostoucím trendu
čas
kurz
Role reversal v rostoucím trendu
čas
kurz
support
rezistence
Otočení rostoucího trendu
Support = úroveň měnového kurzu, kde je již poptávka po měně tak silná, že změní
klesající trend na rostoucí
Rezistence = úroveň měnového kurzu, kde je již nabídka měny tak silná, že změní
rostoucí trend na klesající
Investoři stanovují své stop-loss/profit taking úrovně mimo supporty/rezistence!
ƒ
ƒ
Supporty & rezistence
Grafické formace (IV)
Technická analýza
čas
24
ƒ
kurz
Rostoucí trend – procentní retracements
čas
67%
50%
33%
kurz
Rostoucí trend – speed lines
1/3 speed line
2/3 speed line
čas
Korekce je ke 2/3, popřípadě k 1/3.
Pokud je zdolána, trend se otáčí.
speed lines
33%ní či 50%ní korekce rostoucího
ƒ
trendu jsou brány jako nákupní
příležitosti (a opačně). Kritická je hladina
66% - její prolomení je signálem otočení
trendu.
% retracements
Korekční trendy
Grafické formace (V)
Technická analýza
25
kurz
ƒ
ƒ
prolomení
pravé rameno
čas
krční linie
kurz
Jeden z nejspolehlivějších indikátorů
Umožňuje určit rozsah očekávaného pohybu
levé rameno
hlava
Rameno-hlava-rameno (head and shoulders)
Rameno-hlava-rameno
levé rameno
hlava
pravé rameno
prolomení
Reverzní formace rameno-hlava-rameno
Grafické formace (VI) – Formace změny trendu
Technická analýza
čas
krční linie
26
ƒ
ƒ
kurz
kurz
Většinou se objevují na denních datech
Paralelní čára naznačuje rozsah budoucího pohybu
čas
prolomení
Vzestupný trojúhelník (ascending triangle)
Trojúhelník
prolomení
Sestupný trojúhelník (descending triangle)
Grafické formace (VII) – Formace změny trendu
Technická analýza
čas
27
ƒ
ƒ
kurz
prolomení
Býčí obdélník (bullish rectangle)
čas
kurz
prolomení
Medvědí obdélník (bearish rectangle)
Postranní trend ohraničený dvěma postranními čarami (trading range) ⇒ strategie
„range trading“
Pokud kurz zavře mimo uvedené pásmo, je to signál možného počátku nového
trendu
Obdélník
Grafické formace (VIII) – Formace změny trendu
Technická analýza
čas
28
kurz
ƒ
čas
kurz
Umožňuje kvantifikovat očekávaný pohyb
prolomení
Dvojitý vrchol (double top)
Dvojitý (trojitý) vrchol / dno
prolomení
Trojité dno (triple bottom)
Grafické formace (IX) – Formace změny trendu
Technická analýza
čas
29
kurz
Rostoucí klín (rising wedge)
Rostoucí / klesající klíny
prolomení
čas
kurz
Klesající klín (falling wedge)
Grafické formace (X) – Formace změny trendu
Technická analýza
prolomení
čas
30
ƒ
ƒ
kurz
Diamant
Kombinace dvou trojúhelníků
Volatilita kurzů nejdříve zvyšuje a poté snižuje
Diamant
čas
prolomení
Grafické formace (XI) – Formace změny trendu
Technická analýza
31
ƒ
kurz
Prapor (flag)
prolomení
obvykle se objevují v polovině celkového trendu
Prapor (flag)
Grafické formace (XII) – Konsolidační formace
Technická analýza
čas
32
ƒ
prolomení
Symetrický trojúhelník (symmetrical triangle)
umožňuje kvantifikovat pohyb
kurz
Symetrický trojúhelník
Grafické formace (XIII) – Konsolidační formace
Technická analýza
čas
33
Mezera z vyčerpání trendu (exhaustion gaps)
ƒ
Poslední mezera trendu, obtížně se odlišuje od pádící mezery, kurz by se měl
postupně připravovat na otočení trendu
Pádící mezery (runaway gaps)
ƒ
Indikátor pokračování trendu, zpravidla se vyskytuje v polovině trendu
Prolamující mezery (breakaway gaps)
ƒ
Objevují se v případě ukončování formací
ƒ
Signalizují počátek nového trendu ve směru prolomení původní formace
Obecné mezery (common gaps)
ƒ
Odrážejí nízkou likviditu na trhu, nemají žádnou větší vypovídací hodnotu
= prázdná místa ve sloupcovém grafu
Mezery
Technická analýza
34
Po vypočtení oscilátoru je zakreslen do grafu s hranicemi (-1 až +1, respektive 0 až
100) a středovou čárou (0 resp 50).
Otk = St − St − k
Interpretace:
ƒ
pokud oscilátor protne středovou čáru, je to signál, že kurz by se měl vydat stejným
směrem, jakým byla středová čára prolomena
ƒ
pokud kurz dosáhne vrcholu, zkoriguje a dosáhne nového vrcholu zatímco oscilátor
je na vrcholu, zkoriguje a nový vrchol již nevytvoří, je to signál divergence – měnový
kurz by měl začít klesat (a opačně)
ƒ
extrémní vrchol ukazuje na překoupenost trhu a je „medvědím“ signálem. Extrémní
dna ukazují na přeprodanost trhu a jsou „býčím“ signálem. Oscilátory však mohou
extrémů dosahovat delší dobu – indikátor tak nelze použít k buy/sell doporučení,
spíše indikuje zranitelnost trhu.
ƒ
a) momentum oscilátor řádu k
b) rate of change oscilátor
c) moving average oscilátor
Oscilátory
Kvantitativní technické indikátory
RSI nad 70 ukazuje dosažení vrcholu,
pod 30 ukazuje dosažení dna.
Divergence mezi RSI a kurzem ukazuje
na změnu trendu
ƒ
ƒ
Interpretace RSI indexu:
35
100
1 + RS
,
RSI
, kde n je počet period, za který se RSI konstruuje,
absolutní hodnota negativní změny kurzu.
kde
RSI = 100 −
= % oscilátor typu rate of change
1 n
∆St+
∑
n
RS = tn=1
1
∆St−
∑
n t =1
RSI
Kvantitativní technické indikátory
fail point
sell
maximum
je pozitivní změna kurzu,
RSI – prodejní signál
∆St+
čas
je
70
∆St−
= míra rychlosti změny měnového kurzu
36
Bearish divergence
K
S
D
čas
Bullish divergence
K
S
čas
D
kde SC představuje poslední zavírací kurz, SL minimální kurz za n období a SH maximální kurz
za n období (období obvykle 5 až 21 dnů). K se obvykle vyhlazuje (3denní klouzavý průměr),
výsledkem je časová řada D.
SC − S L
K=
× 100
SH − SL
Stochastik
Kvantitativní technické indikátory
37
ƒ Založená na fundamentech
ƒ Oscilátor
ƒ RSI
ƒ Stochastic
ƒ Založená na kvantitativních technických indikátorech
ƒ Klouzavé průměry
ƒ Filtry
Na základě přesně daných kritérií dávají obchodníkům signál k nákupu a prodeji;
neumožňují však kvantifikovat budoucí hodnotu měnového kurzu.
Tradingová pravidla
38
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
-
-
Moosa (2000) na straně 229 uvádí, že aktuální konsensuální názor je takový, že
fundamentální analýza je jedinou metodou, jak prognózovat kurz v delším
období, pro krátké období je však užitečnější technická analýza.
velmi často je prognóza měnového kurzu postavena na prognóze vysvětlujících veličin
vliv většiny vysvětlujících proměnných je nejednoznačný (různé ekonomické teorie a přístupy si
konkurují)
parametry citlivosti kurzu na vysvětlující proměnné se v čase mění, modely nejsou v čase stabilní
Ekonomové tradičně odmítají technickou analýzu s tím, že jedinou determinantou
měnového kurzu jsou ekonomické fundamenty. Vzhledem k efektivitě trhů musí být
stará informace (veřejně známá) bezcenná, neboť je již obsažena v současné úrovni
měnového kurzu. Allen and Tailor (1993) uvádí argument ve prospěch technické
analýzy ve formě aplikace sebenaplňujících se očekávání.
Neúspěch fundamentálních analýz tlačí ekonomy k tomu brát technickou analýzu
vážně. Nejenže předpovědi konstruované na základě fundamentální analýzy nejsou
často schopné překonat jednoduché modely náhodné procházky, nejednoznačné a
často rozporuplné jsou i teoretické základy fundamentálních modelů.
Slabá výkonnost predikčních modelů měnového kurzu postavených na bázi
fundamentů (ekonomické teorie) je důsledkem těchto 3 vlivů (Durčáková, Mandel,
2003):
Klíčové závěry, shrnutí
Technická versus fundamentální analýza
39
ƒ
Založeny pouze na historických
pozorováních měnového kurzu
Vliv ostatních proměnných je již
inkorporován/včleněn do aktuálního
vývoje měnového kurzu
Nejsou založeny na ekonomické teorii –
„black boxes“
-
-
-
Jednorozměrná časová řada
Kvantitativní metody
ƒ
3.
2.
1.
Vysvětlující proměnná (měnový kurz) je
funkcí několika ekonomických
(vysvětlujících) proměnných
ƒ
Obsahují více než jednu rovnici
≈ rozklad časové řady na její komponenty
+ několik vysvětlujících ekonomických
proměnných
Vícerovnicové ekonomické modely
ƒ
Jednorovnicové strukturální modely
ƒ
Jednorovnicové ekonomické modely
Vícerozměrná časová řada
Metody prognózování měnového kurzu
40
ƒ
ƒ
Jednoduchý klouzavý průměr
Dvojitý klouzavý průměr
-
-
Exponenciální vyhlazování
Dvojité exponenciální vyhlazování
Exponenciální vyhlazování očištěné o
trend (Holt)
Exponenciální vyhlazování očištěné o
trend a sezónnost (Winter)
-
-
-
-
Metody vyhlazování
Jednoduchý průměr
-
Metody průměrů
ƒ
ƒ
Sezónnost γ - periodické fluktuace
způsobené sezónními vlivy
-
ARMA modely – předpovědi na základě
detekce vzorů, formací v historických
datech
Vhodné, pokud pozorování v rámci
časové řady závisí jedno na druhém
AR modely, MA modely, smíšené ARMA
modely
-
-
ARMA modely
Náhodná složka ε ≈ reziduum
Cyklus φ - krátkodobé vzestupy a
poklesy
-
-
Trend µ - dlouhodobé chování časové
řady (rostoucí, klesající, stagnující)
-
Rozklad časové řady
Metody jednorozměrných časových řad
41
26
28
30
32
34
36
38
40
V případě dlouhodobého
trendu nemá smysl
CZK/EUR
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Jednoduchý průměr
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
1.6
1980
1995
USD/EUR
1990
2000
Lze použít v případě
stacionárních řad
1985
Metody jednorozměrných časových řad
2005
42
28
30
32
34
36
38
40
1999
2001
2002
CZK/EUR
200D DMA F
2000
2004
200D MA
200D MA F
2003
Klouzavý průměr (jednoduchý a dvojitý)
2005
Metody jednorozměrných časových řad
ƒ
ƒ
– vhodná pro
prognózování
časových řad
kurzů, které
vykazují trend
Metoda dvojitého
klouzavého
průměru
– dává nejlepší
výsledky u
stacionární
časové řady
Metoda
jednoduchého
klouzavého
průměru
43
20
24
28
32
36
40
1999
2000
2002
-
2004
2005
2006
double (alfa=0.70)
double (alfa=0.60)
double (alfa=0.51)
single
2003
C ZK /E UR
E xp S moothing
E xp S moothing
E xp S moothing
E xp S moothing
2001
Exponenciální vyhlazování
Metody jednorozměrných časových řad
44
20
24
28
32
36
40
1999
Metoda Holta
2000
2001
2003
2004
C ZK /E UR
Holt (alfa=0.99)
Holt (alfa=0.40)
2002
Metody jednorozměrných časových řad
2005
2006
45
26
28
30
32
34
36
38
40
1999
2001
2002
C ZK /E UR
2000
Metoda Wintera
2004 2005 2006
Winters (alfa=0.91)
2003
Metody jednorozměrných časových řad
)
předpověď je potom
Sˆt + j = µˆ t + j + φˆt + j + γˆt + j
7)
46
(
náhodnou složku dostanu jako
εˆt = St − µˆ t + φˆt + γˆt
6)
φˆt = M t − µˆ t
identifikace vhodné formy trendu (lineární, exponenciální, …) a její odhad
odhad se provádí regresí (závislá proměnná čas, vysvětlovaná proměnná měnový kurz)
µt=a+bt, kde a,b jsou odhady z regresní rovnice St=a+bt
5) cyklickou složku dostanu jako
4)
1 L
γˆi = ∑ (St − M t )i
L i =1
2) od původní časové řady odečteme klouzavý průměr
⇒ sezónní a náhodná složka
γt+εt=St-Mt
3) sezónní složku dostaneme zprůměrňováním St-Mt pro každou sezónu
M t = µˆ t + φt , kde Mt je centrovaný klouzavý průměr
1) Vypočítám klouzavý průměr řádu rovnému délce sezónnosti (např. u kvartálních dat klouzavý průměr řádu 4)
⇒ odstranění sezónní a náhodné složky
Postup při rozkladu časové řady
Metody jednorozměrných časových řad
47
26
28
30
32
34
36
38
40
CZK/EUR trend+cyklus
CZK/EUR
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Rozklad časové řady CZK/EUR
-.3
-.2
-.1
.0
.1
.2
.3
CZK/EUR sezonni slozka
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Metody jednorozměrných časových řad
48
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
Grafická analýza časové řady
Pomocí testů jednotkového kořene se testuje stacionarita, respektive nestacionarita
časové řady a potvrzuje či vyvrací se subjektivní závěr grafické analýzy.
Pomocí ACF a PACF se identifikuje vhodný model (začínáme lineárním) pro
stacionariziovanou časovou řadu a odhadnou se jeho parametry.
Prostředky diagnostické kontroly se ověřuje, zda je zvolený model časové řady
přijatelný. Posuzuje se reziduální autokorelace, heteroskedasticita a nenormalita.
Porovnáním předpovědí a skutečnosti se testují „ex post“ předpovědi.
Vykazují-li rezidua autokorelaci, je třeba model změnit nebo rozšířit.
Vykazují-li rezidua heteroskedasticitu a nenormalitu, je vhodné uvažovat (1) o volbě
některého z nelineárních modelů nebo (2) o rozšíření lineárního modelu o část
zachycující proměnlivou variabilitu = modely volatility (GARCH, ARCH).
Pomocí prostředků diagnostické kontroly ověřit, zda je zvolený model volatility vhodný.
Není-li model vhodný, je třeba provést jeho modifikaci nebo změnu.
Je-li kvalita modelu uspokojující, lze tento model využít pro konstrukci bodových či
intervalových předpovědí.
Doporučený postup dle Arlt, Arltová (2007)
Modelování jednorozměrné časové řady
Metody jednorozměrných časových řad
49
Relativní verze
Ex Ante PPP
Modifikace
2.
3.
4.
∆s e = ∆p e − ∆p * e
S& e = P& e − P& *e
měna s vyšší inflací by měla depreciovat
• Zahrnutí směnných relací
b>0, c<0
st = a + b(pt-pt*) + c(it - it*)
st = a + b(pt-pt*) + c(νt - νt*)
∆st = a + b(∆pt – ∆pt*)
log forma
st = a + b(pt-pt*)
S& = P& − P& *
 P
S = a + b * 
P 
• Balassa – Samuelson efekt
• Zahrnutí úrokových sazeb
Absolutní verze
1.
Parita kupní síly (PPP)
Metody vícerozměrných časových řad
Teoretická východiska (I)
50
1+ i =
(
F
1 + i*
S
)
i − i * = S& e
(
Se
1+ i =
1 + i*
S
)
měna nabízející nižší úrokový výnos musí apreciovat, aby se
vyrovnal celkový výnos v domácí a zahraniční měně
zjednodušená forma:
2. Nekrytá úroková parita
měna nabízející nižší úrokový výnos se musí prodávat s prémií
zjednodušená forma: i – i* = f,
kde f = (F-S)/S je forwardový spread
1. Krytá úroková parita
Úrokové parity
Metody vícerozměrných časových řad
Teoretická východiska (II)
51
)
(
)
(
)
jestliže se úrokový diferenciál zvyšuje, domácí aktiva jsou atraktivnější než
ta zahraniční. Kapitálový příliv povede ke zlepšení platební bilance a
zhodnocení domácí měny (pokles s).
pokud roste domácí cenová hladina rychleji než zahraniční, domácí zboží se
stává méně atraktivním ve srovnání se zahraničním. Exporty klesají,
importy rostou. Zhoršení v platební bilanci vede ke znehodnocení domácí
měny (růst s).
jestliže domácí ekonomika (důchod) roste rychleji ve srovnání se
zahraniční ekonomikou, importy rostou rychleji než exporty. Zhoršení
v platební bilanci vede k depreciaci domácí měny (růst s).
st = a1 yt − yt* + a2 pt − pt* − a3 it − it*
(
Tokový model
Metody vícerozměrných časových řad
Teoretická východiska (III)
52
S=
M
kP*Y
P=
M
kY
)
(
)
(
)
md , t − pt = β1 yt − β 2it
Obecná forma pro testování:
st = αmt − α *mt* − β1 yt + β1* yt* + β 2it − β 2*it*
pozitivní vztah mezi měnovým kurzem a úrokovým diferenciálem
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 it − it*
(
Poptávka po penězích v keynesiánském tvaru (log forma):
měnový kurz poroste (domácí měna znehodnotí) tehdy, pokud vzroste
domácí peněžní zásoba, poklesne domácí reálný důchod či poklesne
zahraniční cenová hladina
Platnost PPP implikuje
Rovnováha na peněžím trhu implikuje
Monetární model s flexibilními cenami (1)
Metody vícerozměrných časových řad
Teoretická východiska (IV)
53
4.
2.
3.
1.
(
)
(
)
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 f
(
)
(
)
(
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 ∆pte+1 − ∆pt*+e1
)
(
)
(
) (
)
růst cen mezinárodně obchodovaného zboží proti cenám mezinárodně
neobchodovaného zboží v domácí ekonomice ve srovnání se zahraniční
ekonomikou vede ke znehodnocení domácí měny
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 it − it* + γ g t − g t*
(
− vychází z předpokladu, že PPP platí pouze pro mezinárodně
obchodované zboží (T)
Rozlišení mezi Tradables a Non-Tradables
měnový kurz je také funkcí inflace: pokud se očekává, že domácí inflace
převýší zahraniční, domácí měna by měla depreciovat
Zavedení nekryté úrokové parity
Zavedení ex ante relativní PPP
u měny, která se na forwardu prodává s prémií, se očekává, že bude
apreciovat
st = (mt − mt* ) − β1 ( yt − yt* ) + β 2 ∆ste+1
Zavedení kryté úrokové parity
Rozšíření modelu:
Monetární model s flexibilními cenami (2)
Metody vícerozměrných časových řad
Teoretická východiska (IV)
)
54
ƒ
ƒ
(
)
(
)
(
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 it − it*
)
)
(
)
(
st = st −
)
t
*
t
(i − i )
θ
1
t
*
t
(i − i )
θ
1
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 it − it* −
(
it − it* = θ (st − st )
∆ste = θ (st − st )
V krátkém období se měnový kurz odchyluje od rovnovážné úrovně ,
v čase však konverguje ⇒ očekávaná změna měnového kurzu závisí
na odchylce aktuálního kurzu od dlouhodobého rovnovážného
st = pt − pt*
PPP platí v dlouhém období a determinuje dlouhodobou rovnovážnou
úroveň měnového kurzu
Monetární model s rigidními cenami
Metody vícerozměrných časových řad
Teoretická východiska (V)
55
4.
3.
2.
1.
−
−
(
)
(
)
(
)
)
(
)
(
)
e
t +1
(
*
t
)
− ∆pt*+e1
)]
(
(
)
(
st = − a1 it − it* − ∆ste+1 + a2 bt − bt*
)
)
(
)
(
)
)
(
)
(
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + (β 2 + 2 β 3 ) ∆mte+1 − ∆mt*+e1
(
)
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 it − it* + 2 β 3∆ste+1
(
Modely měnové substituce
přebytek nabídky domácích bondů relativně k zahraničním vede ke
znehodnocení domácí měny
Portfoliový model
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 ∆pte+1 − ∆pt*+e1 − β 3 it − it* − β 4 ct − ct*
(
t
[(i − ∆p ) − (i
θ
1
)
změny v kumulativní pozici běžného účtu determinují očekávání ohledně
dlouhodobého reálného měnového kurzu, což ovlivňuje očekávanou změnu
nominálního měnového kurzu
Model Hoopera a Mortona
st = mt − mt* − β1 yt − yt* + β 2 ∆pte+1 − ∆pt*+e1 −
Očekávaná změna měnového kurzu = odchylka aktuálního kurzu od
dlouhodobé rovnovážné úrovně + očekávaný inflační diferenciál
Model reálného úrokového diferenciálu
Další modely
Metody vícerozměrných časových řad
Teoretická východiska (VI)
56
„Black box“ problém
podmíněnost předpovědí
rozdílná frekvence
strukturální změny
chyba měření (measurement error)
kvalitativní proměnné
Vícerovnicové modely vycházející z ekonomické teorie
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
ƒ
Problémy jednorovnicových modelů
Metody vícerozměrných časových řad
57
−
jsou importní ceny a
yt je potenciální produkt
− output gap je funkcí monetárních a fiskálních stimulů vekonomice
yt − yt = δ 0 + δ1∆mt + δ 2∆g t , kde g jsou vládní výdaje
− domácí úroková míra je determinována očekávanou inflací ≈Fischerova rovnice
it = γ 0 + γ 1∆pte
− domácí míra inflace je vysvětlována importními cenami, peněžní nabídkou a output gapem
∆pt = β 0 + β1∆ptm + β 2∆mt + β 3 (yt − yt ), kde ptm
− modifikace PPP upravená o vliv úrokových sazeb
− měnový kurz je determinován domácí a zahraniční inflací a úrokovými sazbami
∆st = α 0 + α1∆pt + α 2∆pt* + α 3it + α 4it*
=
1
(∆pt + ∆pt −1 )
2
− očekávaná míra inflace je počítaná jako 2 -periodický klouzavý průměr aktuální inflace
e
(5) definiční rovnice ∆pt
rovnice (1), (2), (3), (4) jsou behaviorální rovnice
(4)
(3)
(2)
(1)
ƒ
ƒ
Několik rovnic popisujících celou ekonomiku jako systém (např. VAR systém)
Měnový kurz je funkcí endogenních proměnných, které jsou dále určeny v rámci
modelu; měnový kurz může zároveň ovlivňovat endogenní proměnné
Příklad jednoduchého vícerovnicového systému
Vícerovnicové modely
Metody vícerozměrných časových řad
58
ƒ
Jan-00
Jan-01
Jan-02
Jan-03
Jan-04
Reálný CZK/EUR (deflováno CPI), 2005=100
75
Jan-99
85
95
105
115
125
135
Jan-05
Jan-06
Jan-07
Jan-08
y = 0.3046x - 283.08
R2 = 0.8582
Zdroj: KB
Ï apreciace
V případě konvergujících ekonomik typu české se prosazuje trend dlouhodobého
reálného zhodnocování domácí měny.
Případ konvergujících ekonomik
Prognózování měnového kurzu
59
Cenová úroveň
30
40
pl
50
sk
70
cz
80
90
70
80
90
30
40
50
Ekonomická úroveň (GDP per Capita in PPS)
60
60
hu
Konvergenční proces - 2007
30
40
pl97
100
ea12
hu97
50
60
cz97
sk07
120
hu07
70
80
cz08e
cz07
Ekonomická úrov e ň (GDP per Capita in PPS)
sk97
pl07
110
Konvergenční proces: 1997 - 2007
de
Konvergence v hospodářské úrovni jde ruku v ruce s konvergencí v cenových
hladinách.
Zdroj: Eurostat, KB
40
50
60
70
80
90
100
110
120
130
140
ƒ
Případ konvergujících ekonomik
Prognózování měnového kurzu
Cenová úroveň
90
60
Apr-00
Jul-01
Oct-02
Jan-04
CZK/EUR
Nominální CZK/EUR
Apr-05
Jul-06
Předpověď
Oct-07
Jan-09
V nízkoinflačních ekonomikách typu
české se reálné zhodnocování měny
prosazuje prostřednictvím
nominálního zhodnocování měny
V průměru koruna proti euru posiluje
tempem 3,6% ročně (od roku 1999)
23
Jan-99
25
27
29
31
33
35
37
39
ƒ
ƒ
Případ konvergujících ekonomik
ƒ
-10%
Jan-00
-5%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
Jan-01
Jan-02
Jan-03
Jan-04
Jan-05
Jan-06
Jan-08
Zdroj: KB, Ecowin, ČNB
Jan-07
Reálný CZK/EUR (deflováno CPI), y/y,Ï apreciace
Problém nastává v případě, kdy reálné
zhodnocování měny výrazně předstihuje
hospodářskou konvergenci, tj
neodpovídá vývoji v produktivitě. V malé
otevřené ekonomice pak má kurzový
šok rozsáhlé makroekonomické dopady
Prognózování měnového kurzu
61
8 měsíců
přes 15%
Spekulace na privatizační příjmy
Negativní output gap
Klesající celková i jádrová inflace
(2003 – deflace)
Rostoucí míra nezaměstnanosti
Schodek zahraničního obchodu
(2002 a 2003 cca 70mld CZK)
Exporty klesaly (-1,0% v 2002)
Běžný účet prohluboval schodek
až na 6,3% HDP v roce 2003
Rekordní příliv FDI (45,5% tvořily
privatizační příjmy)
Doba trvání apreciace
Rozsah apreciace
Hlavní důvod
Vnitřní rovnováha
Vnější rovnováha
2002
2008
Vysoký přebytek zahraničního
obchodu
Vysoká dynamika exportů
Mírně klesající schodek běžného
účtu
Stabilní příliv FDI
Pozitivní output gap
Vysoká inflace, rostoucí jádrová
inflace
Utažený trh práce
Vnější prostředí
25%
12 měsíců
Apreciační bublina: 2002 versus 2008
62
USA se potýkaly s recesí v
důsledku splasknutí internetové
bubliny
Eurozóna vykazovala na přelomu
02/03 nulový růst
Ceny komodit na dně
Nízká a klesající averze k riziku
Snižování reposazby z 4,50% v
lednu 2002 až na 1,75% v Q1/Q2
2004
Přímé intervence na trhu (duben
2002)
Dohoda ohledně sterilizace
privatizačních příjmů
13,7%
8 měsíců
Vnější prostředí
Reakce měnové politiky
Reakce fiskální politiky
Rozsah korekce
Doba trvání korekce
2002
2008
Zatím 4 měsíce
Dosud přes 5% (krátce 13%)
Oživení dohody z roku 2002
V první fázi v podstatě žádná
(pouze verbální intervence)
Ve druhé fázi snižování sazeb
Ekonomika eurozóny postupně
zpomaluje pod potenciál
Vysoké ceny komodit
Vysoká averze k riziku
Recese v USA po splasknutí
sub-prime bubliny
Apreciační bublina: 2002 versus 2008
63
ƒ
ƒ
ƒ
-2
Jul-03
-1
0
1
2
3
4
Jul-04
Jul-05
Jul-07
Jul-08
Zdroj: Ekonomický a strategický výzkum, KB
Jul-06
horizontu nízkoinflační měny
2. Česká ekonomika netrpí vnitřní ani vnější makroekonomickou nerovnováhou. Je to
konvergující ekonomika překonávající ekonomiku eurozóny
1. Historická zkušenost – investoři pozitivně vnímají dlouhodobý posilující trend české v dlouhém
Proč je koruna považována za bezpečnou měnu?
Investoři tak opouštějí riziková
aktiva a uchylují se k těm
bezpečným – například
komodity (především zlato) či
česká koruna
Odstartování americké
hypotéční krize v loňském
červenci vedlo k výraznému
nárůstu rizikové averze.
Index averze k riziku
Koruna jako bezpečný přístav v dobách zvýšené globální nejistoty
Apreciační bublina 2008
64
Krize
amerických
sub-prime
hypoték
•Růst cen komodit
•Výrazné oslabování amerického dolaru
•Snižování sazeb ze strany Fedu
•Pokles výnosů
•Pád akciových trhů
Světové finanční trhy
ÎRůst rizika recese
ÎVýrazné zpomalení růstu HDP
ekonomiky USA
•Zpomalení dynamiky spotřeby
•Zpomalení investiční aktivity
•Pád cen finančních instrumentů
•Propad cen nemovitostí
Americká ekonomika
•Růst cen komodit – navzdory silné
koruně
•Pád akcií (především realitních titulů a
finančního sektoru)
•Výrazné zhodnocení koruny – Česká
měna profitovala ze svého statutu
bezpečné měny
České finanční trhy
ÎNegativní vliv na hospodářský
růst
ÎPozitivní dopad do inflace
ÎZpožděný dopad příliš silné
koruny a méně příznivých
podmínek v zahraničí (Německo)
Česká ekonomika
Zpomalení ekonomiky
eurozóny
65
ƒ
ƒ
-1.20
May-07
-0.80
-0.40
0.00
0.40
Aug-07
Nov-07
Feb-08
May-08
EUR/CZK-EUR/USD 3M correlation
Aug-08
-
1.65
1.6
1.55
1.5
1.45
1.4
1.35
1.3
1.25
Zdroj: KB, Reuters
EUR/USD
Na nadhodnocenou korunu a zpomalení eurozóny doplatí především český exportní sektor
(růst české ekonomiky byl v posledních čtvrtletích tažen v podstatě pouze čistým exportem).
První známky jsou již patrné – především na konjunkturálních indikátorech.
Zhoršování růstového obrázku české ekonomiky bude hodnotu české koruny
jako bezpečného přístavu snižovat.
Korelace mezi vývojem
CZK/EUR a USD/EUR se
zesiluje vždy, když se na
trhu USD/EUR prosazuje
nějaký trend. Ve fázi
konsolidace se korelace
výrazně snižuje.
Zůstane koruna bezpečným přístavem i nadále?
Krize globálních trhů
66
konečném důsledku v
eliminaci nadměrné síly
koruny a návratu kurzu
k rovnovážné úrovni.
ƒ Ten by měl vyústit v
koruna byla proti
euru během Q3 08 v
průměru silnější o
cca 10%, což
představuje kurzový
šok do ekonomiky.
ƒ NATREX ukazuje, že
22
1Q 95
26
30
34
38
42
1Q 97
1Q 99
1Q 01
EUR/CZK
EUR/CZK - předpověď KB
1Q 03
1Q 07
1Q 09
Zdroj: Ekonomický a strategický výzkum, KB
1Q 05
LT NATREX
LT NATREX - Předpověď KB
vnější makroekonomickou rovnováhu ve středním až dlouhém období při absenci
spekulativních cyklických faktorů.
ƒ NATREX = rovnovážná úroveň měnového kurzu, která zajišťuje zároveň vnitřní i
Fundamentální hodnota měnového kurzu - NATREX
67
Zdroj: Hugues Naka, FX & Fixed Income Research, Societe Generale
Technická analýza CZK/EUR (z 31.10.2008)
68
ƒ Pro podrobnosti prosím navštivte internetovou stránku http:\\ www.trading.kb.cz
smyslu příslušných právních předpisů, a jako taková podléhá dozoru České národní banky. Komerční
banka, a.s. přijala řadu opatření, aby zabránila možnému střetu zájmů při tvorbě investičních doporučení.
Žádné hodnocení zaměstnanců, kteří se podílejí na tvorbě investičních doporučení, není podmíněno nebo
závislé na objemu nebo zisku z obchodování Komerční banky, a.s. s investičními nástroji zmíněnými
v tomto dokumentu nebo na jejím obchodování s emitenty těchto investičních nástrojů. Doporučení
uvedená v tomto dokumentu jsou určena veřejnosti a před jeho zveřejněním není dokument k dispozici
osobám, které se nepodílely na tvorbě tohoto dokumentu. Komerční banka, a.s obvykle nezasílá investiční
doporučení jednotlivým emitentům před jejich zveřejněním. Každý z autorů tohoto dokumentu prohlašuje,
že názory obsažené v tomto dokumentu přesně odpovídají jeho osobnímu pohledu na uvedené investiční
nástroje nebo jejich emitenty.
ƒ Tento dokument je vydán Komerční bankou, a.s., která je bankou a obchodníkem s cennými papíry ve
Komerční banka, a.s. nepřebírá nad rámec stanovený právními předpisy odpovědnost za škodu
způsobenou použitím tohoto dokumentu nebo informací v něm obsažených. Tento dokument je určen
primárně pro profesionální a kvalifikované investory. Pokud kopii tohoto dokumentu obdrží jiná, než je výše
uvedená osoba, neměla by své investiční rozhodnutí založit výhradně na tomto dokumentu, ale měla by si
zároveň vyhledat nezávislého poradce
ƒ Názory Komerční banky, a.s. uvedené v tomto dokumentu se mohou měnit bez předchozího upozornění.
jakéhokoliv investičního nástroje nebo jinou výzvu či pobídku k jeho nákupu či prodeji. Veškeré zde
obsažené informace a názory pocházejí nebo jsou založeny na zdrojích, které Komerční banka, a.s.
považuje za důvěryhodné, nicméně tímto nepřebírá záruku za jejich přesnost a úplnost, ačkoliv vychází z
toho, že byly publikovány tak, aby poskytovaly přesný, úplný a nezkreslený obraz skutečnosti. Komerční
banka, a.s. a společnosti, které s ní tvoří jeden koncern, se mohou příležitostně podílet na obchodech s
investičními nástroji, obchodovat s nimi nebo vykonávat činnost tvůrce trhu pro investiční nástroje nebo je
držet, poskytovat poradenství či jinak profitovat z obchodů s investičními nástroji nebo od nich odvozených
derivátů, které byly emitovány osobami zmíněnými v tomto dokumentu. Zaměstnanci Komerční banky, a.s.
a dalších společností tvořících s ní koncern nebo osoby jim blízké, včetně autorů tohoto dokumentu, mohou
příležitostně obchodovat nebo držet investiční nástroje zmíněné v tomto dokumentu nebo od nich
odvozené deriváty. Komerční banka, a.s. a společnosti tvořící s ní koncern nejsou tímto dokumentem
vázáni při poskytování investičních služeb svým klientům.
ƒ Informace uvedené v tomto dokumentu nemohou být považovány za nabídku k nákupu či prodeje
Upozornění:
69
Komerční banka, a. s.
Václavské nám. 42
114 07 Prague 1
tel:
+420 222 008 568
fax:
+420 222 008 691
e-mail:
[email protected]
Ekonomický a strategický výzkum
Investiční bankovnictví
Jan Vejmělek, Ph.D., CFA
DĚKUJI VÁM ZA POZORNOST

Podobné dokumenty

a vládní zadlužení - Makroekonomická analýza a prognóza

a vládní zadlužení - Makroekonomická analýza a prognóza Tzv. čisté půjčky je nutné si neplést s výše uvedenými čistými půjčkami/výpůjčkami vládního sektoru. Slouží k očištění příjmů a výdajů státního rozpočtu o finanční operace. Čisté půjčky představují...

Více

FLUENT - prednaska 3 Zacha (LS 2014).

FLUENT - prednaska 3 Zacha (LS 2014). ⇒ částice se nepohybují napříč průřezem Re > Rekrit – neuspořádané turbulentní proudění ⇒ nepravidelný/náhodný pohyb tekutiny ve všech směrech ⇒ pohyb částic kolmo ke stěně zvyšuje tok hybnosti ke ...

Více

Doba Seniorů 12/2008

Doba Seniorů 12/2008 společnosti a to pomocí metodiky tzv. missing voices, při které se odpovědi na položené otázky hledají mezi samotnými seniory. Skutečností je, že v několika dotazníkových výzkumech z poslední doby ...

Více

Vývoj cen aktiv v České republice

Vývoj cen aktiv v České republice Analýza akciového indexu PX50 ukázala, že efektivnost českého trhu je nízká. Model náhodné procházky s deterministickým trendem splňující předpoklady slabé efektivnosti trhu vysvětluje totiž pouze ...

Více

Sborník "Banka dat a modelů ekonomiky ČR"

Sborník "Banka dat a modelů ekonomiky ČR" Podrobné informace o jednotlivých programech a datových zdrojích pořízených v rámci projektu BADAME jsou nyní dostupné uživatelům ve formě přehledně uspořádaných webových stránek, které jsou aktual...

Více

competency based training in intensive care medicine

competency based training in intensive care medicine S2.1j Interpretace dat skórovacích systémů hodnotících bolest a stupeň sedace S2.1k Interpretace nálezů na RTG snímku hrudníku v různém klinickém kontextu Postoje A2.1a Efektivní komunikace s pacie...

Více

Competency based Training in Intensive Care Medicine

Competency based Training in Intensive Care Medicine S2.1j Interpretace dat skórovacích systémů hodnotících bolest a stupeň sedace S2.1k Interpretace nálezů na RTG snímku hrudníku v různém klinickém kontextu Postoje A2.1a Efektivní komunikace s pacie...

Více