KUBELKA, L. Metody stochastického programováni pro investiční rozhodování [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Ústav soudního inženýrství. 2014.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Přínos pro praktické i teoretické využití | B | Přínos práce vidím zejména v podpoře dalšího rozvoje tématu mezi studenty oboru rizikové inženýrství. Podobná témata jako předložené se obvykle řeší na odborných specializacích věnovaných finanční matematice, proto je pro mne cenné, že téma autor velmi kvalitně svojí prací otevřel pro své následovníky v oboru. Autorovy příklady jsou podnětné pro využití ve výuce, stejně jako srozumitelné texty k náročnějším teoretickým pojmům. Autor sice zapracoval reálná data, ale abstraktním způsobem doporučeným školitelem s důrazem na matematické modely a poměrně silné předpoklady. Proto bezprostřední aplikaci výsledků práce je nutné uvažovat se vší opatrností, spíše jako motivaci pro další konkretizaci uvedených modelů pro investiční praxi. | |
| Splnění cíle a rozsahu zadání | A | Cílem diplomové práce byla aplikace matematických modelů rozhodování v podmínkách rizika a neurčitosti v prostředí finančních investic. Autor tématiku podrobně zpracoval, doplnil řadu zajímavých poznatků nad rámec zadání, a tak více než splnil stanovený cíl, a to nad požadovaný rozsah zadání. | |
| Úroveň zpracování teoretické části tj. poznatky získané studiem | A | Teoretická část je soustředěna především v kapitolách 1, 2 a 3 a je autorem podrobně zpracována na potřebné úrovni, která odpovídá studovanému oboru rizikové inženýrství. Autor nejprve využil osvojené poznatky studovaných matematických předmětů (zejména matematické metody rozhodování 2sbmm), a dále výborně zúročil samostatně nastudované cizojazyčné knižní i časopisecké zdroje pro výklad náročnější problematiky, např. práce Uryaseva pro VaR a CVaR. Přehledové kapitoly považuji za výborně zpracované, čtivé, s vhodnými ilustrujícími obrázky. | |
| Úroveň zpracování analytické části tj. zpracování podkladů a vstupních dat, použité metody | A | Výběru, posouzení a zpracování vstupních dat se věnuje zejména kapitola 4, která je velmi pečlivě zpracována. Autor se datům a metodám zpracování věnuje ze dvou důležitých hledisek (testování rozdělení v 4.1 a pravidla výběru aktiv v 4.2). Text je podrobný, pojmy jsou ilustrovány grafy a výpočty vztaženými k testovacím datům práce. | |
| Práce s literaturou (citace), přehled literatury dle normy ČSN ISO 690 a 690-2 | A | Seznam použité literatury je podrobný a dodržuje požadovaná pravidla. Na prameny je odkazováno průběžně a na vhodných místech práce. Drobnou kritickou poznámku lze vznést k rozdílu mezi číslováním seznamu literatury a odkazováním na ni v textu. | |
| Formální uspořádání a úprava (text, grafy, tabulky) a odborná jazyková úroveň | A | Text práce je velmi přehledně členěn do kapitol a odstavců a je čtivě napsaný pro odborníka i laika. Matematická symbolika je zapracována na potřebné úrovni, grafy a tabulky vhodně doplňují teoretické poznatky, příklady i poznámky. Autor prokázal hlubokou znalost modelů matematického programování (zejména stochastického), klasické teorie portfolia i základních charakteristik pro měření rizika. Tvořivě poznatky aplikoval na reálná data v rozsahu větším než vyžadovalo zadání práce, výpočty dotáhl ke kvalifikovaným interpetacím v kapitole 6 a závěrům v kapitole 7. Práci pak zúplnil dodatky se zdrojovými kódy v programovacím systému GAMS, který si musel samostatně osvojit a odkazy na přiložené CD. Práci hodnotím jako výbornou a doporučuji ji k obhajobě. | |
| Odborná úroveň diplomové práce | A | Odborná úroveň textu více než odpovídá studovanému oboru a blíží se nárokům kladeným na práce v oblasti aplikované matematiky. Tato svá tvrzení mohu podložit např. formou zpracování kapitoly 5, která je zaměřena na v práci použité modely, včetně jejich původních modifikací uskutečněných autorem. Srovnání modelů výborně doplňují grafy efektivní hranice založené na autorových výpočtech s reálnými daty. |
Diplomová práce zachází hlouběji než standardně vyučované a používané modely investičního rozhodování. Student prokázal schopnost téma pochopit a dále v praktické části rozvést i za pomocí programování, což je v praxi naprosto zásadní. Proto lze v podstatě ignorovat některé nedostatky, které diplomová práce podle mého názoru obsahuje. Mezi nejvýznamnější řadím použití normálního rozdělení historických výnosů, neboť statistické rozdělení akciových výnosů připomíná spíše studentovo t-rozdělení (fat tails). Vstupní data bych volil spíše s kratší než měsíční frekvencí a jednotlivé akcie bych doporučoval vybírat s ohledem na větší diverzifikaci (nejen USA). Použití dlouhého časového horizontu je sice metodicky správně, nicméně akciové trhy procházejí velmi turbulentními obdobími a podle modelu v této diplomové práci by se nemohli rozhodovat krátko- a střednědobí investoři. Proč jsou nedostatky marginální: Normální rozdělení – vhodné pro zachování jednoduchosti modelu. T- či jiné rozdělení by práci zbytečně zkomplikovalo. Frekvence dat – kratší než měsíční data by vedly k nárůstu úsilí na jejich získání a zpracování bez významného dodatečného přínosu pro práci. Malá diverzifikace – zahrnutí i jiných než US akcií by vedlo k výraznému zkomplikování modelů, protože by bylo nutné počítat i s výnosy a rizikem měnových párů. Dlouhý časový horizont – standardní komplikace modelů investičního rozhodování. Pro krátkodobé investory by bylo nutné uchopit celou praktickou část jinak. Odstranění těchto nedostatků by vedlo v výraznému zkomplikování modelů a práce by se mohla stát méně přehlednou. Jako nejdůležitější považuji ne to, že některé další možné vstupy byly v práci (záměrně) opomenuty, ale že student skloubil teorii s odbornou praxí. Práce je dobře strukturovaná a psaná velmi čtivým stylem. Autor prokázal hlubokou znalost metod stochastického programování a problematiky řízení finančních rizik. Kladně hodnotím implementaci teoretických znalostí na reálná data a vytvoření několika optimalizačních modelů s důrazem na minimalizaci investičních rizik. Oceňuji značný aplikační přínos práce. Vytvořené modely mohou najít využití u mnoha subjektů působících na finančních trzích. Celkově považuji práci za velmi kvalitní a doporučuji k obhajobě s hodnocením A.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Úplnost vypracování | A | ||
| Zvolený přístup k řešení cíle diplomové práce | A | ||
| Úroveň zpracování diplomové práce tj. originalita řešení, způsob zpracování podkladů, vstupních dat, použité metody | B | ||
| Obtížnost a správnost řešení | A | ||
| Přínos pro praktické i teoretické využití | B | ||
| Odborná jazyková úroveň | A | ||
| Písemná a grafická úprava tj. text, grafy, tabulky | A |
eVSKP id 70920