Optimalizace investičních strategií životních pojišťoven - Fojtík, Jan; Hindls, Richard, 1950-; Marek, Luboš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2022)
Práce se zaobírá problematikou vhodného řízení peněžních toků mezi stranou aktiv a závazků životní pojišťovny – Asset Liability Management. Správa aktiv a závazků se týká každé finanční společnosti, ale u životních pojišťoven může hrát důležitou roli zejména u produktů s podílem na zisku. Pojišťovny jsou povinny klást důraz na správné hospodaření se svěřenými finančními prostředky tak, aby byly schopny pokrýt většinu svých závazků a zároveň generovat zisk. Pro tyto účely je využíván model aktiv a závazků (ALM model). V praxi je složité takový model sestavit, protože existuje mnoho technických i teoretických překážek ze strany aktiv i závazků. V práci jsou představeny dva v praxi běžně využívané modely – statický model s nízkým výpočetním časem, ale horší přesností a dynamický s vysokou přesností, ale s vysokým výpočetním časem. Hlavním cílem práce je vytvoření vhodné alternativy těchto ALM modelů v podobě mix modelu. Mix model kombinuje vlastnosti statického i dynamického modelu a dosahuje poměrně vysoké přesnosti s nízkým výpočetním časem. Mix model představuje variantu statického modelu, který postupným zlepšováním konverguje k výsledkům dynamickému modelu. Pro predikci finančních toků aktiv jsou použity vícerozměrné modely časových řad, u kterých je kladen důraz na vysokou míru automatizace. Pro predikci úrokových sazeb je použita dynamická verze Nelsonova-Siegelova modelu. Na straně závazků je nutné odhadnout zejména výši a načasování jednotlivých škod. Z technického hlediska je velkou překážkou výpočetní náročnost jednotlivých procesů, které v případě velkého množství scénářů mohou trvat dlouho. V práci je navržen alternativní přístup pro rychlejší odhad hodnoty závazků vycházející ze shlukové analýzy. Tento přístup umožňuje
Vedoucí práce: Richard Hindls
Disertační práce (Ph.D.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2022
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2022
Způsob přístupu: Internet
Keywords: statistika [obor disert. práce]; disertace; dissertations