Detail předmětu

Analýza ekonomických dat

FP-UaedPAk. rok: 2026/2027

Předmět se zaměřuje na aplikaci výsledků analýzy ekonomických dat tvořících buďto časové řady či panelová data. Data jsou čerpána z různých databází, zejména Orbis. Hlavními oblastmi zájmu jsou hodnocení kreditního rizika, ať již přístupem na základě finančních dat (Beaver-Altmanův přístup), tak přístupů na základě odhady volatility tržních cen (Mertonův přístup). V kontextu kreditního rizika, hodnoceného na základě finančních dat, se jedná zejména o Beaverovu analýzu profilu a rovněž testování existujících bankrotních (model Altmanův, model Zmijewského či Altman, Kao model) a to na aktuálních datech. V oblasti modelů založených na tržních dat se jedná o využití informace o vývoji cen akcií pro hodnocení rizika defaltu (přes Mertonův přístup), odhad míry ztráty (Value at Risk) či očekávaného vývoje (model CAPM). V závěru předmětu bude pojednáno i o technických ukazatelích hodnotící akciový vývoj.

Jednotlivá témata jsou následující:

Přednášky:

  1. Úvod do předmětu. Typy podnikových dat, možnosti a úskalí jejich analýzy.
  2. Možnosti dynamického rozkladu ROE
  3. Beaver-Altmanův přístup k hodnocení rizika úpadku
  4. Dluhová kapacita a její analýza
  5. Očekávaný akciový výnos a relevantní technické indikátory
  6. Analýza volatility tržních dat a jejich využití k hodnocení rizika

Cvičení:

  1. Základy práce s databázi Orbis a s podnikovými daty v excelu.
  2. Možnosti dynamického rozkladu ROE
  3. Beaverova analýza profilu
  4. Testování modelů Altmanova typu
  5. Analýza dluhové kapacity
  6. Očekávaný akciový výnos a relevantní technické indikátory

Jazyk výuky

čeština

Počet kreditů

4

Garant předmětu

doc. Ing. Michal Karas, Ph.D.

Zajišťuje ústav

Ústav financí (ÚF)

Vstupní znalosti

Znalost základních matematických funkcí a základů práce s excelem.

Pravidla hodnocení a ukončení předmětu

Předmět je zakončen zápočtem a zkouškou. Zápočet je udělován na základě vypracování, odevzdání a hodnocení seminární práce. Seminární práce se bude zabývat jedním z následujících témat - vyhodnocení efektivnosti bankrotního modelu na aktuálních datech z vybraného odvětví, stanovení očekávaného výnosu na základě analýzy aktuálních dat či analýzy dluhové kapacity podniku z konkrétního odvětví na základě analýzy oborových dat. Práci je možné zpracovat v týmu až tří studentů. Zápočet je udělen v případě, že práce je hodnocena alespoň 50% maximálního počtů bodů. Hodnocení seminární práce vstupuje do hodnocení předmětu s váhou 60%.

Zkouška je písemná a tvořena otevřenými otázkami. Pro hodnocení předmětu E je potřebné získat minimálně 50% maximálního bodového hodnocení zkoušky. Výsledná známka z předmětu se řídí ECTS systém.

 

Individuální studijní plán:

Podmínky zakončení jsou shodné. Zápočet je udělován na základě vypracování, odevzdání a hodnocení seminární práce na předem určené téma (viz výše). Zkouška probíhá výhradně písemnou formou.

Učební cíle

Znalosti: Cílem předmětu je naučit studenty zpracovávat panelová data pocházející z podnikových databází, a to na příkladech konkrétních aplikaci z oblasti kreditního rizika a hodnocení očekávané výnosnosti.

Dovednosti: Studenti budou schopni pracovat s databázemi podnikových dat a získávat z dat relevantní informace o statistickém rozložení, variabilitě, centrálních tendencích sledovaných faktorů a tyto informace následně využít pro zhodnocení různých aspektů kreditního rizika, očekávaného výnosnosti, případně dluhové kapacity.

Způsobilosti: Studenti získají znalosti v takovém rozsahu, aby dokázali zhodnotit přesnost existujících modelů predikce rizika, odvodit očekávanou výnosnost akciových titulů na základě dat o trhu, případně provést odhad dluhové kapacity na základě analýzy srovnatelných podniků.

Studijní opory

Základní literatura

VESELÁ, Jitka; OLIVA, Martin, 2015. Technická analýza na akciových, měnových a komoditních trzích. Praha: Ekopress. ISBN 978-80-8786-522-4 (CS)
ZMEŠKAL Zdeněk; DLUHOŠOVÁ Dana a TICHÝ Tomáš, 2013. Finanční modely. Koncepty, metody, aplikace, 3. vydání. Praha: Ekopress. ISBN 978-80-8692-991-0 (CS)

Doporučená literatura

ALTMAN, E. I. and G. SABATO. Modelling Credit Risk for SMEs: Evidence from the U.S. Market. Abacus. 2007, vol. 43, no. 3, s. 332-357. ISSN 0001-3072. (EN)
BEAVER, W.H. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4, 71-111. (EN)
GRICE, J. S. and M. T. DUGAN. The limitations of bankruptcy prediction models: Some cautions for the researchers. Review of Quantitative Finance and Accounting. 2001, vol. 17, no. 2, s. 151-166. ISSN 1573-7179. (EN)

Zařazení předmětu ve studijních plánech

  • Program BAK-EAM bakalářský

    specializace BAK-EAM-UAD , 3 ročník, zimní semestr, povinný

Typ (způsob) výuky

 

Přednáška

13 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Michal Karas, Ph.D.

Osnova

  1. Úvod do předmětu. Typy podnikových dat, možnosti a úskalí jejich analýzy.
  2. Možnosti dynamického rozkladu ROE
  3. Beaver-Altmanův přístup k hodnocení rizika úpadku
  4. Dluhová kapacita a její analýza
  5. Očekávaný akciový výnos a relevantní technické indikátory
  6. Analýza volatility tržních dat a jejich využití k hodnocení rizika

Cvičení

13 hod., povinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Michal Karas, Ph.D.

Osnova

  1. Základy práce s databázi Orbis a s podnikovými daty v excelu.
  2. Možnosti dynamického rozkladu ROE
  3. Beaverova analýza profilu
  4. Testování modelů Altmanova typu
  5. Analýza dluhové kapacity
  6. Očekávaný akciový výnos a relevantní technické indikátory

Znalosti: Cílem předmětu je naučit studenty zpracovávat panelová data pocházející z podnikových databází, a to na příkladech konkrétních aplikaci z oblasti kreditního rizika a hodnocení očekávané výnosnosti.

Dovednosti: Studenti budou schopni pracovat s databázemi podnikových dat a získávat z dat relevantní informace o statistickém rozložení, variabilitě, centrálních tendencích sledovaných faktorů a tyto informace následně využít pro zhodnocení různých aspektů kreditního rizika, očekávaného výnosnosti, případně dluhové kapacity.

Způsobilosti: Studenti získají znalosti v takovém rozsahu, aby dokázali zhodnotit přesnost existujících modelů predikce rizika, odvodit očekávanou výnosnost akciových titulů na základě dat o trhu, případně provést odhad dluhové kapacity na základě analýzy srovnatelných podniků.

Samostudium

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Michal Karas, Ph.D.

Individuální příprava na ukončení

39 hod., nepovinná

Vyučující / Lektor

doc. Ing. Michal Karas, Ph.D.