User:Hluv01 - Revision history

Hluv01 at 17:25, 15 June 2025

2025-06-15T17:25:11Z

Hluv01 at 17:23, 15 June 2025

2025-06-15T17:23:04Z

Hluv01 at 17:20, 15 June 2025

2025-06-15T17:20:25Z

Hluv01 at 07:02, 27 May 2025

2025-05-27T07:02:19Z

Hluv01 at 07:01, 27 May 2025

2025-05-27T07:01:51Z

Hluv01 at 15:22, 17 May 2025

2025-05-17T15:22:26Z

Hluv01 at 15:21, 17 May 2025

2025-05-17T15:21:42Z

Hluv01 at 09:12, 16 May 2025

2025-05-16T09:12:25Z

Hluv01 at 09:04, 16 May 2025

2025-05-16T09:04:37Z

Hluv01 at 09:03, 16 May 2025

2025-05-16T09:03:54Z

← Older revision		Revision as of 17:25, 15 June 2025
Line 1:		Line 1:
−	~~Simulace:~~ Vývoj hodnoty investičních portfolií v čase	+	==Vývoj hodnoty investičních portfolií v čase==

	=== Popis problému ===		=== Popis problému ===

← Older revision		Revision as of 17:23, 15 June 2025
Line 73:		Line 73:

	Tunelové grafy potvrdily, že delší horizont snižuje rozptyl výsledků a portfolia konvergují ke střední hodnotě. Simulace ilustruje význam dlouhodobé strategie a potvrzuje udržitelnost i při pravidelných výběrech.		Tunelové grafy potvrdily, že delší horizont snižuje rozptyl výsledků a portfolia konvergují ke střední hodnotě. Simulace ilustruje význam dlouhodobé strategie a potvrzuje udržitelnost i při pravidelných výběrech.
		+	=== Odkaz na soubor===
		+	https://www.simulace.info/index.php/File:Semestralka_Simulace_hotovo.xlsx

	[[User:Hluv01\|Hluv01]] ([[User talk:Hluv01\|talk]])		[[User:Hluv01\|Hluv01]] ([[User talk:Hluv01\|talk]])

@@ Line 1: / Line 1: @@
-== Simulace: Vývoj hodnoty investičních portfolií v čase ==
+Simulace: Vývoj hodnoty investičních portfolií v čase
 === Popis problému ===
@@ Line 7: / Line 7: @@
 Simulace bude sloužit k porovnání vývoje hodnoty jednotlivých portfolií v čase, a to na základě stochasticky generovaných výnosů jednotlivých aktiv. Důraz je kladen na znázornění, jak délka investice ovlivňuje rozptyl výsledků a stabilitu výnosů. Výstupem bude také vizualizace tzv. „tunelového grafu“, který zobrazí vývoj horního a dolního pásma dosažitelných výnosů v čase. Součástí analýzy bude i porovnání jednotlivých portfolií mezi sebou – tedy zjištění, jak často jedno portfolio překoná jiné v rámci simulovaných běhů.
-Zvažovaným rozšířením simulace je také model pravidelného výběru renty – například ve výši 4 % ročně p.a.(Tržní standard). Tento scénář by měl ukázat, zda je dané portfolio schopné dlouhodobě pokrýt výběry a zůstat životaschopné v čase.
+Zvažovaným rozšířením simulace je také model pravidelného výběru renty – například ve výši 4 % ročně p.a. (tržní standard). Tento scénář by měl ukázat, zda je dané portfolio schopné dlouhodobě pokrýt výběry a zůstat životaschopné v čase.
 === Použitá metoda a prostředí ===
 Simulace bude realizována v prostředí Microsoft Excel. Pro výpočet jednotlivých scénářů bude využita metoda Monte Carlo, kdy budou výnosy jednotlivých aktiv generovány pomocí náhodných čísel. Parametry pro generování (střední hodnota a směrodatná odchylka) budou určeny z historických dat. Před použitím normálního rozdělení bude provedena základní kontrola tvaru datového rozdělení – zejména pomocí histogramů a porovnání průměru a mediánu. V případě výrazné odchylky bude zváženo alternativní řešení (například použití lognormálního nebo empirického přístupu).
 === Proměnné ===
-====Deterministické proměnné:====
+Deterministické proměnné:
 portfolio_composition – poměry mezi akciemi, dluhopisy a vklady
@@ Line 23: / Line 24: @@
 withdrawal_rate – roční výběr (např. 4 %, v rozšířeném scénáři)
-====Stochastické proměnné:====
+Stochastické proměnné:
 annual_return_stock – roční výnos akciové složky
@@ Line 36: / Line 37: @@
 portfolio_survival – přežití portfolia při výběrech (v případě doplněného scénáře)
 === Data ===
-Akcie (S&P 500):
+Akcie (S&P 500): https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/datafile/spearn.htm
 Státní dluhopisy (US Treasuries): tamtéž (historické výnosy dluhopisů)
 Termínované vklady (EURIBOR): https://www.euribor-rates.eu/en/euribor-rates-by-year/

@@ Line 38: / Line 38: @@
 === Data ===
-Akcie (S&P 500): https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/datafile/spearn.htm
+Akcie (S&P 500):
 Státní dluhopisy (US Treasuries): tamtéž (historické výnosy dluhopisů)
 Termínované vklady (EURIBOR): https://www.euribor-rates.eu/en/euribor-rates-by-year/

@@ Line 2: / Line 2: @@
 === Popis problému ===
-Investoři řeší otázku, jak složit své portfolio z různých typů aktiv, aby dosáhli co nejlepšího zhodnocení při co nejnižším riziku. Výnosy aktiv jako akcie, dluhopisy nebo termínované vklady jsou proměnlivé a závisí na ekonomickém cyklu i dalších faktorech. Cílem této simulace je ukázat, jak se v čase chovají tři různá portfolia (konzervativní, vyvážené, dynamické), která mají různý podíl akcií (S&P 500), státních dluhopisů (US Government Bonds) a termínovaných vkladů (EURIBOR). Simulace má přiblížit, jak se mění riziko a výnos v závislosti na délce investičního horizontu.
+Investoři stojí při rozhodování o alokaci kapitálu před volbou mezi různými typy aktiv, která se liší výnosem a rizikovostí. Výnosy akcií, dluhopisů i vkladových produktů se v čase mění a jsou ovlivněny řadou faktorů. Cílem této simulace je ilustrovat chování tří odlišných portfolií (konzervativní, vyvážené a dynamické), která se liší poměrem zastoupení tříd aktiv, a to v různých investičních horizontech.
 === Cíl simulace ===
-Cílem simulace je porovnat vývoj hodnoty tří typů portfolií v čase, zobrazit možná rozpětí výnosů a ověřit, zda se výnosy skutečně stabilizují s rostoucím časem. Pomocí Monte Carlo simulace budu generovat výnosy jednotlivých tříd aktiv na základě historických dat, a tím vytvářet stovky scénářů vývoje. Tyto výstupy budou následně agregovány do tzv. tunelového grafu, který názorně ukáže, jak se s prodlužujícím horizontem snižuje rozptyl možných výsledků (čím delší doba, tím menší rozpětí výsledků a větší šance návratu k průměru).
+Simulace bude sloužit k porovnání vývoje hodnoty jednotlivých portfolií v čase, a to na základě stochasticky generovaných výnosů jednotlivých aktiv. Důraz je kladen na znázornění, jak délka investice ovlivňuje rozptyl výsledků a stabilitu výnosů. Výstupem bude také vizualizace tzv. „tunelového grafu“, který zobrazí vývoj horního a dolního pásma dosažitelných výnosů v čase. Součástí analýzy bude i porovnání jednotlivých portfolií mezi sebou – tedy zjištění, jak často jedno portfolio překoná jiné v rámci simulovaných běhů.
-Zároveň do simulace nově přidávám porovnání mezi jednotlivými portfolii napříč simulacemi – například jak často konzervativní portfolio překoná dynamické, a naopak. To bude vyjádřeno procentuálně a pomůže určit, které portfolio má vyšší pravděpodobnost lepšího výsledku. Tento rozměr umožní lépe interpretovat výkonnost strategií nejen z pohledu průměru, ale i z hlediska dominance v různých scénářích.
+Zvažovaným rozšířením simulace je také model pravidelného výběru renty – například ve výši 4 % ročně p.a.(Tržní standard). Tento scénář by měl ukázat, zda je dané portfolio schopné dlouhodobě pokrýt výběry a zůstat životaschopné v čase.
 === Použitá metoda a prostředí ===
-Monte Carlo simulace v prostředí Microsoft Excel (případně Python). Roční výnosy budou generovány z normálního rozdělení na základě parametrů odvozených z historických dat. Cílem není přesná predikce, ale realistická ilustrace možného vývoje na základě historických trendů. Výsledky budou vizualizovány pomocí tunelových grafů a tabulek dominance.
+Simulace bude realizována v prostředí Microsoft Excel. Pro výpočet jednotlivých scénářů bude využita metoda Monte Carlo, kdy budou výnosy jednotlivých aktiv generovány pomocí náhodných čísel. Parametry pro generování (střední hodnota a směrodatná odchylka) budou určeny z historických dat. Před použitím normálního rozdělení bude provedena základní kontrola tvaru datového rozdělení – zejména pomocí histogramů a porovnání průměru a mediánu. V případě výrazné odchylky bude zváženo alternativní řešení (například použití lognormálního nebo empirického přístupu).
 === Proměnné ===
-====Definované předem:====
+====Deterministické proměnné:====
-portfolio_composition – rozložení mezi stocks / bonds / deposits
+portfolio_composition – poměry mezi akciemi, dluhopisy a vklady
 initial_investment – počáteční kapitál
-investment_horizon – délka investice (v letech)
+investment_horizon – délka investice v letech
-volatility_stock, volatility_bond, volatility_deposit – směrodatná odchylka výnosů
+withdrawal_rate – roční výběr (např. 4 %, v rozšířeném scénáři)
-====Náhodné proměnné:====
+====Stochastické proměnné:====
-annual_return_stock
+annual_return_stock – roční výnos akciové složky
-annual_return_bond
+annual_return_bond – roční výnos dluhopisové složky
-annual_return_deposit
+annual_return_deposit – roční výnos vkladové složky
-portfolio_win_comparison – binární proměnné (1/0), určující která strategie „vyhrála“ v daném běhu
+portfolio_result – celkový výsledek konkrétní simulace
-Všechny náhodné výnosy budou generovány z normálního rozdělení s parametry vypočtenými z historických dat. Pokud budou data nedostatečná, uvažuji alternativu
+portfolio_dominance – kolikrát jedno portfolio překonalo jiné
 === Data ===
-Akcie – S&P 500: https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/datafile/spearn.htm
+Akcie (S&P 500): https://pages.stern.nyu.edu/~adamodar/New_Home_Page/datafile/spearn.htm
+Státní dluhopisy (US Treasuries): tamtéž (historické výnosy dluhopisů)
-Státní dluhopisy – US 10Y Treasury Bonds: stejný zdroj (Stern NYU)
+Termínované vklady (EURIBOR): https://www.euribor-rates.eu/en/euribor-rates-by-year/

← Older revision		Revision as of 09:12, 16 May 2025
Line 1:		Line 1:
−	== ~~Simulace:~~ Vývoj hodnoty investičních portfolií v čase ==	+	== Vývoj hodnoty investičních portfolií v čase ==

	=== Popis problému ===		=== Popis problému ===