čeština

Student musí být schopen jasně definovat základní kroky a mít alespoň elementární představu o požadovaných informacích a důsledcích svého rozhodnutí. Důležitý je také aspekt komplexnosti rozhodnutí. Predikce jako základní investiční problém. Popis základních typu investic. Popis kriterii hodnoceni investic riziko, zisk likvidita. Stručná charakteristika typu investic versus kriterii na jejich hodnoceni spolu s trade offs.

Pro prosté absolvování jsou bezpodmínečně nutné následující znalostí - středoškolské (středoškolská geometrie), vysokoškolské (schopnost sestavit a na počítači řešit rozsáhlejší soustavy lineárních rovnic a úloh lineárního programování, elementární znalosti statistiky). Je žádoucí mít základní znalosti z fuzzy logiky (definice fuzzy množiny, průniku a sjednoceni fuzzy množin, podmíněný výraz), časové řady, elementární představy o filtraci

Přednášky mají charakter výkladu základních principů, metodologie dané disciplíny, problémů a jejich vzorových řešení.

Na první vypsaný termín je zkouška jenom písemná. Ten kdo nedosáhne 50 bodů neuspěl. Druhý termín je písemný a nebo ustni.

Výuka je rozdělena do následujících tematických celků:

" dynamika toků financí ve složitém systému skládajícího se z mnoha sub systémů, které jsou mezi sebou propojeny do orientovaného grafu, kde orientované hrany představují jednotlivé kontinuální a / nebo dis kontinuální transfery, podrobné studium zjednodušené varianty v ustáleném stavu jejíchž matematický popis je soustava lineárních rovnic

" analysa základního kompromisu investování tj. vhodný kompromis mezi ziskem a rizikem při absenci spolehlivých dat a při (kritickém) nedostatku vágních dat. Tento kompromis je studován jako mnoho kriteriální a jsou k němu připojeny další kriteria např. likvidita

" Sestavení rozhodovacího stromu desintegrací od hoc rozhodovacího procesu na loterie a vlastní rozhodnutí se zvláštní pozorností na dlouhodobé investice v risikových oblastech

" Investice do znalostní ekonomiky representované vybranými hi tech firmami

Hlavním cílem předmětu je integrace znalostí získaných v průběhu celého studia a to hlavně z následujících oblastí: matematika, statistika, operační výzkum, finance, mikro a makroekonomika pro řešení vybraných investičních problémů. Důraz je kladen na 1) formalizaci konkrétních problémů a jejich následné řešení s pomocí výpočetní techniky, 2) interpretaci dostupných, většinou velmi vágních, informací

Nejsou apriorní podminky

Dohnal, M., Kučerová, V. Metody investičního rozhodování, CERM, Brno, 2005, ISBN 80-214-3133-4 (CS)
REŽŇÁKOVÁ, M.; WOUTERS, H.; DOHNAL, M. Equationless qualitative models of science parks: part I, individual scenarios as models solutions. International Journal of Technology Intelligence and Planning, 2012, roč. 8, č. 3, s. 295-306. ISSN: 1740- 2832. REŽŇÁKOVÁ, M.; WOUTERS, H.; DOHNAL, M.; BROŽ, Z. Equationless qualitative models of science parks: part II, optimisation by time sequences of scenarios. International Journal of Technology Intelligence and Planning, 2012, roč. 8, č. 3, s. 307-315. ISSN: 1740- 2832. (CS)
SOHN, S. Y. a J. W. KIM. Decision tree-based technology credit scoring for start-up firms: Korean case, Expert Systems with Applications. 2012, 39 (4), p. 4007-4012. ISSN: 0957-4174. (CS)

Raclife, R. C. Investment: Concepts, Analysis, Strategy, Harper Collins College Publishers, 1994 (EN)