ve finančním managementu a investičním rozhodování. Na trhu ojedinělá publikace představuje moderní nástroje, které lze uplatnit ve firmách při analýze rizika v rámci finančního řízení a investičního rozhodování, a to s využitím praktických příkladů. Nové vydání se podrobněji věnuje využití scénářů a rozhodovacích stromů v analýze rizika. Výrazněji je rozšířena také problematika optimalizace tvorby portfolia z hlediska analýzy rizika a hodnocení rizika. V knize jsou popsány a vysvětleny základní fáze analýzy rizika zahrnující identifikaci rizik a stanovení jejich významnosti, měření rizika, hodnocení rizika a výběr rizikových variant včetně významných nástrojů analýzy rizika (matice hodnocení rizik, analýza citlivosti, analýza scénářů, simulační přístupy apod. ). Značná pozornost je věnována zejména simulaci Monte Carlo, která se v současnosti řadí mezi nejúčinnější nástroje analýzy rizika. Dozvíte se, jak sestavit vhodný simulační model s využitím expertních názorů a statistické analýzy dat a jak správně interpretovat jeho výsledky. Publikace se také věnuje metodám a nástrojům optimalizace finančních a investičních rozhodnutí za rizika či problémům spojeným s praktickým využíváním analýzy rizika a možnostem jejich řešení. Všechny příklady jsou ke stažení na webové adrese nakladatelství Grada. Autory knihy jsou uznávaní špičkoví odborníci prof. Ing. Jiří Fotr, CSc. , a doc. Ing. Jiří Hnilica, Ph. D. , z Fakulty podnikohospodářské Vysoké školy ekonomické v Praze. Kniha je určena manažerům a specialistům firem a finančních institucí a studentům vysokých škol ekonomického zaměření. Z obsahu  O autorech 9  Slovo úvodem 10  Část I Analýza a hodnocení rizika  1. Analýza rizika, pojetí rizika a jeho klasifikace 14  1. 1 Riziko a hospodářské výsledky 14  1. 2 Analýza rizika a její postavení v rámci managementu rizika 16  1. 3 Pojetí rizika a nejistoty 17  1. 4 Klasifikace rizik 20  Shrnutí 23  Literatura 24  2. Identifikace rizik a stanovení jejich významnosti 25  2. 1 Identifikace rizik 25  2. 1. 1 Dekompozice objektu analýzy rizika 25  2. 1. 2 Náplň identifikace 25  2. 1. 3 Nástroje identifikace a informační zdroje 26  2. 1. 4 Subjekty podílející se na identifikaci rizik 27  2. 1. 5 Požadavky na identifikaci rizik 27  2. 2 Stanovení významnosti rizik 28  2. 2. 1 Analýza citlivosti 29  2. 2. 2 Matice hodnocení rizik 37  2. 2. 3 Pravděpodobnostní stupnice 40  2. 2. 4 Stupnice měření dopadů 43  2. 2. 5 Hodnocení příležitostí 50  2. 2. 6 Dokumentace identifikace a hodnocení rizik 50  2. 2. 7 Využití výsledků identifikace a hodnocení rizik 51  Shrnutí 52  Literatura 54  3. Měření rizika, jeho hodnocení a výběr rizikových variant 56  3. 1 Měření rizika 56  3. 1. 1 Číselné charakteristiky rizika 56  3. 1. 2 Kvalitativní charakteristiky rizika 62  3. 2 Hodnocení rizika 63  3. 2. 1 Riziková kapacita a přijatelné riziko 63  3. 2. 2 Postoj k riziku 64  3. 3 Výběr rizikových variant 66  3. 3. 1 Pravidlo střední hodnoty a rozptylu 66  3. 3. 2 Pravidla stochastické dominance 71  Shrnutí 75  Literatura 76  Část II Simulace Monte Carlo v analýze rizika  4. Simulace Monte Carlo 78  4. 1 Charakter simulace Monte Carlo 78  4. 2 Postup při simulaci Monte Carlo 81  4. 3 Přednosti a nedostatky simulace Monte Carlo 93  Shrnutí 94  Literatura 94  5. Expertní názory v simulačních modelech 96  5. 1 Stanovení rozdělení pravděpodobnosti rizikových faktorů s využitím expertních názorů 96  5. 1. 1 Rovnoměrné rozdělení 97  5. 1. 2 Trojúhelníkové rozdělení 97  5. 1. 3 BetaPERT rozdělení 99  5. 1. 4 Rozdělení definované uživatelem 101  5. 1. 5 Ano/ne rozdělení (Bernoulliho rozdělení) 105  5. 1. 6 Stanovení rozdělení pravděpodobností událostí 105  5. 1. 7 Stanovení rozdělení pravděpodobnosti při odlišných názorech expertů 107  Shrnutí 110  Literatura 110  6. Statistická analýza dat ve finančním modelování 112  6. 1 Úvod do statistické analýzy dat 112  6. 2 Metody odhadu pravděpodobnostních rozdělení 114  6. 2. 1 Neparametrické metody 114  6. 2. 2 Parametrické metody 119  6. 3 Metody odhadu nejistoty parametrů pravděpodobnostních rozdělení 121  6. 3. 1 Klasická statistika 122  6. 3. 2 Bootstrap 128  6. 3. 3 Bayesova statistika 133  Shrnutí 137  Literatura 138  7. Modelování závislostí mezi rizikovými faktory 140  7. 1 Korelace 140  7. 2 Obálková metoda 143  7. 3 Závislost definovaná pomocí vyhledávacích tabulek 149  7. 4 Závislost definovaná pomocí logických podmínek 150  Shrnutí 152  Literatura 153  8. Simulace Monte Carlo - souhrnný příklad 154  8. 1 Stanovení rizikových faktorů jako pravděpodobnostních rozdělení 157  8. 2 Analýza citlivosti v simulačním modelu 159  8. 2. 1 Vlastní simulace a interpretace výsledků 164  Shrnutí 171  Literatura 172  Část III Aplikace scénářů, rozhodovacích stromů a simulace Monte Carlo ve finančním a investičním rozhodování  9. Simulační přístupy při oceňování podniku 176  9. 1 Problém záměny středních a nejpravděpodobnějších hodnot 178  9. 2 Problém vzájemné závislosti rizikových faktorů 180  9. 3 Problém závislosti rizikových faktorů v čase a NPV-at-Risk 182  9. 4 Přesun daňové ztráty.