ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Ryzyko w finansowej ocenie projektów inwestycyjnych. Wybrane zagadnienia Krzysztof Marcinek, Monika Foltyn-Zarychta, Krystian Pera, Piotr Saługa, Piotr Tworek

Ryzyko w finansowej ocenie projektów inwestycyjnych. Wybrane zagadnienia Krzysztof Marcinek, Monika Foltyn-Zarychta, Krystian Pera, Piotr Saługa, Piotr Tworek - okladka książki

Ryzyko w finansowej ocenie projektów inwestycyjnych. Wybrane zagadnienia Krzysztof Marcinek, Monika Foltyn-Zarychta, Krystian Pera, Piotr Saługa, Piotr Tworek - okladka książki

Autorzy:
Krzysztof Marcinek, Monika Foltyn-Zarychta, Krystian Pera, Piotr Saługa, Piotr Tworek
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
208
Dostępny format:
     PDF

Ebook 14,34 zł najniższa cena z 30 dni

18,00 zł (-20%)
14,40 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

14,34 zł najniższa cena z 30 dni

Poleć tę książkę znajomemu Poleć tę książkę znajomemu!!

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Prezent last minute w ebookpoint.pl

Badania nad opłacalnością inwestowania można uznać jako podwaliny intelektualne i początek rozwoju metodyki finansowej analizy wielu zagadnień finansowych, w tym planowanych projektów inwestycyjnych. Dalszy rozwój w zakresie wykorzystania wartości bieżącej netto w ocenie projektów inwestycyjnych, wzbogacany o immanentny ich element, tj. ryzyko. Wśród wielu nowych zasadniczych rozwiązań metodycznych, które stopniowo rozwijały analizę projektów inwestycyjnych, uwzględniając kwestię ryzyka znajdowała się koncepcja drzew decyzyjnych. Kolejny krok, o znaczeniu fundamentalnym dla rozwoju omawianej problematyki, stanowiła możliwość wykorzystania symulacji komputerowej w analizie ryzyka projektów inwestycyjnych. Kamieniem milowym w rozwoju podejść do analizy ryzyka, w tym także wykorzystanych w ocenie projektów inwestycyjnych, stanowiło wprowadzenie do świata finansów model wyceny aktywów kapitałowych. Model ten umożliwił m.in. sporządzanie analizy wpływu ryzyka projektu na decyzje akcjonariuszy, rozpatrujących projekt w kontekście budowy portfeli inwestycyjnych. Kolejne kamienie milowe w omawianej dziedzinie, to model wyceny opcji oraz koncepcja opcji rzeczowych, których wykorzystanie zapoczątkowało istotne zmiany w podejściu do ryzyka i tym samym do oceny projektów inwestycyjnych. Wymienione główne rozwiązania metodyczne, a także inne, które pojawiały się na przestrzeni lat w obszarze współczesnych finansów, jak również rozwiązania w innych dziedzinach nauki, w szczególności w badaniach operacyjnych (np. metody sieciowe czy programowanie dynamiczne) wpłynęły na stałą ewolucję metod oceny projektów inwestycyjnych, w tym sposobów uwzględniania ryzyka. Rozwój ten starano się odzwierciedlić w strukturze niniejszego opracowania.

Niniejsza praca jest rezultatem dwuetapowych badań naukowych przeprowadzonych w ramach badań statutowych w okresie 2008-2009 w Katedrze Inwestycji i Nieruchomości Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach przy współudziale Katedry Matematyki Stosowanej UE w Katowicach, a także Instytutu Gospodarowania Surowcami Mineralnymi i Energią PAN w Krakowie. Badania posiadały zarówno charakter teoriopoznawczy, jak i wymiar aplikacyjny oraz empiryczny. W monografii tło empiryczne stanowią wyniki badań zamieszczone w treści dwóch pierwszych rozdziałów pracy. Badania zostały przeprowadzone wśród największych przedsiębiorstw w Polsce sklasyfikowanych według rankingu tygodnika Polityka.

Wybrane bestsellery

Krzysztof Marcinek, Monika Foltyn-Zarychta, Krystian Pera, Piotr Saługa, Piotr Tworek - pozostałe książki

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
14,40 zł
Dodaj do koszyka
Sposób płatności
Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.