Néhány megjegyzés a kockázat, bizonytalanság, valószínűség kérdéséhez (Some remarks about uncertainty, risk and probability)

A címben említett három fogalom a közgazdasági elméletben központi szerepet foglal el. Ezek viszonya elsősorban a közgazdaságtudományi megismerés határait feszegeti. Mit tudunk a gazdasági döntésekről? Milyen információk alapján születnek a döntések? Lehet-e a gazdasági döntéseket „tudományos” alapra helyezni? A bizonytalanság kérdéséről az 1920-as években való megjelenése óta mindent elmondtak. Megvizsgálták a kérdést filozófiailag, matematikailag. Tárgyalták a kérdés számtalan elméleti és gyakorlati aspektusát. Akkor miért kell sokadszorra is foglalkozni a témával? A válasz igen egyszerű: azért, mert a kérdés minden szempontból ténylegesen alapvető, és mindenkor releváns. Úgy hírlik, hogy a római diadalmenetekben a győztes szekerén mindig volt egy rabszolga is, aki folyamatosan figyelmeztette a diadaltól megmámorosodott vezért, hogy ő is csak egy ember, ezt ne feledje el. A gazdasági döntéshozókat hasonló módon újra és újra figyelmeztetni kell arra, hogy a gazdasági döntések a bizonytalanság jegyében születnek. A gazdasági folyamatok megérthetőségének és kontrollálhatóságának van egy igen szoros korlátja. Ezt a korlátot a folyamatok inherens bizonytalansága adja. A gazdasági döntéshozók fülébe folyamatosan duruzsolni kell: ők is csak emberek, és ezért ismereteik igen korlátozottak. A „bátor” döntések során az eredmény bizonytalan, a tévedés azonban bizonyosra vehető. / === / In the article the author presents some remarks on the application of probability theory in financial decision making. From mathematical point of view the risk neutral measures used in finance are some version of separating hyperplanes used in optimization theory and in general equilibrium theory. Therefore they are just formally a probabilities. They interpretation as probabilities are misleading analogies leading to wrong decisions.

Cooperation under incomplete contracting

We examine the notion of the core when cooperation takes place in a setting with time and uncertainty. We do so in a two-period general equilibrium setting with incomplete markets. Market incompleteness implies that players cannot make all possible binding commitments regarding their actions at different date-events. We unify various treatments of dynamic core concepts existing in the literature. This results in definitions of the Classical Core, the Segregated Core, the Two-stage Core, the Strong Sequential Core, and the Weak Sequential Core. Except for the Classical Core, all these concepts can be defined by requiring absence of blocking in period 0 and at any date-event in period 1. The concepts only differ with respect to the notion of blocking in period 0. To evaluate these concepts, we study three market structures in detail: strongly complete markets, incomplete markets in finance economies, and incomplete markets in settings with multiple commodities.

A válság mint negatív információ és bizonytalansági tényező. A válság hatása az egy részvényre jutó nyereség-előrejelzésekre (The financial crisis as negative information and a factor of uncertainty. Analysing the EPS forecasting error in Hungary and Austria)

A szerző a 2008-ban kezdődött gazdasági világválság hatását vizsgálja az egy részvényre jutó nyereség előrejelzésének hibájára. Számos publikáció bizonyította, hogy az elemzők a tényértékeknél szisztematikusan kedvezőbb tervértéket adnak meg az egy részvényre jutó előrejelzéseikben. Más vizsgálatok azt igazolták, hogy az egy részvényre jutó előrejelzési hiba bizonytalan környezetben növekszik, míg arra is számos bizonyítékot lehet találni, hogy a negatív hírek hatását az elemzők alulsúlyozzák. A gazdasági világválság miatt az elemzőknek számtalan negatív hírt kellett figyelembe venniük az előrejelzések készítésekor, továbbá a válság az egész gazdaságban jelentősen növelte a bizonytalanságot. A szerző azt vizsgálja, hogy miként hatott a gazdasági világválság az egy részvényre jutó nyereség- előrejelzés hibájára, megkülönböztetve azt az időszakot, amíg a válság negatív hír volt, attól, amikor már hatásaként jelentősen megnőtt a bizonytalanság. _____ The author investigated the impact of the financial crisis that started in 2008 on the forecasting error for earnings per share. There is plentiful evidence from the 1980s that analysts give systematically more favourable values in their earnings per share (EPS) forecasts than reality, i.e. they are generally optimistic. Other investigations have supported the idea that the EPS forecasting error is greater under uncertain environmental circumstances, while other researchers prove that the analysts under-react to the negative information in their forecasts. The financial crisis brought a myriad of negative information for analysts to consider in such forecasts, while also increasing the level of uncertainty for the entire economy. The article investigates the impact of the financial crisis on the EPS forecasting error, distinguishing the period when the crisis gave merely negative information, from the one when its effect of uncertainty was significantly increased over the entire economy.

Improved stochastic optimization of railway timetables

We present a general model to find the best allocation of a limited amount of supplements (extra minutes added to a timetable in order to reduce delays) on a set of interfering railway lines. By the best allocation, we mean the solution under which the weighted sum of expected delays is minimal. Our aim is to finely adjust an already existing and well-functioning timetable. We model this inherently stochastic optimization problem by using two-stage recourse models from stochastic programming, building upon earlier research from the literature. We present an improved formulation, allowing for an efficient solution using a standard algorithm for recourse models. We show that our model may be solved using any of the following theoretical frameworks: linear programming, stochastic programming and convex non-linear programming, and present a comparison of these approaches based on a real-life case study. Finally, we introduce stochastic dependency into the model, and present a statistical technique to estimate the model parameters from empirical data.