Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика»




Скачать 26,08 Kb.
НазваниеПрограмма дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика»
Дата03.02.2016
Размер26,08 Kb.
ТипПрограмма дисциплины
Правительство Российской Федерации


Нижегородский филиал

Федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования
"Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"



Факультет экономики


Программа дисциплины

Финансовая эконометрика



для направления 080100.68 «Экономика» подготовки магистра


для магистерской программы «Математические методы анализа экономики»


Авторы программы:

О.В. Польдин, к.ф.-м.н., доцент, opoldin@hse.ru


Одобрена на заседании кафедры математической экономики «___»____________ 2011 г.

Зав. кафедрой А.М.Силаев


Рекомендована секцией УМС «Экономика» «___»____________ 2011 г.

Председатель Е.Е. Кузьмичева


Утверждена УМС НИУ ВШЭ –

Нижний Новгород «___»_____________2011 г.

Председатель _____________Н.С. Петрухин


Нижний Новгород, 2011

Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения кафедры-разработчика программы.
  1. Область применения и нормативные ссылки


Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности.

Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100.68 «Экономика», обучающихся по магистерской программе «Математические методы анализа экономики», изучающих дисциплину Финансовая эконометрика.

Программа разработана в соответствии с

ОС НИУ ВШЭ по направлению 080100.68 «Экономика»

Образовательной программой направления подготовки 080100.68 «Экономика».

Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки 080100.68 «Экономика», магистерская программа «Математические методы анализа экономики», утвержденным в 2011 г.

  1. Цели освоения дисциплины

Целями освоения дисциплины Финансовая эконометрика являются углубление знаний студентов в области приложений эконометрических методов к анализу финансовых рынков и совершенствование навыков решения практических задач с использованием эмпирических методов исследования.

  1. Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины

В результате изучения дисциплины студент должен:

Знать: основные понятия и инструменты финансовой эконометрики, основы построения, расчета и анализа финансово-эконометрических уравнений

Уметь:

  • осуществлять поиск информации и данных, необходимых для решения поставленных экономических задач;

  • выбирать адекватную эконометрическую модель;

  • анализировать данные с помощью эконометрического программного обеспечения;

  • интерпретировать полученные результаты.

Владеть методологией финансово-эконометрического исследования.


В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:

Компетенция

Код по ФГОС/ НИУ

Дескрипторы – основные признаки освоения (показатели достижения результата)

Формы и методы обучения, способствующие формированию и развитию компетенции

способен обобщать и критически оценивать результаты, полученные отечественными и зарубежными исследователями, выявлять перспективные направления, составлять программу исследований

ПК-1

Использует современную научную литературу при подготовке

Лекционный курс

Семинарские занятия

Выполнение домашних заданий

Самостоятельная работа



способен проводить самостоятельные исследования в соответствии с разработанной программой


ПК-3

Демонстрирует владение методами финансовой эконометрики, обосновывает применение конкретных инструментов, интерпретирует результаты и оценивает их достоверность

Практические упражнения в компьютерном классе

Самостоятельная работа

Выполнение домашних заданий

Выполнение контрольных работ


способен анализировать и использовать различные источники информации для проведения экономических расчетов

ПК-9

Использует при выполнении заданий различные источники информации

Лекционный курс

Семинарские занятия

Практические упражнения в компьютерном классе

Самостоятельная работа

Выполнение домашних заданий

Выполнение контрольных работ





  1. Место дисциплины в структуре образовательной программы

Настоящая дисциплина относится к базовой части цикла дисциплин программы.

Изучение данной дисциплины базируется на дисциплине Эконометрика бакалаврского уровня или Математические методы в экономике (адаптационная дисциплина магистерского уровня для тех, кто не изучал дисциплину Эконометрика в бакалавриате)


Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями:

Знать методы построения эконометрических моделей, объектов, явлений и процессов;

Уметь строить на основе описания ситуаций стандартные теоретические и эконометрические модели, анализировать и содержательно интерпретировать полученные результаты;

Владеть методикой построения эконометрических моделей.


  1. Тематический план учебной дисциплины






Название раздела

Всего часов

Аудиторные часы

Самосто-ятельная работа

Лекции

Семинары

1.

Cтатистические характеристики финансовых данных

20

4

4

10

2.

Предсказуемость доходностей на финансовых рынках

34

10

10

20

3.

Модели ценообразования активов

40

10

10

20

4.

Модели волатильности

38

10

10

20

5.

Модели временной структуры процентных ставок

30

6

6

12




Всего часов

162

40

40

82







216

40

40

136




  1. Формы контроля знаний студентов




Тип контроля

Форма контроля




3

4




Текущий

(неделя)

Контрольная работа

8

16

письменная работа 100 минут










Домашнее задание




14

Письменная домашняя работа 20 стр

Итоговый

Экзамен





V

Письменный экзамен 100 мин.




    1. Критерии оценки знаний, навыков

Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале. Требования к отчетности соотносятся с компетенциями.

При оценивании контрольной работы учитываются наличие правильных решений и полнота выполнения заданий, качество оформления работы.

При оценивании домашнего задания учитываются наличие правильных решений заданий и полнота их выполнения, качество оформления работы, способность провести самостоятельное исследование, сделать выводы на основе сведений, полученных из источников и научной литературы, и из собственной работы.


  1. Содержание дисциплины

Раздел 1 Cтатистические характеристики финансовых данных.

Особенности финансовых временных рядов. Расчет доходностей. Коэффициенты эксцесса и ассиметрии. Проверка гипотезы нормальности. Тест Jaque-Berra.

Основная литература

  1. Tsay R.S. Analysis of Financial Time Series. Wiley, 2010 (гл.1)

Дополнительная литература

  1. Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. The Econometrics of Financial Markets. - Princeton, N.J., Princeton Univ. Press, 1997.

  2. Cuthbertson K., Nitzsche D. Quantitative Financial Economics. Wiley, 2004

Раздел 2. Предсказуемость доходностей на финансовых рынках.

Гипотеза эффективности рынков. Формы рыночной эффективности. Использование регрессионного анализа для предсказания доходностей и проверки гипотезы эффективности рынков.

Линейные модели временных рядов и процедуры их оценивания.

Эмпирические результаты тестирования моделей.

Основная литература

  1. Tsay R.S. Analysis of Financial Time Series, Wiley, 2010 (гл.2, 8)

Дополнительная литература

  1. Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. The Econometrics of Financial Markets. - Princeton, N.J., Princeton Univ. Press, 1997.

  2. Cochrane, J. H. Asset Pricing. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 2005

  3. Cuthbertson K., Nitzsche D. Quantitative Financial Economics. Wiley, 2004

  4. Kaul G. Predictable Components in Stock Returns. Handbook of Statistics (eds S. Maddala and C. R. Rao), Vol. 14, Elsevier Science B.V., 1996

  5. Lo A. Long-Term Memory in Stock Market Prices. Econometrica 59, 1991, 1279-1313.

  6. Lo, A. and C. MacKinlay. Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from a Simple Specification Test. Review of Financial Studies 1, 1988, 41-66.

  7. Pesaran and Timmerman. Predictability of stock returns: Robustness and economic significance, Journal of Finance 50, 1995, 1201-1228

  8. Sullivan, R., Timmermann, A. and White, H. Data-snooping, technical trading rule performance, and the bootstrap, Journal of Finance 54, 1999, 1647–1691.

Раздел 3. Модели ценообразования активов.

Оценивание моделей ценообразования активов. Регрессионные методы оценивания. Метод на основе анализа временных рядов. Подход на основе анализа пространственной выборки активов. Процедура Fama-MacBeth.

Использование обобщенного метода моментов для оценивания моделей ценообразования.

Выбор факторов в многофакторных моделях. Доходности как факторы. Обобщенные факторы. Имитирующие портфели.

Применение метода главных компонент и факторного анализа для нахождения факторов.

Обзор результатов эмпирических тестов.

Приложение моделей ценообразования активов для оценивания деятельности инвестиционных фондов. Альфа Дженсена.

Основная литература

  1. Cochrane, J. H. Asset Pricing. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 2005 (гл. 9, 12)

Дополнительная литература

  1. Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. The Econometrics of Financial Markets. - Princeton, N.J., Princeton Univ. Press, 1997.

  2. Cuthbertson K., Nitzsche D. Quantitative Financial Economics. Wiley, 2004

  3. Fama E., MacBeth J. D. Risk, return, and equilibrium: Empirical tests, The Journal of Political Economy 81, 1973, 607–636.

  4. Jagannathan R., Wang Z. The conditional CAPM and the cross-section of expected returns, The Journal of Finance 51, 1996, 3–53.

  5. Fama E., French K. Common risk factors in the returns on stocks and bonds, Journal of Financial Economics 33, 1993, 3-56,

  6. Fama E., French K., Multifactor explanations of asset pricing anomalies, Journal of Finance 51, 1996, 55-84

  7. Carhart M. On persistence in mutual fund performance, Journal of Finance, 52, 1997, 57-82



Раздел 4. Модели волатильности.

Кластеризация волатильности как характеристика некоторых рядов. Условная дисперсия. Модели ARCH. GARCH, EGARCH, GJR, GARCH-М.

Тестирование присутствия условной гетероскедастичности. Модели стохастической волатильности. Многомерные модели. Статистические процедуры оценивания моделей.

Календарные аномалии.

Основная литература

  1. Tsay R.S. Analysis of Financial Time Series. Wiley, 2010 (гл.3,10)

Дополнительная литература

  1. Brooks С. Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press, 2008

  2. Poon S-H. A practical guide for forecasting financial market volatility. Wiley, 2005

  3. Engle R. F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation, Econometrica 50, 1982, 987–1008.

  4. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics 31, 1986, 307–327.



Раздел 5. Модели временной структуры процентных ставок.

Теории временной структуры процентных ставок. Гипотезы ожиданий, предпочтения ликвидности, сегментирования рынков.

Тестирование гипотезы ожиданий. Подход на основе векторной авторегрессии для тестирования.

Непараметричесое оценивание кривой доходности.

Основная литература

  1. Lai T. L., Xing H. Statistical Models and Methods for Financial Markets. Springer. 2008 (гл.10)

Дополнительная литература

  1. Cochrane, J. H. Asset Pricing. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 2005

  2. Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. The Econometrics of Financial Markets. - Princeton, N.J., Princeton Univ. Press, 1997.

  3. Cuthbertson K., Nitzsche D. Quantitative Financial Economics. Wiley, 2004

  4. Rachev S.T. et al. Financial Econometrics: From Basics to Advanced Modeling Techniques, Wiley, 2007

  5. Cox J.C., Ingersoll J. E., Ross S.A.. A theory of the term structure of interest rates. Econometrica, 53, 1985, 385–407.

  6. Vasicek O.A., Fong H.G. Term Structure Modeling Using Exponential Splines, Journal of Finance, 37 (2), 1982, May, 339-48

  7. Brown S. J., Dybvig P.H.. The Empirical Implications of the Cox, Ingersoll, Ross Theory of the Term Structure of Interest Rates, Journal of Finance, 41 (3), 1986 July, 617-32

  8. Gibbons M. R., Ramaswamy K. A Test of the Cox, Ingersoll, and Ross Model of the Term Structure, Review of Financial Studies, 1993, 6 (3), 619-58




  1. Образовательные технологии

Занятия проводятся в форме лекций, семинаров, упражнений в компьютерном классе.

  1. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

    1. Тематика заданий текущего контроля

Примеры заданий на контрольной работе

  1. Как звучит нулевая гипотеза для теста Jarque-Bera? Какой вывод можно сделать для уровня значимости 5%, если p-value меньше 0,05?

  2. Запишите уравнение процесса AR(q) в общем виде, и найдите его математическое ожидание и дисперсию (на примере AR(2)).

  3. Запишите уравнение процесса MA(q) в общем виде, и найдите его математическое ожидание и дисперсию (на примере MA(2)).

  4. Приведите пример факторов, которые могут быть использованы в качестве регрессоров для оценки избыточной доходности активов при оценке результативности деятельности инвестиционного фонда?

  5. Найдите автокорреляционную функцию для процесса MA(2).




    1. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины

Примеры вопросов на экзамене.


  1. Основные особенности поведения финансовых временных рядов, и их статистические описания.

  2. Гипотеза эффективности рынков, её формы.

  3. Методы тестирования предсказуемости доходности.

  4. Опишите качественное поведение функций ACF и PACF для MA и AR процессов.

  5. Понятие и интерпретация альфа Дженсена

  6. Поясните понятие market-timing.

  7. Опишите принцип использования бутстрапирования при оценке деятельности инвестиционных фондов для случая негауссовских остатков.

  8. Общий вид моделей ARCH и GARCH.

  9. Проблемы GARCH моделей, разрешимые с помощью экспоненциальной и ассиметричной модификаций.

  10. EGARCH модель и ее преимущества по сравнению с GARCH.

  11. Описание модели Fama-French.

  12. Различия в подходах Time Series и Cross Section в факторных моделях ценообразования.

  1. Порядок формирования оценок по дисциплине

Преподаватель оценивает работу студентов на семинарских занятиях: активность студентов в дискуссиях, правильность решения задач на семинаре. Оценки за работу на семинарских занятиях преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за работу на семинарских и практических занятиях определяется перед промежуточным или итоговым контролем - Оаудиторная.

Преподаватель оценивает самостоятельную работу студентов: правильность выполнения домашних работ, полнота освещения темы, которую студент готовит для выступления с докладом на занятии-дискуссии. Оценки за самостоятельную работу студента преподаватель выставляет в рабочую ведомость. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу определяется перед итоговым контролем – Осам. работа.

Накопительная оценка за текущий контроль учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом:

Отекущий = 0.35 Ок/р 1 + 0.35 Ок/р 2 + 0.3·Одз ;


Результирующая оценка за итоговый контроль в форме экзамена выставляется по следующей формуле, где Оэкзамен – оценка за работу непосредственно на экзамене:

Оитоговый = 0.4·Оэкзамен + 0.3·Отекущий + 0.15·Осам. работа + 0.15·Оаудиторная

Способ округления накопленной оценки итогового контроля в форме зачета: арифметический.

  1. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

11.2 Основная литература

1. Tsay R.S. Analysis of Financial Time Series. Wiley, 2010

2. Lai T. L., Xing H. Statistical Models and Methods for Financial Markets. Springer. 2008 (электронная версия)

11.3 Дополнительная литература

  1. Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics 31, 1986, 307–327.

  2. Brooks С. Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press, 2008

  3. Brown S. J., Dybvig P.H.. The Empirical Implications of the Cox, Ingersoll, Ross Theory of the Term Structure of Interest Rates, Journal of Finance, 41 (3), 1986 July, 617-32

  4. Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. The Econometrics of Financial Markets. - Princeton, N.J., Princeton Univ. Press, 1997.

  5. Carhart M. On persistence in mutual fund performance, Journal of Finance, 52, 1997, 57-82

  6. Cochrane, J. H. Asset Pricing. Princeton University Press, Princeton, New Jersey, 2005

  7. Cox J.C., Ingersoll J. E., Ross S.A.. A theory of the term structure of interest rates. Econometrica, 53, 1985, 385–407.

  8. Cuthbertson K., Nitzsche D. Quantitative Financial Economics. Wiley, 2004

  9. Engle R. F. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation, Econometrica 50, 1982, 987–1008.

  10. Fama E., French K. Common risk factors in the returns on stocks and bonds, Journal of Financial Economics 33, 1993, 3-56,

  11. Fama E., French K., Multifactor explanations of asset pricing anomalies, Journal of Finance 51, 1996, 55-84

  12. Fama E., MacBeth J. D. Risk, return, and equilibrium: Empirical tests, The Journal of Political Economy 81, 1973, 607–636.

  13. Gibbons M. R., Ramaswamy K. A Test of the Cox, Ingersoll, and Ross Model of the Term Structure, Review of Financial Studies, 1993, 6 (3), 619-58

  14. Jagannathan R., Wang Z. The conditional CAPM and the cross-section of expected returns, The Journal of Finance 51, 1996, 3–53.

  15. Lo A. Long-Term Memory in Stock Market Prices. Econometrica 59, 1991, 1279-1313.

  16. Lo A., MacKinlay C.. Stock Market Prices Do Not Follow Random Walks: Evidence from a Simple Specification Test. Review of Financial Studies 1, 1988, 41-66.

  17. Pesaran M.H., Timmermann A. Predictability of stock returns: Robustness and economic significance, Journal of Finance 50, 1995, 1201-1228

  18. Poon S-H. A practical guide for forecasting financial market volatility. Wiley, 2005

  19. Rachev S.T. et al. Financial Econometrics: From Basics to Advanced Modeling Techniques, Wiley, 2007

  20. Sullivan R., Timmermann A. and White H. Data-snooping, technical trading rule performance, and the bootstrap, Journal of Finance 54, 1999, 1647–1691.

  21. Vasicek O.A., Fong H.G. Term Structure Modeling Using Exponential Splines, Journal of Finance, 37 (2), 1982, May, 339-48

11.4 Справочники, словари, энциклопедии

  1. Handbook of Statistics (Edited by S. Maddala and C. R. Rao), Vol. 14, Elsevier, 1996

  2. Handbook ff Financial Econometrics. (Edited by Yacine Aït-Sahalia, Lars Peter Hansen). Elsevier, 2010

11.5 Программные средства

Для успешного освоения дисциплины, студент использует следующие программные средства: Stata 11, Eviews 7.

  1. Материально-техническое обеспечение дисциплины

На лекциях и практических занятиях используется видеоаппаратура: проектор.

Презентации и материалы (тексты источников, вопросы и задания) в электронном виде выкладываются в сетевые папки студенческих групп или преподавателей.


Автор программы О.В. Польдин


Похожие:

Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Финансовая отчетность и финансовый анализ» для направления 080100. 62 «экономика»
...
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Стохастическая финансовая математика для направления 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавра Автор Демешев Б. Б
Стохастическая финансовая математика для направления 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавра
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Экономика недвижимости» для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»...
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Эконометрика 2 Для направления 080300. 68 «Финансы и кредит»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100....
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconРабочая программа дисциплины (модуля)
Направление 080100 "Экономика" магистерская программа 080100. 68 "Финансовая экономика"
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Страхование» для направления 080100. 62 «экономика»
...
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Эконометрика панельных и качественных данных для направления 080100. 68 Экономика подготовки магистра для магистерской программы «Математические методы анализа экономики»
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Экономика труда» для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»...
Программа дисциплины Финансовая эконометрика  для направления 080100. 68 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Поиск и обработка экономической информации средствами Интернета и офисных приложений» для направления 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавра Правительство Российской Федерации
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, и студентов 1-го курса направления 080100. 62 «Экономика»...
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib2.znate.ru 2012
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница