Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика»






Скачать 158.25 Kb.
НазваниеПрограмма дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика»
Дата публикации18.03.2015
Размер158.25 Kb.
ТипПрограмма дисциплины
e.120-bal.ru > Экономика > Программа дисциплины



Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков»

для направления 080100.62 «Экономика» подготовки бакалавра





Правительство Российской Федерации
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Национальный исследовательский университет
"Высшая школа экономики"»

Факультет мировой экономики и мировой политики
Программа дисциплины

«Основы прогнозирования финансовых рынков»


для направления 080100.62 «Экономика» подготовки бакалавра

Автор программы:

Евстигнеев В.Р., профессор, incomes@inbox.ru
Одобрена на заседании кафедры международных валютно-финансовых отношений
«_14__»  ____мая________ 2014 г

Зав. кафедрой: Евстигнеев В.Р.
Рекомендована профессиональной коллегией

«Экономика»

Председатель «___»____________ 20 г
Зарегистрирована УС факультета мировой экономики и мировой политики

«___»_____________20 г.

Ученый секретарь Т.Б. Коваль________________________ [подпись]

Москва, 2014
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 4 курса направления 080100.62 «Экономика» подготовки бакалавров, изучающих дисциплину «Основы прогнозирования финансовых рынков».
Программа разработана в соответствии с:


  • Стандартом НИУ ВШЭ;

  • Образовательной программой 080100.62 «Экономика» подготовки бакалавров.

  • Рабочим учебным планом университета по направлению подготовки 080100.62 «Экономика».


2 Цели освоения дисциплины



Обучить слушателей анализу поведения финансовых рынков с точки зрения высоко формализованного подхода, органично объединяющего в себе анализ предпосылок и форм субъективных поведенческих стратегий лиц, принимающих решения на этом рынке, и моделирования случайных процессов, порождающих движение котировок.

Слушатели знакомятся с основами теории принятия решений, теории информации, теории обработки сигналов, пользуются ранее полученными и вновь приобретаемыми знаниями в области эконометрики и принятия решений в условиях неопределённости. 

3 Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины



В результате освоения дисциплины студент должен:

  • Знать основные методы прогнозирования ценовых рядов на валютном рынке и рынке ценных бумаг, соответствующие системам поддержки принятия решений, используемым в отрасли управления активами и инвестиционно-банковской отрасли (уравнение CAPM и др.);

  • основы теории и прикладные методы оценки функций плотности вероятности ряда параметрических распределений и методы выбора наилучшей гипотезы, методы преобразования данных в целях их соответствия принятому методу;

основы портфельной теории, включая диаграмму «доходность – риск» Марковица, и методы оптимизации портфельной политики, включая оптимизацию по Шарпу и Трейнору, теоретическую подоснову популярных методов технического анализа.



  • Уметь пользоваться информационными ресурсами и доступными базами данных по валютному рынку и рынку ценных бумаг, включая ресурсы центральных банков (в особенности в том, что касается временной структуры процентных ставок, а также регулятивных принципов) и крупнейших валютных брокеров;

  • применять получаемые в ходе курса теоретические знания при построении торговых правил на эмпирических базах данных, строить ретроспективные виртуальные эксперименты в целях проверки изучаемых теорий.




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 применять профессиональные знания и умения на практике.

СК-Б2

Использует профессиональные навыки и умения

Семинарские занятия

Способен выявлять научную сущность проблем в профессиональной области.

СК-Б3

Применяет полученные знания для выявления связи между эмпирическими фактами и изученными теоретическими моделями

Лекционные и семинарские занятия, компьютерные симуляции

Способен работать с информацией

СК-Б6

Находит, оценивает и использует информацию из различных источников, необходимую для решения научных и профессиональных задач (в том числе на основе системного подхода)

Лабораторные работы, компьютерные симуляции

Способен вести исследовательскую деятельность

СК-Б7

Анализирует проблемы, ставит цели и задачи, выделяет объекта и предмет исследования, выбирает способы и методы исследования, а также оценивает его качество

Лабораторные работы, семинарские занятия, компьютерные симуляции


4 Место дисциплины в структуре образовательной программы



Настоящая дисциплина относится к циклу социально-экономических дисциплин.

Для специализации «Мировая экономика» настоящая дисциплина является дисциплиной по выбору.
Предполагается, что студенты в необходимом объеме знакомы с линейной алгеброй, основами математического анализа и эконометрики; владение профессиональным английским чрезвычайно важно. Вычислительные эксперименты проводятся в среде «Маткад». Допустимо использование среды «Матлаб» и/или «Математика».

Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах:

  • Линейная алгебра,

  • математический анализ,

  • теория оптимальных решений,

  • эконометрика,

  • параметрические оценки,

  • непараметрические оценки

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

  • знать основные методы перечисленных дисциплин,

  • уметь ставить задачи финансового прогнозирования в терминах методов, изучаемых в рамках перечисленных дисциплин.

Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин:

  • Инвестиционные стратегии на финансовых рынках различного типа

  • Дифференциальные и интегральные операторы в финансовом анализе

    В различной степени – весь набор учебных дисциплин, предлагаемых в рамках валютно-финансового направления в магистратуре по мировой экономике.



5 Тематический план учебной дисциплины







Название раздела

Всего часов

Аудиторные часы

Самостоя­тельная работа

Лекции

Семинары

Практические занятия

1

Основное уравнение ценообразования на финансовые активы. Модель ценообразования как основа для прикладных методов прогнозирования котировок

12

4







8

2

Информационно эффективный и информационно неэффективный

рынок – различия в ценообразовании

12

4







8

3

Основные распределения для цен и значений доходности, используемые в финансовом анализе и прогнозировании

18

8







10

4

Подходы к выбору статистической гипотезы (вида распределения). Методы преобразования эмпирических данных с целью их использования в моделировании и прогнозировании рынка

12

4







8

5

Уравнение CAPM, его модификации для прогнозирования

14

6







8

6

Основы портфельной теории. Основные методы оптимизации инвестиционного портфеля

16

6







10

7

Что служит объективной концептуальной основой для так называемого «технического анализа»?

12

4







8

8

Основные гипотезы и/или ограничения, влияющие на конкретную форму функции плотности вероятности. Факультативная тема

12

4







8




Итого

108

40







68

6 Формы контроля знаний студентов


Тип контроля

Форма контроля

4 год

Параметры **







3







Лабораторная работа







*




Решение задачи по одной из тем, изученных на аудиторных занятиях (тема выбирается студентом по желанию). Это – письменная форма контроля.

Итоговый

Зачет









*




Ответ на вопросы из билета (устная форма). Один из вопросов может – по желанию студента – заменён решением задачи (письменная форма).



6.1 Критерии оценки знаний, навыков



Основное внимание при оценке уделяется умению студентов видеть изученную теоретическую проблему за эмпирической ситуацией и способности строить результативные прогнозы на рынках различного типа. На втором месте по важности при оценке усвоенных студентами знаний – владение навыками решения типичных задач в среде «Маткад» или иной предложенной системе.

6.2 Порядок формирования оценок по дисциплине



Оценка за ответы по билету на зачёте * 0.4 + оценка за решение задачи * 0.4 + оценка за активность на семинарских занятиях (выступления) * 0.2 = итоговая оценка.

7 Содержание дисциплины


1. Основное уравнение ценообразования на финансовые активы. Модель ценообразования как основа для прикладных методов прогнозирования котировок
Вопросы:

Уравнение Ланжевена для цен. Непрерывные и дискретные изменения котировок. Гистограммы доходности в зависимости от вида рынка (валютный, фондовый) и частотности замеров. Понятие марковского процесса и характер поведения значений доходности. Различия между теоретическими подходами к моделированию ценообразования, подходящими к данному типу рынка (финансовой системы), как фундаментальное основание для принципиально различных прикладных методов прогнозирования. Взаимозависимость между институциональной средой финансового рынка и формальными свойствами котировок на финансовом рынке.
Литература1:

Bjork T. Arbitrage Theory in Continuous Time (3rd edn.). Oxford, Oxford Univ. Press, 2009.

Voit J. The Statistical Mechanics of Financial Markets (3rd edn.). Berlin, N.Y., etc., Springer, 2005.
2. Информационно эффективный и информационно неэффективный

рынок – различия в ценообразовании
Вопросы:

Понятие и уровни информационной эффективности. Связь эффективности финансового рынка с определёнными моделями ценообразования (центральная предельная теорема и др.). Методы выявления информационной неэффективности (авторегрессия, процедура Ю.Фамы и пр.). Историческая смена типов рынка на примере финансовой системы США. Институциональные особенности – их связь с информационной эффективностью.
Литература:

Fama E., Miller M.H. The Theory of Finance. N.Y., Holt, Rinehart and Winston, 1972.
3. Основные распределения для цен и значений доходности, используемые в финансовом анализе и прогнозировании
Вопросы:

Нормальное и логарифмическое нормальное распределения. Конструирование распределений в виде статистической смеси локальных нормальных. Функция наибольшего правдоподобия и оценка параметров плотности вероятности. Построение нелинейных зависимостей между аргументами функции плотности вероятности многомерного распределения с использованием теоремы о неявной функции.
Литература:

Ingersoll J. Theory of Financial Decision Making. Savage (Maryland), Rowman & Littlefield Publishers, 1987.
4. Подходы к выбору статистической гипотезы (вида распределения). Методы преобразования эмпирических данных с целью их использования в моделировании и прогнозировании рынка
Вопросы:

Сопоставление функций плотности вероятности с целью выявления наиболее подходящей к описанию эмпирического массива данных (котировок, значений доходности). Метод Диболда. Замена переменной для преобразования данных в целях их соответствия формальным предпосылкам конкретной модели ценовой динамики. Оператор Перрона – Фробениуса, его использование для получения плотности вероятности преобразованной переменной при заданном отображении (функции преобразования).

Литература:

Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Современные проблемы нелинейной динамики. Москва, Эдиториал УРСС, 2000.
5. Уравнение CAPM, его модификации для прогнозирования
Вопросы:

Уравнение CAPM как метод, не содержащий межвременного прогноза; что с ним можно сделать, чтобы воспользоваться для прогнозирования? Модель Фамы – Френча. Теория Дж.Стиглица о систематической смене фаз повышения и снижения информационной эффективности финансового рынка – теоретическая основа для модификации уравнения CAPM. Уравнение CAPM как линейная регрессионная модель: связь с условным нормальным распределением. Применение на американском рынке ценных бумаг. Учёт валютного фактора – международная модель CAPM; эмпирическая проверка гипотезы home bias против гипотезы global bias на примере британского, немецкого и французского рынков акций. Преобразование вводных данных для их соответствия предпосылкам модели CAPM. Эмпирическая проверка на котировках фондового рынка США.
Литература:

Fama E., French K. (1992) The Cross-Section of Expected Stock Returns // J. of Finance, June.

Dumas B., Solnik B. The World Price of Foreign Exchange Risk / NBER WP#4459
6. Основы портфельной теории. Что такое оптимальный портфель? Основные методы оптимизации инвестиционного портфеля
Вопросы:

Стандартная диаграмма Г.Марковица в координатах «доходность – риск». Соотношение Шарпа и соотношение (показатель) Трейнора – их результативность на развитом (на примере США) и на развивающемся (на примере РФ) фондовом рынке. Понятие волатильности. Индекс VIX. Торговля волатильностью. Методы оптимизации, ограничивающие портфельный риск. Снижаемый и неснижаемый (идиосинкратический, неустранимый, системный) риск.
Литература:

Fama E. Foundations of Finance: Portfolio Decisions and Securities Prices. N.Y., Basic Books Publishers, 1976.
7. Что служит объективной концептуальной основой для так называемого «технического анализа»?

Практическое занятие

Вопросы:

Отработка приемов так называемого «технического анализа» как представлений ряда (не осознаваемых, как правило, участниками торгов) концептуальных допущений.
8. Основные гипотезы и/или ограничения, влияющие на конкретную форму функции плотности вероятности. Факультативная тема
Вопросы:

Основы вариационного исчисления и теории информации. Постановка задач, решение которых приводит к получению функций плотности вероятности параметрических распределений. Ограничения по числу моментов. Ограничение, связанное с равновесным ценообразованием (принятие инвестиционных решений в условиях неопределённости, «стохастическое ядро ценообразования» как основа «справедливой цены», дифференциальное ограничение и функция плотности, получаемая одновременно с функцией полезности).
Литература:

Handbook of the Equity Risk Premium / Mehra R. (ed.). Amsterdam, Boston, etc., North Holland, 2008.

Jackwerth J.C., Rubinstein M. Recovering Probabilities and Risk Aversion from Option Prices and Realized Returns / MPRA Paper 11638

Гельфанд И.М., Фомин С.В. Вариационное исчисление. М., Физматиздат, 1961.

8 Образовательные технологии



Эмпирическая проверка излагаемых теоретических подходов, компьютерные симуляции принятия решений при прогнозировании рынка и формировании базового набора инвестиционных стратегий. Отработка навыков владения формальными методами и техническими средствами моделирования / прогнозирования рынка.
  1. Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента

9.1 Вопросы для оценки качества освоения дисциплины (зачета)


  1. Уравнение Ланжевена и базовая гипотеза о поведении котировок.

  2. Понятие марковского процесса и характер поведения значений доходности.

  3. Гистограммы доходности в зависимости от вида рынка (валютный, фондовый) и частоты фиксаций (замеров цен).

  4. Взаимозависимость между институциональной средой финансового рынка и формальными свойствами котировок.

  5. Понятие и три уровня информационной эффективности.

  6. Связь эффективности финансового рынка с моделями ценообразования (центральная предельная теорема и др.).

  7. Методы выявления информационной неэффективности (авторегрессия, процедура Ю.Фамы и пр.).

  8. Историческая смена типов рынка на примере финансовой системы США. Институциональные особенности – их связь с информационной эффективностью.

  9. Нормальное и логарифмическое нормальное распределения – их применение при моделировании финансовых рынков.

  10. Конструирование распределений в виде статистической смеси локальных гауссовских (нормальных).

  11. Функция наибольшего правдоподобия и оценка параметров плотности вероятности для логарифмов цен и для значений доходности.

  12. Теорема о неявной функции и построение нелинейных зависимостей между аргументами функции плотности вероятности многомерного распределения.

  13. Выбор функции плотности вероятности, подходящей к описанию эмпирического массива данных (котировок, значений доходности). Метод Диболда.

  14. Замена переменной для преобразования данных в целях их соответствия формальным предпосылкам конкретной модели ценовой динамики.

  15. Оператор Перрона – Фробениуса, его использование для получения плотности вероятности преобразованной переменной при заданном отображении.

  16. Уравнение CAPM, его предпосылки и вывод.

  17. Уравнение CAPM как метод, не содержащий межвременного прогноза: как им воспользоваться для прогнозирования доходности?

  18. Модель Фамы – Френча.

  19. Теория Дж.Стиглица – концептуальная основа для модификации уравнения CAPM.

  20. Международная модель CAPM; эмпирическая проверка гипотезы home bias против гипотезы global bias на примере европейских рынков акций.

  21. Эмпирическая проверка торгового правила, основанного на уравнении CAPM, на котировках фондового рынка США.

  22. Преобразование вводных данных для их соответствия предпосылкам модели CAPM. Оценка дополнительного выигрыша – премии «за корректность данных».

  23. Основы портфельной теории. Что такое оптимальный портфель?

  24. Стандартная диаграмма Г.Марковица в координатах «доходность – риск».

  25. Соотношение Шарпа и соотношение (показатель) Трейнора – их результативность на развитом и на развивающемся фондовом рынке.

  26. Понятие волатильности. Индекс VIX. Торговля волатильностью.

  27. Методы оптимизации, ограничивающие портфельный риск. Снижаемый и неснижаемый (идиосинкратический и системный) риск.

  28. Основные приёмы «технического анализа», популярные у рыночных игроков – какие теоретические основы за ними могут стоять?

  29. Задачи с ограничениями, решение которых приводит к получению функций плотности вероятности параметрических распределений.

  30. Инвестиционные решения в условиях неопределенности и понятие о «стохастическом ядре ценообразования» как основе «справедливой цены».

Помимо перечисленных выше теоретических вопросов, в билетах присутствует также задача – пример прикладного использования изученных методов (по выбору студента).

10 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

10.1 Базовый учебник


Отсутствует.

10.2 Основная литература


Указана в разбивке по темам в разделе о содержании курса.
Все источники, включая указанные в настоящей программе, доступны в электронной версии. Кафедра обеспечивает студентов библиотекой из порядка 250 томов монографий и учебников по количественным финансам, журнальными статьями и лицензированными базами данных.


1 Литература указывается как примерная, необходимый минимум. В зависимости от темы эмпирического исследования, выбранной студентом, кафедра снабжает литературой и лицензионными базами данных (см.примечение ниже).


Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Математические модели финансовых рынков» для...
...

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Основы деятельности финансовых рынков» для...
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов бакалавриата по направлению...

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Социология рынков» для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»...

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconРабочая программа дисциплины Для направления 080100. 68 "Экономика"...
«Управление портфелем и портфельные риски 1»: Рабочая программа дисциплины для студентов, обучающихся по направлению 080100. 68 «Экономика»,...

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма дисциплины «Основы портфельного инвестирования» для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих занятия по учебной дисциплине, учебных ассистентов и студентов направления подготовки...

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Прикладной количественный анализ финансовых...
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080300....

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину,...

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Основы экономической теории  для направления 080100. 62 «Экономика»
Программа предназначена для обучающихся по направлению 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавра. 1 курс

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Теория отраслевых рынков для направления 080100. 62 Экономика
Обязательный минимум содержания дисциплины по гос (для дисциплин Федерального компонента)

Программа дисциплины «Основы прогнозирования финансовых рынков» для направления 080100. 62 «Экономика» iconПрограмма дисциплины Экономика и политика стран и регионов для направления...
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 “Экономика”...






При копировании материала укажите ссылку © 2016
контакты
e.120-bal.ru
..На главную