• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Бакалавриат 2021/2022

Анализ и прогнозирование рыночных рисков

Статус: Курс по выбору (Бизнес-информатика)
Направление: 38.03.05. Бизнес-информатика
Когда читается: 3-й курс, 3 модуль
Формат изучения: без онлайн-курса
Охват аудитории: для своего кампуса
Преподаватели: Попов Виктор Юрьевич
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен базовым и продвинутым моделям финансовых временных рядов. Начнем с определения доходности активов и рассмотрим их основные свойства. Затем рассмотрим простые линейные модели доходности активов, такие как модели авторегрессии AR (p) и скользящего среднего MA (q), комбинированные модели ARMA, процессы единичного корня, экспоненциальное сглаживание и модели ARIMA (p, q). Для каждой модели описаны процессы идентификации, оценки, проверки и прогнозирования . Значительное внимание уделяется нелинейным временным рядам в контексте моделирования волатильности. Изучаются процессы ARCH / GARCH, включая различные расширения этих моделей.  Демонстрируются приложения моделирования волатильности, такие как ценообразование опционов, временная структура процентных ставок и управление портфелем. Однако в приложениях упор делается на управление рисками, а точнее на такие меры риска, как величина риска (VaR) и ожидаемый дефицит. Курс предоставляет исчерпывающее описание вычислений, интерпретации и тестирования индикатора VaR. Среди других подходов рассмотрим теорию экстремальных значений для вычисления VaR.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Целями освоения дисциплины «Анализ и прогнозирование рыночных рисков» являются: • освоение основных понятий, принципов и подходов, применяемых для анализа и прогнозирования рыночных рисков; • освоение методов математического и статистического моделирования, применяемых для анализа и прогнозирования рыночных рисков.
Планируемые результаты обучения

Планируемые результаты обучения

  • • Знает основные понятия, принципы и подходы качественного и количественного анализа и прогнозирования рыночных рисков. • Умеет применять основные методы анализа и прогнозирования рыночных рис-ков в моделировании и исследовании экономических и финансовых систем. • Владеет навыками математического моделирования для анализа и прогнозирования рыночных рисков с использованием качественного и количественного анализа и вычислительного эксперимента.
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Финансовые рынки, цены и риск.
  • Финансовые временные ряды.
  • Одномерные модели волатильности
  • Многомерные модели волатильности
  • Эндогенный риск.
  • Меры риска.
  • Прогнозирование рыночных рисков.
  • Методы моделирования VAR для опционов и облигаций.
  • Тестирование на основе исторических данных (backtesting) и стресстестирование.
  • Теория экстремальных значений.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • неблокирующий Защита проекта по тематике дисциплины на предложенную и согласованную тему
  • неблокирующий экзамен
    Письменный экзамен в компьютерном классе или онлайн (продолжительность написания экзаменационной работы - 120 минут) с использованием компьютера для выполнения экзаменационных заданий
  • неблокирующий Посещение аудиторных и/или онлайн лекций и семинаров
  • неблокирующий Активность на лекциях и семинарах, самостоятельная работа.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • 2021/2022 учебный год 3 модуль
    0.1 * Активность на лекциях и семинарах, самостоятельная работа. + 0.2 * Защита проекта по тематике дисциплины на предложенную и согласованную тему + 0.1 * Посещение аудиторных и/или онлайн лекций и семинаров + 0.6 * экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Chan, N. H., & Wong, H. Y. (2015). Simulation Techniques in Financial Risk Management (Vol. Second edition). Hoboken: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=985113
  • Hull, J. (2018). Risk Management and Financial Institutions (Vol. Fifth edition). Hoboken, NewJersey: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1733295
  • Klaus Neusser. (2016). Time Series Econometrics. Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.spr.sptbec.978.3.319.32862.1
  • Levendis, J. D. (2018). Time Series Econometrics : Learning Through Replication. Cham, Switzerland: Springer. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=2016053
  • Röman, J. R. M. (2017). Analytical Finance: Volume I : The Mathematics of Equity Derivatives, Markets, Risk and Valuation. Cham, Switzerland: Palgrave Macmillan. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1344244
  • Wayne E. Ferson, & Andrew F. Siegel. (2007). 1 For the Handbook of Financial Econometrics and Statistics (2012), C.F. Lee, Editor Optimal Orthogonal Portfolios with Conditioning Information. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.551D31DD
  • Кричевский М.Л. - Финансовые риски - КноРус - 2020 - 269с. - ISBN: 978-5-406-07443-5 - Текст электронный // ЭБС BOOKRU - URL: https://book.ru/book/932724

Рекомендуемая дополнительная литература

  • Mailund, T. (2017). Beginning Data Science in R : Data Analysis, Visualization, and Modelling for the Data Scientist. New York: Apress. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=1484645
  • Помазанов М. В. ; под науч. ред. Пеникаса Г.И. - УПРАВЛЕНИЕ КРЕДИТНЫМ РИСКОМ В БАНКЕ: ПОДХОД ВНУТРЕННИХ РЕЙТИНГОВ (ПВР) 2-е изд., пер. и доп. Практическое пособие для вузов - М.:Издательство Юрайт - 2020 - 292с. - ISBN: 978-5-534-12361-6 - Текст электронный // ЭБС ЮРАЙТ - URL: https://urait.ru/book/upravlenie-kreditnym-riskom-v-banke-podhod-vnutrennih-reytingov-pvr-447401
  • Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций: Пособие / Шапкин А.С., Шапкин В.А., - 9-е изд. - М.:Дашков и К, 2018. - 544 с.: 60x84 1/16 ISBN 978-5-394-02150-3 - Режим доступа: http://znanium.com/catalog/product/339372