Финансовая эконометрика

2022/2023

Учебный год

RUS

Обучение ведется на русском языке

3

Кредиты

Кто читает:

Практико-ориентированные магистерские программы факультета экономических наук

Статус:

Курс по выбору

Когда читается:

2-й курс, 2 модуль

Преподаватель

Погорелова Полина Вячеславовна

Программа дисциплины

Аннотация

Целью данного курса является обучение слушателей методам построения математических моделей для волатильности финансовых временных рядов, включая модели со структурными изменениями, а также методами применения таких моделей для исследования финансовых задач. Под волатильностью цены финансового инструмента обычно понимают некоторую меру изменчивости цены этого финансового инструмента. Волатильность — один из основных показателей, которые характеризуют риск финансового инструмента. Точная оценка волатильности финансового инструмента является важной прикладной задачей, поскольку неправильный расчет и прогноз волатильности приводят к неадекватному восприятию риска агентами, принимающими решения, и зачастую служит причиной существенных убытков, которые эти агенты несут.

Цель освоения дисциплины

• Цель данного курса – уметь рассчитывать и прогнозировать волатильность с помощью GARCH-моделей. Знать области применения моделирования волатильности.

Планируемые результаты обучения

• Знать определение GARCH-процесса.
• Знать свойства GARCH-процесса.
• Уметь выводить свойства GARCH-процесса.
• Уметь выводить функцию правдоподобия для классической нормальной линейной регрессионной модели.
• Уметь выводить функцию правдоподобия для AR(p)-процесса.
• Умеет выводить функцию правдоподобия для GARCH-процессов.
• Уметь оценивать параметры моделей с помощью метода максимального правдоподобия.
• Уметь строить прогноз волатильности с помощью GARCH-моделей.
• Уметь тестировать гипотезы о значимости коэффициентов GARCH-моделей с помощью асимптотического Z-теста.
• Уметь корректно строить GARCH-модели.
• Уметь рассчитывать и прогнозировать волатильность с помощью GARCH-моделей.
• Уметь рассчитывать стоимость под риском (Value-at-Risk) для длинной позиции инвестора с помощью нормальной GARCH-модели.
• Знать, в чем состоит актуальность расчета волатильностей финансовых инструментов.
• Знать примеры областей применения расчетов волатильности.
• Знать популярные методы моделирования волатильности: EWMA-, HAR-RV-, SV- и GARCH-модели.

Содержание учебной дисциплины

• Тема 1. Введение и мотивация.
• Тема 2. Определение и свойства GARCH-моделей.
• Тема 3. Повторение метода максимального правдоподобия.
• Тема 4. Оценивание GARCH-моделей методом максимального правдоподобия.
• Тема 5. Прогнозирование волатильности с помощью GARCH-моделей.
• Тема 6. Тестирование гипотез о значимости коэффициентов GARCH-моделей.
• Тема 7. Примеры применения GARCH-моделей для моделирования волатильности реальных финансовых инструментов.

Элементы контроля

• Проект
• Тесты
• Экзамен

Промежуточная аттестация

• 2022/2023 учебный год 2 модуль
  0.6 * Тесты + 0.2 * Проект + 0.2 * Экзамен

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Analysis of financial time series, Tsay, R. S., 2010
• Brooks,Chris. (2019). Introductory Econometrics for Finance. Cambridge University Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsrep&AN=edsrep.b.cup.cbooks.9781108422536
• Greene, W. H. (2015). Econometric analysis. Slovenia, Europe: Prentice-Hall International. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsbas&AN=edsbas.1BF5A5CA
• Tsay, R. S. (2010). Analysis of Financial Time Series (Vol. 3rd ed). Hoboken, N.J.: Wiley. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=334288

Рекомендуемая дополнительная литература

• Финансовая математика: потоки платежей, производные финансовые инструменты : учеб. пособие для вузов, Ширяев, В. И., 2007