SylabUZ

Wygeneruj PDF dla tej strony

Ekonometria dynamiczna i finansowa - opis przedmiotu

Informacje ogólne
Nazwa przedmiotu Ekonometria dynamiczna i finansowa
Kod przedmiotu 11.5-WK-IiED-EDF-W-S14_pNadGenMOT56
Wydział Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Kierunek Informatyka i ekonometria
Profil ogólnoakademicki
Rodzaj studiów drugiego stopnia z tyt. magistra
Semestr rozpoczęcia semestr zimowy 2019/2020
Informacje o przedmiocie
Semestr 1
Liczba punktów ECTS do zdobycia 7
Typ przedmiotu obowiązkowy
Język nauczania polski
Sylabus opracował
Formy zajęć
Forma zajęć Liczba godzin w semestrze (stacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (stacjonarne) Liczba godzin w semestrze (niestacjonarne) Liczba godzin w tygodniu (niestacjonarne) Forma zaliczenia
Wykład 30 2 - - Egzamin
Laboratorium 30 2 - - Zaliczenie na ocenę

Cel przedmiotu

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z praktycznymi metodami analizy jednowymiarowych i wielowymiarowych ekonomicznych i finansowych szeregów czasowych.

Wymagania wstępne

Znajomość rachunku prawdopodobieństwa, statystyki matematycznej, ekonometrii.

Zakres tematyczny

Wykład
1. Stacjonarność i niestacjonarność procesu. Funkcje autokorelacji i autokorelacji cząstkowej. (2 godz.)
2. Model autoregresji i średniej ruchomej: ARMA, ARIMA. Identyfikacja procesu. (2 godz.)
3.  Estymacja parametrów. Testy pierwiastka jednostkowego. (2 godz.)
4. Wielowymiarowe procesy stochastyczne. (1 godz.)
5. Kointegracja. (2 godz.)
6. Modele klasy GARCH. Estymacja. (1 godz.)
7. Analiza rozkładów cen i stóp zwrotu. (1 godz.)
8. Model portfela, hipoteza rynku efektywnego, hipoteza racjonalnych oczekiwań, wycena opcji. (2 godz.)
9. Estymacja i prognozowanie miar ryzyka (Value at Risk). (1 godz.)

Laboratorium
1. Modelowanie procesów stacjonarnych i niestacjonarnych. (2 godz.)
2. Funkcje autokorelacji i autokorelacji cząstkowej. Testy istotności współczynników autokorelacji i autokorelacji cząstkowej. (2 godz.)
3. Modelowanie procesów AR, MA, ARMA, ARIMA. Identyfikacja procesu. (2 godz.)
4. Estymacja parametrów. Testy pierwiastka jednostkowego. Analiza danych rzeczywistych. (4 godz.) 
5. Wielowymiarowe procesy stochastyczne. Modelowanie i analiza danych rzeczywistych. (4 godz.)
6. Kointegracja. Modelowanie i analiza danych rzeczywistych. (4 godz.)
7. Modele klasy GARCH. Estymacja. Modelowanie i analiza danych rzeczywistych. (4 godz.)
8. Analiza rozkładów cen i stóp zwrotu. Modelowanie i analiza danych rzeczywistych. (4 godz.)
9. Model portfela. Modelowanie i analiza danych rzeczywistych. (4 godz.)

Metody kształcenia

Wykład tradycyjny.
Laboratorium – W pierwszej fazie, studenci przy wykorzystaniu programu komputerowego modelują określony typ procesu, analizują otrzymane dane, wyciągają wnioski w oparciu o otrzymane wyniki. Następnie powtarzają analizy w oparciu o dane rzeczywiste.

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu Symbole efektów Metody weryfikacji Forma zajęć

Warunki zaliczenia

1. Każdy student wykonuje projekt pozwalający na ocenę, czy osiągnął efekty kształcenia w stopniu minimalnym.
2. Egzamin pisemny z zagadnień prognozowania i metod symulacji.

Na ocenę z przedmiotu składa się ocena z laboratorium (60%) i ocena z egzaminu (40%). Warunkiem zaliczenia przedmiotu jest pozytywna ocena z laboratorium i egzaminu.

Literatura podstawowa

1. G.E.P Box, G.M. Jenkins, Analiza szeregów czasowych, PWN, Warszawa, 1983.
2. W. Charemza, D.F. Deadman, Nowa ekonometria, PWE, Warszawa, 1997.
3. T. Kufel, Postulat zgodności w dynamicznych modelach ekonometrycznych, 2002.
4. M. Gruszczyński, Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, Oficyna Wyd. SGH, 2002.
5. W. Welfe (red.), Ekonometryczne modele rynku, t.1, Metody ekonometryczne, PWE, W-wa, 1977.
6. Z. Zieliński, Metody analizy dynamiki i rytmiczności zjawisk gospodarczych, PWN, W-wa, 1979.

Literatura uzupełniająca

1. M. Gruszyński, Modele i prognozy zmiennych jakościowych w finansach i bankowości, Wydawnictwo uczelniane SGH, Warszawa, 2002.
2. M. Osińska, Ekonometria współczesna, TNOiKDO, 2007. 3. W. Welfe, Ekonometria, PWE, Warszawa, 2005.

Uwagi


Zmodyfikowane przez dr Robert Dylewski, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 17-09-2019 11:17)