Podstawy programowania w środowisku Matlab lub Octave. Analiza statystyk opisowych wybranych zmiennych finansowych na przykładach empirycznych.
Liniowe dynamiczne modele zmiennych finansowych. Estymacja, weryfikacja i interpretacja modeli ARMA. Przykłady estymacji i weryfikacji liniowych modeli zmiennych finansowych w środowisku Matlab, Octave lub Gretl.
Koncepcja zmienności stóp zwrotu i metody jej pomiaru. Weryfikacja efektu grupowania zmienności. Przykłady weryfikacji efektu grupowania zmienności w środowisku Matlab, Octave lub Gretl.
Modele klasy ARCH i GARCH - konstrukcja modeli, własności i metody oceny jakości ich dopasowania do danych empirycznych. Przykłady estymacji i weryfikacji modeli ARCH i GARCH na podstawie danych empirycznych w programie Matlab, Octave lub Gretl.
Rozwinięcia modeli GARCH ze względu na postać funkcyjną równania warunkowej wariancji i rozkład składnika losowego. Modele CAViaR. Empiryczne przykłady zastosowań rozwinięć modeli GARCH w systemie Matlab, Octave lub Gretl.
Prognozowanie zmienności. Pomiar ryzyka rynkowego na podstawie wartości zagrożonej oraz oczekiwanego niedoboru. Metody testowania wstecznego modeli wartości zagrożonej. Przykłady empiryczne estymacji i weryfikacji modeli wartości zagrożonej i oczekiwanego niedoboru w środowisku Matlab, Octave lub Gretl.
Alternatywne miary zmienności. Wartość zagrożona dla portfela aktywów.
Wprowadzenie do analizy finansowych szeregów czasowych o ultrawysokiej częstotliwości. Efekty mikrostruktury rynku.
Ekonometryczne metody analizy zdarzeń w finansach. Przykłady analizy zdarzeń w arkuszu kalkulacyjnym i w środowisku MATLAB lub Octave.
Omówienie koncepcji efektywności rynków finansowych. Statystyczne metody weryfikacji form efektywności rynku. Przykłady badania efektywności rynku.
Modele regresji stosowane w analizie rynków finansowych. Model wyceny aktywów kapitałowych (CAPM). Przykłady szacowania i weryfikacji modeli CAPM.
Modele wyceny arbitrażowej (APT): założenia, własności, analiza empiryczna. Przykłady szacowania i weryfikacji modeli APT.
Przegląd podstawowych modeli stosowanych w analizach ryzyka kredytowego. Szacowanie macierzy przejść i scoring kredytowy. Modele logitowe i probitowe w modelowaniu ryzyka kredytowego.
Szacowanie PD (Probability of Default), LGD (Loss Given Default) w środowisku MATLAB. Modele przeżycia. Stress-testy ryzyka kredytowego. Walidacja systemów scoringowych oraz modeli ryzyka kredytowego. Przykłady w Excel oraz w MATLAB.
|