Szkoła Główna Handlowa w Warszawie - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Financial Econometrics II

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 233181-D
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Financial Econometrics II
Jednostka: Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Grupy: Elective courses for AAB - masters
Elective courses for QEM - masters
Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-ADA
Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-EKO
Przedmioty kierunkowe do wyboru SMMD-MIS
Punkty ECTS i inne: 6.00 (zmienne w czasie) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Efekty uczenia się:

Wiedza:

Student should know unit root tests, ARMA models, VAR/SVAR models

Student should know methods of risk calculation using GARCH, MGARCH, copula methods

Student should know methods of out-of-sample forecasts evalaution

Student should know methhods of risk models backtesting

Umiejętności:

Student will be able to estimate ARMA/VAR models in econometric packages

Student will be able to estimate GARCH/MGARCH/copula models in econometric packages

Student will be able to perform out-of-sample forecast evalaution in econometric packages

Student will be able to backtest risk models in econometric packages

Kompetencje społeczne:

Student understands the need to quantitative approach to the description of economic and financial markets dynamics

Student improves his ability to argue and express his own opinions during the discussion during the class.

Zajęcia w cyklu "Preferencje - Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Zajęcia prowadzącego więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: Michał Rubaszek
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Zajęcia prowadzącego - Ocena

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2024/25" (jeszcze nie rozpoczęty)

Okres: 2025-02-15 - 2025-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

See semestral plan

Pełny opis:

Students will be acquainted with a number of econometric models that are used for quantitative macroeconomic analyzes, modeling of financial markets and forecasting. In particular, ARMA, VAR, SVAR, GARCH, MGARCH, copula functions, yield curve models and backtesting methods. During computer classes students should learn how to use selected methods in econometric packages, such as the R-project package.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Michal Rubaszek (2012). Modelowanie Polskiej Gospodarki z Pakietem R, Oficyna Wydawnicza SGH; Tsay R. S. (2002). Analysis of Financial Time Series, Wiley; Course materials.

Literatura uzupełniająca:

Bauwens L., Laurent S., Rombouts J., 2006. Multivariate GARCH models: a survey, Journal of Applied Econometrics 21, 79-109; Nelsen R., 2006. An Introduction to Copulas, Springer; Alexander C., 2009. Market Risk Analysis, Wiley;

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 33.00%

egzamin testowy: 0.00%

egzamin ustny: 0.00%

kolokwium: 0.00%

referaty/eseje: 67.00%

ocena z ćwiczeń: 0.00%

inne: 0.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2024/25" (w trakcie)

Okres: 2024-10-01 - 2025-02-14
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

See semestral plan

Pełny opis:

Students will be acquainted with a number of econometric models that are used for quantitative macroeconomic analyzes, modeling of financial markets and forecasting. In particular, ARMA, VAR, SVAR, GARCH, MGARCH, copula functions, yield curve models and backtesting methods. During computer classes students should learn how to use selected methods in econometric packages, such as the R-project package.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Michal Rubaszek (2012). Modelowanie Polskiej Gospodarki z Pakietem R, Oficyna Wydawnicza SGH; Tsay R. S. (2002). Analysis of Financial Time Series, Wiley; Course materials.

Literatura uzupełniająca:

Bauwens L., Laurent S., Rombouts J., 2006. Multivariate GARCH models: a survey, Journal of Applied Econometrics 21, 79-109; Nelsen R., 2006. An Introduction to Copulas, Springer; Alexander C., 2009. Market Risk Analysis, Wiley;

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 33.00%

egzamin testowy: 0.00%

egzamin ustny: 0.00%

kolokwium: 0.00%

referaty/eseje: 67.00%

ocena z ćwiczeń: 0.00%

inne: 0.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr letni 2023/24" (zakończony)

Okres: 2024-02-24 - 2024-09-30
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

See semestral plan

Pełny opis:

Students will be acquainted with a number of econometric models that are used for quantitative macroeconomic analyzes, modeling of financial markets and forecasting. In particular, ARMA, VAR, SVAR, GARCH, MGARCH, copula functions, yield curve models and backtesting methods. During computer classes students should learn how to use selected methods in econometric packages, such as the R-project package.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Michal Rubaszek (2012). Modelowanie Polskiej Gospodarki z Pakietem R, Oficyna Wydawnicza SGH; Tsay R. S. (2002). Analysis of Financial Time Series, Wiley; Course materials.

Literatura uzupełniająca:

Bauwens L., Laurent S., Rombouts J., 2006. Multivariate GARCH models: a survey, Journal of Applied Econometrics 21, 79-109; Nelsen R., 2006. An Introduction to Copulas, Springer; Alexander C., 2009. Market Risk Analysis, Wiley;

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 33.00%

egzamin testowy: 0.00%

egzamin ustny: 0.00%

kolokwium: 0.00%

referaty/eseje: 67.00%

ocena z ćwiczeń: 0.00%

inne: 0.00%

Zajęcia w cyklu "Semestr zimowy 2023/24" (zakończony)

Okres: 2023-10-01 - 2024-02-23
Wybrany podział planu:
Przejdź do planu
Typ zajęć:
Laboratorium, 30 godzin więcej informacji
Wykład, 30 godzin więcej informacji
Koordynatorzy: (brak danych)
Prowadzący grup: (brak danych)
Lista studentów: (nie masz dostępu)
Zaliczenie: Przedmiot - Ocena
Wykład - Ocena
Skrócony opis:

See semestral plan

Pełny opis:

Students will be acquainted with a number of econometric models that are used for quantitative macroeconomic analyzes, modeling of financial markets and forecasting. In particular, ARMA, VAR, SVAR, GARCH, MGARCH, copula functions, yield curve models and backtesting methods. During computer classes students should learn how to use selected methods in econometric packages, such as the R-project package.

Literatura:

Literatura podstawowa:

Michal Rubaszek (2012). Modelowanie Polskiej Gospodarki z Pakietem R, Oficyna Wydawnicza SGH; Tsay R. S. (2002). Analysis of Financial Time Series, Wiley; Course materials.

Literatura uzupełniająca:

Bauwens L., Laurent S., Rombouts J., 2006. Multivariate GARCH models: a survey, Journal of Applied Econometrics 21, 79-109; Nelsen R., 2006. An Introduction to Copulas, Springer; Alexander C., 2009. Market Risk Analysis, Wiley;

Uwagi:

Kryteria oceniania:

egzamin tradycyjny-pisemny: 33.00%

egzamin testowy: 0.00%

egzamin ustny: 0.00%

kolokwium: 0.00%

referaty/eseje: 67.00%

ocena z ćwiczeń: 0.00%

inne: 0.00%

Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
al. Niepodległości 162
02-554 Warszawa
tel: +48 22 564 60 00 http://www.sgh.waw.pl/
kontakt deklaracja dostępności mapa serwisu USOSweb 7.1.0.0