Скачать 178.21 Kb.
|
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Программа дисциплины Финансовая эконометрика для направления 080100.62 «Экономика» подготовки бакалавра Правительство Российской Федерации Настоящая программа учебной дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчетности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100.62 специальности «Экономика» подготовки бакалавра, изучающих дисциплину «Финансовая эконометрика». Программа разработана в соответствии с:
http://www.hse.ru/org/spb/orkko/structure%20standards-hse
Целями освоения дисциплины являются формирование у студентов-бакалавров компетенций в области эконометрического анализа и оценки современных моделей финансовых рынков.
В результате освоения дисциплины студент должен:
В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции:
Настоящая дисциплина является факультативом для направления 080100.62 «Экономика». Изучение данной дисциплины базируется на следующих дисциплинах: «Микроэкономика», «Теория вероятностей», «Эконометрика», «Корпоративные финансы», «Теория денег и финансовых рынков», «Фондовый рынок» Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: Знать инструменты финансового рынка, основные концепции и модели финансовых рынков, методы оценки рисков, принципы оценки финансовых инструментов, основы теории вероятностей и математической статистики, эконометрические методы. Владеть методами принятия решения в условиях риска, методами регрессионного анализа, тестирования гипотез, анализа временных рядов. Уметь находить и читать финансовую информацию, формировать данные пригодные для анализа, проводить численный анализ данных средствами Эксель и Eviews. Основные положения дисциплины могут быть использованы в дальнейшем при подготовке дипломных работ.
6.1 Критерии оценки знаний, навыковТекущий контроль осуществляется в форме контрольных работ. Самостоятельная работа - Домашние работы требуют проведения эконометрического исследования по заданной теме. Выполняются в Eviews или Excel в зависимости от условия задания. Студенту требуется продемонстрировать умение собирать необходимые данные; работать с исходными данными, преобразовывая их во временные ряды, пригодные для дальнейшего анализа; оценивать регрессионные модели и проводить тесты спецификации; строить наиболее подходящую эконометрическую модель и обосновывать ее выбор; давать экономическую интерпретацию результатов. Домашние работы оцениваются на основании теоретической аккуратности проведения статистических тестов, логичности и аргументированности процесса построения окончательной модели, полноты и проработанности исследования, качества интерпретации результатов и сделанных выводов. Итоговый контроль проводится в форме письменной работы, требующей решение задач и ответов на вопросы. Оценки по всем формам текущего контроля выставляются по 10-ти балльной шкале. Преподаватель вправе по результатам текущего контроля аттестовать отдельных студентов без осуществления процедуры итогового контроля при условии, что по текущему контролю накопительная оценка не ниже 8 баллов. 6.2 Порядок формирования оценок по дисциплинеАудиторная работа студентов оценивается на основании выполнения заданий в ходе практических занятий (преимущественно в форме компьютерных практикумов); активности студента в ходе практических занятий; участия в обсуждении текущих заданий и вопросов; ответов на вопросы преподавателя; решения задач у доски; выполнение текущих домашних заданий (задания, выдаваемые на практических занятиях); качества подготовки студента к практическим занятиям; посещаемости. Самостоятельная работа студентов оценивается на основании выполнения письменных домашних. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за работу на практических занятиях (с учетом текущих домашних заданий) определяется перед итоговым контролем Оауд. Результирующая оценка по 10-ти балльной шкале за самостоятельную работу (письменные домашние задания) определяется перед итоговым контролем – Осам. Текущий контроль включает 2 контрольные работы, оцениваемых также по 10-бальной шкале. Результирующая оценка за текущий контроль Отекущий учитывает результаты студента по текущему контролю следующим образом: Отекущий = 0.5Окр1 +0.5Окр2. Накопительная оценка формируется на основании оценок по текущему контролю, аудиторной и самостоятельной работе: Онак =(k2· Отекущий + k3·Осам + k4·Оауд)/(k2+ k3+ k4). Результирующая оценка по дисциплине выставляется по результатам накопленной оценки и оценки полученной на зачете: Орезультирующая = k1·Озачет + (1-k1) Онак. где Озачет – оценка, полученная на зачете. Применяются следующие значения весовых коэффициентов: k1 = 0,4; k2 = 0,3; k3= 0,2; k4=0,1. Способ округления оценки - арифметический
Тема 1. Введение Финансовая эконометрика: основные задачи. Взаимосвязь с финансовой экономикой. Тема 2. Методы оценивания Стохастические регрессоры. Приближенные асимптотические выводы в линейной регрессионной модели. Динамические модели. Асимптотические свойства МНК оценок в динамической регрессии. Состоятельное оценивание ковариационной матрицы оценок коэффициентов регрессии. Метод максимального правдоподобия. Обобщенный метод моментов.
Семинары 1-2 Повторение регрессии. Стохастические регрессоры. Динамические модели. Свойства оценок. Решение задач. Оценка регрессии с перекрывающимися периодами. Проверка предсказуемости инфляции на основе временной структуры процентных ставок. Оценка рисковой премии на фьючерсном рынке. Тема 3. Оптимальный портфель Понятие портфеля. Оптимальный портфель по Марковицу. Эффективная граница. Задача максимизации математического ожидания доходности портфеля при заданной дисперсии. Тест принадлежности активов эффективной границе (DeRoon, Nijman).
Семинар 3 Построение оптимального портфеля в Эксель. Оценка параметров. Построение эффективной границы. Тест на принадлежность актива к эффективной границе. Проведение теста на примере фондовых индексов. Тема 4. CAPM Оптимальный портфель с безрисковым активом. Модель CAPM. CAPM в версии Блэка. Оценка модели CAPM: регрессия на временных рядах. Тест совместной гипотезы о нулевых альфа коэффициентах для всех активов. Эмпирическая линия рынка ценных бумаг (SML). Методология Фамы-Макбета. Основные результаты эмпирической проверки CAPM. Результаты, не поддерживающие CAPM: аномалии. Характеристики компаний, имеющие объясняющую способность доходностей по акциям: P/E, размер компании, отношение балансовой стоимости компании к рыночной, доходности в предшествующий период. Контраргументы: ошибки в измерении рыночного портфеля, смещенность оценок, обусловленная выборкой (sample-selection bias), data snooping, необходимость рассматривать модель в условных математических ожиданиях. Модификации модели CAPM для развивающихся рынков.
Семинары 4-5 Оценка регрессии на временных рядах. Анализ регрессии. Тест совместной гипотезы о равенстве нулю всех коэффициентов альфа. Анализ пространственной регрессии. Подход Фамы-Макбета. Пространственная регрессия с дополнительными объясняющими переменными. Тема 5. Многофакторные модели Рыночная модель. Многофакторные модели. Приложения: снижение размерности, симуляции, рисковая премия за систематический риск, оценка эффективности с учетом риска. APT. Примеры имплементации модели: – макроэкономические факторы: Чен, Ролл, Росс (1986); Бурмейстер, МакЭлрой (1987) – факторы -портфели, сформированные по определенным признакам: трехфакторная модель Фама-Френч (1993); Кархарт (1997). Совместный тест на точное соответствие заданной факторной модели (exact factor pricing). Факторный анализ и метод главных компонент.
Семинары 6-7 Трехфакторная модель Фамы-Френча. Анализ вариации доходностей российских акций с помощью экономических факторов. Анализ доходностей российских акций с помощью метода главных компонент. Совместный тест на точное соответствие заданной факторной модели. Тема 6. Применение многофакторных моделей Оценка эффективности инвестиционных фондов. Критерии эффективности. Оценка на основе факторных моделей. Методология оценки влияния событий на доходность активов (event study analysis).
Семинар 8 Оценка эффективности инвестиционного фонда с помощью рыночной модели. Оценка эффективности на основе факторной модели. Тест на принадлежность фонда эффективной границе. Тема 7. Информационная эффективность финансового рынка и модели поведения цен Гипотеза эффективного рынка (EMH). Формы эффективности. Исследования поведения рыночных цен: Башелье, Кендалл, Самуэльсон. Случайное блуждание. Мартингалы. Геометрическое случайное блуждание, экспоненциальная форма. Тесты предсказуемости доходностей. Тесты слабой формы EMH: тест знаков, проверка автокорреляции (портмонто статистики, тест множителей Лагранжа, авторегрессия), тест отношения дисперсий. Тестирование полусильной формы EMH. Результаты эмпирического тестирования EMH.
Семинары 9-10 Модели поведения цен: геометрическое случайное блуждание, модель возврата к среднему. Оценка параметров. Оценка простого опциона методом Монте-Карло. Оценка Тема 8. Моделирование волатильности на финансовых рынках Стилизованные факты о финансовых данных. Авторегрессионные модели с условной гетероскедастичностью. Модели ARCH(m) (Энгл) и GARCH(p,q) (Боллерслев). Свойства ARCH и GARCH процессов: стационарность, моменты безусловного распределения. Оценка ARCH и GARCH процессов методом максимального правдоподобия и его асимптотические свойства. Тесты на наличие ARCH- эффектов.
Семинар 11 Построение моделей с условной гетероскедастичностью на примере цены акции. Тестирование на наличие ARCH эффектов. Прогнозирование волатильности. Тема 9. Коинтеграция Ложная регрессия. Свойства оценок в случае, когда переменные регрессии I(1) ряды. Примеры ложной зависимости. Коинтеграция. Примеры коинтеграции. Свойства оценок линейной регрессии, если имеет место коинтеграция. Тест Энгла-Гренжера.
Семинар 12 Оценка и анализ коинтеграционного соотношения. Тест Энгла-Гренжера. Оценка критических значений для проверки нулевой гипотезы в тесте Энгла-Гренжера методом Монте-Карло. Тема 10. VaR Параметрический VaR. Оценка волатильностей и корреляций. Дельта-нормальный VaR. Монте-Карло VaR. Разложение Холецкого для корреляционной матрицы.
Семинар 13 Оценка волатильностей и корреляций. Дельта-нормальный VaR. Оценка VaR методом Монте-Карло.
8.1 Тематика заданий текущего контроляКонтрольная работа №1 Выберите один из паевых инвестиционных фондов акций на сайте http://pif.investfunds.ru/quotes. Сохраните данные по стоимости пая за период 3-4 года (2008 год включать не рекомендуется) и постройте ряды недельных, либо месячных доходностей. Фондовые индексы, цены акций и макроэкономические переменные можно получить по следующим веб адресам: http://export.rbc.ru/exportfree.shtml, http://finance.yahoo.com/, http://www.finam.ru/analysis/profile041CA00007/default.asp . Выполните задания и проинтерпретируйте результаты. Задание 1. а) Оцените эффективность управления портфелем фонда (то есть способность управляющего получать доходность выше справедливой рыночной доходности) с помощью рыночной модели где – превышение доходности фонда над безрисковой доходностью (можете игнорировать безрисковую доходность, если используете недельные данные). Формальный тест предполагает проверку нулевой гипотезы , в пользу альтернативной . б) Добавьте в регрессию экономические факторы в качестве дополнительных источников систематического риска Изменятся ли теперь ваши выводы? Задание 2. Постройте тест на сдвиг эффективной границы при добавлении выбранного инвестиционного фонда к портфелю ликвидных ценных бумаг российского рынка (либо отраслевых индексов), а также облигаций (индекса облигаций) и индекса S&P 500. Используйте регрессию доходностей фонда на доходности по соответствующим индексам (акциям) где – вектор доходностей ликвидных акций (отраслевых индексов). Если фонд не создает дополнительных инвестиционных возможностей (граница не сдвигается), должна выполняться нулевая гипотеза о совместном выполнении условий и , где – вектор из единиц (то есть сумма элементов вектора равна единице). Контрольная работа №2 Выбрать акцию из числа наиболее ликвидных на российском рынке. Проведите следующие тесты предсказуемости доходностей: 1. Проверьте автокорреляцию доходностей с помощью теста Бокса-Льюинга или теста множителей Лагранжа для дневных, недельных и месячных данных. 2. Проверьте наличие возврата к среднему с помощью теста отношения дисперсий (variance ratio test) для q = 2, 4. 3. Постройте регрессию доходностей по выбранной акции на лагированные временные ряды факторов. В качестве факторов можно брать лагированные доходности по самой акции, экономические факторы, фондовые индексы. 8.3 Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
9.1. Базовый учебникнет 9.2 Основная литература
9.3 Дополнительная литература
9.4. Программные средстваПри проведении практических занятий используются следующие программные средства:
Для проведения лекций и практических занятий по дисциплине используется мультимедийный проектор. Практические занятия проводятся в компьютерном классе. Автор программы: _Косенко А.В.____/_______________/ |
Программа дисциплины Английский язык, 4 курс, экономика, 080100,... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности... | Программа дисциплины «Краткосрочная финансовая политика компании»... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 68 «Экономика»... | ||
Программа дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности... | Программа дисциплины иностранный язык (английский) для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности... | ||
Программа дисциплины Региональная экономика для направления 080100.... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100.... | Аннотация рабочей программы учебной дисциплины «Эконометрика» для... | ||
Программа дисциплины «Менеджмент» для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»... | Программа дисциплины «Финансовая отчетность и финансовый анализ»... ... | ||
Программа «Экономика и политика Германии» для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов 3 курса направления 080100.... | Программа дисциплины «Маркетинг» для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 080100.... | ||
Программа дисциплины "Международная экономика" для направления 080100.... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования | Программа дисциплины "Международная экономика" для направления 080100.... Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования | ||
Программа дисциплины Английский язык для направления 080100. 62 "Экономика" Программа дисциплины Английский язык для направления 080100. 62 "Экономика", профиль "Мировая экономика" подготовки бакалавра | Пояснительная записка Цели и задачи дисциплины (модуля) Цель дисциплин ы «Эконометрика» Бардасов С. А. Эконометрика. Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов очной формы обучения (бакалавр по направлению... | ||
Программа дисциплины Банковское дело для направления 080100. 62 «Экономика» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 «Экономика»... | Программа дисциплины Российская экономика для направления 080100.... Содержание курса «Российская экономика» ориентировано на студентов, владеющих макроэкономической теорией |