Metody ilościowe w zarządzaniu finansami

obowiązkowe

w sali

W ramach treści programowych przedmiotu omówione zostaną podstawowe metody ilościowe wykorzystywane w zarządzaniu finansami. Omówione zostaną podstawowe własności finansowych szeregów czasowych oraz metody analizy i prognozowania, szczególnie metody prognozowania na podstawie modeli autoregresyjnych. Ponadto omówiona zostanie analiza przyczynowości i zmienności w finansowych szeregach czasowych. Prezentowane przykłady empiryczne wymagać będą wykorzystania narzędzi i programów specjalistycznych tzn.: Excel, GRETL, EVIEWS, STATA lub R.

Tematyka wykładów (14 h)

1. (2 h) Charakterystyka finansowych szeregów czasowych (indeksy giełdowe jako specyficzny typ finansowych szeregów czasowych, stopa zwrotu – jej charakterystyka, badanie własności stóp zwrotu finansowych szeregów czasowych)

2. (2 h) Modele rozwoju zjawiska w czasie (komponenty szeregu czasowego, metody wyodrębniania trendu: mechaniczna i analityczna). Metody analizy i prognozowania finansowych szeregów czasowych (podstawy teoretyczne, wybór modeli do predykcji, błędy ex post i ex ante)

3. (2 h) Pojęcie procesu stochastycznego. Ekonomiczne szeregi czasowe stacjonarne i niestacjonarne (ścisła i słaba stacjonarność, badania własności funkcji autokorelacji, niestacjonarność - metody testowania: test DF, ADF, Haszy DF, KPSS, Philipsa – Perona z uwzględnieniem zmian strukturalnych

4. (2 h) Prognozowanie na podstawie modeli autoregresyjnych (budowa, estymacja i weryfikacja modeli (AR, MA, ARMA, ARIMA).

5. (2 h) Analiza kointegracji (testowanie stopnia integracji, kointegracji – metoda Johansena i procedura Engle’a i Grangera).

6. (2 h) Modele VAR. Wnioskowanie o przyczynowości, np. pomiędzy indeksami giełdowymi (metody wnioskowania o przyczynowośc),

7. (2 h) Analiza zmienności w finansowych szeregach czasowych: modele rodziny GARCH (testowanie efektu ARCH, modyfikacje modelu GARCH)

Tematyka ćwiczeń laboratoryjnych:

• Case 1. (4 h). Wstępna charakterystyka wybranego (dzienne notowania ceny akcji na WGPW) finansowego szeregu czasowego (podstawowe miary opisowe dla wartości empirycznych, stóp zwrotu, logarytmicznych stóp zwrotu, weryfikacja wybranych własności szeregu: testowanie rozkładów szeregów finansowych)

• Case 2. (6h). Dekompozycja szeregu czasowego (wydzielenie i określenie składowych szeregu czasowego metodą mechaniczną i analityczną). Określenie wartości prognozowanej (metodą średnich ruchomych i wygładzania wykładniczego, określenie wielkości błędów ex post, wybór najtrafniejszej prognozy)

• Case 3. (4h). Oszacowanie prognozowanej ceny akcji z określonym prawdopodobieństwem lub przedziałem ufności (metody analityczne: model wykładniczy, potęgowy, dekompozycja sezonowości z wykorzystaniem zmiennych zero – jedynkowych, błędy prognozy ex ante)

• Case 4. (4h) Analiza stacjonarności finansowego szeregu czasowego dla zmiennych poddanych analizie: dzienne notowania cen akcji (lub kursów walut), dzienne logarytmiczne, średnie tygodniowe, logarytmiczne stopy zwrotu dla średnich tygodniowych, poniedziałkowe notowania lub piątkowe). Weryfikacja wyników

• Case 5.(4h). Analiza i wnioskowanie o przyczynowości, egzogeniczności i budowa modelu korekty błędem. Interpretacja i weryfikacja wyników o długookresowej zależności pomiędzy np. indeksami giełdowymi.

• Case 6. (6h). Estymacja wariancji warunkowej w dynamicznej analizie instrumentów finansowych (budowa i estymacja modeli ARCH i GARCH). Interpretacja zmienności i ryzyka.

Literatura podstawowa:

1. Mills T.C.: The econometric Modeling of Financial Time Series. Cambridge University Press. Cambridge 2004

2. Brooks C: Introductory Econometrics for Finance. Second Edition, Cambridge University Press. Cambridge, 2008

3. Witkowska D.,Matuszewska A.,Kompa K.: Wprowadzenie do ekonometrii dynamicznej i finansowej. Wydawnictwo SGGW. Warszawa 2008

4. Borkowski B, Dudek H., Szczesny W.: Ekonometria. Wybrane zagadnienia, PWN. Warszawa 2017

Literatura uzupełniająca:

5. Osińska M: Ekonometria finansowa, PWE, Warszawa 2006

6. Box G.E.P., Jenkins G.M.: Analiza szeregów czasowych. Prognozowanie i sterowanie. PWN, Warszawa 1983

7. Maddala G.S.: Ekonometria. PWN. Warszawa 2006

8. Clemens M.P., D.F. Hendry: Forcasting economic time series. Cambridge University Press , Cambridge 2004

Po ukończeniu kursu student:

K_W01

Zna i rozumie w sposób pogłębiony metodologię badań i terminologię w zakresie dyscypliny nauki o zarządzaniu i jakości oraz w dyscyplinach uzupełniających (ekonomia i finanse, nauki prawne), w szczególności dla obszaru zarządzania finansami i rachunkowości

K_U01

Potrafi wykorzystać teorię dyscypliny nauki o zarządzaniu i jakości oraz nauk uzupełniających (ekonomia i finanse, nauki prawne) do rozpoznawania, diagnozowania i rozwiązywania problemów związanych z decyzjami finansowymi w organizacji i zarządzaniem instytucjami finansowymi, stosując właściwy dobór źródeł oraz przystosowując istniejące lub opracowując nowe metody

K_U03

Potrafi samodzielnie i zespołowo przygotować analizy, diagnozy i raporty dotyczące złożonych i nietypowych problemów związanych z zarządzaniem finansami w organizacjach, rachunkowości, zarządzaniem instytucjami finansowymi i strategiami instytucji finansowych oraz komunikatywnie je prezentować, także w języku angielskim - wykorzystując narzędzia informatyczno-komunikacyjnych

K_U06

Posiada zdolność do samokształcenia się, podnoszenia zdobytych

kwalifikacji i wspierania innych w tym zakresie.

Wykłady: T – test końcowy,

Ćwiczenia: T- testy