Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Ekonometria finansowa i dynamiczna
Tok studiów:
2016/2017
Kod:
ZIE-2-201-s
Wydział:
Zarządzania
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Informatyka i Ekonometria
Semestr:
2
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
Wójtowicz Tomasz (twojtow@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
Wójtowicz Tomasz (twojtow@agh.edu.pl)
Machno Artur (amachno@zarz.agh.edu.pl)
Suliga Milena (msuliga@zarz.agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Celem przedmiotu jest zapoznanie studentów z podstawowymi narzędziami wykorzystywanymi do opisu i analizy szeregów czasowych.

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Zna postać i własności modeli stosowanych w analizie jedno- i wielowymiarowych ekonomicznych i finansowych szeregów czasowych IE2A_W04, IE2A_W01, IE2A_W03, IE2A_W05 Egzamin
Umiejętności
M_U001 Stosuje odpowiednie modele i testy do opisu i analizy danych finansowych. IE2A_U05, IE2A_U06, IE2A_U10, IE2A_U01 Egzamin,
Kolokwium,
Projekt
M_U002 dobiera odpowiednie narzędzia ekonometryczne do analizy danych empirycznych z uwzględnieniem ich własności i specyfiki postawionego problemu IE2A_U05, IE2A_U11, IE2A_U06, IE2A_U10, IE2A_U01 Egzamin,
Kolokwium,
Projekt
M_U003 Identyfikuje, estymuje, weyfikuje i interpretuje modele ekonometryczne opisujące finansowe szeregi czasowe IE2A_U05, IE2A_U11, IE2A_U06, IE2A_U10, IE2A_U01 Egzamin,
Kolokwium,
Projekt
Kompetencje społeczne
M_K001 rozumie znaczenie współdziałania w grupie dla podnoszenie efektywności realizowanych projektów IE2A_K03, IE2A_K02 Wykonanie projektu
M_K002 wykorzystuje źródła informacji w celu doskonalenia wiedzy i umiejętności IE2A_K07, IE2A_K01 Wykonanie projektu
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
Inne
E-learning
Wiedza
M_W001 Zna postać i własności modeli stosowanych w analizie jedno- i wielowymiarowych ekonomicznych i finansowych szeregów czasowych + - - - - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Stosuje odpowiednie modele i testy do opisu i analizy danych finansowych. + + - + - - - - - - -
M_U002 dobiera odpowiednie narzędzia ekonometryczne do analizy danych empirycznych z uwzględnieniem ich własności i specyfiki postawionego problemu + + - + - - - - - - -
M_U003 Identyfikuje, estymuje, weyfikuje i interpretuje modele ekonometryczne opisujące finansowe szeregi czasowe + + - + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 rozumie znaczenie współdziałania w grupie dla podnoszenie efektywności realizowanych projektów - - - + - - - - - - -
M_K002 wykorzystuje źródła informacji w celu doskonalenia wiedzy i umiejętności + + - + - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:

1. Wstęp do procesów stochastycznych.
2. Szeregi czasowe – podstawowe pojęcia, rodzaje i charakterystyki. Stacjonarność ścisła i kowariancyjna. Metody usuwania niestacjonarności. Procesy białego szumu i błądzenia losowego. Testy pierwiastka jednostkowego.
3. Procesy ARMA (Autoregressive Moving Average) i ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) – identyfikacja, estymacja.
4. Elementy analizy spektralnej procesów stochastycznych.
5. Filtry liniowe.
6. Modele regresji dla procesów stacjonarnych.
7. Kointegracja – reprezentacja ECM.
8. Procesy zmienności stochastycznej. Modele klasy GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) – estymacja, testowanie efektów.
9. Własności rozkładów cen i stóp zwrotu.
10. Narzędzia ekonometrii finansowej w analizie wybranych zagadnień teorii finansów

Ćwiczenia projektowe:

1. Szeregi czasowe. Stacjonarność ścisła i kowariancyjna. Metody usuwania niestacjonarności.Testy pierwiastka jednostkowego.
2. Procesy ARMA (Autoregressive Moving Average) i ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) – identyfikacja, estymacja.
3. Elementy analizy spektralnej procesów stochastycznych.
4. Filtry liniowe.
5. Modele regresji dla procesów stacjonarnych.
6. Kointegracja – reprezentacja ECM.
7. Procesy zmienności stochastycznej. Modele klasy GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) – estymacja, testowanie efektów.
8. Własności rozkładów cen i stóp zwrotu.
9. Narzędzia ekonometrii finansowej w analizie wybranych zagadnień teorii finansów.

Ćwiczenia audytoryjne:

1. Szeregi czasowe. Stacjonarność ścisła i kowariancyjna. Metody usuwania niestacjonarności.Testy pierwiastka jednostkowego.
2. Procesy ARMA (Autoregressive Moving Average) i ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) – identyfikacja, estymacja.
3. Elementy analizy spektralnej procesów stochastycznych.
4. Filtry liniowe.
5. Modele regresji dla procesów stacjonarnych.
6. Kointegracja – reprezentacja ECM.
7. Procesy zmienności stochastycznej. Modele klasy GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) – estymacja, testowanie efektów.
8. Własności rozkładów cen i stóp zwrotu.
9. Narzędzia ekonometrii finansowej w analizie wybranych zagadnień teorii finansów.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 150 godz
Punkty ECTS za moduł 6 ECTS
Udział w wykładach 28 godz
Udział w ćwiczeniach projektowych 14 godz
Udział w ćwiczeniach audytoryjnych 28 godz
Przygotowanie do zajęć 18 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 28 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 4 godz
Wykonanie projektu 30 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Ocena końcowa obliczana jest na podstawie średniej arytmetycznej ocen z z wszystkich terminów zaliczeń ćwiczeń audytoryjnych i projektowych oraz wszystkich terminów egzaminu. W przypadku, gdy średnia ta jest mniejsza niż 3, to ocena końcowa jest równa 3,0.

Ocena z ćwiczeń audytoryjnych jest wystawiana na podstawie punktów z kolokwium zaliczeniowego i aktywności na zajęciach.
Ocena z ćwiczeń projektowych jest wystawiana na podstawie punktów z wykonania i prezentacji projektu.

Do zaliczenia przedmiotu konieczne jest otrzymanie co najmniej dostatecznej oceny (3,0) zarówno z ćwiczeń audytoryjnych, ćwiczeń projektowych i egzaminu.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Wiedza z podstaw ekonometrii, algebry liniowej, rachunku różniczkowego i całkowego oraz statystyki opisowej, rachunku prawdopodobieństwa i statystyki matematycznej.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1. G.E.P.Box, G.M.Jenkins: Analiza szeregów czasowych: prognozowanie i sterowanie.
2. J. Brzeszczyński, R.Kelm: Ekonometryczne modele rynków finansowych.
3. H. Gurgul, Analiza zdarzeń na rynkach akcji, Wolters Kluwer, Warszawa 2012
4. K. Jajuga, T. Jajuga, Inwestycje, PWN Warszawa 2005
5. T.Kufel: Ekonometria. Rozwiązywanie problemów z wykorzystaniem programu GRETL.
6. G.S. Maddala: Ekonometria.
7. Osińska M., „Ekonometria finansowa”, PWE Warszawa 2006.
8. Tsay: Analysis of Financial Time Series.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Henryk GURGUL, Tomasz WÓJTOWICZ (2015) The response of intraday ATX returns to U. S. macroeconomic news. Finance a úvěr – Czech Journal of Economics and Finance, vol. 65 no. 3, s. 230–253.

Henryk GURGUL, Tomasz WÓJTOWICZ (2014) The impact of US macroeconomic news on the Polish stock market : the importance of company size to information flow. Central European Journal of Operations Research. vol. 22 (4), s. 795–817. tekst: http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs10100-014-0343-x.pdf

Anna CZAPKIEWICZ, Tomasz WÓJTOWICZ (2014) The four-factor asset pricing model on the Polish stock market. Economic Research, vol. 27 no. 1, s. 771–783

Informacje dodatkowe:

Ogólne warunki uczestnictwa i zaliczenia przedmiotu określa Regulamin Studiów.
Warunkiem przystąpienia do egzaminu jest wcześniejsze zaliczenie ćwiczeń audytoryjnych i projektowych.
W przypadku nieuzyskania zaliczenia w terminie podstawowym student ma prawo do dwukrotnego zaliczania ćwiczeń w terminach poprawkowych pod warunkiem wcześniejszego wyrównania ew. zaległości powstałych wskutek nieobecności na zajęciach.
Tryb wyrównania zaległości powstałych wskutek nieobecności studenta na zajęciach ustala prowadzący dane zajęcia uwzględniając specyfikę oraz wielkość powstałych zaległości.