Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Ekonofizyka
Tok studiów:
2018/2019
Kod:
JIS-1-036-s
Wydział:
Fizyki i Informatyki Stosowanej
Poziom studiów:
Studia I stopnia
Specjalność:
-
Kierunek:
Informatyka Stosowana
Semestr:
0
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Polski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Osoba odpowiedzialna:
prof. dr hab. Burda Zdzisław (zdzislaw.burda@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
prof. dr hab. Burda Zdzisław (zdzislaw.burda@agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Celem modułu jest pokazanie związków pomiędzy procesami stochastycznymi w świecie fizyki i świecie finansów, oraz wprowadzenie do inżynierii finansowej.

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 Poznanie związków pomiędzy procesami stochastycznymi, fizyką statystyczną i inżynierią finansową. IS1A_W01, IS1A_W07 Aktywność na zajęciach,
Referat
M_W002 Zdobycie podstawowej wiedzy na temat instrumentów finansowych, portfeli finansowych, miar ryzyka i wyceny instrumentów pochodnych. IS1A_W01, IS1A_W07 Aktywność na zajęciach,
Referat
Umiejętności
M_U001 Student potrafi ocenić ryzyko portfela finansowego i wycenić instrumenty pochodne. IS1A_U01, IS1A_U04, IS1A_U02 Aktywność na zajęciach
Kompetencje społeczne
M_K001 Student rozumie istotę ryzyka finansowego instrumentów finansowych i inwestycji. IS1A_K03, IS1A_K01 Aktywność na zajęciach
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 Poznanie związków pomiędzy procesami stochastycznymi, fizyką statystyczną i inżynierią finansową. + - - - - + - - - - -
M_W002 Zdobycie podstawowej wiedzy na temat instrumentów finansowych, portfeli finansowych, miar ryzyka i wyceny instrumentów pochodnych. + - - - - + - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student potrafi ocenić ryzyko portfela finansowego i wycenić instrumenty pochodne. + - - - - + - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student rozumie istotę ryzyka finansowego instrumentów finansowych i inwestycji. + - - - - + - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:
Wykład z ekonofizyki

1.
Wstęp:
- zarys historyczny;
- związki fizyki z inżynierią finansową;

2.
Podstawowe pojęcia:
- arbitraż, hipoteza rynku efektywnego;
- dźwignia i ryzyko finansowe;
- strategie zabezpieczające;
- portfel;

3
Podstawowe instrumenty finansowe:
- depozyty;
- obligacje;
- akcje;
- kontrakty terminowe (forward/futures, opcje, SWAPs);

4.
Stopy procentowe:
- kapitalizacja odsetek i efektywna stopa procentowa;
- kapitalizacja ciągła;
- dynamika stóp procentowych;
- krzywa dochodowości;
- kontrakty typu FRA;

5.
Błądzenie losowe;
- ruchy Browna, równanie dyfuzji:
- centralne twierdzenie graniczne;
- geometryczny ruch Browna;
- stochastyczne równania różniczkowe (lemmat Ito);

6.
Akcje
- flutkuacje gaussowskie:
- zyski procentowe, logarytmiczne stopy zwrotu;
- rozkład cen na rynku idealnym;
- własności rozkładu log-normalnego;
- flutkuacje niegaussowskie, rozkłady Levy’iego;

7.
Instrumenty pochodne:
- wprowadzenie;
- symetryczne kontrakty terminowe;
- opcje;
- rodzaje opcji (europejskie, amerykańskie, egzotyczne)
- wstępne oszacowania ceny opcji;

8.
Wycena opcji na rynku idealnym:
- drzewa binomialne;
- wycena arbitrażowa;
- wycena w oparciu o równania stochastyczne;
- wzór Blacka-Scholesa-Mertona;

9.
Strategie zabezpieczające:
- pozycja odkryta i pozycja w pełni zabezpieczona;
- strategia typu stop-loss;
- strategia Blacka-Scholesa;
- litery greckie;

10.
Miary ryzyka:
- zmienność;
- VaR (value at risk) wartość zagrożona;
- ESF (expected shortfall) – średnia wartość zagrożona;
- współczynnik Sharpe’a;
- rozkłady strat i statystyki ekstremalne;

11.
Teoria portfela:
- zmienność a dywersyfikacja;
- teoria Markowitza;
- ekstremalizacja warunkowa z warunkami
danymi przez równania i nierówności;
- macierze kowariancji (interpretacja i estymacja);
- model CAPM
- portfele niegaussowskie;

Zajęcia seminaryjne:
Referaty

Wygłoszenie 15-20 minutowego referatu na temat wybrany z listy lub na inny temat uzgodniony z prowadzącym. Referaty będą wygłaszane pod koniec semestru według wcześniej uzgodnionej listy. Oceniana będzie prezentacja i odpowiedzi na pytania dotyczące prezentowanego materiału.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 51 godz
Punkty ECTS za moduł 2 ECTS
Udział w zajęciach seminaryjnych 10 godz
Udział w wykładach 20 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe z nauczycielem 1 godz
Przygotowanie do zajęć 10 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 10 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

Pod koniec semestru każdy uczestnik kursu wygłosi referat, trwający 20 minut, na wybrany temat.
Po referacie zostaną zadane pytania dotyczące referatu i jedno pytanie dotyczące materiału z wykładu.
Ocena końcowa zostanie wyliczona jako średnia ocen z referatu, odpowiedzi na pytania dotyczące referatu i odpowiedzi na pytanie dotyczące materiału z wykładu.

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Podstawy statystyki.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1)
Rosario N. Mantegna, H. Eugene Stanley
Introduction to Econophysics: Correlations and Complexity in Finance
Cambridge University Press

tłumaczenie polskie
R.N. Mantegna, H.E. Stanley, Ekonofizyka – wprowadzenie, (tłum. Ryszard Kutner),
Wydawnictwo Naukowe PWN,

2)
Jean-Philippe Bouchaud, Marc Potters,
Theory of Financial Risk and Derivative Pricing:
From Statistical Physics to Risk Management (Ed 2)
Cambridge University Press

3)
John C. Hull
Options, Futures and Other Derivatives
Prentice-Hall

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Z. Burda, A. Jarosz, J. Jurkiewicz, M.A. Nowak, G. Papp, I. Zahed, Applying Free
Random Variables to Random Matrix Analysis of Financial Data, Quant. Financ. 11,
1103 (2011).

Z. Burda, A. Jarosz, M.A. Nowak, M. Snarska, Random Matrix Approach to VARMA
Processes, New J. Phys. 12, 075036 (2010).

Z. Burda, J. Jurkiewicz, M.A. Nowak, G. Papp, I. Zahed, Free Levy Matrices and Finan-
cial Correlations, Physica A 343 (2004) 694.

Z. Burda, J. Jurkiewicz, Signal and Noise in Financial Correlation Matrices, Physica A
344 (2004) 67.

Z. Burda, J. Jurkiewicz, M.A. Nowak, Is Econophysics a Solid Science?, Acta Phys.
Polon. B 34 (2003) 87.

Z. Burda, D. Johnston, J. Jurkiewicz, M. Kaminski, M.A. Nowak, G. Papp, I. Zahed,
Wealth Condensation in Pareto Macro-Economies, Phys. Rev. E 65 (2002) 026102.

Z. Burda, J. Jurkiewicz, M.A. Nowak, G. Papp, I. Zahed, Free Random Levy Variables
and Financial Probabilities, Physica A 299 (2001) 181.

Informacje dodatkowe:

Brak