154-0353/03 – Finanční ekonometrie (FE)

Garantující katedra	Katedra financí	Kredity	3
Garant předmětu	doc. Ing. Aleš Kresta, Ph.D.	Garant verze předmětu	doc. Ing. Aleš Kresta, Ph.D.
Úroveň studia	pregraduální nebo graduální	Povinnost	povinně volitelný typu B
Ročník	2	Semestr	zimní
		Jazyk výuky	čeština
Rok zavedení	2019/2020	Rok zrušení	2021/2022
Určeno pro fakulty	EKF	Určeno pro typy studia	navazující magisterské

Výuku zajišťuje
Os. čís.	Jméno	Cvičící	Přednášející
KRE330	doc. Ing. Aleš Kresta, Ph.D.

Rozsah výuky pro formy studia
Forma studia	Zp.zak.	Rozsah
prezenční	Zápočet	1+2

Cíle předmětu vyjádřené dosaženými dovednostmi a kompetencemi

Cílem předmětu je vybavit studenty obecnými znalostmi pro tvorbu modelů aplikovatelných na skutečných datech a zvýšit tak kvalitu řešení závěrečných prací. Předmět je pro své obecné zaměření vhodný rovněž i pro studenty jiných oborů. Je také vhodný jako doplněk k předmětu Ekonometrie. Úlohy jsou řešeny převážně v prostředí programu MS Excel. Absolvování předmětu studentům umožní: - správně a vhodně aplikovat metody odhadu, - sestavovat empirické modely nejen finančních veličin, - vytvářet predikce budoucího vývoje, - pracovat s vybraným matematickým softwarem.

Vyučovací metody

Přednášky
Individuální konzultace
Cvičení (v učebně)
Projekt

Anotace

Předmět je zaměřen na aplikaci ekonometrických metod ve financích se záměrem naučit studenty vytvářet empirické modely využitelné jak v podnikových financích, tak ve finančním modelování. Na cvičení jsou řešeny vybrané problémy tvorby empirických modelů a důraz je kladen na jejich praktickou aplikaci. Úlohy jsou řešeny převážně v prostředí programu MS Excel. Předmět je vhodný jako doplněk k předmětu Ekonometrie.

Povinná literatura:

ALEXANDER, Carol. Market risk analysis. Volume II, Practical financial econometrics. Chichester: Wiley, 2008. 396 p. ISBN 978-0-470-99801-4. BRANDIMARTE, Paolo. Numerical methods in finance and economics: a MATLAB-based introduction. 2nd ed. Hoboken: Wiley, 2006. 696 p. ISBN 0-471-74503-0. GREENE, William H. Econometric Analysis. Upper Saddle River: Pearson Prentice Hall, 2008. 1178 p. ISBN 978-0-13-513245-6. LEWIS, Nigel Da Costa. Market Risk Modeling. London: Risk Books, 2003. 238 p. ISBN 1-904339-07-7. ZMEŠKAL, Z., D. DLUHOŠOVÁ a T. TICHÝ. Finanční modely: koncepty, metody, aplikace. 3., přeprac. a rozšíř. vyd. Praha: Ekopress, 2013. 267 s. ISBN 978-80-86929-91-0.

Doporučená literatura:

COLES, Stuart. An introduction to statistical modeling of extreme values. London: Springer, c2001, xiv, 208 p. ISBN 1-85233-459-2. COOPER, W. W., L. M. SEIFORD a K. TONE. Data envelopment analysis: a comprehensive text with models, applications, references and DEA-solver software. 2nd ed. New York: Springer, c2007, xxxviii, 489 p. ISBN 978-0-387-45281-4. HARDIN, James W a Joseph HILBE. Generalized linear models and extensions. 3rd ed. College Station: Stata Press, 2012, xxiv, 455 p. ISBN 978-1-59718-105-1. KENNEDY, Peter. A guide to econometrics. Malden: Blackwell, 2008. 600 p. ISBN 978-1-4051-8258-4. KING, Alan J a Stein W WALLACE. Modeling with stochastic programming. New York: Springer, c2012, xvi, 173 p. ISBN 978-0-387-87816-4. LEFEBVRE, Mario. Applied stochastic processes. New York: Springer, c2007, x, 382 p. ISBN 978-0-387-34171-2. RACHEV, Svetlozar T. a kol. Financial econometrics: from basics to advanced modeling techniques. Hoboken: Wiley, 2007. 553 p. ISBN 978-0-471-78450-0.

Forma způsobu ověření studijních výsledků a další požadavky na studenta

Zápočet - obhajoba seminární práce

E-learning

Další požadavky na studenta

Nejsou další požadavky na studenta.

Prerekvizity

Předmět nemá žádné prerekvizity.

Korekvizity

Předmět nemá žádné korekvizity.

Osnova předmětu

1. Základní problémy a typy úloh ve finanční ekonometrii. 2. Simulace Monte-Carlo – techniky generování náhodných čísel. 3. Metody odhadu parametrů modelu – možnosti a omezení. 4. Regresní analýza – odhad empirického arbitrážního modelu. 5. Regresní analýza – zobecněné lineární modely a jejich aplikace. 6. Úvod do stochastické optimalizace – využití a možnosti řešení. 7. Možnosti aplikace analýzy hlavních komponent. 8. Řízení velkých ztrát – odhad rizik s malými pravděpodobnostmi. 9. Úvod do Visual Basic for Application. 10. Aplikace vybraných smíšených rozdělení pravděpodobnosti. 11. Využití stochastických procesů. 12. Modelování volatility s asymetrickým efektem. 13. Modelování závislostí, kovariančních matic. 14. Úvod do data envelopment analysis (DEA).

Podmínky absolvování předmětu

Prezenční forma (platnost od: 2019/2020 zimní semestr, platnost do: 2021/2022 letní semestr)

Název úlohy	Typ úlohy	Max. počet bodů (akt. za podúlohy)	Min. počet bodů	Max. počet pokusů
Zápočet	Zápočet	85 (85)	85	2
Zápočtová písemka	Písemka	85	85	2

Rozsah povinné účasti:

Zobrazit historii

Podmínky absolvování předmětu a účast na cvičeních v rámci ISP:

Zobrazit historii

Výskyt ve studijních plánech

Akademický rok	Program	Obor/spec.	Forma	Jazyk výuky	Konz. stř.	Ročník	Typ povinnosti
2021/2022	(N0488A050004) Finance a účetnictví	(S01) Finance	P	čeština	Ostrava	2	povinně volitelný typu B	stu. plán
2020/2021	(N0488A050004) Finance a účetnictví	(S01) Finance	P	čeština	Ostrava	2	povinně volitelný typu B	stu. plán
2019/2020	(N0488A050004) Finance a účetnictví	(S01) Finance	P	čeština	Ostrava	2	povinně volitelný typu B	stu. plán

Výskyt ve speciálních blocích

Název bloku	Akademický rok	Forma studia	Jazyk výuky	Ročník	Z	L	Typ bloku	Vlastník bloku

Hodnocení Výuky

Předmět neobsahuje žádné hodnocení.