Szkoła Doktorska: Ekonometria Finansowa

Blok 1

Cele:

Celem tej części zajęć jest zapoznanie Panstwa z tym jak prowadzic badania naukowe dotyczace funkcjonowania rynków finansowych z wykorzystaniem metod ekonometrycznych. Omówione zostaną metody prognozowania zmian (punktowych) dla krzywej dochodowosci z wykorzystaniem modelu Diebolda-Li. Omówię, jak mozna uzyskac wyniki opisane w artykule: Rubaszek M., 2016. Forecasting the Yield Curve with Macroeconomic Variables, Econometric Research in Finance 1(1): 1-21 . W trakcie trzech zadan domowych beda Panstwo proszeni o opisanie prognozy dla innej, wskazanej przeze mnie gospodarki.

Co warto powtórzyć, aby w pelni skorzystac z zajec:

1. 1. Estymacja, weryfikacja i interpretacja modelu ekonometrycznego (MNK, nieliniowa MNK)
2. 2. Modele ARMA i VAR
3. 3. Prognoza ekonometryczna ex-ante i ex-post, bledy prognozy ex-post
4. 4. Podsatwy programowania w pakiecie R

Materialy:

1. Prezentacja: pobierz
2. Praca zaliczeniowa za 20 pkt.: treść poleceń
3. Kody R: Wprowadzeie.R; Spotkanie1.R; Spotkanie2.R; Spotkanie3.R; codesModels.R; codesStats.R
4. Dane: dataUS.csv; dataCAN.csv; dataDE.csv; dataJP.csv; dataUK.csv; YC.Rdata; dataPL.xlsx
5. Wszystko w pliku ZIP: KodyB1.zip

Co warto przeczytac?

1. Rubaszek M., 2016. Forecasting the Yield Curve with Macroeconomic Variables, Econometric Research in Finance 1(1): 1-21 - prezentacja
Rubaszek M., 2012. Ekonometryczne modelowanie polskiej gospodarki z pakietem R, Oficyna Wydawnicza SGH (Rozdziały 4,5,8)
2. Nelson, C.R., Siegel, A.F., 1987. Parsimonious modeling of yield curve. Journal of Business 60, 473–489
3. Diebold, F.X., Mariano, R.S., 1995. Comparing predictive accuracy. Journal of Business and Economic Statistics 13, 253–263
4. Diebold, F.X., Li, C., 2006. Forecasting the term structure of government bond yields. Journal of Econometrics 130, 337–364
5. Diebold, F.X., Rudebusch, G.D. and Aruoba, B. 2006.The Macroeconomy and the Yield Curve: A Dynamic Latent Factor Approach, Journal of Econometrics, 131, 309-338
6. Gurkaynak, Refet S. and Jonathan H. Wright. 2012. Macroeconomics and the Term Structure. Journal of Economic Literature,50(2): 331-67
7. Piazzesi M., 2010. Affine Term Structure Models, Chapter 12 in the Handbook of Financial Econometrics, Elsevier

Program R:

1. 1. Strona glówna programu R (link)
2. 2. Strona z podrecznikami do nauki R (link)
3. 3. Kleiber Ch. oraz Zeileis A., Appied Econometrics with R)
4. 4. P. Kuhnert & B. Venables, An Introduction to R: Software for Statistical Modeling & Computing
5. 5. P. Biecek, Przewodnik po pakiecie R
6. 6. Rproject, An Introduction to R

Blok 2

Cele:

Celem jest zapoznanie Panstwa jak prowadzic badania naukowe dotyczace funkcjonowania rynków finansowych z wykorzystaniem metod ekonometrycznych. Omówione zostana metody wyznaczania wartosci zagrozonej (VaR) oraz oczekiwanej straty (ES) dla zmiennych jedno- i wielowymiarowych.

Co nalezy potrafić aby w pelni skorzystac z zajec

1. 1. Podstwy statystyki
2. 2. Modele klasy GARCH
3. 3. Podsatwy programowania w pakiecie R

Materialy:

1. Prezentacja: pobierz
2. Praca zaliczeniowa za 20 pkt.: treść poleceń
3. Kody R i dane w pliku ZIP: KodyB2.zip

Co warto przeczytac?

1. Danielsson J. 2011. Financial Risk Forecasting
2. Wiley Dowd K., 2005. Measuring Market Risk, Wiley
3. Alexander C., 2009. Market Risk Analysis, Wiley
4. Jorion P., 2007. Value at risk, McGraw-Hill

Zaliczenie

Z przedmiotu mozna uzyskac 42 punkty (2x20 za prezentacje + 2 pkt za obecność)

Skala ocen:

1. 00 - 15: ndst
2. 16 - 20: dst
3. 21 - 25: dst+
4. 26 - 30: db
5. 31 - 35: db+
6. 40 - 42: bdb