FIUNAFEK Financial Econometrics

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
léto 2018
Rozsah
1/2/0. 4 kr. Ukončení: z.
Vyučující
prof. Ing. Daniel Stavárek, Ph.D. (přednášející)
prof. Ing. Daniel Stavárek, Ph.D. (cvičící)
Garance
prof. Ing. Daniel Stavárek, Ph.D.
Katedra financí a účetnictví – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Předpoklady
K absolvování předmětu nejsou vyžadovány žádné podmínky a předmět může být zapsán nezávisle na jiných předmětech
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory/plány
Cíle předmětu
Cílem předmětu je seznámit posluchače s ekonometrickými metodami, modely a nástroji a jejich uplatněním v oblasti financí. Koncepce kurzu vychází z návaznosti na povinné předměty ekonomické a finanční teorie, matematiky a statistiky. Posluchačům jsou představeny postupy, které lze v rámci současné finanční ekonometrie použít. Výklad je zaměřen na prohloubení a rozvinutí teoretických základů ekonometrie financí tak, aby poskytl potřebnou teoretickou reflexi. Semináře obsahují vysvětlení problematiky aplikace ekonometrických postupů na finance a konkretizují poznatky získané z případových studií.
Osnova
  • 1. Teorie a modely
    2. Finanční časové řady a jejich charakteristiky
    3. Modely jednorozměrných stacionárních časových řad
    4. Modely jednorozměrných nestacionárních časových řad
    5. Estimace parametrů modelu
    6. Evaluace a diagnostická kontrola modelu
    7. Kauzalita ve finančních časových řadách
    8. Modely vícerozměrných časových řad
    9. Kointegrace a modely typu Error Correction
    10. Panelová regrese
    11. Modely diskrétní volby
    12. Nelinearita finančních časových řad a modely volatility

    1. Teorie a modely
    Cíle finanční ekonometrie. Specifikace ekonometrického modelu. Ekonomická, statistická a ekonometrická verifikace modelu. Ekonometrické programy.
    2. Finanční časové řady a jejich charakteristiky
    Deskriptivní statistiky, normalita, linearita, homoskedasticita a heteroskedasticita, stacionární a nestacionární časové řady. Testování stacionarity, jednotkový kořen.
    3. Modely jednorozměrných stacionárních časových řad
    Autokorelační a parciální autokorelační funkce. Proces bílého šumu, lineární proces. Autoregrese, řády autoregresních procesů (AR), klouzavé průměry (MA), řády procesů MA, model ARMA.
    4. Modely jednorozměrných nestacionárních časových řad
    Nestacionární časové řady, náhodná procházka, diferencování, model ARIMA. Modely sezónních časových řad. Frakcionálně integrované procesy, frakcionální diference, model ARFIMA.
    5. Estimace parametrů modelu
    Metoda nejmenších čtverců a její uplatnění. Metoda maximální věrohodnosti. Nelineární metoda nejmenších čtverců. Vícestupňové metody. Všeobecná metoda momentů.
    6. Evaluace a diagnostická kontrola modelu
    Koeficient determinace. F-statistika, t-statistiky parametrů, kritéria volby modelu. Testy nesystematické složky.
    7. Kauzalita ve finančních časových řadách
    Korelační analýza, její výhody a nedostatky. Grangerova kauzalita. Endogenita a exogenita. Multikolinearita a ortogonalita exogenních proměnných. Metody ortogonalizace. Metoda hlavních komponent a faktorová analýza.
    8. Modely vícerozměrných časových řad
    Vektorový stochastický proces. Vícerozměrný lineární proces. Modely vektorové autoregrese. Modely se zpožděním typu ARDL. Systémy dynamických simultánních rovnic.
    9. Kointegrace a modely typu Error Correction
    Trendy a zdánlivá regrese. Definice kointegrovaných procesů. Grangerova věta. Testování kointegrace. Dvojstupňová metoda Engle - Grangera. Testování řádu kointegrace - metoda Johansena. Model Error Correction (EC) a vektorový EC (VEC).
    10. Modely diskrétní volby
    Modely binární volby. Modely obecné volby. Modely typu Logit, Probit a Tobit.
    11. Panelová regrese
    Průřezové časové řady. Výhody a nevýhody panelové regrese. Aplikační možnosti.
    12. Panelová regrese
    Statický lineární model. Konstantní a náhodné efekty. Dynamický lineární model.
    13. Nelinearita finančních časových řad a modely volatility
    Testování nelinearity časových řad. Modely proměnlivých režimů. Modely volatility. ARCH, GARCH modely. Asymetrické modely typu EGARCH a TARCH. Integrované a frakcionálně integrované modely typu IGARCH a FIGARCH atd.
Literatura
    povinná literatura
  • BROOKS, Ch. Introductory econometrics for finance. Cambridge: Cambridge University Press, 2008. ISBN 0521-79018-2. info
  • VERBEEK, M. A Guide to Modern Econometrics. Chicester, etc.: John Wiley & Sons, 2004. ISBN 0-470-85773-0. info
    doporučená literatura
  • GUJARATI, D. N., PORTER, D. C. Basic Econometrics. Boston : IrwinMcGraw-Hill, 2009. ISBN 978-0-07-337577-9. info
  • DAVIDSON, R., MACKINNON, J. G. Econometric Theory and Methods. Oxford : Oxford University Press, 2009. ISBN 978-0-19-539105-3. info
  • MADDALA, G. S., LAHIRI, K. Introduction to Econometrics. New York : John Wiley & Sons, 2009. ISBN 978-0-470-01512-4. info
  • VOGELVANG, B. Econometrics. Theory and Applications with EViews. England: Financial Times Press, 2005. ISBN 0-273-68374-8. info
Výukové metody
Demonstrace dovedností
Seminární výuka
Metody hodnocení
Zápočet
Vyučovací jazyk
Angličtina
Informace učitele
Povinná účast na seminářích 25 %.
Seminární práce, zápočtový písemný test.

AktivityNáročnost [h]
Ostatní studijní zátěž47
Přednáška13
Seminář26
Zápočet30
Celkem116
Další komentáře
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích léto 2015, léto 2016, léto 2017, léto 2019.