FIUNPNFE Finanční ekonometrie

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
léto 2021
Rozsah
1/2/0. 5 kr. Ukončení: zk.
Vyučující
doc. Ing. Iveta Palečková, Ph.D. (přednášející)
doc. Ing. Iveta Palečková, Ph.D. (cvičící)
Garance
doc. Ing. Iveta Palečková, Ph.D.
Katedra financí a účetnictví – Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Kontaktní osoba: Ing. Irena Szarowská, Ph.D., MPA
Rozvrh
Po 10:35–11:20 A318
  • Rozvrh seminárních/paralelních skupin:
FIUNPNFE/01: Po 11:25–13:00 A318, I. Palečková
Předpoklady
FAKULTA(OPF) && TYP_STUDIA(N) && FORMA(P)
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.
Předmět si smí zapsat nejvýše 24 stud.
Momentální stav registrace a zápisu: zapsáno: 0/24, pouze zareg.: 0/24
Mateřské obory/plány
Osnova
  • 1. Teorie a modely
    Cíle finanční ekonometrie. Specifikace a verifikace ekonometrického modelu. Využití ekonometrických programů.
    2. Finanční časové řady a regresní analýza
    Deskriptivní statistiky, stacionární a nestacionární časové řady. Regresní analýza, vícenásobná lineární regrese. Metody estimace parametrů modelu, metoda nejmenších čtverců. Evaluace a diagnostická kontrola modelu. Využití regresní analýzy v praktických příkladech, model oceňování kapitálových aktiv. Modely diskrétní volby, modely typu Logit, Probit a Tobit.
    3. Modely jednorozměrných a vícerozměrných časových řad
    Autokorelační a parciální autokorelační funkce. Autoregrese, řády autoregresních procesů (AR), model ARMA.
    Nestacionární časové řady a model ARIMA. Modely sezónních časových řad. Vícerozměrný lineární proces. Modely vektorové autoregrese.
    4. Kauzalita ve finančních a časových řadách
    Korelační analýza, její výhody a nedostatky. Grangerova kauzalita. Endogenita a exogenita.
    5. Kointegrace a modely korekce chyb
    Trendy a zdánlivá regrese. Testování kointegrace. Testování řádu kointegrace - metoda Johansena. Model Error Correction a vektorový model korekce chyb (VEC).
    6. Analýza panelových dat
    Výhody a nevýhody panelové regrese. Statický lineární model. Konstantní a náhodné efekty. Dynamický lineární model. Využití panelové regrese v praktických příkladech.
    7. Nelinearita finančních časových řad a modely volatility
    Testování nelinearity časových řad. Modely volatility. ARCH, GARCH modely. Asymetrické modely typu EGARCH a TARCH.
Literatura
    povinná literatura
  • DOUGHERTY, CH. Introduction to Econometrics. 5th ed. Oxford: Oxford University Press, 2016. ISBN 978-0199676828. info
  • BROOKS, CH. Introductory econometrics for finance. 3rd ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. ISBN 978-1107661455. info
  • ASTERIOU, D., HALL, S. G. Applied Econometrics. Basingstoke: Palgrave Macmillan, 2011. ISBN 78-0-230-27182-1. info
    doporučená literatura
  • GRIFFITHS, W. E., C. R. HILL and G. C. Lim. Using EViews for Principles of Econometrics. New York: John Wiley and Sons, 2012. ISBN 978-1-118-03. info
  • ADKINS, L. C. and R. C. HILL. Using Stata for Principles of econometrics. New York: John Wiley and Sons, 2011. ISBN 978-1-118-03208-4. info
  • CIPRA, T. Finanční ekonometrie. Praha: Ekopress, 2008. ISBN 978-80-86929-43-9. info
Výukové metody
Demonstrace dovedností
Seminární výuka
Metody hodnocení
Zápočet
Informace učitele
Požadavky na studenta: docházka na semináře, případová studie, písemná zkouška. Hodnotící metody: případová studie 30 % hodnocení, docházka na semináře min. 60 % a průběžné aktivity na seminářích 10 % hodnocení, písemná zkouška 60 % hodnocení.
AktivityNáročnost [h]
Ostatní studijní zátěž47
Přednáška13
Seminář26
Zápočet30
Celkem116
Další komentáře
Studijní materiály
Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
Předmět je zařazen také v obdobích léto 2019, léto 2020, léto 2022, léto 2023, léto 2024.