Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych - Centralny System Uwierzytelniania
Strona główna

Investment Strategies with New Classes of Assets

Informacje ogólne

Kod przedmiotu: 2400-SU2TS68
Kod Erasmus / ISCED: 14.3 Kod klasyfikacyjny przedmiotu składa się z trzech do pięciu cyfr, przy czym trzy pierwsze oznaczają klasyfikację dziedziny wg. Listy kodów dziedzin obowiązującej w programie Socrates/Erasmus, czwarta (dotąd na ogół 0) – ewentualne uszczegółowienie informacji o dyscyplinie, piąta – stopień zaawansowania przedmiotu ustalony na podstawie roku studiów, dla którego przedmiot jest przeznaczony. / (0311) Ekonomia Kod ISCED - Międzynarodowa Standardowa Klasyfikacja Kształcenia (International Standard Classification of Education) została opracowana przez UNESCO.
Nazwa przedmiotu: Investment Strategies with New Classes of Assets
Jednostka: Wydział Nauk Ekonomicznych
Grupy:
Punkty ECTS i inne: (brak) Podstawowe informacje o zasadach przyporządkowania punktów ECTS:
  • roczny wymiar godzinowy nakładu pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się dla danego etapu studiów wynosi 1500-1800 h, co odpowiada 60 ECTS;
  • tygodniowy wymiar godzinowy nakładu pracy studenta wynosi 45 h;
  • 1 punkt ECTS odpowiada 25-30 godzinom pracy studenta potrzebnej do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się;
  • tygodniowy nakład pracy studenta konieczny do osiągnięcia zakładanych efektów uczenia się pozwala uzyskać 1,5 ECTS;
  • nakład pracy potrzebny do zaliczenia przedmiotu, któremu przypisano 3 ECTS, stanowi 10% semestralnego obciążenia studenta.

zobacz reguły punktacji
Język prowadzenia: angielski
Rodzaj przedmiotu:

seminaria magisterskie

Skrócony opis:

Celem tego seminarium jest zaprezentowanie metod wyceny instrumentów finansowych (w tym instrumentów pochodnych), ze szczególnym naciskiem na część praktyczną. Omówiony zostanie szeroki zakres nowoczesnych strategii inwestycyjnych, implementowanych w procesie zarządzania aktywami finansowymi i osadzonych w alternatywnych scenariuszach (spekulacja, hedging, arbitraż). Poszczególne elementy strategii omawiane podczas seminaryjnych pozwolą zdobyć studentom wiedzę na temat funkcjonowania globalnych rynków finansowych, zawirowań oraz kryzysów.

Pełny opis:

Seminarium ma na celu nie tylko pomóc studentom w przygotowaniu bardzo dobrej pracy magisterskiej, lecz także zaprezentować praktyczne aplikacje teorii finansów oraz modeli teoretycznych.

Lista głównych zagadnień poruszanych podczas seminarium obejmuje:

1. Modelowanie i prognozowanie rynków finansowych.

2. Modelowanie zmienności szeregów czasowych.

3. Estymatory zmienności szacowana na danych wysokiej częstotliwości.

4. Indeksy zmienności obliczane na podstawie danych opcyjnych o wysokiej częstotliwości (np. VIX na giełdzie CBOE).

5. Modele wyceny aktywów kapitałowych i zarządzenie aktywami.

6. Analiza fundamentalna i techniczna. Automatyczne strategie inwestycyjne.

7. Wycena i wycena ryzyka instrumentów finansowych. . w szczególności instrumentów pochodnych, wycena opcji ze szczególnym naciskiem na modelowanie zmienności.

8. Modelowanie i zarządzanie ryzykiem instytucji finansowych.

9. Hipoteza rynków efektywnych w sensie informacyjnym.

10. Anomalie na rynkach kapitałowych.

11. Finanse behawioralne

Literatura:

Książki:

• Bandy H., 2007, Quantitative Trading Systems, Blue Owl Press.

• Bernstein P.L., 2005, Capital Ideas, Wiley, New Jersey.

• Brooks Ch., 2002, Introductory econometrics for Finance, Cambridge University Press, Cambridge.

• Cuthberston K., Nitzsche D., 2004, Quantitative Financial Economics, Wiley, Chichester.

• Elton J.E., Gruber M.J., 1998, Nowoczesna Teoria Portfelowa,WIG-Press, Warszawa.

• Fabozzi F.J., 2000, Rynki obligacji. Analiza i strategie, WIG-Press, Warszawa.

• Fabozzi F.J., 2004, Fixed Income Analysis, Wiley, New Jersey.

• Gatheral J., 2006, The Volatility Surface, Wiley Finance, New Jersey.

• Haugen Robert A., 1993, Modern Investment Theory, Prentice Hall Inc.

• Hull J., Options, Futures and Other Derivatives, Prentice Hall, New Jersey 2006.

• Javaheri A., 2005, Inside Volatility Arbitrage, Wiley Finance, New Jersey.

• Jorion P., 2007, Value at Risk 3rd edition, McGraw-Hill, New York.

• Lo A.W., MacKinlay A.C., 1999, A Non-Random Walk Down Wall Street, Princeton, NJ, Princeton University Press.

• Merton R.C., Continuous-Time Finance, Revised Edition, Oxford, UK: Basic Blackwell.

• Poon S., Granger C.W.J., 2003, Forecasting volatility in financial markets: A review, Journal of Economic Literature 41, 478-539.

• Sharpe W.F., 1995, Investments, Prentice Hall International, London.

• Tsay R.S., 2005, Analysis of Time Series, Wiley, New Jersey.

• Wlimott P., Paul Wilmott On Quantitative Finance, 2nd Edition, John Wiley & Sons, Chichester 2006.

Artykuły:

• Andersen T.G., Bollerlev T., 1998, Answering the Skeptics: Yes, Standard Volatility Models do Provide Accurate Forecasts", International Economic Review, 39, No.4, 885-905.

• Andersen T.G., Bollerslev T., Diebold F.X, Ebens H., 2001, The Distribution of Realized Stock Return Volatility, Journal of Financial Economics, 61, 43-76.

• Bachelier L., 1900, Theorie de la Speculation, Gauthier-Villars, Paris, w: P. Cootner, The Random Character of Stock Market Prices, MIT Press, Cambridge, Mass., 17-78.

• Bakshi, G., Cao, Ch., Chen, Z., 1997, Empirical Performance of Alternative Option Pricing Models, Journal of Finance, LII, 5, 2003-2049.

• Bates, D.S., 2003, Empirical option pricing: a retrospection, Journal of Econometrics, 116, 387-404.

• Black F., 1976, Studies of stock market volatility changes, Proceedings of the American Statistical Association, Business and Economic Statistics Section, 177-181.

• Black, F., and Scholes, M., 1973, The pricing of options and corporate liabilities, Journal of Political Economy, 81, 637-659.

• Brock W., Lakonishok J., LeBaron B., 1992, Simple Technical Trading Rules and the Stochastic Properties of Stock Returns, Journal of Finance 47(5), 1731-1764.

• Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinley A.C., The Econometrics of Financial Markets, Princeton University Press, New Jersey 1997.

• Cowles A., 1933, Can Stock Market Forecasters Forecast?, Econometrica 1(3), 309-324.

• Derman E., Demeterfi K, Kamal M., Zou J., 1999, More than you ever wanted to know about volatility swaps, Quantitative Strategies Research Notes, Goldman Sachs.

• Fama E.F., 1998, Market Efficiency, Long-Term Returns and Behavioral Finance, Journal of Financial Economics 49, 283-306.

• Gencay R., 1998, The predictability of security returns with simple technical trading rules, Journal of Empirical Finance 5, 347-359.

• Giot P., Laurent S., 2004, Modelling daily Value-at-Risk using realized volatility and ARCH type models, Journal of Empirical Finance, vol. 11(3), 379-398.

• Hull J., White A., 1987, The pricing of options on assets with stochastic volatilities, Journal of Finance 42, 281-300.

• Malkiel B.G., 2003, The Efficient Market Hypothesis and Its Critics, CEPS Working Paper No. 91, Princeton University.

• Martens M., Zein J., 2003, Prediciting Financial Volatility: High-Frequency Time Series Forecasts vis-à-vis Implied Volatility.

• Merton R. C., 1973, Theory of Rational Option Pricing, Bell Journal of Economics and Management Science, 4, 141-183.

• Mixon S., 2009, Option markets and implied volatility: Past versus present, Journal of Financial Economics 94, 171-191.

• Yu W.W., Lui E.C.K., Wang J.W., 2010, The predictive power of the implied volatility of options traded OTC and on exchanges, Journal of Banking & Finance 34, 1-11

Efekty uczenia się: (tylko po angielsku)

Upon the course completion (lecture, discussions) students will be able to:

- analyze, model and forecast financial markets,

- recognize the practical implications of theoretical theories in case of the specific financial problem,

- provide an explanation for the use of specific tool and model in the process of pricing derivatives, designing investment strategies, risk management, etc.

Metody i kryteria oceniania:

Warunki uczestnictwa:

1. samodyscyplina, systematyczna praca podczas trzech semestrów, duża inwestycja wysiłku i czasu do przygotowania bardzo dobrej pracy magisterskiej.

2. Znajomość podstawowych narzędzi i modeli statystycznych i ekonometrycznych, a także teorii finansów, które są niezbędne do zaplanowania i przeprowadzenie własnego badania empirycznego.

Podstawowym wymogiem do zaliczenia seminarium jest terminowe złożenie pracy magisterskiej. Zaliczenie poszczególnych semestrów odbywa się na podstawie spełnienia poniższych warunków:

Semestr 1:

• Analiza i prezentacja przynajmniej dwóch artykułów naukowych na temat zbliżony do tematu pracy magisterskiej.

• Sformułowanie głównej hipotezy badawczej pracy, a także pobocznych pytań badawczych.

• Sformułowanie celu pracy oraz jej szczegółowego planu (wraz z opisem jej poszczególnych części)

• Obecność obowiązkowa (maksymalnie trzy nieusprawiedliwione nieobecności).

Semestr 2:

• Analiza i prezentacja przynajmniej jednego artykułu naukowego na temat zbliżony do tematu pracy magisterskiej.

• Omówienie i ustalenie metodologii badawczej badania empirycznego zaprezentowanego w pracy.

• Zebranie, oczyszczenie, transformacja oraz opis danych empirycznych, które wykorzystane zostaną do weryfikacji hipotezy badawczej.

• Obecność obowiązkowa (maksymalnie trzy nieusprawiedliwione nieobecności).

Semestr 3:

• Ukończenie części empirycznej pracy.

• Omówienie wyników części empirycznej, przygotowanie części teoretycznej.

• Przygotowanie końcowej wersji pracy oraz poprawki edytorskie i redaktorskie.

• Obecność obowiązkowa (maksymalnie trzy nieusprawiedliwione nieobecności)

Przedmiot nie jest oferowany w żadnym z aktualnych cykli dydaktycznych.
Opisy przedmiotów w USOS i USOSweb są chronione prawem autorskim.
Właścicielem praw autorskich jest Uniwersytet Warszawski, Wydział Nauk Ekonomicznych.
ul. Długa 44/50
00-241 Warszawa
tel: +48 22 55 49 126 https://www.wne.uw.edu.pl/
kontakt deklaracja dostępności USOSweb 7.0.3.0 (2024-03-22)