POSLOVNA MATEMATIKA I STATISTIKA - phy
POSLOVNA MATEMATIKA I STATISTIKA - phy
POSLOVNA MATEMATIKA I STATISTIKA - phy
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
ZAGREBAČKA ŠKOLA EKONOMIJE I MANAGEMENTA<br />
Jordanovac 110, 10000 Zagreb<br />
PRIJEDLOG<br />
SPECIJALISTIČKOG STRUČNOG DIPLOMSKOG PROGRAMA<br />
KVANTITATIVNE FINANCIJE<br />
Lipanj, 2009.<br />
ZAŠTO STUDIRATI NA DIPLOMSKOM STUDIJU KVANTITATIVNE FINANCIJE<br />
NA ZŠEM-U A NE NEGDJE DRUGDJE U HRVATSKOJ:<br />
1. U anketi provedenoj medju 1000 dekana poslovnih škola diljem svijeta, najbolja smo<br />
poslovna škola u Hrvatskoj<br />
2. Predavači su najvrsniji hrvatski stručnjaci iz kvantitativne ekonomije i financija koji<br />
su diplomirali ekonomiju (prof. dr. sc. Denis Alajbeg, doktorirao financije na<br />
Ekonomskom Sveučilištu u Beču, prof. dr. sc. Dario Silić, doktorirao ekonomiju na<br />
Sveučilištu Lumiere Lyon2, prof. dr. sc. Neil Cohen, George Washington University;<br />
dr.sc. Iskra Kalogjera Schmiedecke, doktorirala na Goethe Universitat u Frankfurtu na<br />
Majni, radi za Commerzbank kao Product Manager za Equity Derivatives dr. sc.<br />
Andrea Pavlović, izvršna direktorica Sektora za upravljanje rizicima, mr. sc. Igor<br />
Jemrić, šef Direkcije statistike iz HNB-a; mr. sc. Ivo Krznar iz HNB-a polaznik PhD<br />
studija na Universitat Autonoma de Barceloni), ali i matematiku i fiziku (doc.dr.dc<br />
Siniša Slijepčević, MO PMF, doktorirao matematiku na Cambridgeu bio projekt<br />
manager za veliku konzultantsku kuću McKinsey & Company; prof. dr. sc. Boris<br />
Podobnik, visiting researcher na Boston Uniiversity, fizičar dr.sc Hrvoje Štefančić,<br />
IRB; fizičar mr. sc. Mladen Latković, direktor Direkcije za nadzor ulaganja RBA;<br />
fizičar Stjepan Anić, direktor direkcije za kvantitaivna istraživanja Erste banke).<br />
3. Mogućmost uključivanja u znanstveni rad. Najmanje tri najbolja polaznika na godini<br />
uključujemo na znanstvni rad koji je namijenjen publikaciji u CC/SCI časopisu. Još<br />
petoricu polaznika uključujemo na radove namjenjene publikacijama u časopisima 2.<br />
ranga. Znanstvene publikacije mogu polaznicima programa pomoći u budućem<br />
znanstveno-nastavno napredovanju. Napomenimo kako većina današnjih privatnih<br />
ekonomskih škola ima neodgovarajuće predavače matematike uslijed manjka<br />
matematičara s titulom magistra i doktora. Nakodjer naglašavamo kako naša škola u<br />
suradnji s američkim partnerom (sveučilištem) planira otvaranje zajedničkiog<br />
doktorskog studija u ekonomiji.<br />
4. Mogućnost da umjesto polaganja jednog ispita u drugom semestru mjesec dana<br />
proborave na usavršavanju u jednoj od renomiranih financijskih ili osiguravajućih<br />
kuća u Hrvatskoj.<br />
5. Studiranje na instituciji koja je prva ekonomska škola u Hrvatskoj koja je postala
članicom američke udruge najboljih američkih MBA škola jer ZŠEM prilagođava<br />
svoje metode, procese i programe američkim visokoškolskim standardima kvalitete<br />
(AACSB, Tuning Project). Time naglašavamo ozbiljnost i kompetenciju predlagača<br />
novog smjera.<br />
6. Predavači su aktivni znanstvenici u što se lako uvjeriti uvidom u publikacije na<br />
slijedećim stranicama: bib.irb.hr, wos.irb.hr. Ujedno smo i jedina privatna<br />
ekonomska škola koja ima znanstvenu produkciju (wos.irb.hr).<br />
Sadržaj i struktura programa:<br />
Program se sastoji iz 2 dijela: serije obveznih kolegija i diplomskog rada. Studenti<br />
takodjer imaju pravo odabrati nekoliko izbornih kolegija koje nude druge katedre i<br />
drugi diplomski MBA programi.<br />
ECTS/Broj sati<br />
Predviđeno trajanje studija je jedna godina, odnosno dva semestara. Polaznici na kraju<br />
školovanja stječe titulu Stručni specijalist poslovne administracije (MBA). Ukupan broj<br />
ECTS bodova koji student stječe tijekom diplomskog studija je 60.<br />
Zašto studirati kod nas:<br />
Naš MBA studij se naslanja na MBA diplomski studij Financije i bankarstvo s kojim dijeli<br />
neke kolegije, ali se od njega razlikuje po kolegijima koji pretpostavljaju bolje poznavanje<br />
matematike i statistike kao i više iskustva na radu s računalima. Stoga je naš MBA<br />
diplomski studij namjenjen studentima PMF-a, FER-a, Strojarskog fakulteta i srodnih<br />
tehničkih i prirodoslovnih fakulteta, ali i iznadprosječnim studentima koji su završili<br />
ekonomske preddiplomske studije. Studentima Poslovne i financijske matematike na MO<br />
PMF naš MBA studij kroz kolegije Financijski management i Analiza financijskih izvječća<br />
daje znanja iz osnova financije koja nisu slušali na svome smjeru.<br />
Naši predavači dolaze osim s ekonomskih fakulteta i s PMF-a, točnije Matematike i Fizike.<br />
Predavači nam dolaze i iz renomiranih financijskih institucija (HNB, PBZ, RBA, ZB) čime<br />
studij postizava ravnomjernu zastupljenost teorije i prakse. Predavači iz prakse našim<br />
polaznicima prenose korisna znanja potrebna na suvremenom tržištu rada. Svako predavanje<br />
prati odgovarajući praktički problem iz financija riješen primjenom jednog od slijedećih<br />
paketa: Matlab, gretl, STATA i Eviews. Studenti dobivaju temeljita uputstva kako koristiti<br />
potrebne pakete. Uputstva su dana i na webu. Koriste se stvarni podaci iz ekonomije i<br />
financija. Osim analiza empirijskih podataka studenti također numeričkim simulacijama<br />
generiraju podatke sa svojstvima koja postoje u empirijskim podacima.<br />
Predloženi studijski program usporediv je sa sličnim programima uglednih visokih<br />
učilišta u zemljama Europske Unije i SAD-u. Diplomskim programom obuhvaćeni su<br />
temeljni kolegiji zajednički većini diplomskih studija u Europi i SAD-u na području statistike<br />
i financija. Programe smo prilagodili specifičnim potrebama Hrvatskog tržišta uvažavajući<br />
sugestije, iskustva, interese i potrebe naših studenata i poslodavaca u Hrvatskoj poslovnoj<br />
zajednici. Tako su programima obuhvaćeni kolegiji namijenjeni razumijevanju utjecaja<br />
europskih integracija na tržište i poslovanje.
Pokretljivost studenata, tijekom i nakon studija, jedan je od strateških ciljeva<br />
Zagrebačke škole ekonomije i managementa. U ostvarivanju ovoga cilja, Zagrebačka škola<br />
ekonomije i managementa slijedi smjernice glavnih dokumenta i aktivnosti vezanih uz<br />
Bolonjski proces u Hrvatskoj i u zemljama članicama Europske Unije, te prilagođava svoje<br />
metode, procese i programe kako europskim, tako i američkim visokoškolskim standardima<br />
kvalitete (AACSB, EQUIS, Tuning Project).<br />
Na studiju se studente osposobljava za samostalno rješavanja problema iz ekonomskog<br />
i financijskog okruženja. Studenti dobivaju temeljno znanje financijske matematike, statistike,<br />
i optimizacije, informatike i temeljna financijska znanja. Studenti se osposobljavaju kako bi<br />
uz uporabu računala rješavali nedeterminističke probleme i numeričkim metodama<br />
aproksimativno rješavali praktične probleme.<br />
Ovaj MBA studij omogućava studentima pregled metoda upravljanja rizicima u<br />
financijskim institucijama. Veliki naglasak je stavljen na kvantitativne metode s kojima će se<br />
studenti imati priliku upoznati kroz simulacije na stvarnim podacima i studijama slučajeva iz<br />
prakse. Posebno se naglašava i implementacija Basel 2.<br />
Očekuje se da će student završetkom MBA diplomskog studija steći slijedeća opća znanja<br />
i vještine:<br />
• Sposobnosti jasnog i efikasnog pismenog i usmenog izražavanja na stranom jeziku (na<br />
najmanje jednom od jezika Europske Unije)<br />
• Vještine javnog prezentiranja informacija;<br />
• Etičko razumijevanje i sposobnosti etičkog rezoniranja;<br />
• Vještine analitičkog razmišljanja, sinteze, i kritičkog razmišljanja;<br />
• Sposobnosti služenja informacijskom tehnologijom;<br />
Vještine i znanja koje student stječe diplomskim studijem mogu biti korisne u velikom<br />
broju zanimanja u javnom i privatnom sektoru, profitnim i neprofitnim organizacijama.<br />
Studenti su osposobljeni za samostalni i grupni rad u financijskim institucijama (banke,<br />
mirovinski fondovi, burze, brokerske kuće) i osiguravajućim društvima. Zbog analitičkog<br />
načina razmišljanja stečenog u školi studenti se preporučuju i u javnoj upravi i državnim<br />
službama povezanim s obranom i obavještajnom zajednicom. Studenti se mogu zapošljavati i<br />
u logističkom sektoru na poslovima optimizacije. Jasno, najbolji studenti svoju budućnost<br />
mogu razvijati u sustavu visokog obrazovanja na sveučilištima, ekonomskim veleučilištima,<br />
te ekonomskim znanstveno-istraživačkim institutima.<br />
U svrhu boljeg razumijevanja ekonomske i financijske teorije, očekuje se da se predavanja u<br />
što većoj mjeri baziraju na ”case” metodama poduke. Ovaj smjer od predavača očekuje manje<br />
teoretiziranja a više stavljanja naglaska na praktičnu primjenu matematičke i statističke<br />
teorije. Od studenta se očekuje da tijekom studija pređe pakete poput Eviews, Matlab i<br />
STATA.<br />
Nastavni plan i program:
Odabrana poglavlja financijske<br />
matematike<br />
Upravljanje portfoljom i investicije<br />
Primjenjena ekonometrija<br />
Financijski management I i II<br />
Praktični management i strategija<br />
Analiza financijskih izvješća<br />
Slučajni procesi u financijama<br />
Financijska ekonometrija<br />
Upravljanje rizikom I i II<br />
Financijske izvedenice<br />
Podatci o svakom angažiranom nastavniku: Popis predavača: prof. dr. sc. Boris<br />
Podobnik, prof. dr. sc. Denis Alajbeg, prof. dr. sc. Dario Silić, prof. dr. sc. Zoran Bubas,<br />
prof. dr. sc. Neil Cohen, doc. dr. sc. Siniša Slijepčević, dr. sc. Hrvoje Štefančić, dr.sc. Iskra<br />
Kalogjera-Schmiedecke, mr.sc. Ivo Krznar, mr. sc. Igor Jemrić, mr. sc. Mladen Latković,<br />
dipl. ing. Vančo Balen, Igor Gvozdanović, Djurdjica Ognjenović, dipl. ing. Stjepan Anić<br />
Red predavanja<br />
Obvezni kolegij zim. sem ljet. sem. ECTS bodovi<br />
Odabrana poglavlja financijske matematike 2+1 0+0 3<br />
Primjenjena ekonometrija 2+2 0+0 5<br />
Slučajni procesi u financijama 2+1 0+0 4<br />
Financijski management I 2+1 0+0 4<br />
Analiza financijskih izvjesća 2+1 0+0 4<br />
Upravljanje rizicima I 2+2 0+0 5<br />
Financijski management II 0+0 2+1 4<br />
Financijska ekonometrija 0+0 2+1 5<br />
Upravljanje rizicima II 0+0 2+1 3<br />
Upravljanje portfeljem i investicije 0+0 2+1 5<br />
Financijske izvedenice 0+0 2+1 4
Praktični management i strategija 0+0 2+1 4<br />
Praksa u firmi 0+0 0+1 2<br />
Diplomski rad 0+0 0+1 8<br />
20 20 30 + 30<br />
ODABRANA POGLAVLJA FINANCIJSKE MATEMATIKE<br />
PREDAVAČ<br />
mr.sc. Igor Jemrić (direktor Direkcije za statistiku HNB-a)<br />
OKVIRNI SADRŽAJ<br />
Financijska intermedijacija, osnovni elementi i fizionomije financijskih sustava:<br />
pojam i klasifikacija financijskih instrumenata, osnovne fizionomije sustava financijske<br />
intermedijacije, matematička struktura financijskih instrumenata, vremenska vrijednost novca,<br />
jednostavni i složeni kamatni račun.<br />
Obveznice bez kupona: matematička sturktura i utvrđivanje cijene obveznice bez kupona,<br />
trajanje i konveksnost obveznice bez kupona.<br />
Kuponske obveznice: sadašnja vrijednost i cijena kuponske obveznice,<br />
trajanje i konveksnost kuponske obveznice, izračun prinosa do dospijeća kuponske obveznice.<br />
Krivulje prinosa i pokriće rizika: pokriće rizika (hedging),<br />
empirijska i podešena krivulja prinosa, primjer kotacije: US Treasury Pack.<br />
Terminske cijene i terminski prinosi: ugovori o ponovnom otkupu (repurchase agreements),<br />
terminske cijene I terminski prinosi.<br />
Mjerenje prinosa: mjerenje prinosa pojedinačne vrijednosnice i portfelja,<br />
interna stopa prinosa, ukupna stopa prinosa.<br />
Financijske izvedenice: Ročnice, opcije, swap - aranžmani.<br />
METODE/OBLICI PROVOĐENJA NASTAVE<br />
Predavanja, diskusije, vježbe, studije slučajeva.<br />
OBAVEZNA LITERATURA<br />
Matematika za ekonomiste i managere, B.Gruić, Jemrić, I, Šutalo, I i Volarević, H., 2006,<br />
ZŠEM, Mate d.o.o.
Počela ulaganja, Z.Bodie, A.Kane, A.J.Marcus, 2006, ZŠEM, Mate d.o.o.<br />
Introduction to the Economics and Mathematics of Financial Markets, J.Cvitanić, F.Zapatero,<br />
2004, MIT Press<br />
The handbook of fixed income securities, Frank J. Fabozzi, 1997, Irwin professional<br />
publishing<br />
Investment Analysis and Portfolio Management, Frank K.Reilly; Keith C.Brown, 1997, The<br />
Dryden Press<br />
Options, Futures and other derivatives, John C. Hull, 2003, Pearson Education<br />
PRIMJENJENA EKONOMETRIJA<br />
PREDAVAČ<br />
prof. dr. sc. Boris Podobnik (ZŠEM)<br />
OKVIRNI SADRŽAJ:<br />
Pregled važnijih statističkih testova. Numeričko generiranje statističkih distribucija. Linearni<br />
regresijski modeli (pretpostavke klasičnog modela). Metoda maksimalne vjerodostojnosti.<br />
Predvidjanja. Durbin-Watson statistika. Singular Value Decomposition.<br />
Višestruki regresijski modeli. Koeficijent višestruke determinacije. Akaike i Schwarz kriterij.<br />
Klasične pretpostavke i njihovo empirijsko utemeljenje. Višestruka regresija s kvalitativnim<br />
podacima (dummy varijable). Primjena F-testa. Predviđanja. Narušavanje klasičnih<br />
pretpostavci (heteroskedastičnost). Testiranje normalnosti i heteroskedastičnosti. Jarque-Bera<br />
test. Goldfeld-Quandt test. White test. Linearne restrikcije na regresijske parametre: chi2 test,<br />
LR test, LM test i Waldov test. Primjena F-testa. Dodavanje i oduzimanje objasnidbenih<br />
varijabli. Testiranje parametarske stabilnosti: Chow test.<br />
Durbin-Watson test. Ljung Box test. Narušavanje klasičnih pretpostavki II (stohastička<br />
objasnidbena varijabla). Simultane jednadžbe. Monte Carlo simulacije. Nesferične smetnje.<br />
Generalizirana metoda najmanjih kvadrata. Testiranje autokorelacija. Durbin-Watson test.<br />
Dinamički modeli s distribuiranim pomacima. ADL modeli, Koyck i Almon model.<br />
Polinomski pomaci. Problemi s procjenama dinamičkih modela. Monte Carlo simulacije.<br />
Heteroskedastičnost i autokorelacija u modelima vremenskih nizova. Procjena metodom<br />
instrumentalnih varijabli. Procjena metodom maksimalne vjetodostojnosti. Modeli simultanih<br />
jednadžbi. Metode procjena na panel podacima.<br />
METODE/OBLICI PROVOĐENJA NASTAVE<br />
Predavanja, diskusije, vježbe, studije slučajeva. Svako predavanje prati praktikum, baziran na<br />
paketu STATA, na kojem studenti dobivaju temeljita uputstva kako koristiti potrebne pakete.<br />
Uputstva dana na webu. Koriste se stvarni podaci iz ekonomije i financija. Studenti također<br />
numeričkim simulacijama generiraju podatke sa svojstvima koja postoje u empirijskim<br />
podacima.<br />
OBAVEZNA LITERATURA<br />
Introductory Econometrics. J. M. Woolridge. Thomson 2003.<br />
Počela ekonometrije, J. Kmenta, Mate 1997<br />
Schaum's Outlines, Statistics and Econometrics, Hsu H, 1997, McGraw Hill
FINANCIJSKI MANAGEMENT<br />
PREDAVAČ<br />
prof. dr. sc. Dario Silić (ZŠEM), Prof. dr. sc. Neil Cohen (George Washington University)<br />
PORTFOLIO MANAGEMENT I INVESTICIJE<br />
PREDAVAČ<br />
prof dr. sc. Denis Alajbeg (ZŠEM), Igor Gvozdanović<br />
FINANCIJSKE IZVEDENICE<br />
PREDAVAČ<br />
dr.sc. Iskra Kalogjera -Schmiedecke<br />
UPRAVLJANJE RIZICIMA I<br />
PREDAVAČ<br />
mr.sc. Mladen Latković (direktor Direkcije za nadzor ulaganja RBA)<br />
OKVIRNI SADRŽAJ<br />
Ovaj kolegij omogućava studentima pregled metoda upravljanja rizicima u financijskim<br />
institucijama. Studenti će nakon uvodnih napomena o razlozima korištenja metoda<br />
upravljanja rizicima u praksi biti upoznati s teorijskim postavkama. Teme koje se obrađuju su<br />
klasifikacija rizika, metode mjerenja i predviđanja rizika, Value at Risk metoda, te<br />
upoznavanje s ostalim rizicima u financijskom poslovanju.<br />
Uvod u metode upravljanja rizicima<br />
Regulatorni zahtjevi za financijske institucije<br />
Pojam i klasifikacija rizika<br />
Mjerenje financijskih rizika<br />
Predviđanje rizika i korelacija<br />
Value at Risk metoda<br />
Delta-normalna VaR metoda<br />
Metoda povijesnih simulacija i Monte Carlo metoda<br />
Testiranje VaR modela<br />
Testiranje na šokove<br />
Kreditni rizik<br />
Rizik likvidnosti i operativni rizik<br />
OBAVEZNA LITERATURA<br />
Value at Risk P. Jorion, 2007, McGraw-Hill
RiskMetrics Technical Document, 1996, Morgan Guaranty Trust Company<br />
Value at Risk – Theory and Practice, G.A. Holton, 2003, Academic Press<br />
LongRun Technical Document, Kim, J., Malz, A.M. and J. Mina, 1999, RiskMetrics Group<br />
The Professional Risk Managers' Handbook Alexander, C. and E. Sheedy, Eds.. 2004,<br />
PRMIA Publications<br />
UPRAVLJANJE RIZICIMA 2<br />
PREDAVAČI<br />
dr. sc. Andrea Pavlović (PBZ)<br />
Vanco Balen (Deloitte Hrvatska)<br />
Stjepan Anic (Erste banka)<br />
OKVIRNI SADRŽAJ<br />
Cilj ovog kolegija je dati studentima pregled modernih tehnika upravljanja kreditnim i<br />
operativnim rizikom kroz izlaganje teorijskih postavki te njihove primjene u praksi. Veliki<br />
naglasak je stavljen na kvantitativne metode s kojima ce se studenti imati priliku upoznati<br />
kroz simulacije na stvarnim podacima i studijama slučajeva iz prakse. Pred kraj kolegija<br />
studenti ce se upoznati sa konceptom Enterprise Risk Managementa (ERM) odnosno<br />
integracijom rizika kao modernog i cjelokupnog okvira za upravljanje rizicima kojima je<br />
organizacija izložena, stavljajući naglasak na kvantitativne metode koje se koriste ali i<br />
strateške prilike koje cjelovito upravljanje rizicima nudi.<br />
Kreditni rizik<br />
Uvod i primjeri<br />
Pogled iz regulatorne perspektive - Basel 2 (standardizirani pristup, IRB pristup - PD, LGD,<br />
EAD parametri)<br />
Rejting sistemi (retail vs. corporate, bihevioralni vs. aplikativni modeli)<br />
Kreditna zaštita i procjene stopa oporavka (recovery rate)<br />
Sekuritizacija i kreditni derivati<br />
Rezervacije za kreditne gubitke (LLP)<br />
Operativni rizik<br />
Uvod i primjeri<br />
Priroda i rastuća važnost upravljanja operativnim rizikom<br />
Definicija i osnovni pojmovi<br />
Pogled iz regulatorne perspektive - Basel 2 (jednostavni, standardizirani i<br />
napredni (AMA) pristup)<br />
AMA modeli - kvantitativne tehnike mjerenja operativnog rizika<br />
Upravljanje i kontrola operativnog rizika<br />
ERM<br />
OBAVEZNA LITERATURA<br />
Basel II Accord - revised framework, 2006, BIS<br />
The Professional Risk Managers' Handbook, Alexander C., Sheedy E., 2004, PRMIA<br />
Publications<br />
Financial Risk Manager Handbook, Jorion P., 2007, John Wiley & Sons<br />
Esentials of Financial Risk Management, Horcher K., 2005, John Wiley & Sons<br />
Credit Risk Measurement, Saunders A., Allen L., 2002, John Wiley & Sons<br />
An Introduction to Credit Risk Modeling, Bluhm C., Overbeck L., Wagner C., 2003,
Chapman and Hall/CRC<br />
FINANCIJSKA EKONOMETRIJA<br />
PREDAVAČ<br />
prof. Dr. Sc. Boris Podobnik (ZŠEM, Građevinski Rijeka)<br />
mr. Sc. Ivo Krznar (HNB)<br />
OKVIRNI SADRŽAJ<br />
Financijski nizovi. Hipoteza slučajnih šetnji.<br />
Generalizirana metoda momenata. Funkcija izvodnica autokovarijanci. Primjeri ARIMA<br />
(p,d,q) modeli. Minimalni srednji kvadrat greške predvidjanja. Primjena na ARIMA(p,d,q).<br />
Univarijatni modeli vremenskih nizova. ARMA procesi i njihova procjena metodom<br />
maksimalne vjerodostojnosti. Predvidjanje ARMA modelom. Multivarijatni modeli<br />
vremenskih nizova. Pristranost simultanih jednadžbi. Vektorska autoregresija. Procjena VAR<br />
modela. Modeliranje dugoročnih veza u financijama. Testovi jediničnih korjena.Prošireni<br />
Dickey-Fuller test. Različiti slučajevi (konstantni član, trend). ARIMA procesi. Kointegracija<br />
i model korekcije grešaka. Phillips-Ouliaris-Hansen test. Johansen test. Model ispravljanja<br />
grešaka. Modeliranje volatilnosti (ARCH, EWMA, GARCH, EGARCH i modeli stohastičke<br />
volatilnosti). GARCH model i metoda maksimalne vjerodostojnosti. Asimetrični GARCH<br />
model. Modeliranje vremenskih nizova s promjenama u režimimaSwitching modeli.<br />
Sezonalnost na financijskim tržištima. Markovljevi switching modeli. Treshold modeli. TAR<br />
modeli. STAR modeli. Simulacijske metode. Monte Carlo i Bootstraping simulacije.<br />
Bootstraping simulacija VaR modela.CAPM i GMM metode ocjene. Ocjena CAPM GMM<br />
metodom. Testiranje CAPM-a. Usporedba s APT modelom. Fama French model<br />
OBAVEZNA LITERATURA<br />
Introductory Econometrics for Finance, C. Brooks, 2002., Cambridge University Press<br />
Time Series Analysis, J. Hamilton, 1992., Priceton<br />
Financial Econometrics, C. Gourieroux, J. Jasiak, 2001., Priceton University Press<br />
Schaum's Outlines, Statistics and Econometrics, D. Salvatore, D. Reagle, 2002., McGraw Hill<br />
SLUČAJNI PROCESI NA FINANCIJSKIM TRŽIŠTIMA<br />
PREDAVAČ<br />
dr. sc. Hrvoje Štefančić (IRB)<br />
prof. Dr. Sc. Boris Podobnik (ZŠEM, Građevinski Rijeka)<br />
Vančo Balen (Deloitte Hrvatska)<br />
OKVIRNI SADRŽAJ<br />
Markovljevi procesi i procesi obnavljanja.<br />
Jednostavni Markovljevi procesi<br />
Homogeni Markovljevi lanci. Stacionarni uvjeti. Spektralna dekompozicija. Primjena na<br />
kretanje cijena dionica.<br />
Klasifikacija stanja
Priprema studenata za provjeru znanja<br />
Brownovo gibanje. Stohastički integrali i stohastičke diferencijalne jednadžbe. Itova lema.<br />
Geometrijsko Brownovo gibanje. Ornstein-Uhlenbeckov proces. Cox, Ingersoll-Ross model<br />
Eulerova diskretizacija. Binomno stablo. Simulacije puta u difuznom procesu.<br />
Primjena metode maksimalne vjerodostojnosti. Metoda momenata. Monte Karlo simulacije.<br />
Jedno faktorski modeli. Rendleman Bartter model. Vasicek model.<br />
Hull White model. Primjena stabla na kamatne stope.<br />
Mertonov model. Cox Rossov model. Modeli sa stohastičkom volatilnošću.<br />
OBAVEZNA LITERATURA<br />
Stochastic processes, S.M. Ross, 1996, John Wiley & Sons<br />
Adventures in Stochastic Processes, S.I. Resnik, 1992, Birkhauser, Boston<br />
Schaum's Outlines, Statistics and Econometrics, Hsu H, 1997, McGraw Hill<br />
ANALIZA FINANCIJSKIH IZVJEŠĆA<br />
PREDAVAČ<br />
dr. sc. Zoran Bubas, Đjurđica Ognjenović<br />
Dekan ZŠEM Dr. sc. Đuro Njavro
Change language