Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы




Скачать 140.99 Kb.
НазваниеПрограмма дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы
Дата26.11.2012
Размер140.99 Kb.
ТипПрограмма дисциплины





Министерство экономического развития и торговли

Российской Федерации


Государственный университет


Высшая школа экономики


Факультет Экономика


Программа дисциплины

Модели финансовых рынков



для направления 080100.62- Экономика

подготовки бакалавров

Автор программы А.С.Шведов




Рекомендовано секцией УМС

«Математические и статистические методы в экономике»


Председатель А.С.Шведов

“___” ______________2008 г.




Одобрено на заседании кафедры математической экономики и эконометрики


Зав. кафедрой Г.Г.Канторович

“___” ______________2008 г.



Утверждено УС факультета экономики


Ученый секретарь Т.А.Протасевич

“___” ______________2008 г.









Москва, 2008


Программа «Модели финансовых рынков» предназначена для студентов 4 курса бакалавриата специализации «математические методы анализа экономики».


Тематический план учебной дисциплины

Название темы

Всего часов по дисци-плине

Аудиторные часы

Самосто-ятельная работа

Лекции

Семи-нары

1

Финансовые рынки и эконометрические модели

3

2

0

1

2

Необходимость оцени-вания волатильностей

20

10

0

10

3

Методы оценки про-центных финансовых инструментов

16

8

0

8

4

Модели со стохасти-ческой волатильностью

8

4

0

4

5

Дополнительные разделы

7

4

0

3

Итого

54

28

0

26


Базовые учебники


1. Шведов А.С. О математических методах, используемых при работе с опционами // Эконом. журнал Высшей школы экономики, 1998, Т. 2, Вып. 3, С. 385 – 409.

2. Шведов А.С. Теория эффективных портфелей ценных бумаг. М.: Высшая школа экономики, 1999.

3. Шведов А.С. Процентные финансовые инструменты: оценка и хеджирование. М.: Высшая школа экономики, 2001.

4. Шведов А.С. Хеджирование и иммунизация портфелей облигаций. М.: ГУ-ВШЭ, 2005.


Формы контроля


Итоговая оценка по учебной дисциплине складывается из следующих элементов:


Письменная контрольная работа (80 мин.)

Письменный зачет (80 мин.)


Влияние на итоговую оценку зачета и контрольной работы: 70% итоговой оценки зарабатывается на зачете, 30% – контрольная работа.

Содержание программы

Тема 1. Финансовые рынки и эконометрические модели




Финансовые рынки, как место, где встречаются организации, которым нужны средства для финансирования их операций, с частными лицами и организациями, стремящимися выступить в качестве вкладчиков. Различные типы финансовых посредников: коммерческие банки, инвестиционные банки, страховые компании, пенсионные фонды и др. Отношение различных участников рынка к различным финансовым инструментам. Фьючерсные и опционные контракты, как средство защиты от рисков для промышленных и других организаций. Извлечение прибыли путем игры на изменении процентных ставок, обменных курсов и других финансово-экономических показателей. Необходимость эконометрических моделей для оценки различных финансовых инструментов, хеджирования и прогнозирования. Статистическая информация и ее использование для построения и тестирования эконометрической модели.


Основная литература

Grinblatt M., Titman S. (1998) Financial Markets and Corporate Strategy. Irwin/ McGraw-Hill. (Part I)


Тема 2. Необходимость оценивания волатильностей




Раздел 1. Оценка финансовых инструментов из соображений отсутствия арбитражных возможностей. Дисконтная функция, ставки спот, форвардные ставки (при различных способах начисления). Условия идеального рынка, самофинансируемая стратегия, воспроизводящий портфель, арбитражная возможность. Оценка и хеджирование простого процентного свопа, как редкий пример финансового инструмента, для оценки которого не нужна эконометрическая модель. Примеры финансовых инструментов, оценка и стратегия хеджирования которых не строятся методами элементарной математики (кэп, флор, отсроченный процентный своп), поскольку в этих случаях на оценку и стратегию хеджирования существенно влияют размахи колебаний, например, процентных ставок для одних и тех же сроков заимствования в разные моменты времени. Соотношение между ценами кэпа, флора и процентного свопа. Соотношение между ценами европейских опционов колл и пут на купонные облигации.


Раздел 2. Случайные процессы Ито. Броуновское движение (винеровский случайный процесс). Стохастический интеграл для ступенчатого случайного процесса. Математическое ожидание и дисперсия стохастического интеграла. Сходимость по вероятности и общее определение стохастического интеграла. Стохастический дифференциал. Многомерная формула Ито. Стохастические дифференциальные уравнения.


Раздел 3. Оценка права обменять один актив на другой. Уравнение с частными производными для цены европейского опциона, дающего право обменять один актив на другой. Формулы типа Блэка – Шоулса для цен европейских опционов на облигации. Сравнение цен опционов, полученных по формуле Блэка – Шоулса, с ценами, рассчитанными с использованием биномиальной модели. Оценка кэплетов и флорлетов. Рассмотрение опционов на облигации с далекими сроками погашения (при этом волатильность цены облигации можно считать постоянной).


Раздел 4. Примеры хеджирования европейских опционов. Покрытые и непокрытые позиции. Хеджирование, как способ реализации прибыли, полученной от покупки или продажи финансового инструмента в случае, когда его рыночная цена существенно отличается от цены, рассчитанной, исходя из недопущения арбитражных возможностей. Дельта и гамма хеджирование. Важность правильного определения волатильности цены основного актива для оценки и хеджирования опционов.


Раздел 5. Оценка волатильности в моделях типа Блэка – Шоулса (случай постоянной волатильности). Стохастическое дифференциальное уравнение для логарифма цены – уравнение с постоянными коэффициентами. Использование условия независимости приращений броуновского движения для построения функции правдоподобия. Определение волатильности методом максимального правдоподобия. Доверительные интервалы для цен опционов при использовании формул типа Блэка – Шоулса.


Основная литература

Шведов (1998), Шведов (2001), разделы 1 – 3.

Дополнительная литература

Вентцель А.Д. Курс теории случайных процессов. 2-е изд., М.: Наука –Физматлит, 1996.

Briys E., Bellalah M., Mai H.M., de Varenne F. (1998) Chuchester: Wiley.

Hull J.C. (1997) Options, Futures and Other Derivatives. 3d edition, Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall.

Rebonato R. (1999) Volatility and Correlation. Chichester: Wiley.

Wilmott P., Howison S., Dewynne J. (1995) The mathematics of financial derivatives. A student introduction. Cambridge: Cambridge Univ. Press.

Wilmott P. (1998) Derivatives: The Theory and Practice of Financial Engineering. Chichester: Wiley.


Тема 3. Методы оценки процентных финансовых инструментов



Раздел 1. Уравнение, связывающее цену финансового инструмента с рыночной ценой риска, стохастические модели для краткосрочных ставок и формулы для цен облигаций. Определение рыночной цены риска и уравнение срочной структуры. Оценка процентных финансовых инструментов: метод Васичека и метод Кокса – Ингерсолла – Росса, в основе которых лежат стохастические модели, обладающие свойством «возвращения к среднему». Оценка опционов на облигации в случаях, когда волатильность цены облигации нельзя считать постоянной.


Раздел 2. Метод Халла – Уайта с использованием стохастической модели для краткосрочных ставок. Методы, основанные на использовании биномиальных и триномиальных решеток, пригодные для определения цен и способов хеджирования практически любых финансовых инструментов, индукция назад. Тестирование численных методов оценки финансовых инструментов на правильную оценку облигаций с различными сроками погашения; метод Хо – Ли. Метод Халла – Уайта (обобщенный метод Васичека).

Раздел 3. Метод Блэка – Дермана – Тоя с использованием стохастической модели для краткосрочных ставок. Описание и примеры использования метода Блэка Дермана Тоя для оценки различных финансовых инструментов, например, таких, как американские опционы. Индукция вперед. Параметры стохастических моделей, которые должны быть определены по реальной статистической информации и методы определения этих параметров.


Раздел 4. Метод Хита – Джерроу – Мортона с использованием стохастической модели для форвардных ставок. Совпадение данного метода с методом Хо Ли в случае постоянной волатильности форвардной ставки. Соотношение моделей с дискретным временем и моделей с непрерывным временем. Выражение в модели с непрерывным временем коэффициента сноса через коэффициент диффузии. Примеры оценки различных финансовых инструментов по методу Хита Джерроу Мортона. Сравнение результатов расчетов, полученных по данному методу, с результатами расчетов по методам Блэка Дермана Тоя и Халла Уайта.


Раздел 5. Хеджирование, основанное на расчете дюраций, и сравнение с другими методами определения стратегий хеджирования. Определение дюрации и выпуклости и их свойства. Хеджирование облигаций фьючерсными контрактами; сравнение результатов, основанных на расчете дюраций с результатами, полученными с использованием численных методов, например, таких, как метод Хита – Джерроу – Мортона. Иммунизация портфеля облигаций.


Основная литература

Шведов (2001), разделы 4 – 9, Шведов (2005), глава 1.

Дополнительная литература

James J., Webber N. (2000) Interest Rate Modelling. Chichester: Wiley.

Rebonato R. (1998) Interest - Rate Option Models. 2nd ed., Chichester: Wiley.

Тема 4. Модели со стохастической волатильностью



Раздел 1. Модели типа ARCH. Постепенность затухания возникших в силу каких-то причин колебаний большого размаха. Волатильные стратегии на финансовых рынках. Модели с наблюдаемой волатильностью. Обобщение Дуана формулы Блэка – Шоулса для цены европейского опциона в случае, когда моделью для цены основного актива является случайный процесс GARCH(1,1).


Раздел 2. Оценка параметров моделей методами максимального правдоподобия. Модели с ненаблюдаемой волатильностью. Фильтр Калмана. Метод квазимаксимального правдоподобия. Примеры оценок, проведенных этим методом для данных, сгенерированных с помощью датчика случайных чисел. Максимизация правдоподобия с использованием методов численного интегрирования.


Основная литература

Tsay R.S. (2001) Analysis of Financial Time Series. N.Y.: Wiley, глава 3, раздел 10.7.


Дополнительная литература

Шведов А.С. Математические основы и оценка параметров эконометрических моделей состояние-наблюдение. М.: ГУ-ВШЭ, 2005.

Andersen T.G. Stochastic autoregressive volatility: a framework for volatility modeling // Mathematical Finance, 1994, 4, 2.

Andersen T.G., Sorensen B.E. GMM estimation of a stochastic volatility model: A Monte Carlo study // J. of Economics and Business Statistics, 14 (1996), 328 - 352.

Andersen T.G., Lund J. Estimating continuous time stochastic volatility models of the short term interest rate // J. of Econometrics, 77 (1997), 343 - 377.

Bali T.G. Testing the Empirical Performance of Stochastic Volatility Models of the Short-Term Interest Rate // J. of Financial and Quantitative Analysis, 35 (2000), N 2, 191 - 215.

Britten-Jones M., Neuberger A. Option Prices, Implied Price Processes, and Stochastic Volatility // J. of Finance, 55 (2000), N 2, 839 - 866.

Comte F., Renault E. Long memory in continuous-time stochastic volatility models // Mathematical Finance, 8 (1998), 291 - 323.

Garcia R., Renault E. A note on hedging in ARCH and stochastic volatility option pricing models // Mathematical Finance, 8 (1998), 153 - 161.

Harvey A.C., Shephard N.G. Estimation of an Asymmetric Stochastic Volatility Model for Asset Returns // J. of Business and Economic Statistics, 14 (4) 1996, 429 - 434.

Jacquier E., Polson N.G., Rossi P.E. Bayesian Analysis of Stochastic Volatility Models (with discussion) // J. of Business and Economic Statistics, 12 (October 1994), 371 - 417.

Palm F.C. GARCH Models of Volatility // in: Maddala G.S., Rao C.R. (eds.) Handbook of Statistics, v. 14, Statistical Methods in Finance, Amsterdam, Elsevier, 1996, 209 - 240.

Renault E. Econometric models of option pricing errors // in: Kreps D.M., Wallis K.F. (eds.) Advances in Economics and Econometrics: Theory and Applications. Vol. 3. Cambridge Univ. Press, Cambridge, 1997.

Shepard N. Statistical Aspects of ARCH and Stochastic Volatility // in: Cox D.R., Hinkley D.V., Barndorff-Nielsen O.E. (eds.) Time Series Models in Econometric, Finance and Other Fields. London. Chapman and Hall, 1996, p. 1 - 67.

Tauchen G. New minimum chi-square methods in empirical finance // in: Kreps D.M., Wallis K.F. (eds.) Advances in economics and econometrics: theory and applications. V. 3, Cambridge Univ. Press, 1997, 279 - 317.

Тема 5. Дополнительные разделы



Раздел 1. Учет трансакционных издержек при оценке финансовых инструментов. Включение трансакционных издержек в биномиальную модель для оценки опционов. Верхняя и нижняя границы для цены финансового инструмента при выходе за которые возникают арбитражные возможности.




Раздел 2. Учет кредитного риска при оценке финансовых инструментов. Рынок высокодоходных и низконадежных облигаций. Использование процентных свопов компаниями с различными кредитными рейтингами. Включение кредитного риска в метод Хита – Джерроу – Мортона оценки финансовых инструментов.



Раздел 3. Финансовые инструменты, стоимость и стратегия хеджирования которых зависят от поведения процентных ставок по двум валютам, а также от обменного курса. Формулы для цен европейских валютных опционов, в том числе и с учетом различных волатильностей процентных ставок по двум валютам. Оценка американских валютных опционов и других финансовых инструментов методом Амина – Бодурта. Оценка квантосов.


Раздел 4. Модели CAPM и APT. Модель оценки фондовых активов (CAPM) и теория арбитражного ценообразования (APT). Статистические выводы о соответствии данных моделей.


Раздел 5. Эконометрические задачи портфельной теории. Погрешности при расчете ковариационной матрицы доходностей ценных бумаг и ожидаемых доходностей. Сумма под риском (VaR). Доверительные интервалы для параметров портфелей.

Основная литература

Шведов (1999), разделы 3, 8.


Дополнительная литература

Шведов А.С Оценка деривативов, связанных с обменным курсом. Препринт Института прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН, 2000, № 45.

Bielecki T.R., Rutkowski M. (2002) Credit Risk: Modeling, Valuation and Hedging. Springer.

Campbell J.Y., Lo A.W., MacKinlay A.C. (1997) The Econometrics of Financial Markets. Princeton, N.J.: Princeton Univ. Press.

Gourieroux C., Jasiak J. (2001) Financial Econometrics: Problems, Models and Methods. Princeton: Princeton Univ. Press.

Maddala G.S., Rao C.R. (eds.) (1996) Handbook of Statistics, v. 14, Statistical Methods in Finance. Amsterdam: Elsevier.

Тематика заданий по различным формам текущего контроля

Объясните, что такое длинная позиция и что такое короткая позиция.


Как связаны цены облигации с правом досрочного выкупа по установленной цене и облигации с правом досрочной продажи по установленной цене с ценой облигации без встроенных опционов?


Что такое хеджирование? Каким образом оно может быть использовано, если рассчитанная безарбитражная цена финансового инструмента существенно отличается от его реальной цены?


Используя формулу Ито, покажите, что если цена акции является решением стохастического дифференциального уравнения



где , - константы, и - стандартное броуновское движение, то логарифм цены акции является решением стохастического дифференциального уравнения с постоянными коэффициентами




Из каких экономических соображений следует, что дельта для европейского опциона колл на акцию всегда положительна? Означает ли положительность гаммы, что цена опциона является выпуклой функцией от S?


Исходя из того, что безарбитражная цена финансового удовлетворяет уравнению с частными производными



выведите формулы Блэка – Шоулза для безарбитражных цен европейских опционов колл и пут.


Каким образом проводится оценка волатильности в моделях типа



для цен акций методом максимального правдоподобия (случай постоянной волатильности)?


Дайте пример стохастической модели для краткосрочной процентной ставки, которая позволяет установить связь между будущими значениями процентной ставки и будущими ценами облигаций. Приведите набросок доказательства этого соотношения. Что такое рыночная цена риска?


Пусть процентная ставка r(t) определяется через дисконтную функцию P(0,t) через формулу



Доказать, что в этом случае




Рассмотрим облигацию с погашением через 15 лет с номиналом 1,000 рублей, по которой раз в полгода выплачивается купон 50 рублей. С целью защиты от неблагоприятного изменения процентных ставок владелец облигации хочет хеджировать ее фьючерсным контрактом на облигацию с погашением через 8 лет с номиналом 2,000 рублей, по которой раз в полгода выплачивается купон 70 рублей. Считая для простоты, что фьючерсная цена во всех случаях совпадает с ценой облигации, на которую заключен фьючерсный контракт, и рассчитав цены обеих облигаций и их дюрации, определить необходимое число h фьючерсных контрактов. Считать, что непрерывно начисляемая ставка спот одинакова для всех сроков заимствования, r=0.11. При одновременном изменении ставок для всех сроков заимствования на одну и ту же величину u определить, какова будет стоимость портфеля, состоящего из облигации и h фьючерсных контрактов. (Рассчитать для нескольких значений u).


Каким образом из двух облигаций с одинаковыми дюрациями и различными выпуклостями можно построить арбитражный портфель? Как можно объяснить существование такой арбитражной стратегии?


Что такое модель в форме состояние – наблюдение? Приведите пример линейной модели в форме состояние – наблюдение. Для чего и каким образом используется фильтр Калмана? Модель со стохастической волатильностью как частный случай модели в форме состояние – наблюдение. Метод квазимаксимального правдоподобия для оценки параметров модели со стохастической волатильностью.


Что такое сумма под риском (VaR)? Как используется стохастическая модель для логарифмической доходности для расчета сумм под риском? Продемонстрируйте расчет суммы под риском с использованием модели IGARCH(1,1). Приведите численный пример.


Примеры вопросов для оценки качества освоения дисциплины

1. Оценка и хеджирование соглашений о форвардных ставках. Простые процентные свопы и примеры их использования.


2. Определение случайного процесса броуновского движения и стохастического интеграла от ступенчатого случайного процесса. Математическое ожидание и дисперсия стохастического интеграла от ступенчатого случайного процесса.


3. Общее определение стохастического интеграла и стохастического дифференциала. Одномерная и многомерная формулы Ито. Примеры применения формулы Ито.


4. Применение формулы Ито для оценки права обменять один актив на другой. Оценка европейских опционов колл и пут на бескупонные облигации, кэплетов и флорлетов.


5. Примеры дельта хеджирования финансовых инструментов. Значение правильного определения волатильности. Использование датчиков случайных чисел для рассмотрения различных сценариев.


6. Оценка волатильности для случайных процессов Ито методом максимального правдоподобия (случай постоянной волатильности).


7. Фильтр Калмана и его использование на финансовых рынках.


8. Модели со стохастической волатильностью и их запись в форме пространство – состояние.


9. Оценка параметров моделей со стохастической волатильностью методом квазимаксимального правдоподобия.


10. Обобщенный метод моментов и модели со стохастической волатильностью.


11. Биномиальное дерево для значений краткосрочной процентной ставки в методе Блэка – Дермана – Тоя. Использование итерационной процедуры и метода секущих для определения краткосрочных процентных ставок по дисконтной функции и волатильностям доходностей бескупонных облигаций.


12. Построение синтетических финансовых инструментов в методе Блэка – Дермана – Тоя. Безарбитражная оценка финансовых инструментов с использованием биномиального дерева. Оценка европейских и американских опционов на купонные облигации. Оценка отсроченных соглашений о форвардных ставках.

Автор программы _____________________А.С.Шведов

Похожие:

Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор : А. С. Шведов, д ф. м н., профессор Рекомендовано секцией умс «Математические и статистические методы в экономике»
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма дисциплины Анализ финансовых рынков  Направление подготовки 080100. 68 Экономика, магистерские программы «Фондовый рынок и инвестиции»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направлению подготовки 080100....
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма учебной дисциплины «Математические модели финансовых рынков»
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080100. 62 специальности...
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconКонцептуальная записка основной образовательной программы направления подготовки бакалавров 080100 Экономика
Направление подготовки бакалавров 080100 Экономика утверждено Приказом Министерства образования и науки Российской Федерации
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма дисциплины математические модели финансовых рынков Для направления 080100. 62 «Экономика»
Математические методы используются для решения таких задач как оценка финансовых активов, формирование оптимального портфеля, измерение...
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма дисциплины динамические модели хеджирования для направления 080100. 68 «экономика» подготовки магистра Автор: А. Г. Шоломицкий()
Курс «Динамические модели хеджирования» рассчитан на один семестр и читается студентам второго курса магистратуры направления Экономика,...
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма дисциплины Модели кредитного риска для направления 080100. 68 «экономика» подготовки магистра Автор: М. В. Помазанов ()
Аннотация. Курс «Модели кредитного риска» рассчитан на один семестр и читается студентам второго курса Магистратуры направления Экономика,...
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма дисциплины Теория отраслевых рынков для направления для направления 080100. 68 «Экономика»
Программа дисциплины Теория отраслевых рынков для направления для направления 080100. 68 «Экономика» подготовки магистра
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма дисциплины человеческое развитие для направления 080100. 62 «Экономика» подготовки бакалавров Автор: Е. Н. Кобзарь ()
«Экономика» по специализации «Прикладная экономика». Студенты, приступающие к изучению курса, должны иметь базовые знания в области...
Программа дисциплины Модели финансовых рынков для направления 080100. 62- экономика подготовки бакалавров Автор программы iconПрограмма дисциплины Английский язык, 4 курс, экономика, 080100, бакалавр [Введите название дисциплины] для направления/ специальности [код направления подготовки
Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки/ специальности...
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница