Tantárgy adatlap

A tantárgy szakmai tartalma: A tárgy célja megismertetni a hallgatókat a pénzügyi piaci árfolyam-ingadozások elemzésének módszertanával. A félév során a valós piaci árfolyamok statisztikai jellegzetességeiből kiindulva a hallgatók olyan modellek alkalmazását sajátítják el, amelyek képesek figyelembe venni ezeket a jellegzetességeket az árfolyamok modellezése, a kockázatkezelés vagy a portfólió-optimalizálás területén.

Évközi tanulmányi követelmények: 4 darab házi feladat (maximum 2 fős csoportokban) 40 pont, amiből legalább 20-at el kell érni a gyakorlati jegyért. A szemináriumok látogatása kötelező, továbbá a házi feladatok erősen kapcsolódnak a szemináriumokon megbeszéltekhez.

A tárgy külföldről is teljesíthető, de a házi feladatokból ugyanúgy el kell érni 20 pontot.

Vizsgakövetelmény: gyakorlati jegy+vizsgajegy

Az értékelés módszere: Év végi írásbeli vizsga. Ponthatárok: 51, 63, 75, 87.

Tananyag leírása: Stilizált tények a hozamokról
Implicit volatilitás
Koherens kockázati mértékek és portfólió-optimalizálás
Idősormodellek
GARCH modellek
Extrémérték-elmélet
Likviditás, piaci mikrostruktúra
Faktormodellek
Értékpapírosítás
Eseményelemzés
Logoptimális portfóliók
Hatékony piacok

Órarendi beosztás: A Neptun Hallgatói Információs rendszer szerint.

Kompetencia leírása: Statisztikai összefüggések felismerése pénzügyi idősorokban.
R programcsomag készségszintű használata.
15-20 empirikus pénzügyekhez kapcsolódó tudományos cikk megértése.

Félévközi ellenőrzések: Házi feladatok (maximum 2 fős csoportokban).

A hallgató egyéni munkával megoldandó feladatai: Házi feladatok (maximum 2 fős csoportokban).

Szak neve: 

Irodalomjegyzék:
Kötelező irodalom:

• A Moodle rendszerre feltöltött cikkek.

Ajánlott irodalom:

• The Econometrics of Financial Markets (Hardcover) by John Y. Campbell, Andrew W. Lo
• Introduction to R for quantitative finance. (Daróczi G, Puhle M, Berlinger E, Csóka P, Havran D, Michaletzky M, Tulassay Zs, Váradi K, Vidovics-Dancs A Daróczi G (szerk.)) 164 p. Birmingham: Packt Publishing, 2013
• Berlinger Edina, Illés Ferenc (szerk.) Mastering R for Quantitative Finance. Birmingham: Packt Publishing, 2015. pp. 227-256. (ISBN:13 9781783552078)
• Ruey S. Tsay (2010): Analysis of Financial Time Series