Формирование навыков практической работы с программным обеспечением фондового рынка

Министерство образования Российской Федерации

Российский новый университет

УТВЕРЖДАЮ

Проректор по учебной работе

_______________

«___»_______________2007 г.

ПРОГРАММА

по курсу:  СТАТИСТИКА  ФОНДОВОГО  РЫНКА

для специальности: 351400 (ПРИКЛАДНАЯ  ИНФОРМАТИКА  В  ЭКОНОМИКЕ)

факультет:  ИНФОРМАЦИОННЫХ  СИСТЕМ  И  КОМПЬЮТЕРНЫХ  ТЕХНОЛОГИЙ

кафедра:     ИНФОРМАЦИОННЫХ  ТЕХНОЛОГИЙ  ФОНДОВОГО  РЫНКА

курс:        4

семестр:   8

Лекции 32 часа                                                            Экзамен  8  семестр

Практические занятия 20 часов

Самостоятельная работа 48 часов

Всего часов 100

Программу составил: д.т.н., профессор

Программа обсуждена на заседании кафедры информационных технологий фондового рынка

«___»_________2007 г.

Декан факультета

ИC и КТ                                                                              Крюковский А. С.

I.  НАЗНАЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ,  ЕЕ  МЕСТО

В  УЧЕБНОМ  ПРОЦЕССЕ

Дисциплина входит в цикл профессиональной подготовки по специализации - 351400 “ ПРИКЛАДНАЯ  ИНФОРМАТИКА  В  ЭКОНОМИКЕ ”.

1.1. Цели и задачи дисциплины

Основные цели дисциплины:

1)  формирование навыков практической работы с программным обеспечением фондового рынка.

2)  практическое применение методов анализа, моделирования и прогнозирования фондовых индексов;

Основные задачи дисциплины:

r  практическое освоение статистических методов анализа и прогнозирования фондовых индексов;

r  синтез цифровых моделей фондовых индексов.

Задачи дисциплины - формирование у студентов умений и навыков по следующим направлениям деятельности:

·  разработка моделей и алгоритмов цифровой обработки фондовых индексов;

·  организация вычислительного эксперимента по исследованию эффективности предложенных моделей и алгоритмов;

·  практическое применение различных моделей ценовой динамики финансовых инструментов фондового рынка;

·  практическое освоение пакетов прикладных программ анализа и прогнозирования фондовых индексов.

1.2. Профессиональные навыки, умения и знания,

приобретённые в результате изучения дисциплины.

Навыки и умения

Студент на уровне репродуктивной деятельности должен уметь:

¨  обосновывать требования к методам цифровой обработки фондовых индексов;

¨  разрабатывать структурные и динамические модели финансовых временных рядов, а также алгоритмы оценки их параметров;

¨  проводить вычислительный эксперимент методами статистического моделирования с целью проверки адекватности полученных оценок и моделей.

Знания

I. Понятия:

§  дискретизация, интерполяция и экстраполяция данных;

§  дискретные преобразования данных;

§  вероятностные пространства и случайные процессы, гауссовский белый шум, броуновское движение;

§  корреляционно-спектральное оценивание данных;

§  стохастические условно - гауссовские модели;

§  параметрическое и непараметрическое оценивание;

§  эмпирический риск, непараметрические оценки многомерных распределений;

II. Методы:

r  безусловной и условной оптимизации;

r  максимального правдоподобия;

r  регуляризации, устойчивые методы наименьших модулей и квадратов;

r  канонических спектральных разложений;

r  сингулярного анализа данных;

r  статистического моделирования.

III. Алгоритмы

·  быстрые алгоритмы цифровой обработки данных;

·  корреляционно - спектрального оценивания данных;

·  скользящей проверки;

·  оценки собственных значений и векторов матриц большой размерности;

·  SVD- разложения матриц большой размерности;

·  SSA- анализа и прогнозирования временных рядов.

1.3. Связь с предшествующими и последующими дисциплинами,

предусмотренными учебным планом

Для усвоения студентами материалов дисциплины “Статистические методы прогнозирования в экономике” необходимо предварительное изучение следующих дисциплин:

а) “Высшая математика”;

б) “Алгоритмизация и программирование”;

в) “Математические методы в экономике”;

г) “Статистика”;

д) “Статистические методы прогнозирования в экономике”;

е) “Системы компьютерной математики” (пакеты прикладных программ MATLab, Matrixer, EViews, StatGraphics, Stata).

Параллельно с изучением дисциплины “Статистика фондового рынка” рекомендуется изучать следующие дисциплины:

а) “Экспертные системы инвестиционного проектирования”;

б) “Нейро - сетевые и нечетко – множественные методы анализа фондового рынка”;

1.4. Основные исходные профессиональные и

интеллектуальные навыки, умения, знания, необходимые

для изучения дисциплины

Навыки

Разработка моделей и алгоритмов преобразования детерминированных и случайных процессов в линейных, инвариантных к сдвигу системах. Применение программного обеспечения для задач вычислительной математики (линейная алгебра, условная и безусловная оптимизация, прикладная статистика), визуализации результатов расчётов, управления базами данных.

Умения

Оценивать статистические характеристики случайных процессов, моделировать детерминированные и случайные временные ряды.

Знания

Законы: вероятностных распределений (Гаусса, Пирсона, Стьюдента, - хи-квадрат).

Характеристики: корреляционно-спектральные, собственные значения и вектора, кумулянтное описание случайных процессов.

Теоремы: отсчетов, Винера - Хинчина, Карунена - Лоева.

Преобразования: Фурье, Лапласа, z - преобразование, коррелирующее - декоррелирующее.

Критерии: отношения сигнал/шум, среднего риска, локального максимума правдоподобия.

Методы: исследования линейных и нелинейных динамических систем