õppeaine eesmärgid eesti k
Õppeaine eesmärk on tutvustada finantsaegridade analüüsimiseks kasutatavaid ökonomeetrilisi meetodeid.
õppeaine eesmärgid inglise k
The aim of the course is to introduce econometric methods used to analyse financial time-series.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Õppeaine läbinud üliõpilane:
- oskab erinevate andmetüüpide korral valida sobivat ökonomeetrilist mudelit;
- viib läbi mudeli parameetrite hindamist, kasutades selleks sobivat tarkvara;
- viib läbi vajalikud testid ja interpreteerib nende tulemusi;
- võrdleb erinevaid mudeleid, kasutades selleks sobivalt valitud suurusi;
- interpreteerib ökonomeetrilise analüüsi tulemusi;
- annab kaasõppijate ökonomeetrilistele projektidele argumenteeritud ja arengut toetavat tagasisidet.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
After completing the course, the student:
- is able to select an appropriate econometric model for different types of data;
- performs model parameter estimation using appropriate software;
- performs the necessary tests and interprets the results;
- compares different models using appropriate quantities;
- interprets outcomes of econometric analyses and draws appropriate conclusions;
- is able to provide well-argued, constructive feedback on peers’ econometric projects.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Aegridade ARIMA, SARIMA ja XARIMA mudelid ning prognoosimine. VAR mudelid, Grangeri kausaalsus ning impulssreaktsiooni-funktsioon. Aegridade spektraalanalüüs. Mittestatsionaarsed aegread, ühikjuure testimine, struktuursed muutused. Kointegratsioon, Johanseni kointegratsiooni test, veaparandusmudelid ECM ja VECM. Volatiilsuse modelleerimine: ARCH, GARCH, EGARCH, GJR mudelid. Mitmemõõtmeline volatiilsuse modelleerimine: MGARCH, DVECH ja tingliku korrelatsiooniga MGARCH mudelid. Juhtumi analüüs. CAPM mudeli testimine. Eksogeensus ja intrumenttunnused. Paneelandmed. Ühikjuure testimine paneelandmete korral. Tõenäosusmudelid. Kasutatakse tarkvara Stata.
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
Time series models ARIMA, SARIMA, XARIMA, and forecasting. VAR models, Granger causality and impulse response function. Time series spectral analysis. Non-stationary time-series, unit root testing, structural breaks. Cointegration, Johansen test, error correction models ECM and VECM. Modelling volatility: ARCH, GARCH, EGARCH, GJR. Multivariate volatility modelling: MGARCH, DVECH and conditional correlation models. Event study. Testing CAPM model. Exogeneity and instruments. Panel data models and unit-root tests. Probability models. Software: Stata.
õppekirjandus
Brooks, C. "Introductory Econometrics for Finance"
Tsay, R. S. "Analysis of Financial Time series"
Wang, P. "Financial Econometrics"
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
4.0
sessioonõppe töömahud (semestris):