BUS326 Anvendt finansiell økonometri

Kurset fokuserer på økonometrisk analyse av finans- og råvaremarkeder. Finansiell teori kobles sammen med data fra sentrale finansielle databaser for å legge til rette for prognostisering, optimalisering og risikostyring. Ved å kombinere økonometrisk teori med omfattende programvareapplikasjoner, den praktiske tilnærmingen gir et forsprang for en masteroppgave i finans - og et innblikk i arbeidet til en kvantitativ analytiker.

De økonometriske temaer som skal dekkes inkluderer (listen er veiledende):

• Tidsserieegenskaper, tidsforskyvede verdier, autokorrelasjon, stasjonaritet, enhetsrøtter og strukturelle brudd;
• Autoregressiv glidende gjennomsnittsmodell (ARMA modell);
• Vektorautoregresjon (VAR) og Granger-kausalitet;
• Kointegrasjon og vektorfeilkorreksjonsmodell (VEC modell); og
• Volatilitetsmodeller som f.eks. GARCH.

Kunnskaper

Studentene er kjent med

1. kjerneideer, prinsipper og modeller innen finansiell økonometri;

2. stiliserte fakta om finansielle data;

3. utvalgte kilder til finansielle data;

4. rollen til empirisk analyse i bruk, vurdering og utvikling av finansteori;

5. relevansen av økonometri for å løse prognose-, optimaliserings- og risikostyringsproblemer i finans.

Ferdigheter

Studentene kan

1. formulere en økonometrisk modell basert på finansteori og statistiske egenskaper ved dataene;

2. hente finansielle data fra utvalgte databaser;

3. implementere utvalgte finansøkonometriske modeller ved bruk av passende programvare;

4. vurdere de estimerte modellenes statistiske tilstrekkelighet;

5. tolke de estimerte modellene i forhold til finansteori;

6. gjennomføre utvalgte analyser innen finansiell prognostisering, optimalisering og risikostyring;

7. presentere empiriske funn og innpasse finansøkonometrisk analyse i en forskningsartikkel eller en masteroppgave.

Generell kompetanse:

Studentene

1. er klare over bruken av økonometrisk analyse for å utvikle og vurdere finansteori;

2. kan analysere og diskutere prognostisering, optimalisering og risikostyring i finans både konseptuelt og på implementeringsnivå;

3. kan bruke R eller annen passende programvare for å hente, manipulere, analysere og modellere finansielle data;

4. er klare over begrensningene ved empirisk økonometrisk analyse.