Выпускающая кафедра: информационные технологии фондового рынка 

Цель создания кафедры: реализация качественной подготовки специалистов и переподготовки кадров по направлениям, связанным с современными информационными технологиями в областях мониторинга фондовых, товарных и финансовых рынков, инвестиционного менеджмента страховых компаний, коммерческих банков, пенсионных и паевых фондов. 

Задачи кафедры: 

• Подготовка специалистов, владеющих широким спектром экономико-математических методов анализа финансовых индексов, разработки и эксплуатации программных комплексов, профессионально ориентированных на решение инвестиционных проблем.

• Повышение квалификации и переподготовка специалистов для налоговых органов, информационных агенств и консалтинговых фирм, в государственных и частных структурах. 

• Проведение научно-исследовательских работ по созданию, апробации и внедрению новых математических методов обработки, моделирования и прогнозирования экономических процессов.

• Подготовка кандидатских и докторских диссертаций по материалам научных исследований, подготовка преподавательского состава РосНОУ.

Дисциплины специализации: 

Перечень знаний и умений - теоретические знания и некоторые практические навыки в решении задач:

• анализа риска банкротств корпораций;

• оценки рисков инвестиционных проектов;

• мониторинга рейтингов корпоративных обязательств;

• скоринга акций;

• прогнозирования фондовых индексов.
  

Дидактические единицы:

Статистические методы прогнозирования в экономике

Цифровой спектральный анализ данных, критерии стационарности и эргодичности временного ряда (ВР), спектральная плотность мощности, теорема Винера – Хинчина и выборочный спектр ВР, оценивание авто- и взаимной- корреляции стационарных и нестационарных данных. Выделение тренда ВР, критерии наличия тренда, скользящее среднее ВР, полиномиальное и экспоненциальное сглаживание ВР, робастное локально взвешенное регрессионное сглаживание (фильтр Клевеланда). Коррелограмные и периодограмные спектральные оценки ВР, окна данных, процедуры псевдоусреднения. Параметрические модели стационарных ВР, метод формирующего фильтра, АРСС (p, q) – модель стационарных данных, система уравнений Юла – Уокера, алгоритм Левинсона – Дурбина оценки АР- параметров рациональной модели данных, процедура оценки СС- параметров модели с помощью остаточного ВР. Фильтры линейного прогноза в прямом и обратном направлении, статистическое смысл коэффициентов отражения, решетчатый фильтр ошибок прогноза, геометрический и гармонический алгоритмы Берга. Блочный и последовательные методы построения фильтров линейного прогноза. Параметрические модели нестационарных ВР, АРПСС (p, d, q) – модель нестационарных данных, идентификация порядка разности модели, методы максимального правдоподобия и наименьших квадратов для оценки параметров АРПСС- модели.

Статистика фондового рынка

Классические модели финансовых индексов, случайное блуждание и гипотеза эффективного рынка, портфель ценных бумаг, диверсификация Марковитца, CAPM- модель ценообразования финансовых активов, арбитражная теория расчетов (APT). Нелинейные условно - гауссовские модели, ARCH, GARCH - модели авторегрессионной условной неоднородности, модели стохастической волатильности. Основные понятия фрактальной геометрии, методы определения фрактальной размерности, показатель Харста, статистическое самоподобие фрактальных временных рядов, фрактальное броуновское движение, процессы с долговременной памятью, R/S- анализ финансовых временных рядов. Фрактальная статистика, логарифмическая норма прибыли, распределения Парето, модели одномерных распределений финансовых индексов.

Нейро- сетевые и нейро- нечеткие методы анализа фондового рынка

Основные понятия теории нейронных сетей. Искусственный нейрон (ИН) и его параметры. Элементы теории адаптации и обучения. Алгоритмы обучения ИН. Однослойная искусственная нейронная сеть (ИНС). Способы построения решающих функций. Алгоритм обучения Уидрой – Хопфа. Однонаправленные многослойные ИНС. Алгоритм обратного распространения ошибки. Градиентные и эвристические методы обучения сети. Радиальные ИНС и методы их обучения. Рекуррентные сети на основе персептрона и методы их обучения. ИНС с самоорганизацией. Конкурентное обучение. Семейство ЕМ- алгоритмов, байесовские нейронные сети. Нейросетевое прогнозирование финансовых временных рядов. Теорема отображения Колмогорова. Методы погружения временного ряда (ВР) в нейросетевой базис. Прогнозирующая сеть персептронного типа. Методы редукции и наращивания сети. Прогнозирующая радиальная ИНС. Прогнозирующая рекуррентная сеть Эльмана – Джордана. Прогнозирующая Байесовская нейронная сеть. Прогнозирующий полином Колмогорова – Габора, сеть Вольтерри. Анализ финансовых рейтингов с помощью самоорганизующейся карты Кохонена. Нейро-нечеткое прогнозирование финансовых ВР. Структура нечеткой сети TSK, сеть Ванга – Менделя. Алгоритмы обучения нечеткой сети. Обучение нечеткой сети с помощью алгоритмов самоорганизации. Прогнозирование слабо структурированных ВР в нейро- нечетком логическом базисе.

Нелинейные динамические модели анализа финансовых временных рядов

Основы теории динамических систем. Нелинейные динамические системы (НДС) и нелинейные модели. Принцип суперпозиции. Дифференциальные уравнения и дискретные отображения. Квадратичное отображение, устойчивость и гиперболичность неподвижной точки. Двумерные дискретные отображения. Топологически сопряженные отображения. Непрерывные системы. Фазовое пространство, сечение и индекс Пуанкаре. Фазовый портрет (аттрактор) НДС. Системы Лоренца и Росслера. Устойчивость НДС по Ляпунову. Качественные признаки и количественные меры хаоса. Показатель Ляпунова. Фрактальные размерности. Метод формирующей НДС. Реконструкция аттрактора НДС с помощью задержки отсчетов временного ряда (теорема Такенса) и его последовательного дифференцирования. Обзор других способов вложения временного ряда (ВР). Корреляционная размерность фазового пространства, оценка размерности аттрактора НДС. Синтез оператора эволюции формирующей НДС методом n- мерного дискретного отображения и с помощью системы однородных дифференциальных уравнений 1-ого порядка. Реконструкция формирующей НДС для нестационарных ВР.

Экспертные системы инвестиционного проектирования

Введение в экспертные системы (ЭС). Основные понятия и определения. Методы приобретения и формализации знаний. Представление знаний с помощью предикатов. Семантические сети. Продукционные модели. Представление знаний с помощью фреймов. Обработка экспертных оценок. Байесовские сети доверия (БСД). Неопределенность знаний и нечеткие множества в ЭС. Логический вывод в базисе субъективных вероятностей. Создание ЭС с помощью БСД. Диаграммы влияния. Условно - гауссовские БСД. Архитектура ЭС в базисе Демстера-Шеффера. Стратегии поиска в ЭС. Инвестиционные ЭС. Представление и интеграция знаний с помощью функций доверия. Управление инвестиционным портфелем с помощью БСД. Архитектуры БСД Лауритцена - Шпигельхальтера, Хьюджина, Шенноя – Шаффера.

Фундаментальный и технический анализ рынка ценных бумаг

Основные понятия рынка ценных бумаг (РЦБ). Инфраструктура и основы функционирования фондового рынка. Информационные потоки РЦБ и механизмы их обслуживания. Источники финансовой информации. Системы электронных торгов ценными бумагами. Фондовые индексы. Основные подходы к изучению динамики фондового рынка. Основные положения технического анализа. Компьютерные технологии технического анализа. Графический техический анализ. Скользящие средние. Осцилляторы. Теория циклов. Волновая теория Эллиота.

Портфельные инвестиции

Введение в портфельные инвестиции Проблема выбора портфеля акций. Портфель акций и его характеристики. Оптимальный портфель акций. Теория Марковица. Портфель, содержащий безрисковые активы. Теория Тобина. Теория ценообразования на рынке капитала. Бета и альфа анализ акций. Проблема выбора портфеля облигаций. Процентный риск облигаций. Иммунизация портфеля облигаций. Управление портфелем облигаций.

Риск - менеджмент

Понятие инвестиций и инвестиционного менеджмента. Инвестиционный рынок: его оценка и прогнозирование. Методический инструментарий инвестиционного менеджмента. Формирование инвестиционной стратегии предприятия. Инвестиции в инновационном процессе. Методы оценки эффективности реальных инвестиционных проектов. Оценка инвестиционных качеств и эффективности инструментов фондового рынка. Цели и принципы формирования и типизации инвестиционного процесса. Оперативное управление инвестиционным портфелем.

Основы теории. Четкие множества, булева логика. Нечеткие множества. Нечеткая логика, операции на нечетких множествах. Нечеткость и вероятность. Правила нечеткого вывода. Системы нечеткого вывода Мамдани Заде и Такаги – Сугено – Канга (TSK). Нечеткий финансовый менеджмент. Финансовый менеджмент и оценка банкротства. Эффективность и риск инвестиционного проекта. Анализ инвестиционной эффективности финансовых инструментов. Нечеткая оптимизация инвестиционного портфеля. Прогнозирование финансовых индексов. Стратегическое планирование. Актуарные расчеты страховых фондов. Компьютерные системы нечеткого финансового менеджмента. Система оптимизации фондового портфеля.

Информационное обеспечение рынка ценных бумаг

Ведущие информационные агенства США: Moody’s, Standard & Poor’s, Morgan Stanley, Salomon Smith Barney, Blomberg, Reuters. Российское информационное агентство AK&M. Обзор финансовых порталов и других информационных источников экономической статистики в сети Internet. Получение и анализ информации о ценных бумагах в системе Reuters. Взаимодействие Reuters с другими информационными системами. Internet-сервер ФКЦБ России. Альтернатива Internet и закрытые компьютерные сети. Справочные базы данных с доступом в режиме on- line (www- и ftp- сервис).

Налогообложение на российском фондовом рынке

Анализ текущих изменений налогового режима для участников рынка ценных бумаг (ЦБ). Основные положения реформы налогообложения рынка ЦБ. Налогообложение доходов, налог на прибыль – анализ 25 главы Налогового Кодекса. Налогообложение операций с акциями, корпоративными обязательствами (векселями, облигациями), государственными и муниципальными ЦБ, доверительному управлению. Налогообложение срочных сделок. Особенности налогообложения нерезидентов. Налог на доходы физических лиц – анализ 23 главы Налогового Кодекса. Налог на добавленную стоимость.

Правовое обеспечение деятельности на российском фондовом рынке

Правовое обеспечение инвестиционных проектов. Анализ кризисных и конфликтных ситуаций. Типовые договора для кредитных организаций. Правовое обеспечение институциональных инвесторов фондового рынка. Правовая база торговых и посреднических организаций.