1 / 23

Finanse - lato 2011

Finanse - lato 2011. dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji piątek: Tygodnie parzyste 8.10-9.40 Tygodnie nieparzyste 13.15-14.50. Kontakt. przez wysłanie emaila (prosz ę się przedstawić = imi ę+ nazwisko + grup a) :

nitza
Download Presentation

Finanse - lato 2011

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Finanse - lato 2011 dr Grzegorz Szafrański pokój B106 Termin konsultacji piątek: Tygodnie parzyste 8.10-9.40 Tygodnie nieparzyste 13.15-14.50

  2. Kontakt przez wysłanie emaila (proszęsię przedstawić =imię+nazwisko+grupa): na adres:gszafr@uni.lodz.pl (dostęp on-line: poniedziałek, środa, piątek, w pozostałe dni czekamy 1 dzień na odpowiedź) przez stronę www– komunikaty na stronie http://www.gszafranski.of.pl Problemy z działaniem strony zgłaszamy na adres mailowy: gszafranski@wp.pl w godzinach konsultacji możliwość komunikacji przez tel. Stacjonarny 635 55 26

  3. Tematyka zajęć • Wprowadzenie do prognozowania. Etapy prognozowania. Metody prognozowania. Predykator. Horyzont prognozy. Typy prognoz. Wprowadzenie do realizacji projektu. • Prognozy na jeden okres. Metody naiwne, średniej ruchomej, Browna w arkuszu kalkulacyjnym. Ocena dokładności i obciążenia prognozy (błędy prognoz). Syntetyczne miary błędu prognozy ex post. • Prognozy na wiele okresów naprzód. Pozostałe metody wygładzania wykładniczego, liniowe modele trendu i autoregresyjne. • Zasady prognozowania poza próbę. Wybór najlepszej prognozy na podstawie błędów ex post. Współczynnik Janusowy. Współczynnik Theila i dekompozycja błędu prognozy ex post. • Prognozy na podstawie modeli VAR i SAR. Metody dekompozycji szeregu czasowego. Metoda Boxa i Jenkinsa. Współczynnik determinacji a kryteria informacyjne. • Test z metod niestrukturalnych (30).

  4. Tematyka zajęć • Metody oparte na modelu ekonometrycznym (metody strukturalne) - przypomnienie zasad estymacji ekonometrycznej. • Zasady prognozowania w oparciu o model ekonometryczny – prognozy warunkowe, dekompozycja błędu prognozy ex post. Przedstawienie rynku i zmiennych (10). • Testowanie strukturalnego modelu prognostycznego. Weryfikacja prognozy. Błąd prognozy ex antei przedział ufności prognozy. • Praca nad prognozami strukturalnymi. • Prognozy strukturalne – projekty. Pierwsze wyniki – ocena pracy (10) • Konsultacja z prognoz strukturalnych. Oddanie projektów (30). • Prognoza systemowa. Metody analityczne rozwiązywania modeli wielorównaniowych. Metody numeryczne (symulacja metodą Gaussa-Seidela). • Analiza mnożnikowa i scenariuszowa – przykłady. Praca samodzielna (20). • Powtórzenie/ kolokwium poprawkowe.

  5. Zadanie prognostyczne Wybór rynku: • pieniężny: lokaty międzybankowe WIBOR / EURIBOR • pieniężny: bony skarbowe (rynek pierwotny lub wtórny), • kwotowań walut: złotego (Forex) / innych walut • giełda akcji: polska (WIG, WIG20) / zagraniczna (LSE, NYSE), • instrumenty pochodne polskie (na WIG20) lub zagraniczne (futures), • detaliczny bankowy (lokaty terminowe, kredyty konsumpcyjne), • sektor realny, „makrogospodarka” inflacja / PKB/eksport, • rynek surowców: ropa naftowa / inne surowce np. miedź, • inne rynki po wcześniejszym uzgodnieniu. Źródło informacji: Raporty NBP na temat rozwoju rynku finansowego

  6. Zadanie prognostyczne Opis rynku: CO KTO JAK DLACZEGO Wybór procesu i zmiennej: np. lokata międzybankowa o okresie kontraktowym 3 miesiące – stopa procentowa WIBOR3M, średnia miesięczna z notowań dziennych Zadanie prognostyczne: Prognoza oceny rynkowych warunków pożyczkowych / inwestycyjnych na następne 12 miesięcy Wybór metod prognozowania • Prognozy krótkoterminowe – metody naiwne (stopy bez zmian) • Prognozy długoterminowe – metody strukturalne (np. reguła Taylora)

  7. Zadanie prognostyczne Opis rynku: CO KTO JAK DLACZEGO Wybór procesu i zmiennej: np. miesięczna inflacja w skali roku liczona na podstawie prognoz wskaźnika cen towarów i usług konsumpcyjnych CPI (okres poprzedni = 100) Sformułowanie zadania prognostycznego: Prognoza inflacji na kolejne 12 miesięcy w celu oceny tendencji inflacyjnych w polskiej gospodarce Wybór metod prognozowania • Prognozy krótkoterminowe – metody autoregresyjne (z sezonowością) • Prognozy długoterminowe – metody strukturalne (np. kosztowa teoria inflacji)

  8. Zadanie prognostyczne Opis rynku: ilościowa charakterystyka rynku (typowa wielkość i ilość transakcji, udział w całym rynku finansowym, dynamika rozwoju), sposób organizacji rynku, ramy prawne, najbardziej popularne produkty, sposób zawierania transakcji, typy podmiotów, kreatorzy rynku, czynniki kształtujące popyt i podaż, poziom konkurencji na rynku, sposób kształtowania cen (kto, kiedy, jak) i wolumenu, powiązania z innymi rynkami, znaczenie dla rynku finansowego i całej gospodarki. Wybór procesu i zmiennej: nazwa zmiennej, standard, źródło i harmonogram ukazywania się informacji, znaczenie zmiennej dla rynku Sformułowanie zadania prognostycznego (czemu mają służyć prognozy) Wybór metod prognozowania: • Prognozy krótkoterminowe – mechanizmy (gdy trudno wykazać wpływ ilościowych czynników) • Prognozy długoterminowe – czynniki (gdy nie można rozpoznać mechanizmów)

  9. Źródła danych Rocznik Statystyczny GUS Biuletyn Statystyczny GUS inne materiały GUS i oficjalne informacje rządowe Biuletyn Informacyjny NBP inne materiały NBP (informacja wstępna, dane o inflacji, podaży pieniądza, instrumentach polityki pieniężnej) Eurostat, OECD Economic Outlook, ECBS Data Warehouse International Monetary Statistics (rocznik statystyczny MFW) i wiele innych

  10. Źródła danych Miejsca publikacji danych w internecie: www.stat.gov.plwww.nbp.pl www.oecd.orgwww.worldbank.org http://www.imf.org/external/data.htmhttp://sdw.ecb.europa.eu/http://www.gpoaccess.gov/eop/www.finance.yahoo.comhttp://europa.eu.int/ portale www.money.plwww.onet.plwww.bossa.pl

  11. Literatura 1. Cieślak M. [2000] – Prognozowanie gospodarcze • Gajda B. [2001] – Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze, Beck • Szafrański G., Zglińska-Pietrzak A. [2007] – Prognozowanie i symulacja – Polski Uniwersytet Wirtualny. • Milo W. [2002] - Prognozowanie i symulacja – WUŁ • Welfe A. [1997] – Ekonometria. Metody i zastosowania, PWE • Zeliaś A. [1997] – Teoria prognozy – PWE

  12. Prognozowanie na przykładzie planu finansowego banku • Cel prognozowania (niepewność gospodarowania, decyzje gospodarcze i planowanie) • Co sprzyja „dobrym” prognozom? (cechy procesu, horyzont prognozy, współzależność zmiennych) • Rodzaje prognoz (horyzont prognozy, struktura, charakter, zakres ujęcia,czego dotyczą, metoda, cel, funkcja, czas)

  13. Warunki i zasady predykcji • wg. wartości oczekiwanej - nieobciążoność • wg. największego prawdopodobieństwa • wg. mediany • wg. minimalizacji straty (Gajda 2001) • pozostałe zasady konstrukcji modelu ekonometrycznego (stałość relacji,zasada ceteris paribus) • model „odpowiedni”

  14. Etapy prognozowania • Sformułowanie zadania prognostycznego (obiekt, cel, horyzont, dokładność) • Sformułowanie przesłanek prognozy (mechanizm lub czynniki) • Wybór predykatora i metody • Wyznaczenie prognozy • Ocena dokładności prognozy

  15. Formuła prognostyczna • Prognozowanie: metody eksperckie i matematyczne • Predykatory strukturalne i niestrukturalne • Oznaczenie predykatora: • x*t = f(...)

  16. Modele szeregów czasowych (metody mechaniczne): naiwne średnie ruchome wygładzanie wykładnicze trend deterministyczny sezonowość modele cykli filtracja, sieci neuronowe inne predyktory Modele statystyczne (metody ekonometryczne): modele trendów modele bilansowe modele symptomatyczne (np. autoregresyjne) modele przyczynowo-skutkowe „duże” modele wielorównaniowe modele ARDL modele VAR modele probitowe, logitowe Metody prognozowania(matematyczne, ilościowe)

  17. Typyprognoz • Prognoza ex post i prognoza wygasła (historyczna) • Prognoza właściwa (prognoza ex ante, prognoza warunkowa)

  18. Miary błędów prognozy ex post • błędy średnie ME, MPE • wariancja i błąd standardowy (SEE) • błędy wartości bezwzględnych MAPE i MAE • błędy kwadratowe MSPE i RMSPE

  19. Sentencje na prawie koniec „Ekonomista to ekspert, który jutro będzie wiedział, dlaczego fakty, które przewidział wczoraj, nie zdarzyły się dzisiaj.” – E.Esar „Jeśli już musisz prognozować, rób to często” - Edgar R. Fiedler "An unsophisticated forecaster uses statistics as a drunken man uses lamp-posts - for support rather than for illumination." - Andrew Lang

  20. Standardy i reguły „dobrej praktyki” w prognozowaniu opracował: Grzegorz Szafrański

  21. Po co są standardy prognoz? Po pierwsze, żeby zwiększyć dokładność prognoz, ocenić stopień niepewności prognoz, pomóc decydentom właściwie wykorzystywać prognozy. Po drugie, żeby skutecznie ochronić prognostyka przed skutkami podjęcia niewłaściwych decyzji przez decydenta (w USA znane są przypadki spraw wytaczanych prognostykom za niestosowanie się do „dobrych zasad” praktyki prognozowania). Rekomendacja – skupmy się na poprawie i doskonaleniu całego procesu prognozowania, a nie tylko na jego wynikach.

  22. Źródło praktyki prognostycznej Zebrane na podstawie lektury • J. Scott Armstrong (2001) – Standard and Practices for Forecasting (w Principles of Forecasting: A Handbook for Researchers and Practitioners – J.Scott Armstrong ed.), Norwell, MA: Kluwer Academics Publisher. • http://www.forecastingprinciples.com/handbook.html

  23. Czego dotyczą standardy prognozowania? • Dotyczą takich aspektów procesu prognozowania jak: • formułowanie problemu prognostycznego • uzyskiwanie informacji o procesie • stosowanie metod • ocena wykorzystanych metod • wykorzystanie prognoz

More Related