ая часть работы

Используя результаты, полученные ранее, сформируйте портфель акций для возможного инвестирования на основных международных рынках.

МЕТОДИКА И ШКАЛА ОЦЕНКИ ЗНАНИЙ

ПО КУРСУ “МОДЕЛИ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ”

Предлагаемая методика оценки знаний предполагает комплексный учет знаний студента, приобретенных как в результате прослушивания лекционного материала, так и в процессе самостоятельного изучения литературы по данному курсу. Важным моментом при ответе на экзаменационный вопрос является способность студента мыслить в терминах теории портфельного инвестирования, а именно умение обосновывать математические соотношения, проводить сравнительный анализ различных понятий, методов и подходов в рамках изученного курса, а также делать самостоятельные выводы на основании имеющегося материала.

Таким образом, основными критериями, на основании которых может быть проведено оценивание ответа студента на теоретический вопрос промежуточного или итогового экзамена по курсу “Модели финансовых рынков”, являются следующие:

1) знание и умение свободно использовать термины и определения как из вопроса, предложенного в экзаменационном билете, так и из всего курса (опцион, портфель ценных бумаг, риск, рынок, хеджирование платежного обязательства, мартингал, арбитраж, портфельное инвестирование, доходность, капитал, нейронная сеть, генетический алгоритм, классификация, прогнозирование, статистический анализ и т.д.)

2) полнота и подробность ответа на вопрос в рамках изложенного лекционного материала с записью основных математических соотношений и тождеств (формула Кокса–Росса–Рубинштейна, функция Эрроу–Пратта, модель Блэка–Шоулса, паритет цен, капитал портфеля, функции активации, формулы описывающие нейронную сеть перцептронного типа, сеть Хопфилда, Коххонена и др.);

3) способность к теоретическому и логическому обоснованию приводимых в рамках вопроса соотношений, закономерностей и формул;

4) обзор дополнительной литературы, который предполагает наличие в ответе фактов и аспектов вопроса, не нашедших отражение в изложенном преподавателем лекционном материале;

5) умение делать самостоятельные выводы на основании изложенного материала и проводить сравнительный анализ различных понятий, методов и подходов в рамках изученного курса;

6) отсутствие затруднений в приведении примеров;

7) определение прикладного значения вопроса (взаимосвязь с другими экономическими дисциплинами, предложение возможных вариантов приложения полученных в рамках курса знаний и навыков в других областях).

Присутствие в ответе студента первых двух параметров является достаточным условием выставления экзаменационной оценки “удовлетворительно”. Вообще, наличие критериев (1–2) является необходимым условием аттестации студента по курсу “ Модели финансовых рынков”, по причине того, что терминологическая база и лекционный материал – минимальный объем знаний студента, прослушавшего курс лекций. Необходимо отметить, что выполнение каждого последующего критерия основано на знании предыдущих, а значит, движение по шкале оценивания имеет последовательный характер.

Следующим этапом в усвоении материала и овладении знаниями по данному курсу становится способность экзаменуемого к самостоятельному выводу и обоснованию формул и соотношений в рамках полученного билета. Также необходимо проверять и учитывать самостоятельную работу студента, а именно изучение дополнительной литературы. Таким образом, продвигаясь последовательно по шкале параметров, оценке “хорошо” соответствует выполнение критериев с первого по четвертый включительно. Возможность улучшения оценки с “хорошо” до “отлично” учитывает проверку способности студента в привидении примеров и самостоятельных выводов на основании изложенного материала (критерии 5–7 шкалы).

Таким образом, можно говорить, что с наличием каждого последующего пункта в ответе студента на теоретический вопрос экзаменационная оценка может быть повышена в соответствии с описанной выше методикой.

ТЕКСТЫ ДЛЯ ЧТЕНИЯ

1. Алексеев М.Ю. Рынок ценных бумаг. – М.: Финансы и статистика, 1992. –352с.

2. Бьорк Т. О современной структуре разрывных процентных ставок //Обозрение прикладной и промышленной математики. 1995. Т.2. В.4. – С.626–657.

3. Бэстенс Д.Э., Ван ден Берг В.М., Вуд Д. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. – М.: ТВП, 1997. – 236с.

4. Глазунов В.Н. Финансовый анализ и оценка риска реальных инвестиций. М.: Финстатинформ, 1997. – 135 с.

5. Гомзин Л. Некоторые особенности определения рыночной стоимости привилегированных акций доходным подходом //Рынок ценных бумаг. 2003. №4 (235). – С. 62–67.

6. Дарушин И. Теоретические основы функционирования срочного рынка и его социально–экономическая роль // Рынок ценных бумаг. 2003. №4 (235). – С. 68–73.

7. Едронов В.Н., Мизиковский Е.А. Учет и анализ финансовых активов. – М.: Финансы и статистика, 1995. – 272с.

8. Ефимов В. Концептуальные истоки кризиса мировой кредитно–финансовой системы и методологические предпосылки ее устойчивого функционирования //Аналитический банковский журнал. 2001. №8 (75). – С. 33–39.

9. Ковалишин Е.А., Поманский А.Б. Реальные опционы: оптимальный момент инвестиврования //ЭММ. 1999. N 2. -С.50-60.

10. Маршалл Дж. Ф., Бансал В.К. Финансовая инженерия: полное руководство по финансовым нововведениям. - М.: ИНФРА-М, 1998.–784с.

11. Мельников А.В. Финансовые рынки: стохастический анализ и расчет производных ценных бумаг. – Москва: ТВП, 1997. – 126 с.

12. Мерфи Д. Технический анализ фьючерсных рынков. М. Тривола, 1997.-592с.

13. Миркин Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок. Профессиональный курс в финансовой академии при правительстве РФ. М.: Перспектива, 1995.–550с.

14. Модели детерминированного хаоса в задаче прогнозирования тенденций финансовых рынков и их нейросетевая реализация //Информационные технологии. 2000. №2. С. 46–52.

15. Моделирование инвестиционного портфеля с использованием нейросетевых технологий //Вестн. моск. ун–та. Сер. 6. Экономика. 1999. №4. С. 75–90.

16. Нейштадт А.И., Селезнева Т.В., Тутубалин В.Н., Учер Е.Г. Уточнение “теорий спекуляций” Л. Башелье //Обозрение прикладной и производственной математики. 2002. Т.9. Вып. 3. С. 525–543.

17. Рачев С.Т., Рушендорф Л. Модели и расчеты контрактов с опционами //Теория вероятностей и ее применения. 1994. Т.39. В.1. – С.150–190.

18. Селезнева Т.В., Тутубалин В.Н., Учер Е.Г. Исследование прикладных возможностей некоторых моделей стохастической финансовой математики //Обозрение прикладной и производственной математики. 2000. Т.7. Вып. 2. С. 210–238.

19. Тренев Н.Н. Уточнение формулы Блэка–Шоулза для стоимости опциона //Кибернетика и системный анализ. 2002. №6. – С. 154–161.

20. Чуйко А.С., Шершнев В.Г. Математические основы финансового обслуживания. – М.: Изд. Рос. экон. акад.; Екатеринбург: Деловая книга, 1998. – 128с.

21. Ширяев А.Н. Основы стохастической финансовой математики. – М.: ФАЗИС, 1998. Т.1. Факты. Модели. – 512с. Т.2. Теория. – 544с.

22. Ширяев А.Н. Актуарное и финансовое дело: современное состояние и перспективы развития //Обозрение прикладной и промышленной математики. 1994. Т.1. В.5. – С.684–697.

23. Ширяев А.Н. О некоторых понятиях и стохастических моделях финансовой математики //Теория вероятностей и ее применения. 1994. Т.39. В.1. – С.5–22.

24. Ширяев А.Н., Кабанов Ю.М., Крамков Д.О., Мельников А.В. К теории расчетов опционов Европейского и Американского типов. I. Дискретное время. II. Непрерывное время //Там же. 1994. Т.39. В.1. – С.23–129.

25. Яковлев В.Л. Применение нейросетевых алгоритмов к анализу финансовых рынков //Информационные технологии. 1999. №8. С. 25–30.

26. Якушев Д.Ж. Применение нейрокомпьютеров в финансовой деятельности //Зарубежная радиоэлектроника. 1998. №1. С. 61–68.

27. Hull J.C. Options, Futures and Other Derivatives. Englewood Cliffs (N.J.): Prentice Hall, 1997.

28. Merton R.C. Theory of rational option pricing //Bell Journal of Economics and Management Science. 1973. № 4 (Spring). P. 141 – 183.

* Иногда перцептроном называют любую НС слоистой структуры, однако здесь и далее под перцептроном понимается только сеть, состоящая из нейронов с активационными функциями единичного скачка (бинарная сеть).