Аннотации и программы читаемых курсов.

Аннотации и программы читаемых курсов.

Адаптационный курс «Теория баз данных»

Один из основных методологических принципов развития информационных технологий – абстракция – естественным образом привёл исследователей и технологов к выделению предметной области под названием «базы данных» (БД). Она включает в себя теории, методы и технологии: 1) формализации концептуальных, логических и физических моделей данных; 2) построения систем управления базами данных (СУБД); 3) оптимального доступа к данным с использованием СУБД. 4) нереляционная форма хранения данных. 5) Современные технологии доступа к данным.

Данный курс предоставляет введение в теорию баз данных, предлагает обор современных технологий хранения и извлечения данных.

Литература:

1. Дейт К. Введение в системы баз данных, 8-е издание. – Вильямс, 2006.

2. Д. Кренке. Теория и практика построения баз данных. – Питер, 2005.

3. Скотт В. Эмблер, Прамодкумар Дж. Садаладж Рефакторинг баз данных. Эволюционное проектирование. – Вильямс, 2007.

Адаптационный курс «Макроэкономика»

Финансовые рынки являются важнейшим элементом современной экономики, поскольку обеспечивают превращение сбережений населения в производственные инвестиции, необходимые для роста. В данном курсе обсуждается, как должна работать финансовая система, и почему она может давать сбои, как определяется денежная масса в экономике и к чему приводят ее колебания. Также данный курс посвящен политике государства по предотвращению или смягчению экономических спадов, основным типам политики (денежной и бюджетной) и обсуждению основных инструментов, механизмов и принципов их действия. Обсуждаются проблемы, с которыми чаще всего сталкиваются развивающиеся экономики – стабилизация инфляции, валютные кризисы, внезапное изменение направления потоков капитала.

Литература:

1. Blanchard O. Macroeconomics, Third Edition, University Prentice Hall. 2003. Ch.1-5.

2. Мэнкью Г. Макроэкономика. М., 1994.

3. Romer, D. Advanced Macroeconomics. 4th ed. McGrow Hill Book Company: London. 2012

4. Дорнбуш Р., Фишер С. Макроэкономика М., 1998.

5. Сакс Дж., Ларрен Ф. Макроэкономика. Глобальный подход. М., 1996.

Адаптационный курс «Эконометрика»

Цель данного курса – введение в эконометрику. Предполагается, что слушатель обладает знаниями в области дисциплин линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики. В данном курсе рассматриваются классические разделы эконометрики: линейные регрессионные модели (метод наименьших квадратов, статистические свойства оценок коэффициентов регрессии, коэффициент детерминации, проверка гипотезы о линейных ограничениях, использование дамми-переменных), проблемы, которые могут возникать в линейных моделях (мультиколлинеарность, гетероскедастичность, автокорреляция, эндогенность, мнимая регрессия), будут рассмотрены аспекты анализа временных рядов (ARMA и GARCH модели, причинность по Грейнджеру, тест на стационарность). Обучающиеся смогут проводить тесты для проверки гипотез о значимости коэффициентов регрессии, о корректной спецификации модели, об устойчивости модели, тесты на наличие пропущенных переменных. В качестве методов борьбы с нарушением предпосылок линейной регрессии будут рассмотрены метод инструментальных переменных, поправки в форме Уайта, Прайса-Винстена, ридж и LASSO регрессии. Также будут рассмотрены и модели качественного выбора: метод максимального правдоподобия, логит-модель, пробит-модель, порядковые регрессии, методы оценки качества моделей (ROC-кривая, TPR/FPR), тесты на значимость коэффициентов регрессии. Дополнительно будут рассмотрены квантильные регрессии, проблема цензурированных данных, tobit-регрессия, регрессия Хекмана.

Литература:

1. J.M.Wooldridge. Introductory Econometrics. A modern approach. 5th edition, 2013.

2. Econometric Views User's Guide. Quantitative Micro Software, LLC.

3. Greene W.H. Econometric Analysis. Prentice Hall int. 7th ed., 2011.

4. Kennedy P. A Guide to Econometrics. Blackwell Publishers, 6th edition, 2008.

5. Verbeek, M. A Guide to Modern Econometrics. Wiley, 4rd edition, 2012.

Финансы банка

В курсе рассматриваются бизнес модели коммерческих банков, задачи управления активами и пассивами банка, источники доходов и расходов, капитал банка, среда функционирования банков, а также банковские кризисы. Данный курс также дает введение в основы корпоративных финансов, подчеркивая их применение к широкому спектру реальных задач, охватывающих личные финансы, принятие корпоративных решений и финансовое посредничество. Ключевые концепции и приложения включают в себя: временную стоимость денег, риск-доходность, стоимость капитала, процентные ставки, пенсионные сбережения, ипотечное финансирование, оценку активов, построение дисконтированных денежных потоков (DCF), внутренняя норма доходности, NPV, срок окупаемости.

Литература:

1. Волков Д., Цехомский Н., Щербакова О. и др. Финансы банка. М.: Корпоративный университет Сбербанка, 2015.

2. Агуреев Е., Щербакова О., Шибанов О. и др. Кейсы по программам Школы финансов. М.: Корпоративный университет Сбербанка, 2016.

Финансовые технологии

В данном курсе рассматривается конкурентный ландшафт современных финансовых организаций: стратегия экосистемы, новые fintech-маркетплейсы, с использованием disruptive технологий, цифровой фронт-офис, кастомизация на основе применения когнитивных технологий для обработки внутренних и внешних данных, сокращения сроков проведения изменений (agile), многоканального обслуживания клиентов, on-demand услуги с быстро изменяющимся ценностным предложением, различными ценами для разных категорий клиентов, а также безопасные операции, снижающие риски мошенничества посредством использования технологии блокчейн.

Литература:

1. Susanne Chishti, Janos Barberis, The FINTECH Book: The Financial Technology Handbook for Investors, Wiley, 2016

2. Paolo Sironi, FinTech Innovation: From Robo-Advisors to Goal Based Investing and Gamification, Wiley, 2016

3. John Waupsh, Bankruption: How Community Banking Can Survive Fintech, Wiley, 2016

Основы риск-менеджмента

Цель курса – рассмотреть области применения математического моделирования и методов анализа данных в практических банковских задачах и финансовых стартапах. Рассматривается понятие риска, приводится классификация типов риска в банковской сфере (кредитный, рыночный, операционный, процентный, трансфертный, имущественный, риск ликвидности и др.), рассматривается трейд-офф между вероятностью потерь и недополученным процентным доходом, изучаются модели экономического капитала, стресс-тестирования, агрегированного риска. Задачи классификации и прогноза в задаче кредитного риска, приводится обзор классических банковских инструментов (скоринговые карты, деревья решений), производится сравнение с бенчмарками. Рассматриваются задачи клиентского оттока, максимизации NPV по маркетинговым кампаниям, соотношения риск доходность. Дополнительно рассматривается проблема выбора в условиях неопределенности и риска, рассматриваются понятия нечеткой логики и модели теорий неопределенности.

Литература:

1. Кулик В., Ведяхин А., Удовиченко О. и др. Основы риск-менеджмента. 2 изд. М.: Корпоративный университет Сбербанка, 2017.

2. Siddiqi, Naeem. Credit Risk Scorecards: Developing and Implementing Intelligent Credit Scoring. 2005, SAS Institute Inc

3. Crouhy, M, Galai D., Mark, R. The Essentials of Risk Management, McGraw-Hill, 2005

4. Joël Bessis, Risk Management in Banking, 4th Edition, Wiley, 2015

5. Gareth W. Peters, Pavel V. Shevchenko, Advances in Heavy Tailed Risk Modeling: A Handbook of Operational Risk, John Wiley & Sons, 2015

6. Pieter Klaassen, Idzard van Eeghen, Economic Capital: How It Works, and What Every Manager Needs to Know, Elsevier, 2009

7. Lyn C. Thomas, ‎David B. Edelman, ‎Jonathan N. Crook, Credit Scoring and Its Applications, SIAM, 2002

8. Уткин Л.В., Анализ риска и принятие решений при неполной информации. - СПб.: Наука, 2007

9. Timothy J. Ross, Fuzzy Logic with Engineering Applications, Third Edition, John Wiley & Sons, 2010

Аннотации и программы читаемых курсов.