Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15

Transkrypt

1 . Sylabus do programu kształcenia obowiązującego od roku akademickiego 2014/15 (1) Nazwa przedmiotu Teoria ryzyka w bankowości (2) Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Matematyczno - Przyrodniczy (3) Kod przedmiotu (4) Studia Kierunek studiów Poziom kształcenia Forma studiów MATEMATYKA studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne (5) Rodzaj przedmiotu przedmiot specjalnościowy (6) Rok i semestr studiów III rok, V semestr (7) Imię i nazwisko koordynatora dr Lech Zaręba przedmiotu (8) Imię i nazwisko osoby prowadzącej ( osób prowadzących) zajęcia z przedmiotu (9) Cele zajęć z przedmiotu -Zapoznanie studentów z pojęciami związanymi z różnego rodzaju ryzykiem występującym w pracy banku. - Zapoznanie studentów z modelami matematycznymi opisującymi różne rodzaje ryzyka występującego w banku. - Zapoznanie studentów z podstawowymi uregulowaniami prawnymi dotyczącymi zarządzania ryzykiem w banku. - Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności zarówno tworzenia jak i analizy modeli matematycznych ryzyka. - Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności wyliczania zarówno wielkości jak i prawdopodobieństwa zaistnienia różnego rodzaju ryzyka. - Nabycie przez studentów praktycznych umiejętności wykorzystania programów komputerowych do wyliczania i analizy ryzyka. (10) Wymagania wstępne Zaliczenie przedmiotów analiza matematyczna, rachunek prawdopodobieństwa, statystyka. Wiedza: - Definiuje podstawowe rodzaje ryzyka występujące w praktyce pracy banku (ryzyko: rynkowe, kredytowe, (11) Efekty kształcenia operacyjne, walutowe, płynności, stopy procentowej), - identyfikuje przyczyny powstawania danego typu ryzyka, - opisuje za pomocą pojęć matematycznych modele różnego typu ryzyka, - dobiera właściwe modele matematyczne do wyliczanego typu ryzyka, - formułuje własne modele matematyczne służące wyliczeniu danego typu ryzyka, - cytuje podstawy prawne dotyczące wyliczania danego typu ryzyka bankowego, - ma podstawową wiedzę z zakresu technologii informacyjnej i wykorzystania komputerów w analizie i modelowaniu ryzyka bankowego. 1

2 Umiejętności: - Analizuje zależności funkcyjne opisujące matematyczne modele ryzyka w banku, - wyprowadza wnioski na podstawie wyników analizy matematycznych modeli ryzyka, - ocenia i szacuje parametry modeli matematycznych opisujących różne rodzaje ryzyka w banku, - obsługuje programy komputerowe ułatwiające, budowę i analizę modeli matematycznych ryzyka, - tworzy własne modele matematyczne ryzyka, - proponuje alternatywne rozwiązania problemów związanych z wyliczaniem ryzyka w banku, - weryfikuje poprawność wyników uzyskiwanych przy analizie modeli. Kompetencje społeczne: - Zachowuje ostrożność i krytycyzm w zastosowaniu różnych metod matematycznych do modelowania ryzyka bankowego, - potrafi samodzielnie aktualizować i integrować z innymi dziedzinami wiedzę nabytą na studiach i wykorzystywać ją do realizacji własnego rozwoju zawodowego w pracy bankowej, - chętnie podejmuje się prowadzenia różnego rodzaju badań empirycznych dotyczących ryzyka, - zachowuje otwartość na współpracę z innymi przy tworzeniu, analizie i używaniu modeli opisujących ryzyko bankowe, - troszczy się o sprzęt, pracę własną i pracę innych, pracuje w zespole z różnymi ludźmi i instytucjami posługującymi się analizą matematyczną i statystyczną. (12) Forma(y) zajęć, liczba realizowanych godzin - Wykład - Ćwiczenia audytoryjne (13) Treści programowe A) problematyka wykładu Treści merytoryczna przedmiotu godzin Podstawowe pojęcia związane z ryzykiem, podstawowe metody 2 pomiaru ryzyka (macierz ryzyka, metoda FMEA) Przegląd definicji podstawowych rodzajów ryzyka bankowego (ryzyko: 2 rynkowe, kredytowe, operacyjne, walutowe, płynności, stopy procentowej) Uregulowania prawne dotyczące podstawowych typów ryzyka 2 bankowego Modele matematyczne ryzyka rynkowego 2 Modelowanie matematyczne ryzyka kredytowego (metody klasyczne, 6 metody oparte na modelu BMS) Matematyczne modele ryzyka operacyjnego ( BIA, TSA, AMA) 4 2

3 Matematyczne modelowanie ryzyka walutowego 3 Modelowanie matematyczne ryzyka płynności 2 Matematyczne modele ryzyka stopy procentowej 2 Tradycyjne metody zarządzania ryzykiem 2 Innowacyjne metody zarządzania ryzykiem pochodne instrumenty 3 finansowe. ( pochodne instrumenty kredytowe, swapy walutowe) Suma godzin 30 B) problematyka ćwiczeń audytoryjnych Treści merytoryczna przedmiotu godzin Opis podstawowych funkcji programów Mathematica, Statistica i Excel 2 używanych w modelowaniu matematycznym ryzyka Wykorzystanie programów Mathematica, Statistica i Excel do tworzenia i analizy modeli ryzyka rynkowego 3 Wykorzystanie programów Mathematica, Statistica i Excel do 6 tworzenia i analizy modeli opisujących ryzyko kredytowe Modelowanie komputerowe ryzyka operacyjnego 6 Modelowanie komputerowe z wykorzystaniem programów 4 Mathematica, Statistica i Excel ryzyka walutowego Modelowanie komputerowe z wykorzystaniem programów Statistica i 2 Excel ryzyka płynności Wykorzystanie programów Mathematica, Statistica i Excel w 2 modelowaniu ryzyka stopy procentowej Wykorzystanie programów Mathematica, Statistica i Excel do 5 modelowania i analizy pochodnych instrumentów kredytowych Suma godzin 30 (14) Metody dydaktyczne Wykład z prezentacją multimedialną, ćwiczenia audytoryjne (15) Sposób(y) i forma(y) zaliczenia Egzamin pisemny testowy, zaliczenie ćwiczeń - wykonanie pracy zaliczeniowej polegającej na zbudowaniu i analizie wybranego modelu matematycznego używanego w praktyce bankowej. (16) Metody i kryteria oceny (17) Całkowity nakład pracy studenta potrzebny do osiągnięcia założonych efektów w godzinach oraz punktach ECTS Wykłady Aktywność Ćwiczenia laboratoryjne Przygotowanie do ćwiczeń (w tym zapoznanie się z zasadami działania programów wykorzystywanych na ćwiczenia) Udział w konsultacjach Czas na napisanie pracy zaliczeniowej godzin/nakład pracy studenta 5 godzin 35 godzin 3

4 Zebranie materiałów do 20 godzin pracy zaliczeniowej Samodzielna praca 10 godzin z literaturą Przygotowanie do 15 godzin egzaminu Udział w egzaminie 2 godziny Suma punktów 177 punktów ECTS 7 (18) Język wykładowy język polski (19) Praktyki zawodowe w ramach Nie przedmiotu (20) Literatura Literatura podstawowa: 1. Davis Ellen Operational Risk, Riskbooks, Londyn Fedorowicz Z., Ryzyko bankowe, Wydawnictwa Prywatnej Wyższej Szkoły Businessu i Administracji, Warszawa Iwaszczuk N., Orłowska-Puzio J., Pusz R., Zaręba L. 4. Zarządzanie ryzykiem podmiotów gospodarczych z wykorzystaniem instrumentów pochodnych, Wydawnictwo AGH, Kraków Jajuga K., Ryzyko kredytowe w finansach pomiar i zarządzanie za pomocą instrumentów pochodnych, w: Modelowanie preferencji instrumentów ryzyko 98. Praca zbiorowa pod red. T. Trzaskalika, wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Katowicach, 1998, s Jajuga K., Zarządzanie ryzykiem, WN PWN, Warszawa Jaworski W., Zawadzka Z., Bankowość podręcznik akademicki, Poltext, Warszawa, Malina A., Pawełek B,. Wanat S., Zeliaś A. Statystyczne metody oceny ryzyka w działalności gospodarczej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie Manić I., Mathematical Models for Estimation of Operational Risk and Risk Management, Novi Sad, Marciniak Z., Zarządzanie wartością i ryzykiem przy wykorzystaniu instrumentów pochodnych, Oficyna SGH, Warszawa Matkowski P. : Zarządzanie ryzykiem operacyjnym, Oficyna Ekonomiczna, Kraków, Olkiewicz A.M., Zarządzanie ryzykiem finansowym w działalności handlowej, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin Pruchnicka-Grabias I., Pochodne Instrumenty Kredytowe. Systematyka, wycena, zastosowanie, CeDeWu Tarczyński W., Inżynieria finansowa. Instrumentarium, strategie, zarządzanie ryzykiem, Placet Weron А., Weron R., Inżynieria finansowa, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, Wiatr M. S., Bankowość korporacyjna, Difin, Warszawa, Wójciak M., Metody oceny ryzyka kredytowego, PWE, Warszawa

5 Literatura uzupełniająca: 1. Krzyśko M., Statystyka Matematyczna, WN UAM, Poznań Kufel T., Ryzyko i jego analiza na potrzeby audytu wewnętrznego [w:], T. Kiziukiewicz (red), Audyt wewnętrzny w jednostkach sektora finansów publicznych Difin, W-wa, Kuziak K., Koncepcja wartości zagrożonej VaR, StatSoft Polska Sp. z o.o., Kraków Plucińska A., Pluciński E., Probabilistyka, WN-T, Warszawa, Sobczyk M., Matematyka finansowa, wydawnictwo Placet, Warszawa Stanisz A. Przystępny kurs statystyki, w oparciu o program STATISTICA PL na przykładach z medycyny, Kraków 2001 tom 1,2,3. Podpis koordynatora przedmiotu Podpis kierownika jednostki 5