. 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
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
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
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 2005 2. Fedorowicz Z., Ryzyko bankowe, Wydawnictwa Prywatnej Wyższej Szkoły Businessu i Administracji, Warszawa 1996. 3. Iwaszczuk N., Orłowska-Puzio J., Pusz R., Zaręba L. 4. Zarządzanie ryzykiem podmiotów gospodarczych z wykorzystaniem instrumentów pochodnych, Wydawnictwo AGH, Kraków 2012 4. 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. 155-162. 5. Jajuga K., Zarządzanie ryzykiem, WN PWN, Warszawa 2009. 6. Jaworski W., Zawadzka Z., Bankowość podręcznik akademicki, Poltext, Warszawa, 2001. 7. Malina A., Pawełek B,. Wanat S., Zeliaś A. Statystyczne metody oceny ryzyka w działalności gospodarczej, Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej w Krakowie 1998. 8. Manić I., Mathematical Models for Estimation of Operational Risk and Risk Management, Novi Sad, 2007. 9. Marciniak Z., Zarządzanie wartością i ryzykiem przy wykorzystaniu instrumentów pochodnych, Oficyna SGH, Warszawa 2001. 10. Matkowski P. : Zarządzanie ryzykiem operacyjnym, Oficyna Ekonomiczna, Kraków, 2006. 11. Olkiewicz A.M., Zarządzanie ryzykiem finansowym w działalności handlowej, Wydawnictwo Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego, Szczecin 2004. 12. Pruchnicka-Grabias I., Pochodne Instrumenty Kredytowe. Systematyka, wycena, zastosowanie, CeDeWu 2011. 13. Tarczyński W., Inżynieria finansowa. Instrumentarium, strategie, zarządzanie ryzykiem, Placet 1999. 14. Weron А., Weron R., Inżynieria finansowa, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1999. Wiatr M. S., Bankowość korporacyjna, Difin, Warszawa, 2012. 15. Wójciak M., Metody oceny ryzyka kredytowego, PWE, Warszawa 2007. 4
Literatura uzupełniająca: 1. Krzyśko M., Statystyka Matematyczna, WN UAM, Poznań 1996. 2. Kufel T., Ryzyko i jego analiza na potrzeby audytu wewnętrznego [w:], T. Kiziukiewicz (red), Audyt wewnętrzny w jednostkach sektora finansów publicznych Difin, W-wa, 2007. 3. Kuziak K., Koncepcja wartości zagrożonej VaR, StatSoft Polska Sp. z o.o., Kraków 2003. Plucińska A., Pluciński E., Probabilistyka, WN-T, Warszawa, 2000. 4. Sobczyk M., Matematyka finansowa, wydawnictwo Placet, Warszawa 2003 5. 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