SLO | EN

Cilji in kompetence

Študenti pridobijo poglobljena teoretična in praktična znanja, potrebna pri kvantitativni obravnavi nalog in procesov s področja finančnega inženiringa. Študenti razvijejo kompetence za samostojno raziskovanje na področju metod finančnega inženiringa, kritično razmišljanje ter interpretacijo empiričnih rezultatov.

Vsebina

1.Matematične osnove 2.Izvedeni finančni instrumenti 3.Opcije, terminske pogodbe, terminski posli 4.Vrednotenje opcij, hedging 4.1 Binomski model 4.2 Black-Scholesov model 5. Grške črke 6. Zamenjave 7. Uporaba strojnega učenja v finančnem inženiringu 7.1 Napovedovanje cen izvedenih instrumentov 7.2 Deep hedging

Metode poučevanja in učenja

Predavanja, tehnične demonstracije, aktivne vaje, seminarske vaje

Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje

Pri predmetu Metode finančnega inženiringa študenti: 1. Sistematično pridobijo oziroma nadgradijo teoretična in praktična znanja, potrebna pri kvantitativni obravnavi nalog in procesov s področja finančnega inženiringa. 2. Razvijejo sposobnost uporabe teoretičnega znanja metod finančnega inženiringa v kvantitativnih modelih in pristopih. (PILO 2a) 3. Znajo primerjati ter kritično oceniti različne metodološke pristope na področju finančnega inženiringa. 4. Znajo uporabiti pridobljeno teoretično znanje za reševanje empiričnih nalog s področja finančnega inženiring. Razvijejo kompetence za samostojno raziskovalno delo na tem področju. (PILO 2c) 5. Ustrezno predstavijo in interpretirajo rezultate, ki jih dobijo s pomočjo metod finančnega inženiringa. (PILO 3b) 6. Pridobijo sposobnost iskanja in sinteze informacij s področja metod finančnega inženiringa v sodobni literaturi ter sposobnost kritičnega razmišljanja. (PILO 3a) 7. Se usposobijo za trgovanje z izvedenimi finančnimi instrumenti na spletni platformi za virtualno trgovanje. (PILO 2a, PILO 3a) 8. Razvijejo veščine za samostojno in skupinsko empirično delo ter nadgradijo sposobnost sodelovanja in komunikacije. (PILO 3c) Oznaka PILO (i.e. predvideni študijski rezultati programa) opredeljuje prispevek posameznega naštetega predvidenega študijskega rezultata učne enote k doseganju splošnih in/ali predmetno-specifičnih kompetenc oziroma učnih izidov, ki se s programom pridobijo).

Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi

Pri predmetu Metode finančnega inženiringa študenti: 1. Sistematično pridobijo oziroma nadgradijo teoretična in praktična znanja, potrebna pri kvantitativni obravnavi nalog in procesov s področja finančnega inženiringa. 2. Razvijejo sposobnost uporabe teoretičnega znanja metod finančnega inženiringa v kvantitativnih modelih in pristopih. (PILO 2a) 3. Znajo primerjati ter kritično oceniti različne metodološke pristope na področju finančnega inženiringa. 4. Znajo uporabiti pridobljeno teoretično znanje za reševanje empiričnih nalog s področja finančnega inženiring. Razvijejo kompetence za samostojno raziskovalno delo na tem področju. (PILO 2c) 5. Ustrezno predstavijo in interpretirajo rezultate, ki jih dobijo s pomočjo metod finančnega inženiringa. (PILO 3b) 6. Pridobijo sposobnost iskanja in sinteze informacij s področja metod finančnega inženiringa v sodobni literaturi ter sposobnost kritičnega razmišljanja. (PILO 3a) 7. Se usposobijo za trgovanje z izvedenimi finančnimi instrumenti na spletni platformi za virtualno trgovanje. (PILO 2a, PILO 3a) 8. Razvijejo veščine za samostojno in skupinsko empirično delo ter nadgradijo sposobnost sodelovanja in komunikacije. (PILO 3c) Oznaka PILO (i.e. predvideni študijski rezultati programa) opredeljuje prispevek posameznega naštetega predvidenega študijskega rezultata učne enote k doseganju splošnih in/ali predmetno-specifičnih kompetenc oziroma učnih izidov, ki se s programom pridobijo).

Temeljni literatura in viri

Osnovna študijska literature (Compulsory textbooks): 1. Hull, J. (2014 ali kasnejša izdaja). Options, Futures and other Derivatives. New Jersey: Prentice Hall. 2. Kavkler, A. (2014). Gradivo za vaje pri predmetu Metode finančnega inženiringa. Maribor: EPF. 3. Burkov, A. (2019). The Hundred-Page Machine Learning Book. Publisher: Andriy Burkov. 4. Izbrani članki s področja uporabe umetne inteligence v finančnem inženiringu (selected papers on artificial intelligence use in financial engineering) Dodatna študijska literature (Additonal textbooks): 5. Wilmott, P. (2006). Paul Wilmott on Quantitative Finance. New York: Wiley. Cuthbertson, K. (2001 ali kasnejša izdaja). Financial engineering: derivatives and risk management. New York: Wiley.

Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti

Ni pogojev

  • red. prof. Dr. techn. Republika Avstrija ALENKA KAVKLER, univ. dipl. mat.

  • Pisni izpit ali kolokvij: 50
  • Seminarska naloga: 30
  • Akt. sodel. na seminarskih vajah: 20

  • : 30
  • : 15
  • : 255

  • slovensko
  • slovensko

  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (EKONOMIJA) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (FINANCE IN BANČNIŠTVO) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (MANAGEMENT INFORMATIKE IN ELEKTRONSKEGA POSLOVANJA) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (MANAGEMENT MARKETINGA) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (MODUL A: MANAGEMENT IN ORGANIZACIJA POSLOVANJA) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (MODUL B: MANAGEMENT ČLOVEŠKIH VIROV) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (MEDNARODNA POSLOVNA EKONOMIJA) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (PODJETNIŠTVO IN INOVIRANJE) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (RAČUNOVODSTVO, REVIZIJA IN DAVŠČINE) - 2.
  • EKONOMSKE IN POSLOVNE VEDE (STRATEŠKI IN PROJEKTNI MANAGEMENT) - 2.