Учебный Курс: Введение в вычислительную экономику и финансы с использованием ЯзыкR

Курс планируется к проведению с 10.03.2015.

Данный курс не является конкурирующим по отношению к дисциплинам «Экономическая теория», «Макроэкономика», «Финансы», «Основы финансовых вычислений», «Эконометрика», «Экономико-математическое моделирование», «Математическое моделирование», «Биометрика», «Биоинформатика» и другим курсам, которые читаются студентам ИТНИТ, ИЭФ и ИЕН СыктГУ.

Курс не предполагает знакомства слушателей с основами экономики или программирования и максимально толерантен к уровню математической подготовки. Все необходимые пояснения: как по экономике, так и по программированию и математике, — будут даны по ходу курса. Курс будет максимально насыщен реальными примерами, что даст возможность слушателям почувствовать вкус к математическому моделированию и программной реализации построенных моделей.

Задачи данного курса:

• дать студентам разных факультетов наиболее общие представления об экономических темах, кажущихся автору курса наиболее интересными;
• расширить и углубить уже имеющиеся у студентов знания в области математического моделирования экономических процессов;
• дать самое общее представление об ЯзыкR всем заинтересованным, вне зависимости от их знаний и опыта в области программирования.

Программа курса

Основы финансовой математики

• Экономика:

1. Понятие кредита. Понятие ссудного процента. Общая схема работы банка.
2. Виды процентных ставок: простые, сложные и непрерывные проценты. Наращение и дисконтирование. Эффективные и эквивалентные ставки.
3. Выплата кредита. Аннуитетный платеж (аннуитет).
4. Современная двухуровневая банковская система: взаимодействие регулятора (центральный банк) и коммерческих банков.
5. Ключевая ставка процента и ставка резервирования как инструменты регулирования объема денежной массы. Механизм кредитной экспансии (как коммерческие банки создают деньги?)
6. Банковские системы, строящиеся без ссудного процента: исламский банкинг. Основные исламские финансовые инструменты (мурабаха, мушараха, сукук, такафул).

• Математика:

1. Геометрическая прогрессия.
2. Второй замечательный предел.

• ЯзыкR:

1. Ввод и вывод переменных.
2. Вектора: способы задания и основные действия с ними.
3. Функции, ветвления и циклы (типа for).
4. Работа с таблицами (data.frame): создание, основные атрибуты, простейшие действия.
5. Простейшая работа с графикой (функция plot())

• Практическое моделирование в R:
• Вычисление основных параметров аннуитетного платежа по параметрам кредита, вывод подробного листа погашения кредита с графической иллюстрацией принципа сложного процента в аннуитете.
• Моделирования величины кредитной экспансии в экономике как функции от политики центрального банка (с визуализацией).

Основы эконометрики

• Экономика:

1. Макроэкономика как раздел экономической теории.
2. Отличие макроэкономики от микроэкономики.
3. Агрегирование как основной метод макроэкономики.
4. Основные макроэкономические агрегаты: макроэкономические сектора (макросектора) и макроэкономические рынки (макрорынки). Основные макросектора: домашние хозяйства (семьи, потребители), предприятия (фирмы), государство, внешний мир. Основные макрорынки: макрорынок конечных товаров и услуг, макрорынок ресурсов.
5. Понятие макроэкономического круговорота как системы контуров в замкнутой системе. Простейший макроэкономический кругооборот (двух- и трех- секторная экономика): рассмотрение денежных и товарных потоков в таком кругообороте. Функция сбережения по Кейнсу в такой экономике.

• Математика:

1. Парная линейная регрессия (наилучшая линейная аппроксимация). Диаграмма рассеяния. Общая логика построения наилучшей линейной аппроксимации.
2. Выведение формул коэффициентов парной линейной регрессии: метод наименьших квадратов (МНК). Вывод формул в терминах средних / дисперсий (вариаций) / ковариаций.
3. Формулировка теоремы Гаусса-Маркова (без доказательства). Пояснения к теореме Гаусса-Маркова.
4. Множественная линейная регрессия.
5. Линеаризация мультипликативных эконометрических моделей.

• ЯзыкR:

1. Основы работы с датами в R.
2. Продолжение работы с таблицами (data.frame).
3. Инструменты для работы с линейными регрессиями в R (функция lm() и связанные с ней инструменты).

• Практическое моделирование:
1. Парная линейная регрессия: моделирование макроэкономической функции потребления по Кейнсу для экономики России и проверка ее адекватности статистическими и общенаучными методами.
2. Множественная линейная регрессия: моделирование макроэкономической функции потребления по Тобину для экономики России и проверка ее адекватности и проверка ее адекватности статистическими и общенаучными методами.
3. Линеаризация мультипликативных эконометрических моделей:
1. Производственная функции Кобба-Дугласа (для экономистов)
2. Функция Гомпертца: рост популяции в замкнутом биогеоценозе при ограниченных ресурсах.

• К: на множественную линейную регрессию пока поставил пробный пример, буду менять, наверное.

Основы численных методов

Модели межотраслевого баланса