Курс «Business Analytics», літо 2019

Даний курс розроблено для магістерської програми «Науки про дані» з метою познайомити студентів з практичними аспектами використання моделей бізнес-аналітики в умовах невизначеності, конкуренції та можливості використання біржових контрактів. Для вирішення поставлених задач передбачається використання програмних продуктів, які допускають економетричну оцінку, інтерполяцію та оптимізацію. Проте основний фокус у курсі робиться саме на побудові бізнес-моделей, що адекватно описують відповідне бізнес-середовище і допускають можливість знаходження найкращого управлінського рішення.

Курс поділено на чотири частини, які об’єднані однією метою – прийняття інтегрованих цілісних рішень для максимізації прибутку, капіталізації бізнесу чи ефективного управління профілем маржинальності.

Усе навчання передбачається у змішаній формі лекційних та практичних занять з елементами контролю знань шляхом оцінювання домашніх завдань.

Загальна тривалість курсу – 20 занять.

Кількість ECTS – 5 кредитів.

Детальна структура курсу

Part 1. Economic Modeling. Maximizing company profits in a competitive environment

  • Modeling and calibrating the demand curve
  • Modeling of non-price factors of influence on the demand curve
  • Modeling and calibrating the cost function
  • Multifactor regressive models for estimating sales volumes
  • Monopoly pricing and maximizing profits with allowance for advertising costs
  • Segmentation of the market and the model of differentiated pricing
  • Models of the economy of exchange and finding a generally competitive equilibrium in the boxes of Edgeworth
  • Models of competition
  • Stokelberg Competition Model: price leadership and leadership in production volumes
  • Model of the Cournot competition and finding Nash equilibrium with homogeneous goods
  • Model of Bertrand competition and finding a Nash equilibrium with differentiated goods
  • Multi-attribute Fishbein model

Part 2. Financial Economics. Financial contract evaluation models

  • The cost of money in time and the model of equivalent payments
  • Personal Financial Planning
  • Calibrate the yield curve of interest rates
  • Complete and incomplete markets
  • Finding equilibrium prices for investment projects
  • The estimated value of investment projects when buying and selling using the risk-free equivalence concept
  • Binomial market model
  • Assessment of conditional requirements in a binomial model
  • Cox-Ros-Rubinstein model for estimating the cost of conditional claims
  • Black–Scholes Option Pricing Model
  • Application of OPM model in corporate finance

Part 3. Financial Econometrics

  • Parametric and nonparametric functions of the distribution of profitability of financial products and the values of investment criteria
  • Normalized moments of stock return sampling, their visualization and use in financial analysis
  • Generation of one-dimensional random variables with given characteristics
  • Two-dimensional parametric random variables, calibration of their parameters and generation of multidimensional random variables
  • Target functions of the efficiency of investment management – investment criteria: Sharpe, Treinor, Jensen, Markovitsa and their modified counterparts
  •  Models of optimal stock portfolio management and solving quadratic programming tasks

Part 4. Analytical models of investment project evaluation

  • Investment criteria (NPV, IRR, DPP, NPV-BEP) and their application to investment decisions
  • Analysis of the sensitivity of investment projects
  • Using decision trees to evaluate investment projects
  • The concept of an extended NPV
  • Scenario analysis of investment attractiveness
  • Monte Carlo simulative analysis of investment project risk assessment

Вимоги до попередніх знань учасників курсу

  • Вища математика:
    • лінійна алгебра (дії з матрицями, обернена матриця);
    • математичний аналіз:
    • диференційне числення, знаходження екстремуму функції з багатьма змінними;
    • розв’язування рівнянь, апроксимація і інтерполяція.
  • Економіка: базові поняття кривої попиту, функція загальних витрат, дохід, прибуток.
  • Статистика та теорія ймовірностей: випадкова величина, вибірка, описові характеристики, функція щільності розподілу, лінійна багатофакторна регресія, метод найменших квадратів, дискретні та неперервні випадкові величини.
  • Дослідження операцій: розуміння чисельних методів оптимізації функцій, моделі лінійного та квадратичного програмування.
  • Фінанси: вартість грошей в часі, дисконтування грошових потоків, розуміння, що таке акції, облігації та похідні цінні папери.
  • Програмування: базові навики програмування.

Учасники курсу повинні мати власний комп’ютер (ноутбук) з собою. Програмне забезпечення, яке буде використовуватися на курсі, включає: SWP, Matlab (R, Python, C++, інше), STATA (для перелічених програм є можливість завантажити пробні версії).

Дати проведення курсу

Навчання на курсі розпочинається 28 травня (вівторок). Заняття будуть проводитися з 18:00 до 21:00, у аудиторії 008 в Українському Католицькому Університеті (вул. Козельницька 2а). Дати курсу:

  • 28-29 травня
  • 11-12 червня
  • 18-19 червня
  • 2-3 липня
  • 9-10 липня

Зарахування на курс

Зарахування на курс відбувається на конкурсній основі. Апліканти заповнюють реєстраційну форму: https://goo.gl/forms/CfPf23Z7p5rSN1YG3.

При відборі учасників береться до уваги персональна мотивація, попередній досвід в аналітиці даних (Data Science). Кінцевий термін прийому заявок на курс — 15 травня (включно). Оголошення результатів відбору — до 20 травня.

Увага! Організатори залишають за собою право закрити реєстрацію на курс раніше в разі наявності достатньої кількості заявок для заповнення вакантних місць в класі. У разі необхідності організатори також можуть попросити провести онлайн співбесіду з кандидатами на участь задля уточнення питань реєстраційної форми, а також перевірки рівня необхідних знань.

Вартість навчання

Загальна вартість курсу «Business Analytics» становить 15 000 грн.

Реквізити для оплати учасникам будуть надані через електронну пошту. В разі не проведення оплати організатори лишають за собою право скасувати реєстрацію учасника та звільнити місце для іншого кандидата. В разі виникнення фінансових питань, просимо звертатися якомога швидше (контактна інформація наведена нижче).

Сертифікати

По завершенню курсу учасники в разі отримання позитивної оцінки (виконання мінімум 60% завдань) отримають сертифікат учасника курсу. Сертифікат учасника може бути використаний для зарахування навчальний кредитів за аналогічний курс в університетах в разі наявності такої можливості.

Викладач

Євген Пенцак, Ph.D., Lausanne University [Швейцарія], професор фінансів kmbs, Науковий керівник програми MBF kmbs.

Після захисту кандидатської дисертації з математики [1997 р.] та навчання на докторській програмі FAME [Financial Asset Management and Engineering] при об’єднанні банків та університетів Швейцарії [2001 – 2003 рр.] працював директором бізнес-школи Львівського Інституту Менеджменту [2004 – 2007 рр.], викладав вищу економетрику в Лозаннському Університеті [UNIL], фінансову математику у Лозаннській Політехніці [EPFL], інвестиційний менеджмент в Роттердамському Університеті [ERU], працював бізнес-аналітиком в IEMS [Institute of Health Economics and Management, Lausanne]. Закінчив механіко-математичний факультет Львівського національного університету ім. Івана Франка, магістратуру з економіки MSE [Lausanne University]. Євген Пенцак є сертифікованим викладачем з фінансової математики та оцінки цінних паперів, автором численних публікацій з економетрики, математики, економіки, фінансів та ризик-менеджменту, учасником багатьох міжнародних конференцій. Євген Пенцак є співзасновником компаній FASS (Finart Smart Solutions) та MODEX UKRAINE. Викладає в kmbs: Економіку, Фінанси, Інвестиції, Ризик-Менеджмент, а також управлінську економіку в бізнес-школі IPM (Мінськ).

Контактна інформація

E-mail: [email protected]
Facebook: www.facebook.com/ucucsds/