7M04115 Финансовый риск-менеджмент и Data Science (MBA) в КБТУ (KBTU)

Дисциплины

• Современные теории финансовых рынков

  Курс направлен на изучение современного теоретического аппарата процессов аккумуляции и перераспределения капитала в контексте управления рисками через механизмы финансового рынка. Магистранты изучат классические и поведенческие теории финансовых рынков, взаимосвязи различных сегментов финансового рынка, механизм взаимодействия финансового и реального секторов экономики, вкупе определяющие факторы, тенденции и сценарии развития национальной и глобальной экономики, которые в свою очередь позволяют сформировать экспертное суждение по идентификации и минимизации рисков финансово-инвестиционных решений. Магистранты изучат теории микроструктуры рынка, которые позволят определять влияние организационной структуры рынка на риски ценовой эффективности и ликвидности рынков. Достижение результатов обучения идет через решение задач, подготовку аналитических эссе, обсуждение и выполнение казахстанских и зарубежных кейсов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Макроэкономика финансовых рынков

  Курс направлен на изучение концепций влияния макроэкономической среды на условия функционирования финансовых рынков, определяющих сценарии развития экономической среды, источники и факторы рисков бизнеса, выбор стратегии и определение тактики управления рисками. В данном контексте изучаются теории потребления и инвестирования, концепции экономического роста, деловых и финансовых циклов, динамического равновесия экономической системы, теории спроса и предложения денег, взаимосвязь финансового и реального секторов экономики, каналы влияния монетарной и фискальной политик на финансово-инвестиционные решения экономических агентов, макрофакторы рыночных рисков финансовых активов и обязательств. Результаты обучения достигаются через применение различных образовательных технологий: аналитическое эссе, решение задач, групповая дискуссия по макроэкономическим рискам функционирования финансовых рынков и экономических агентов (повышение ставок, инверсия кривой доходности), обсуждение реальных кейсов в категории best practice по управлению рисками на базе опережающих макроиндикаторов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Финансовые рынки и инструменты

  Курс направлен на освоение профессиональных знаний и навыков в области функционирования финансовых рынков в контексте стратегического выбора инструментов привлечения и размещения финансовых ресурсов с учетом рисков, присущих фазам развития экономической среды. Содержание курса формирует управленческое понимание природы, факторов и индикаторов динамики финансовых рынков, которые влияют на характер финансовых рисков и создают основу для разработки сценариев реализации прогнозируемых рисков. Магистранты научатся идентифицировать потенциальные риски размещения и привлечения капитала в разрезе различных сценариев изменения уровня ключевых процентных ставок и валютных курсов, управлять финансовыми рисками с применением различных финансовых инструментов и стратегий хеджирования в целях предотвращения негативных и использования позитивных условий внешней среды. Результаты обучения достигаются через применение case-study, решение финансово-инвестиционных задач, групповое обсуждение инвестиционных стратегий.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 5
  

• Финансовый риск- менеджмент и модели оценки рисков

  Курс направлен на изучение концепций по организации эффективной системы риск-менеджмента в контексте идентификации, оценки, выбора метода управления, контроля и мониторинга рисков при различных сценариях развития экономической среды. Изучаются ERM система, лучшие практики корпоративного управления в отношении риск-менеджмента, оценка эффективности с поправкой на риск, инструменты кластеризации и визуализации рисков по различным категориям, подходы к определению риск-аппетита компании, факторы и модели оценки страновых, рыночных и кредитных рисков, рисковые стратегии, приведшие к сбоям в управлении рисками. Результаты обучения достигаются через решение задач, обсуждение и выполнение бизнес-кейсов, групповые дискуссии. Контент курса разработан с учетом содержания курсов Valuation and Risk Models и Foundations of Risk Management программы международной профессиональной квалификации FRM (GARP).

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Финансовый учет и анализ

  Курс направлен на изучение моделей идентификации, оценки и прогнозирования рисков бизнеса на основе понимания принципов и стандартов финансового учета, методологии анализа данных финансовой и управленческой отчетности. В результате освоения данной дисциплины магистранты будут способны разрабатывать финансовую модель компании и на ее базе прогнозировать риски принимаемых управленческих решений по операционной, инвестиционной и финансовой деятельности компании. Освоение идет через решение задач по анализу финансовой и управленческой отчетности, выполнение бизнес-кейсов, деловые игры, групповые дискуссии о рисках управленческих решений в контексте финансовой модели компании, выполнение индивидуальных проектов по разработке и экономической интерпретации финансовой модели одной из публичных компаний.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 7
  

• Принципы программирования 1

  Курс предназначен для освоения базовых компетенций в области программирования, которые необходимы для анализа больших данных и применения технологий искусственного интеллекта в процессах принятия управленческих решений. В ходе освоения курса магистранты изучат специфику проектирования аппаратного и программного обеспечения, освоят использование ключевых конструкций структурированного программирования: объявления, последовательность, выбор, повторение, вычисление выражений, алгоритм использования функций языка программирования C++ и концепций, связанных с оптимальным модульным дизайном. Приобретут навыки работы с одномерными и двумерными массивами, структурами C++, указателями и ссылочными параметрами, использования ввода/вывода текстовых файлов. Результаты обучения достигаются через решение задач и выполнение задания по разработке программного кода с использованием современных инструментальных средств.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Статистика (продвинутый уровень)

  Курс охватывает основные статистические концепции с акцентом на теории многомерной статистики, необходимые для внедрения методов машинного обучения и технологий искусственного интеллекта в процессы принятия управленческих решений на основе анализа больших данных. В этом контексте магистранты смогут описывать обоснование формулировки и компонентов статистической модели; сравнивать и сопоставлять статистические модели в контексте анализа больших данных; формулировать статистическое решение задач исследования реальных данных; демонстрировать навыки применения статистических процедур, включая распространенные классы статистических моделей; использовать вычислительные навыки для моделирования управленческих решений. Результаты обучения достигаются через решение задач с использованием статистического программного обеспечения.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Корпоративные финансы

  Курс направлен на приобретение компетенций по моделированию и сценарному анализу эффективности принимаемых финансово-инвестиционных решений по формированию структуры активов, обязательств и капитала, по сделкам приобретения контроля над другими компаниями с учетом текущих и прогнозируемых риск-факторов внешней и внутренней экономической среды в целях обеспечения устойчивости бизнес-модели компании. Приобретение навыков идет через решение задач, обсуждение казахстанских бизнес-кейсов, деловые игры, выполнение индивидуальных проектов по моделированию финансово-инвестиционных решений при реализации базового, пессимистического и оптимистического сценариев.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 3
  

• Кредитный риск - менеджмент

  Курс направлен на изучение профессиональных стандартов, национальной и международной практики управления портфельными и розничными кредитными рисками на всех этапах риск-менеджмента. Магистранты освоят методологию кредитного анализа, количественные и качественные инструменты оценки и прогнозирования кредитных рисков: ожидаемые и неожиданные потери, кредитный VaR, риск контрагента, моделирование риска дефолта. Отдельные темы посвящены изучению стратегий минимизации, внешних условий, механизмов передачи кредитных рисков и их влияния на финансовую модель компании. Результаты обучения достигаются через решение многоэтапных задач по оценке уровня и ситуационного анализа факторов портфельного кредитного риска, изучение кейсов реализации кредитных рисков. Контент курса разработан с учетом содержания курса Credit Risk Measurement and Management программы международной профессиональной квалификации FRM (GARP).

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 5
  

• Анализ временных рядов

  Курс направлен на изучение широкого круга статистических алгоримтов (ARIMA, GARCH, ETS,GAS) для решения прикладных задач анализа и моделирования больших данных. Контент курса, наряду с другими курсами в области количественного анализа и программирования, формирует компетенции для внедрения технологий искусственного интеллекта в процессы разработки и принятия управленческих решений. Магистранты освоят навыки определения компонентов временных рядов с различной структурой, оценивания стационарности во временном ряду, распознавания единичного корневого процесса, интерпретации тенденций, сезонности, циклической неравномерности, стохастических компонентов, использования операторов разницы и запаздывания. Также магистранты смогут разработать модель стационарного временного ряда и нелинейные стохастические модели; описывать и интерпретировать такие модели. В ходе обучения магистранты будут создавать и оценивать модели временных рядов с помощью Eviews. Результаты обучения достигаются через решение прикладных задач на основе самостоятельной разработки статистических моделей time series forecasting. В качестве прикладных задач будут рассмотрены индустриальные кейсы реального и финансового секторов.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Бизнес-исследование

  Курс направлен на освоение методологии исследования, в рамках которой магистранты научатся производить поиск, накопление и анализ информации, интерпретировать, систематизировать и представлять результаты исследования с учетом критического обзора литературы различных научных школ. Содержание курса подходит для проведения научных и прикладных исследований. Результаты обучения достигаются через индивидуальную подготовку и публичную презентацию Research Proposal, анализ реальных кейсов научных статей и магистерских диссертаций, выполнения групповых проектов по критическому обзору литературы.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Стратегический менеджмент

  Курс направлен на изучение концептуальных подходов к анализу стратегического потенциала и стратегических рисков с учетом бизнес-модели компании и возможных сценариев изменений, затрагивающих технологии и экономику компаний, индустрии. В контексте риск-ориентированного принятия решений по управлению ресурсами компании освещаются вопросы определения стратегических целей, конкурентных преимуществ и дерева целей компании, методы анализа внешней и внутренней среды бизнеса, методы стратегического управления ресурсами компании, портфельный анализ диверсифицированной компании, типы конкурентных стратегий и выбор стратегических альтернатив. Отдельные темы посвящены изучению подходов к ESG - трансформации бизнеса как направления развития корпоративного риск-менеджмента. Результаты обучения достигаются через анализ кейсов реальных казахстанских и зарубежных компаний (best practices), метода сторрителинг по ESG-трансформации с привлечением руководителей компаний, проведения стратегических сессий по кейсам компаний, выполнения групповых проектов по стратегическому анализу конкурентной позиции реальных казахстанских компаний.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 3
  

• Анализ данных в среде R

  Курс направлен на освоение навыков сбора, обработки, анализа и визуализации больших данных инструментами библиотек языка программирования R. Также магистранты приобретут навыки машинного обучения регрессионных моделей и разработки алгоритмов искусственного интеллекта. Результаты обучения достигаются через выполнение заданий по разработке программного кода эконометрических моделей.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Принципы программирования 2

  Курс нацелен на приобретение навыков программирования в Python для работы с большими данными и разработки алгоритмов искусственного интеллекта. Курс научит магистрантов как использовать основные библиотеки Python. Магистранты овладеют навыками управления потоком программ с помощью условных операторов, навыками использования массивов и списков, работы с файлами и каталогами, с текстом, с датой и временем.Результаты обучения достигаются через решение задач и выполнение задания по разработки программного кода с использованием современных инструментальных средств.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Управление рисками финансовых институтов и рынков

  Курс направлен на развитие компетенций в области разработки стратегий по управлению и регулированию рисков финансовых институтов, предотвращения системных рисков финансового рынка в целях формирования благоприятных факторов и источников финансирования экономического роста. В данном направлении изучаются теоретико-методологические концепции, лучшие практики по управлению рисками и эффективностью финансово-инвестиционных решений по размещению и привлечению ресурсов (ценные бумаги, депозиты, кредиты) в контексте текущих и прогнозных условий внешней и внутренней среды бизнеса с использованием количественных оценок, экспертного суждения и моделирования стресс-сценариев устойчивости деятельности финансовых институтов. На основе понимания природы и факторов рисков отдельных финансовых институтов, магистранты освоят знания и навыки в области методологии прогнозирования и мер по предотвращению системных рисков финансового рынка. Освоение идет через решение ситуационных задач и бизнес-кейсов, выполнение индивидуальных и групповых аналитических проектов. Предусмотрены гостевые лекции экспертов Национального Банка Казахстана и руководителей служб по управлению рисками банков второго уровня, бизнес-модели которых сконцентрированы на корпоративном секторе, в розничном сегменте.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Портфельный менеджмент

  Курс направлен на изучение профессиональных стандартов и практики управления рыночными рисками инвестиционного портфеля и освоение компетенций по разработке инвестиционных стратегий с учетом риск-профиля компании. В данном контексте осваиваются параметрические и непараметрические модели оценки вероятности и последствий реализации портфельных рисков, модели и формы временных структур (распределение, волатильность). Наряду с классическими современными концепциями портфельного управления риском и доходностью магистранты изучат стратегии оптимизации и ребалансировки портфелей при различных сценариях развития финансовых рынков, инструменты для определения ожиданий фондового рынка и риск-бюджетирование в инвестиционном менеджменте. Результаты обучения достигаются через групповое обсуждение рисков инвестиционных стратегий, решение задач по риску и доходности отдельных финансовых инструментов и эффективности портфельного управления, выполнение проектов по построению инвестиционных портфелей с учетом различных критериев оптимальности в соответствии с риск-профилем. Контент курса разработан с учетом содержания курсов Market Risk Measurement and Management и Risk Management and Investment Management программы международной профессиональной квалификации FRM (GARP).

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• Предиктивная аналитика

  Курс направлен на развитие управленческих навыков принятия решений на основе интеллектуальной аналитики больших данных, что отражает глобальные тренды развития стратегического риск-ориентированного мышления руководителей. В этих целях предполагается освоение эконометрических методов прогнозирования экономических и финансовых процессов. Магистранты научатся выбирать релевантную модель на основе критического анализа соответствия инструмента и объекта моделирования, статистической адекватности моделей прогнозирования. Приобретут навыки содержательной интерпретации результатов предиктивного моделирования с точки зрения поставленных управленческих задач. Результаты обучения достигаются через решение прикладных задач, в том числе с применением статистических программ Eviews/ Gretl/ Minitab/ SPSS, с релевантной интерпретацией результатов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Технологии сценарного анализа и стресс-тестирования в принятии управленческих решений

  Курс направлен на освоение практических навыков по разработке сценариев на базе понимания причинно-следственной связи финансово- экономических процессов и проведению стресс-тестирования устойчивости бизнес-модели, эффективности финансово-инвестиционных решений при различной степени неопределённости в динамике развития ключевых риск-факторов внешней и внутренней экономической среды. В данном контексте через технологии case-study магистранты освоят навыки предсценарного и сценарного анализа и моделирования: построение модели объекта сценарного исследования, определение существенных воздействующих на объект факторов с различной долей неопределенности, конструирование сценариев, эконометрическое моделирование результатов реализации сценариев. Преподавание будет осуществляться с привлечением экспертов Национального Банка и Агентства РК по регулированию и развитию финансовых рынков.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Интеллектуальная аналитика данных в принятии управленческих решений

  Курс направлен на изучение возможностей современных информационных технологий и систем Business Intelligence для решения задач бизнес-анализа и формирование понимания применения интеллектуальной аналитики для решений прикладных задач управления рисками компании. Магистранты ознакомятся с системами поддержки управленческих решений, построением OLAP систем, технологиями и методами Data Mining, IT-архитектурой управления бизнес-процессами по 6 направлениям: финансы, учет, маркетинг, управление персоналом, операционная деятельность, информационные технологии. Результаты обучения достигаются через применение техник проектной работы.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Машинное обучение

  Курс нацелен на приобретение навыков применения библиотеки Python в построении моделей машинного обучения (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Tensorflow и PyTorch), применения математических и статистических моделей для машинного обучения. Магистранты освоят навыки сбора, очистки и подготовки данных для машинного обучения (нормализация данных, разработка функций и работа с отсутствующими или поврежденными данными); выбора типа алгоритмов машинного обучения (обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением); использования популярных алгоритмов (древа решений, случайные леса, машины опорных векторов и нейронные сети) и методов глубокого обучения с несколькими слоями искусственных нейронных сетей. На курсе также будет изучаться современная практика применения машинного обучения: роботизированное управление, интеллектуальный анализ данных, автономная навигация, биоинформатика, распознавание речи, а также обработка текстовых и веб-данных. Результаты обучения достигаются через выполнение заданий по разработке алгоритмов для моделей машинного обучения для решения практических задач в области экономики и финансов на макро- и микроуровнях.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 6
  

• Управление операционными рисками

  Курс направлен на изучение глобальных стандартов (ISO, COSO, FERMA, BASEL) и эффективной практики операционного риск-менеджмента. Изучаются принципы рационального управления операционными рисками; финансовые и нефинансовые последствия реализации рисков, развитие, методы измерения и характеристики риск-культуры; взаимосвязь риск аппетита с корпоративной культурой, стратегией и процессом бизнес-планирования; управление качеством данных и валидация моделей, киберустойчивость и принципы непрерывности деятельности компании. В результате обучения магистранты будут способны осуществлять выбор стратегии реагирования и оценивать эффективность управления операционными рисками. Результаты обучения достигаются через групповое обсуждение кейсов реализации рисков бизнес процессов, решение задач, групповые дискуссии по наиболее актуальным вопросам управления операционными рисками (киберустойчивость, непрерывность бизнеса, комплаенс-риски), проектную работу по моделированию сценариев тестирования чувствительности бизнеса к различным факторам операционного риска. Контент курса разработан с учетом содержания курса Operational Risk and Resiliency программы международной профессиональной квалификации FRM (GARP).

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 3
  

• Управление риском ликвидности финансовых институтов

  Курс направлен на изучение наиболее распространенных стратегий, методов оценки, минимизации, контроля и мониторинга риска ликвидности, направленных на достижение устойчивости финансовой модели компании. Магистранты приобретут компетенции по управлению риском ликвидности, используя релевантные риск-метрики и методы, в том числе на базе моделирования детерминированных и стохастических денежных потоков, индикаторов раннего реагирования на критическое изменение условий экономической среды и стресс-тестирования воздействия риска ликвидности на финансовую модель компании. Изучат подходы к управлению внутридневной ликвидностью, к мониторингу ликвидности и управлению обязательствами, а также стратегии и инструменты финансирования дефицита ликвидности, методы управления активами и пассивами. Результаты обучения достигаются через групповое обсуждение кейсов реализации рисков ликвидности, решение задач, групповые дискуссии о выборе инструментов финансирования дефицитов ликвидности и способов решения проблем избыточной ликвидности, групповые проекты разработки сценариев тестирования риска ликвидности при заданных параметрах внешней и внутренней среды. Контент курса разработан с учетом содержания курса Liquidity and Treasury Risk Measurement and Management программы международной профессиональной квалификации FRM (GARP).

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 5
  

• Методология проектного управления

  Курс направлен на получение навыков выстраивания процессов корпоративного риск- менеджмента на принципах проектного управления. После освоения курса магистранты смогут оценивать и выбирать оптимальную методологию управления проектами в области развития системы риск-менеджмента в компании: определять бизнес-процессы по управлению проектами, эффективно управлять процессом выполнения запланированных работ, осуществлять оптимальную координацию работы членов команды, рационально управлять финансовыми, материальными и трудовыми ресурсами, использовать современные технологии управления проектами. Результаты обучения достигаются через выполнение расчетно-аналитических заданий по процессам планирования, выполнения, контроля и завершения проектов и групповые обсуждения результатов выполнения заданий.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

• Agile менеджмент

  Курс направлен на изучение методик и подходов к гибкому управлению людьми и бизнес-процессами в целях снижения рисков и повышения эффективности бизнеса с учетом особенностей использования и внедрения Agile подхода к управлению. В данном контексте магистранты изучают итеративно-инкрементальный подход к организации работ, Agile трансформацию организационной культуры, концепцию Scrum, метод Kanban, принципы Lean-менеджмента, Agile методы мотивации и командообразования, долгосрочное планирование при Agile управлении. Результаты обучения достигаются через применение баскет метода систематизации, анализа и принятия управленческих решений, техник проектной работы и изучение кейсов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 4
  Кредитов - 5
  

Профессии

Результаты обучения

• Идентифицирует риски с учетом факторов внутренней и внешней экономической среды бизнеса на базе фундаментальных концепций в области экономики и финансов
• Моделирует финансовые и операционные риски в целях количественной оценки вероятности и потенциального воздействия рисков
• Разрабатывает сценарии реализации прогнозируемых рисков в целях проведения стресс-тестирования устойчивости бизнес-модели и эффективности финансово-инвестиционных решений компании
• Осуществляет полный цикл управления рисками с учетом лучших практик, концептуальных подходов и финансовой модели компании в контексте различных сценариев развития экономической среды
• Анализирует большие данные, используя инструменты работы с Big Data и методы машинного обучения
• Адаптирует технологии искусственного интеллекта для автоматизации процессов управления рисками
• Оптимизирует бизнес-процессы по решению конкретных задач в рамках деятельности всей организации
• Генерирует управленческие решения по развитию системы риск-менеджмента на основе результатов аналитических исследований и использования технологий проектного управления

Похожие ОП