7M04113 Макрофинансы и Data Science (MBA) в КБТУ (KBTU)

Дисциплины

• Современные теории финансовых рынков

  Курс направлен на изучение современного теоретического аппарата процессов аккумуляции и перераспределения капитала 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. Для разработки экономической модели финансовых рынков магистранты изучат теории микроструктуры рынка, которые позволят определять влияние организационной структуры рынка на ценовую эффективность и ликвидность 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
  

• 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
  

• 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 деловой активности. Содержание курса формирует управленческое понимание природы, факторов и индикаторов динамики финансовых рынков, которые влияют на характер финансовых рисков, поведение экономических агентов, возможности экономического роста и содержание управленческих решений по источникам финансирования экономического роста. Магистранты научатся идентифицировать потенциальные риски размещения и привлечения капитала при изменении 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
  

• Экономика фирмы и отраслевых рынков

  Курс направлен на изучение разновидностей, методов формирования и последствий функционирования рыночных структур в контексте устойчивости и дисбалансов экономического развития. В ходе обучения магистранты приобретут опыт проведения анализа отраслевых рынков, определения сценариев поведения фирмы с учетом типа рыночной структуры, характерной для отрасли, и возможных сценариев действий других экономических агентов, включая государство. В этом направлении будут изучаться две основные методологии исследования структуры отраслевых рынков: Гарвардская парадигма (структура-поведение-результат) и Чикагская школа (микроэкономический подход). Также будут изучены теоретико-методологические основы экономического анализа фирмы, которые позволят магистрантам определять проблемы и пути развития фирмы с учетом отраслевой динамики. Результаты обучения достигаются посредством обсуждения кейсов с казахстанским содержанием, подготовки индивидуальных аналитических эссе по экономическому анализу фирмы и групповых обсуждений по оценке результативности государственной отраслевой политики.

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  Кредитов - 6
  

• Макроэкономика финансовых рынков

  Курс направлен на изучение концепций влияния макроэкономической среды на условия и динамику функционирования финансовых рынков, определяющих сценарии развития бизнеса в финансовом и реальных секторах экономики, выбор стратегии управления. В данном контексте изучаются теории потребления и инвестирования, концепции экономического роста и динамического равновесия экономической системы, теории спроса и предложения денег, взаимосвязь финансового и реального секторов экономики, каналы влияния монетарной и фискальной политик на поведение финансовых посредников и домохозяйств, макрофакторы ценообразования финансовых активов и ресурсов. Результаты обучения достигаются через применение различных форм исследовательской работы: аналитическое эссе, решение задач, групповая дискуссия по макроэкономической среде функционирования финансовых рынков (повышение ставок, инверсия кривой доходности, замедление).

  Год обучения - 1
  Семестр - 1
  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
  

• Финансовые стратегии бизнеса

  Курс направлен на развитие компетенций в области разработки моделей финансирования операционной, инвестиционной и финансовой деятельности компаний с учетом текущего и прогнозного уровня деловой активности в целях достижения устойчивости и роста бизнеса. Магистранты научатся принимать управленческие решения по разработке финансовой стратегии на базе стандартной финансовой отчетности. Для управления деловыми рисками и определения точек роста бизнеса магистранты освоят технику анализа операционной стратегии и эффект операционного рычага; для управления финансовыми рисками и построения стратегий по долговому финансированию экономического роста - концепции стоимости капитала и эффект финансового рычага. Для разработки инвестиционных стратегий изучаются система инвестиционного проектирования и методы оценки эффективности инвестиционных проектов. Результаты обучения достигаются через разработку финансовой модели бизнеса, аналитической, проектной работы по диагностике эффективности различных управленческих решений в контексте влияния на финансовые потоки компании.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• 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
  

• 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 концепции по управлению рисками, связанными с различными инструментами привлечения и размещения финансовых ресурсов (ценные бумаги, депозиты, кредиты) в контексте текущих и прогнозных условий внешней и внутренней среды бизнеса. На основе понимания природы и факторов рисков отдельных финансовых институтов, магистранты освоят знания и навыки в области прогнозирования и предотвращения системных рисков финансового рынка, которые являются триггерами снижения деловой активности бизнеса и создают риски замедления экономического роста. 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
  

• Стратегический менеджмент

  Курс направлен на изучение концептуальных подходов к анализу стратегического потенциала и конкурентной позиции компании. В данном контексте освещаются вопросы определения стратегических целей 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. Результаты обучения достигаются через анализ кейсов реальных казахстанских и зарубежных компаний (best practices), метода сторрителинг 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
  

• Монетарная политика

  Курс направлен на изучение фундаментальных концепций реализации монетарной политики как одного из ключевых факторов, определяющих сценарии развития финансового и реального секторов экономики. В данном контексте изучаются инструменты монетарной политики по регулированию совокупного спроса и предложения через процентные ставки и операции на рынке ценных бумаг, трансмиссионные каналы инфляционного таргетирования, что в итоге позволит магистрантам проводить экспертную оценку текущих и прогнозных условий экономической конъюнктуры. Освоение дисциплины идет через выполнение кейсов из практики НБРК и зарубежных центральных банков, групповых дискуссий, выполнение аналитических заданий.

  Год обучения - 1
  Семестр - 2
  Кредитов - 6
  

• 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. 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
  

• Прикладная экономика

  Курс направлен на освоение магистрантами навыков сценарного анализа и моделирования экономической конъюнктуры, деловой активности и макроэкономических рисков бизнеса. Также магистранты ознакомятся с аналитическим аппаратом, на базе которого государственными органами принимаются ключевые монетарные и фискальные решения, формирующие условия внешней среды и определяющие стоимость и доступность источников финансирования экономического роста за счет потребления, сбережений и инвестиций различных секторов экономики (корпорации, домашние хозяйства, государство). Освоение идет через обсуждение казахстанских и международных реальных кейсов, ситуационный анализ, выполнение аналитических проектов.

  Год обучения - 2
  Семестр - 3
  Кредитов - 9
  

• Предиктивная аналитика

  Курс направлен на развитие управленческих навыков принятия решений на основе интеллектуальной аналитики больших данных, что отражает глобальные тренды развития стратегического 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
  

• 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
  

• 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 ресурсами 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
  

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

  Курс направлен на освоение практических навыков по стратегическому планированию сценариев развития различных секторов экономики в условиях неопределенности динамики рыночной среды в целях выработки управленческих решений по предотвращению дисбалансов развития на основе применения технологий стресс-тестирования устойчивости финансового и реального секторов экономики при реализации альтернативных сценариев условий экономической конъюнктуры. 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 высокой 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
  

• Методология проектного управления

  Курс направлен на получение навыков выстраивания процессов стратегического и операционного менеджмента на принципах проектного управления. После освоения курса магистранты смогут оценивать и выбирать оптимальную методологию управления проектами, определять бизнес-процессы управления 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

• Исследует экономическую динамику и тенденции развития финансовых и отраслевых рынков, пути развития фирмы с учетом отраслевой динамики на базе фундаментальных концепций различных научных школ и на основе изучения реальных национальных и зарубежных кейсов
• Конструирует альтернативные сценарии условий экономической конъюнктуры для прогнозирования развития финансового и реального секторов экономики
• Моделирует уровень деловой активности бизнеса на основе анализа внешней и внутренней среды в целях определения факторов, источников финансирования и рисков экономического роста
• Оценивает устойчивость и дисбалансы финансово-экономического развития национальной экономики и сценариев поведения фирмы с учетом типа рыночной структуры, характерной для отрасли, на основе технологий сценарного анализа и стресс – тестирования
• Анализирует большие данные, используя инструменты работы с Big Data и методы машинного обучения
• Адаптирует технологии искусственного интеллекта для автоматизации процессов анализа, моделирования и принятия управленческих решений
• Оптимизирует бизнес-процессы по решению конкретных задач в рамках деятельности всей организации
• Генерирует управленческие решения на основе результатов аналитических исследований и использования технологий проектного управления
• Разрабатывает стратегии по управлению финансовыми потоками с учетом рисков и возможностей привлечения и размещения финансовых ресурсов

Похожие ОП