Pénzügyi információs rendszerek

A tantárgy angol neve: Financial Information Systems

Adatlap utolsó módosítása: 2010. május 4.

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Gazdaságinformatikus szak, MSc képzés
Gazdasági elemző informatika szakirány
Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
VIHIM188   3/0/2/v 6  
3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Levendovszky János,
4. A tantárgy előadója
 Név:Beosztás:Tanszék, Int.:
 Dr. Levendovszky János  egyetemi tanár
 Híradástechnikai Tanszék
 dr. Telcs András  egyetemi docens
 Számítástudományi és Információelméleti Tanszék
5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít Valószínűségszámítás, számítógépes hálózatok
6. Előtanulmányi rend
Kötelező:
TárgyTeljesítve("BMEVISZM102")

A fenti forma a Neptun sajátja, ezen technikai okokból nem változtattunk.

A kötelező előtanulmányi rendek grafikus formában itt láthatók.

Ajánlott:

Kötelező előtanulmányi rend:

Matematikai statisztika

7. A tantárgy célkitűzése A tárgy a pénzügy szektor információs technológiájába és folyamataiba ad bevezetést.
A tárgy sikeres elvégzésével a hallgatók megértik az információs technológiák hatását a bank és pénzpiaci rendszereken. Bepillantást nyerhetnek a pénzügyi IT legfrissebb alkalmazásaiba, a pénzügyi szolgáltatásokat nyújtó vállalatok főbb funkcióiba és megismerik a számítógép alapú analízis alapjait és a döntéstámogató rendszereket.

8. A tantárgy részletes tematikája
  1. Bevezetés, célok a tárgy áttekintése
  2. A pénzügyi szolgáltató vállalatok információs rendszereinek áttekintése, az információs technológiák és pénzpiac kölcsönhatása, a pénzügyi tevékenységek változása, trendjei
  3. Pénzügy instrumentumok (részvények, kötvények, más equities)
  4. Kötvény analízis (paraméterek, yield curves, time to maturity …etc.)
  5. Opciókereskedés (sell and buy options, opció görbék és kockázat minimalizálás)
  6. Összefoglaló a tőzsdékről  (a Capital Asset Pricing – CAPM modell), piaci  dinamika és egyensúlyi árak,
  7. Az Efficient Market Hypothesis – EHM hipotézis  és véletlen bolyongások
  8. Pénzpiacok osztályozása kereskedési technológiák szerint  I (continuous order driven, periodic call auction),
  9.  Pénzpiacok osztályozása kereskedési technológiák szerint  II (quote driven, hybrid markets)
  10. Kereskedési stratégiák – limit order vs. market order,  a limit order-ek árazása, letörési valószínűségek, kereskedés minimum információval
  11. Algoritmikus kereskedés I (esemény alapú kereskedés, , legjobb kivitelezés,  implementation shortfalls, kereskedési stratégiák elrejtése)
  12. Algoritmikus kereskedés II  (lineáris előrejelzési algoritmusok)
  13. Algoritmikus kereskedés III (neurális előrejelzési algoritmusok)
  14. Algoritmikus kereskedés IV (SVM és SOM alapú előrejelzési algoritmusok)
  15. Erőforrásmenedzsment és optimális munkapartíció pénzügyi számításokhoz
  16. Pénzügyi analízis software és eszközök
  17. Routing rendszerek és rendelési illeszkedés, on-line pénzpiacok valuta, kötvény és derivatívák kereskedésére
  18. Bank és kifizetési rendszerek, Straight Through Processing rendszerek ,
  19.  Netting és clearinghouses
  20. Kifizetés processzálás pénzügyi szolgáltatóknál, tranzakciós technológiák, biztonságos kifizetés,
  21. Elektronikus pénz
  22. Pénzpiaci infrastruktúrák
  23. Front-office, middle-office és back-office rendszerek, üzenetek és protokollok az STP-hez, clearance és settlement systems,
  24. Portfolio optimalizáló és derivatíva analízis szoftverek, VAR szimulációk
9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) Előadás: heti 2x2  alkalom
Labor:  az előadások illusztrálására demonstrációk és önálló munka a Crystalball szoftveren és egyéb tőzsdei kereskedő ágensen a következő témakörökben:
  • Kereskedési stratégiák – limit order vs. market order,  a limit order-ek árazása, letörési valószínűségek, kereskedés minimum információval
  • Algoritmikus kereskedés I (esemény alapú kereskedés, , legjobb kivitelezés, implementation shortfalls, kereskedési stratégiák elrejtése)
  • Algoritmikus kereskedés II  (lineáris előrejelzési algoritmusok)
  • Algoritmikus kereskedés III (neurális előrejelzési algoritmusok)
  • Algoritmikus kereskedés IV (SVM és SOM alapú előrejelzési algoritmusok)

10. Követelmények Az aláírás megszerzésének a feltétele a házi feladat legalább 40%-ra történő teljesítése. Elégségeshez a vizsgán legalább 50%-ot kell elérni. A jegy 25%-ban a házi feladatban elért pontszám és 75%-ban a vizsgán nyújtott teljesítmény alapján alakul ki.
11. Pótlási lehetőségek  1 Pzh, és ismétlő vizsgák, a házi feladat beadása a pótlási héten pótolható
12. Konzultációs lehetőségek Heti egy alkalommal.
13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom Vígvári András: Pénzügyi rendszertan
Fredman, R: "An introduction to financial technology"

14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
Kontakt óra 56
Félévközi készülés órákra 14
Felkészülés zárthelyire 20
Házi feladat elkészítése 0
Kijelölt írásos tananyag elsajátítása 0
Vizsgafelkészülés 60
Összesen 150
15. A tantárgy tematikáját kidolgozta
 Név:Beosztás:Tanszék, Int.:
 Dr. Levendovszky János  egyetemi tanár
 Híradástechnikai Tanszék
 dr. Telcs András  egyetemi docens
 Számítástudományi és Információelméleti Tanszék