69062 - METODI STATISTICI PER I MERCATI FINANZIARI

Anno Accademico 2019/2020

  • Docente: Simone Giannerini
  • Crediti formativi: 8
  • SSD: SECS-S/01
  • Lingua di insegnamento: Italiano
  • Moduli: Simone Giannerini (Modulo 1) Greta Goracci (Modulo 2)
  • Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 1) Convenzionale - Lezioni in presenza (Modulo 2)
  • Campus: Rimini
  • Corso: Laurea in Finanza, assicurazioni e impresa (cod. 8872)

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente conosce gli elementi introduttivi dell'analisi del rischio e della gestione di portafoglio. In particolare lo studente è in grado di: - sintetizzare le informazioni relative alla distribuzione dei rendimenti di una attività finanziaria - valutare il profilo di rischio – rendimento di portafogli di attività finanziarie - affrontare e risolvere problemi di specificazione e controllo di ipotesi nei modelli lineari per i mercati finanziari

Contenuti

Modulo 1 - Introduzione all'analisi delle serie storiche

  1. Introduzione all'analisi delle serie storiche: definizioni e motivazione.
  2. Introduzione ai processi stocastici. Processi lineari. Autocovarianza e autocorrelazione.
  3. La modellistica ARIMA.
  4. La procedura di Box-Jenkins.
  5. Cenni di teoria della previsione.
  6. Scomposizione e destagionalizzazione.
  7. Processi trend-stazionari e a trend stocastico. Test di radice unitaria. Test di dipendenza complessa.

Modulo 2 - Analisi delle serie finanziarie

  1. Caratteristiche delle serie finanziarie.
  2. Analisi dei rendimenti.
  3. Misure di volatilità.
  4. Modelli per le serie finanziarie
    - modelli per la volatilità;
    - modelli ARCH/GARCH;
  5. La previsione con i modelli ARIMA.

 

Testi/Bibliografia

  1. T. Di Fonzo, F. Lisi, Serie storiche economiche, Carocci, Roma, 2015 (III Ristampa).
  2. G. M. Gallo, B. Pacini, Metodi quantitativi per i mercati finanziari, Carocci, Roma, 2013 (VII Ristampa).
  3. R.S. Tsay, Analysis of Financial Time Series, 3rd edition, Wiley, 2010.

Metodi didattici

  • Lezioni frontali.
  • Esercitazioni.
  • Sessioni di laboratorio ove si analizzeranno problemi reali per mezzo del software R.

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

MODULO 1:

Prova in laboratorio composta da

  • esercizi ed analisi delle serie storiche su R
  • domande teoriche

MODULO 2:

L'esame scritto si compone di

  • domande teoriche
  • esercizi

E' possibile sostenere separatamente la prova di ciascun modulo.

Strumenti a supporto della didattica

  • Lucidi delle lezioni
  • Esercizi svolti con R

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Simone Giannerini

Consulta il sito web di Greta Goracci

SDGs

Istruzione di qualità

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.