- Docente: Luca De Angelis
- Crediti formativi: 5
- SSD: SECS-P/05
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
- Corso: Laurea in Scienze statistiche (cod. 8054)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente conosce i principali metodi per la costruzione di modelli econometrici finalizzati alla previsione in ambito aziendale, finanziario e macroeconomico. In particolare lo studente è in grado di: - costruire modelli econometrici dinamici per la previsione di breve periodo dei fenomeni economici tramite il software econometrico Eviews
Contenuti
Parte 1: Tecniche di previsione
Concetti generali. Previsione e metodo scientifico. Informazione statistica e informazione teorica. Metodi qualitativi e metodi quantitativi. Orizzonte di previsione, funzione di perdita, set informativo e prevedibilità. Esogenità.
Modelli econometrici per la previsione di breve periodo. I modelli dinamici: stima, test, analisi della specificazione e previsione. Modelli multivariati: modelli autoregressivi vettoriali (VAR), funzione di risposta agli impulsi, scomposizione della varianza.
Parte 2: Mercati finanziari
Modelli econometrici per prezzi e rendimenti.Modelli per l'eteroschedasticità condizionata: i modelli ARCH. Estensioni: modelli GARCH, GARCH esponenziali, GARCH asimmetrici e GARCH “in mean”. Stima, test e analisi della specificazione. La “news impact curve”. Previsione della volatilità.
Metodi econometrici per la misura del rischio. Il Value-at-Risk (VaR). La stima del VaR: “Risk metrics” di J.P. Morgan. Metodologie econometriche per la stima del VaR: l'impiego dei modelli GARCH. Il metodo Monte Carlo e la simulazione storica.
Testi/Bibliografia
A.Gardini, G. Cavaliere, M. Costa, L. Fanelli, P. Paruolo (2000), Econometria, Franco Angeli, Milano, voll. I e II
A. Guizzardi (2000) La previsione economica, ed. Guaraldi.Metodi didattici
Il corso sará affiancato da esercitazioni di laboratorio finalizzate all'applicazione su dati reali delle metodologie delineate in forma teorica durante le lezioni.
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
Esame scritto e orale.
Strumenti a supporto della didattica
Laboratorio informatico della Facoltà di Scienze Statistiche.
Link ad altre eventuali informazioni
http://www2.stat.unibo.it/deangelis/didattica.htm
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Luca De Angelis