69062 - METODI STATISTICI PER I MERCATI FINANZIARI

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.
8. Analisi delle serie storiche con R
   

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.
6. La previsione con i modelli ARCH/GARCH.
   

 

Testi/Bibliografia

MODULO 1:

Libro di testo

1. T. Di Fonzo, F. Lisi, Serie storiche economiche, Carocci, Roma, 2015 (III Ristampa).

MODULO 2:

Libro di testo

1. G. M. Gallo, B. Pacini, Metodi quantitativi per i mercati finanziari, Carocci, Roma, 2013 (VII Ristampa).

LETTURE INTEGRATIVE

1. R.S. Tsay, Analysis of Financial Time Series, 3rd edition, Wiley, 2010.
2. P. Dalgaard, Introductory Statistics with R, 2008, Springer, ISBN 978-0-387-79053-4.
3. Y. Xie, Dynamic Documents with R and knitr https://yihui.name/knitr/, 2nd Ed., 2015, Chapman & Hall/CRC.
4. Y. Xie, R Markdown: The Definitive Guide: Authoring Books and Technical Documents with R Markdown.

Metodi didattici

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

In considerazione della tipologia di attività e dei metodi didattici adottati, la frequenza di questa attività formativa richiede la preventiva partecipazione di tutti gli studenti ai moduli 1 e 2 di formazione sulla sicurezza nei luoghi di studio,  in modalità e-learning. https://elearning-sicurezza.unibo.it/

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

MODULO 1:

Prova di due ore al PC composta da

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

MODULO 2:

Esame scritto composto da

• domande teoriche
• esercizi

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NOTE

• E' possibile sostenere separatamente la prova di ciascun modulo.

• Per ogni modulo sarà creata una lista/esame su AlmaEsami

• Non ci sono prove intermedie.
  

Strumenti a supporto della didattica

• Lucidi delle lezioni
• Lucidi di analisi delle serie storiche con R
  
• Esercizi svolti
  
• Esercizi svolti con R

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Simone Giannerini

Consulta il sito web di Gery Andres Diaz Rubio