Offerta Didattica
SCIENZE ECONOMICHE E FINANZIARIE
STATISTICAL MODELS FOR FINANCE
Classe di corso: LM-56 - Scienze dell'economia
AA: 2021/2022
Sedi: MESSINA
SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
---|---|---|---|---|
SECS-S/01 | Caratterizzante | Libera | Libera | No |
CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
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8 | 5 | 0 | 3 | 60 | 30 | 0 | 30 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
Il corso ha come obiettivo quello di approfondire i modelli statistici più usati in finanza. Particolare attenzione sarà data alla parte di esercitazione, con analisi di casi reali, analizzando data set di serie storiche estratti da data base disponibili online. Lo studente sarà in grado di: - usare competenze avanzate nell’ambito della metodologia statistica per l’analisi dei mercati finanziari. - usare competenze avanzate nell’ambito dello studio dei modelli per l’analisi tecnica e l’analisi della dinamica dei prezzi, dei rendimenti e della volatilità, generalmente utilizzati negli studi per la descrizione e previsione dei mercati finanziari.Learning Goals
The course aims to present the more common statistical models used in financial analysis. Particular attention will be given to the practical part, with analysis of real cases, analyzing data sets of time series extracted from databases available online. The student will be able to: - use his/her own skills in the field of statistical methods for the analysis of financial markets. - use his/her own skills in the study of models for technical analysis and to analyze and forecast prices, returns and volatility of financial markets.Metodi didattici
Lezioni ed esercitazioni frontali e, se necessario, in streamingTeaching Methods
Lectures and exercises âââââââPrerequisiti
Conoscenze di statistica, econometria e matematica di base.Prerequisites
Knowledge of basic statistical, econometric and mathematical tools.Verifiche dell'apprendimento
L’esame si svolgerà in forma scritta. Lo studente ha la possibilità di poter svolgere l’esame finale sostenendo due prove in itinere. La valutazione viene effettuata in trentesimi (soglia minima di sufficienza 18/30). Nel caso di sostenimento delle prove in itinere, la valutazione finale sarà data dalla media delle due valutazioniAssessment
The exam will take place in written form. The student has the opportunity to take the final exam by taking two tests in itinere. It is passed receiving an evaluation between 18 and 30. In the case of taking the tests in itinere, the final evaluation will be given by the average of the two evaluationsProgramma del Corso
Indici azionari; richiami di inferenza statistica, valori attesi condizionati, legge dei valori attesi iterati; analisi dei prezzi: exponential smoothing, processi random walk, prezzi ed efficienza dei mercati, test di radice unitaria; analisi dei rendimenti: distribuzioni empiriche, processi ARMA, identificazione, stima e verifica del modello; analisi della volatilità: misure di volatilità, regolarità empiriche, modelli ARCH, GARCH. GJR-GARCH, EGARCH, previsioni della volatilità, modelli per la realized volatility; analisi delle correlazioni nei mercati finanziari.Course Syllabus
Financial indices; statistical tools, expected values, conditional expectations, law of iterated expectations;; analysis of prices: exponential smoothing, random walk processes, prices and market efficiency, unit root tests; analysis of returns: empirical distributions, ARMA processes, identification, estimation and diagnostic checking of the model; analysis of volatility: volatility measures, stylized facts, ARCH, GARCH,GJR-GARCH, EGARCH models, volatility forecast, models for realized volatility; analysis of correlations in financial markets.Testi di riferimento:
G.M. Gallo-B. Pacini: "Metodi quantitativi per i mercati finanziari". Carocci Editore Bauwens L., Hafner C., Laurent S. (2012): Handbook of Volatility Models and their Applications, John Wiley and Sons
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: EDOARDO OTRANTO
Orario di Ricevimento - EDOARDO OTRANTO
Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
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Martedì | 11:00 | 12:00 | Ufficio del docente. L'orario di ricevimento si riferisce ai periodi di lezione. Per gli altri periodi inviare una e-mail al docente per appuntamento. Possibile anche ricevimento via e-mail (eotranto@unime.it) o su skype |
Note: