Offerta Didattica
ECONOMIA, BANCA E FINANZA
STATISTICA PER I MERCATI FINANZIARI
Classe di corso: L-33 - Scienze economiche
AA: 2019/2020
Sedi: MESSINA
SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
---|---|---|---|---|
SECS-S/03 | Caratterizzante | Libera | Libera | No |
CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
---|---|---|---|---|---|---|---|
8 | 8 | 0 | 0 | 48 | 48 | 0 | 0 |
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 lo scopo di introdurre i principali strumenti statistici utilizzati nell'analisi empirica dei dati finanziari e di fornire i concetti fondamentali della statistica per la finanza. Partendo dalle caratteristiche empiriche delle serie storiche finanziarie si analizzeranno i modelli statistici lineari e non lineari proposti in letteratura per la previsione della dinamica futura di tali serie.Learning Goals
The objective of the course is to introduce the main statistical tools used in empirical analysis of financial data and to provide the basic concepts of finance statistics. Based on the empirical characteristics of the historical financial series, we will analyze the linear and nonlinear statistical models proposed in the literature for predicting the future dynamics of such series.Metodi didattici
Lezioni frontali/esercitazioni. Tutti gli argomenti dellinsegnamento saranno oggetto di esercitazioni che verranno svolte in aula. Sono previste inoltre diverse esercitazioni in aula informatica su serie storiche reali mediante lutilizzo dei programmi Excel e Gretl.Teaching Methods
Lezioni frontali/esercitazioni. Tutti gli argomenti dellinsegnamento saranno oggetto di esercitazioni che verranno svolte in aula. Sono previste inoltre diverse esercitazioni in aula informatica su serie storiche reali mediante lutilizzo dei programmi Excel e Gretl.Prerequisiti
Principali strumenti di Statistica descrittivaPrerequisites
Main tools of descriptive statisticsVerifiche dell'apprendimento
L'esame consiste in una prova scritta su tutto il programma strutturata in esercizi con calcoli numerici ed applicazione delle tecniche di stima apprese durante l'insegnamento a casi concreti. La commissione potrà richiedere un approfondimento orale per accertare la profondità e lampiezza delle conoscenze maturate.Assessment
The exam consists of a written test on the entire program structured in exercises with numerical calculations and the application of the techniques learned. The committee may require an oral examination to ascertain the depth and breadth of the knowledge gained.Programma del Corso
Parte prima: Richiami di statistica descrittiva ed inferenziale: La statistica ed i fenomeni collettivi. La classificazione: distribuzioni di frequenza. La rappresentazione sintetica di una distribuzione statistica. Le rappresentazioni grafiche. I valori medi. Le misure di variabilità. Misure di disuguaglianza e di concentrazione Covarianza e correlazione Il modello di regressione lineare. Richiami di probabilità Elementi di statistica inferenziale. Parte seconda: Analisi delle serie storiche Principali strumenti finanziari Utilizzo, gestione e funzioni di un foglio elettronico La matrice dei dati. Costruzione di una banca dati, analisi ed elaborazione dei dati statistici territoriali raccolti Serie storiche cronologiche: approccio classico Serie storiche e processi stocastici stazionari Processi ARMA stazionari Stima di processi ARMA Previsioni statistiche ApplicazioniCourse Syllabus
art one: - Statistics and collective phenomena. - Classification: frequency distributions. - The synthetic representation of a statistical distribution. - Graphic representations - The average values - The variability measures - Measures of inequality and concentration - Covariance and correlation - The linear regression model - Recall to probability - Inferential statistics. Part two: - Main financial instruments - how to use, manage, and functions of an electronic spreadsheet - The data matrix. - Construction of a database, analysis and elaboration of statistical data - Time series: classic approach - Time series and stationarity in stochastic processes - Stationary and ARMA processes - Estimate ARMA processes - Forecasts - ApplicationsTesti di riferimento: Leti G. e Cerbara L. (2009), Elementi di statistica descrittiva, Edizioni il Mulino.
Lucchetti R. (2015), "Appunti di analisi delle serie storiche", http://www2.econ.univpm.it/servizi/hpp/lucchetti/didattic a/matvario/procstoc.pdf
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: GIOVANNI BUSETTA
Orario di Ricevimento - GIOVANNI BUSETTA
Giorno | Ora inizio | Ora fine | Luogo |
---|---|---|---|
Martedì | 16:00 | 17:00 | Dipartimento di Economia, Edificio C del plesso centrale (ingresso via C. Battisti), secondo piano. |
Note: A partire dalla fine dei corsi il docente riceve per appuntamento da concordare via email all'indirizzo: gbusetta@unime.it