GESTIONE DEL RISCHIO M

Scheda dell'insegnamento

Anno accademico di regolamento: 
2016/2017
Anno di corso: 
2
Anno accademico di erogazione: 
2017/2018
Tipo di attività: 
Obbligatorio a scelta
Lingua: 
Italiano
Crediti: 
12
Ciclo: 
Primo Semestre
Ore di attivita' didattica: 
84
Prerequisiti: 

Elementi base di statistica.

Statistica dei mercati monetari e finanziari

Serie storiche, finanza matematica, R base.

Moduli

Metodi di valutazione

Tipo di esame: 
Orale
Modalita' di verifica dell'apprendimento: 

Prova d’esame al PC.

Statistica dei mercati monetari e finanziari

Soluzione di problemi finanziari usando R in laboratorio

Valutazione: 
Voto Finale

Obiettivi formativi

Conoscenza di base delle misure di rischio e loro implementazione al computer.

Statistica dei mercati monetari e finanziari

Il corso si prefigge di completare la preparazione di uno studente che ha già competenze di finanza matematica fornendo le nozioni e pratiche statistiche e computazionali che permettono di risolvere problemi finanziari reali, utilizzando la programmazione di un computer.

Contenuti

Risk management

Introduzione a rischio e incertezza; la frontiera efficiente; misure di rischio; backtests.

Statistica dei mercati monetari e finanziari

1. Analisi dei dati finanziari con R e identificazione dei fatti empirici.
2. Ripasso di serie storiche, teoria dei processi GARCH, loro implementazione e simulazione in R.
3. Processi GARCH multivariati e loro implementazione in R
4. Utilizzo dei processi GARCH multivariati per la costruzione di portafogli media-varianza ottimi.
5. Metodi Monte Carlo e Bootstrap.
6. Valutazione di contratti derivati usando la simulazione.

Programma esteso

1. Rischio e rendimento;
2. Il modello media varianza;
3. La frontiera efficiente ed il CAPM;
4. La frontiera efficiente in presenza di vincoli di portafoglio;
5. Definizioni di misure di rischio;
6. Le principali misure di rischio: Value-at-Risk e Expected Shortfall;
7. Implementazione numerica delle misure;
8. Backtests.

Statistica dei mercati monetari e finanziari

1. Analisi dei dati finanziari con R e identificazione dei fatti empirici.
a. Dove e come scaricare dati finanziari.
b. Calcolo dei rendimenti e loro annualizzazione.
c. Distribuzione dei rendimenti e primi quattro momenti.
d. Volatility clustering.
2. Ripasso di serie storiche, teoria dei processi GARCH, loro implementazione e simulazione in R.
a. Processi stocastici, filtrazione e condizionamento, martingale e differenze di martingala.
b. Stazionarietà, integrazione processi ARIMA.
c. Processi GARCH: definizione, condizioni di stazionarietà e momenti.
3. Processi GARCH multivariati e loro implementazione in R.
a. Fattorizzazione di Choleski
b. GARCH multivariati adatti a pochi titoli (vech e BEKK).
c. GARCH multivariati per grandi portafogli (CCC, DCC).
4. Utilizzo dei processi GARCH multivariati per la costruzione di portafogli media-varianza ottimi.
a. Portafogli m-v basati sui GARCH multivariati che evolvono nel tempo
b. Portafogli che evolvono tenendo conto dei costi di transazione
5. Metodi Monte Carlo e Bootstrap.
a. Bootstrap dei rendimenti per derivare proprietà di statistiche e calcolare il VaR
b. Simulare moti browniani e moti browniani geometrici
c. Metodo Monte Carlo per valutare valori attesi e accelerazione della convergenza.
6. Valutazione di contratti derivati usando la simulazione.
a. Sotto le condizioni di Black and Scholes
b. Sotto processi di tipo GARCH

Bibliografia consigliata

Dispensa predisposta dal docente.

Statistica dei mercati monetari e finanziari

Dispense scaricabili e parte di Iacus, S. (2008) Simulation and Inference for Stochastic Differential Equations. Springer

Modalità di erogazione

Convenzionale

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni al PC.

Statistica dei mercati monetari e finanziari

Le lezioni si svolgono in laboratorio e dopo l’esposizione della teoria si passa immediatamente alla pratica usando il PC.

Contatti/Altre informazioni

Statistica dei mercati monetari e finanziari

e-mail: matteo.pelagatti@unimib.it