METODI QUANTITATIVI PER I MERCATI FINANZIARI (1 MODULO)
cod. 1003995

Anno accademico 2022/23
3° anno di corso - Primo semestre
Docente
RIANI Marco
Settore scientifico disciplinare
Statistica (SECS-S/01)
Campo
Attività formative affini o integrative
Tipologia attività formativa
Affine/Integrativa
26 ore
di attività frontali
3 crediti
sede: PARMA
insegnamento
in ITALIANO

Modulo dell'insegnamento integrato: METODI QUANTITATIVI PER I MERCATI FINANZIARI

Obiettivi formativi

Il corso si propone di illustrare i metodi statistici per il trattamento delle serie storiche finanziarie


1) Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and
understanding). Il corso si propone di fornire gli strumenti di base più
idonei per l’analisi di alcuni aspetti fondamentali del mercato monetario e
finanziario. Una particolare attenzione verrà rivolta alle serie storiche di fenomeni
finanziari: tassi di cambio, tassi di interesse, prezzi e
rendimenti azionari, prezzi e rendimenti di strumenti derivati. La
partecipazione alle attività didattiche, congiuntamente allo svolgimento
degli esercizi di corredo, accrescono nello studente la capacità di
elaborare, autonomamente, quella tipologia di “dato statistico” che
caratterizza la natura del corso di Laurea in Economia e Finanza.
2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge
and understanding). Al termine del corso, lo studente sarà in grado di attuare in
modo autonomo le tecniche di modellazione descritte
sopra. Lo studente avrà quindi sviluppato competenze specifiche, a cui
vengono associate capacità critiche di tipo diagnostico. Ingredienti
essenziali nella costruzione di un buon modello statistico, con l'eventuale
ricorso a strumenti informatici.
3)Autonomia di giudizio (making judgements). Alla fine del corso, lo
studente sarà in grado di svolgere in autonomia tutte le considerazioni
riguardanti i problemi di analisi di serie storiche finanziarie . Inoltre, lo
studente sarà in grado di interpretare correttamente i risultati di tali analisi, anche
quando effettuate da altri utenti o esperti.
4)Abilità comunicative (communication skills). Alla fine del corso, lo
studente potrà utilizzare un linguaggio tecnico appropriato nel
comunicare con gli operatori dei mercati finanziari. Inoltre dovrebbe
essere in grado di riassumere le informazioni statistiche anche di natura
complessa.
5)Capacità di apprendere (learning skills). Si vuole dare allo studente la
possibilità di assimilare i risultati chiave della teoria matematica,
statistica e probabilistica che stanno alla base della costruzione di un
modello statistico. Al termine del corso, lo studente avrà acquisito le
nozioni chiave per poter accuratamente utilizzare gli strumenti
quantitativi, qualora questi diventino necessari nella soluzione di
problemi concreti di natura finanziaria.

Prerequisiti

Conoscenza di base di matematica e statistica. Si consiglia agli studenti di seguire questo corso solo dopo aver sostenuto l'esame di Statistica di base, il cui
programma è propedeutico a quello del presente insegnamento

Contenuti dell'insegnamento

Teoria elementare di processi stocastici per serie stazionarie
1. Richiami di elementi di probabilita' per vettori aleatori.
2. Trasformazione di variabili casuali univariate e multivariate.
3. Processi Gaussiani e processi White Noise.
4. Cenni ai processi non stazionari di tipo Random Walk
Evidenze empiriche delle serie storiche osservate
Detrendizzazione e destagionalizzazione
Caratteristiche empiriche delle serie storiche di rendimenti finanziari.
Formule di aggregazioni di rendimenti multi-periodo.
La dipendenza nelle serie storiche. Funzione di autocorrelazione e processi autoregressivi
Introduzione all’ambiente di programmazione MATLAB

Programma esteso

Presentazione e classificazione delle informazioni rilevate: la matrice delle serie storiche multiple
dati, le relazioni tra le variabili, i trattamenti preliminari dei dati: valori
mancanti e valori anomali.
Introduzione all’uso del software MATLAB per le analisi statistiche ed alla programmazione.
Analisi esplorative e visualizzazione dei dati: rappresentazioni grafiche di
più serie storiche.

Grafici in scala semilogaritmica. Suddivisione della finestra grafica in pannelli. Importazione di file excel dentro una MATLAB table. Estrazione di dati. Tipologie di rappresentazioni grafiche univariate. Confronto tra l'andamento di due serie storiche. Grafici ad imbuto (funnelchart), balloonplots e waterfall. Grafici a candale, grafici prezzo volume, grafici Importazioni dei dati in formato timetable. Gestione delle timetable. Creazione di sequenze temporali personalizzate. Cambiamento della frequenza di rilevazione.

Regressione semplice e multipla. Analisi dei valori adattati, residui e bontà di adattamentoAnalisi tradizionale delle serie storiche. Detrendizzazione e destagionalizzazione.Medie mobili semplici, ponderate/e di Henderson, implementazione manualeMedie mobili semplici, ponderate/e di Henderson, implementazione automaticaMedie mobili di diverso periodo per l'analisi dei mercati finanziari

Cenni all’analisi testuale,

Bibliografia

Riani M., Corbellini A. Laurini F., Morelli G. Perrotta D. Torti F. (2022). Data Science con MATLAB, Giappichelli editore, Torino.

GOZZI G., Strumenti Statistici per l’Analisi dei Mercati Finanziari, Libreria Medico Scientifica , Parma, Edizione 2019

Materiale scaricabile dal sito web http://www.riani.it/MQF

Metodi didattici

Lezioni in aula svolte anche con l’ausilio del personal computer per
l’illustrazione del software statistico.
Materiali didattici integrativi (applicazioni con l’impiego di MATLAB, temi
d’esame, ecc.) sono reperibili nel sito WEB del corso http://www.riani.it/MQF

Modalità verifica apprendimento

Prova al computer.

La prova consiste in una series di quesiti quesiti a risposta aperta, ciascuno dei quali ha uguale peso nella valutazione.
In particolare:
* Le conoscenze e la capacità di comprensione sono accertate con domande sulle metodologie.
* Le capacità di applicare le conoscenze sono accertate con domande di discussione e di interpretazione di analisi concrete .
* L’autonomia di giudizio e la capacita di apprendimento sono accertate con domande sulle conclusioni ricavabili dalle analisi svolte .
* Le capacità di comunicare con linguaggio tecnico appropriato sono accertate attraverso l’utilizzo appropriato dei termini tecnici nelle risposte
e attraverso la richiesta di chiarimento del loro significato.
Le modalità di esame saranno comunicate in aula e rese disponibili nel portale http://www.riani.it/MQF prima dell'inizio del corso.
.I risultati dell’esame saranno pubblicati sulla piattaforma di Ateneo entro 5 giorni dalla data dell’esame.
Si noti che la registrazione all’esame è obbligatoria.

Altre informazioni

Informazioni addizionali sul corso e sui materiali didattici aggiuntivi possono essere reperiti dal sito web del docente http://www.riani.it/MQF. In questo sito web sono forniti i link per accedere al canale youtube del corso.