• Edizioni di altri A.A.:
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  • 2023/2024

  • Lingua Insegnamento:
    Italiano 
  • Testi di riferimento:
    Dispense e slide del corso.
    Si suggerisce la lettura di: Gallo, G. M., Pacini, B., Metodi quantitativi per i mercati finanziari, Carocci, Roma, 2013 (VII Ristampa).
    Di Fonzo, T., Lisi F., Serie storiche economiche, Carocci, 2012.
     
  • Obiettivi formativi:
    L’insegnamento persegue l’obiettivo generale del corso di studio di fornire conoscenze e competenze per funzioni esecutive nell’area economico-finanziaria di aziende e/o enti pubblici. Il corso si propone di fornire gli strumenti matematici, statistici e computazionali necessari per risolvere problemi di tipo finanziario, con particolare riferimento al pricing e al risk management. Accanto allo studio delle metodologie sarà dato ampio spazio alle applicazioni e agli aspetti operativi con utilizzo del software statistico R. Al termine dell’insegnamento lo studente dovrà conoscere e comprendere tecniche statistiche avanzate per l’analisi dei dati economici e finanziari e i relativi metodi computazionali mediante utilizzo del software statistico R, per condurre analisi esplorative e inferenziali su fenomeni economici.
    RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
    La formazione a vocazione economica del corso di Studi in ECONOMIA E FINANZA DELLE IMPRESE E DEGLI ECOSISTEMI sarà quindi completata e arricchita dalle seguenti competenze:
    Conoscenze e capacità di comprensione
    - conoscere e comprendere i principi che sono alla base della moderna teoria del portafoglio e del modello CAPM;
    - conoscere e comprendere la logica alla base dell’analisi moderna delle serie storiche per l’analisi dei dati finanziari e in particolare per lo studio della loro volatilità.

    - compiere un’analisi rischio/rendimento di una posizione finanziaria o di un portafoglio
    ottimizzare le scelte di investimento applicando i principi della diversificazione del rischio
    - individuare il processo generatore di serie temporali economiche e/o finanziarie e utilizzare lo stesso per fini previsionali
    - sviluppare attraverso l’analisi empirica dei dati il ragionamento scientifico e la produzione di modelli economici anche attraverso lo studio delle interazioni tra i diversi agenti economici;
    Autonomia di giudizio
    - decide in modo autonomo quali strumenti utilizzare e quali analisi effettuare di fronte a dati finanziari
    - decide in modo autonomo quali strumenti utilizzare e quali analisi effettuare per poter descrivere, interpolare e fare previsioni su serie temporali
    - comprendere quali tecniche statistiche siano maggiormente adatte alle finalità dell’analisi dei contesti di riferimento;
    Abilità comunicative
    - utilizza il linguaggio statistico in modo appropriato e pertinente;
    - presentare con chiarezza e completezza i risultati delle analisi statistiche, le implicazioni sul problema affrontato e i ragionamenti logici sottostanti.

    Capacità di apprendere
    - effettua ricerche individuali su aspetti specifici e temi di interesse della statistica per la finanza e l’economia (strumenti utilizzati: testi di approfondimento, esercitazioni e laboratori mediante l’utilizzo di R)
     
  • Prerequisiti:
    Prerequisiti matematici e statistici corrispondenti ad un laureato triennale in discipline economiche.
     
  • Metodi didattici:
    L’insegnamento prevede 72 ore di lezione suddivise in 3 lezioni settimanali da 2 ore. Il corso è organizzato in due moduli con l’utilizzo dei seguenti metodi didattici: lezioni frontali in aula, esercitazioni e analisi di casi di studio svolte in aula multimediale mediante l’utilizzo del software statistico R. La frequenza è fortemente consigliata.
     
  • Modalità di verifica dell'apprendimento:
    La verifica della preparazione degli studenti avverrà con esame scritto e prova orale.
    Entrambe le modalità di verifica dell’apprendimento mirano ad accertare il livello di conoscenza degli argomenti indicati nel programma ed a verificare che lo studente abbia acquisito conoscenza della disciplina dimostrando di essere in grado di leggere gli output del software statistico R, ricavare i modelli stimati e fornire l’interpretazione dei risultati ottenuti.
    La prova scritta contribuisce alla valutazione complessiva (trenta punti) nella misura del 70%. La prova orale contribuirà per il 30%.
    Il corso è suddiviso in due moduli. Agli studenti frequentanti viene data la possibilità di sostenere una prova scritta intermedia al termine del primo modulo.
    La prova scritta dura 2 ore ed è costituita da esercizi e da domande teoriche aperte su argomenti che coprono l'intero programma del corso. I punti totali (30) saranno suddivisi sulla base delle domande presenti nella prova per importanza ed estensione e preannunciati in sede d’esame. La risposta corretta a tutte le domande comporta l’attribuzione finale del voto di 30/30 con l’aggiunta della lode se le risposte dimostrano un livello di preparazione eccellente. Il mancato raggiungimento del punteggio minimo di 18/30 comporta il mancato superamento dell’esame.

    L'esame orale consiste in un colloquio articolato che ha anche lo scopo di verificare le capacità comunicative dello studente in relazione ai concetti appresi durante il corso.
    La valutazione rispetta i seguenti criteri:
    • Mancato superamento dell’esame: preparazione insufficiente
    • Da 18 a 21: preparazione sufficiente
    • Da 22 a 24: preparazione pienamente sufficiente
    • Da 25 a 26: preparazione buona
    • Da 27 a 29: preparazione molto buona
    • Da 30 a 30 e lode: preparazione ottima/eccellente
    Le modalità di esame sono le stesse per studenti frequentanti e non frequentanti.
     
  • Sostenibilità:
    Durante il secondo modulo, nel corso della trattazione dei modelli di analisi delle serie storiche, le applicazioni verteranno sullo studio e l’evoluzione dei più importanti indicatori di sostenibilità economica, sociale e ambientale.
     
  • Altre Informazioni:
    Tutte le informazioni inerenti al corso, le dispense e i materiali di supporto (Slides, esercitazioni, routine in R, datasets) e tutte le comunicazioni avverranno attraverso il canale TEAM del corso.
    Qualora il quadro normativo-sanitario e le disposizioni d'Ateneo lo prevedessero, le attività didattiche e i connessi ricevimenti/gli esami di profitto
    potranno svolgersi in modalità telematica (totale o parziale). Per ogni ulteriore informazione e aggiornamento si rinvia alla consultazione del portale d'Ateneo.
     

Primo modulo
1. Analisi statistica esplorativa di Prezzi e rendimenti
2. Misurazione del rischio finanziario: Value at Risk and Expected Shortfall
3. Analisi media-varianza e teoria moderna del portafoglio
4. Capital Asset Pricing Model
Secondo modulo
5. Analisi delle serie storiche, modelli ARMA: specificazione, inferenza e previsione.
6. Modelli per l’analisi e la previsione della volatilità: modelli ARCH e GARCH
7. Modelli per analisi macro-finanziarie: modelli vettoriali autoregressivi

Primo modulo
1. Analisi statistica esplorativa di Prezzi e rendimenti
2. Misurazione del rischio finanziario: Value at Risk and Expected Shortfall
3. Analisi media-varianza e teoria moderna del portafoglio
4. Capital Asset Pricing Model
Secondo modulo
5. Analisi delle serie storiche, modelli ARMA: specificazione, inferenza e previsione.
6. Modelli per l’analisi e la previsione della volatilità: modelli ARCH e GARCH
7. Modelli per analisi macro-finanziarie: modelli vettoriali autoregressivi

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