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Lingua Insegnamento:Italiano
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Testi di riferimento: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:Possedere una buona conoscenza di strumenti matematici, statistici e computazionali utilizzati per risolvere problemi di tipo finanziario, con particolare riferimento al pricing e al risk management. Capacità di stimare ed utilizzare modelli per serie finanziarie con software R.
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Prerequisiti:Prerequisiti matematici e statistici corrispondenti ad un laureato triennale in discipline economiche.
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Metodi didattici:Lezioni frontali
Laboratori in R -
Modalità di verifica dell'apprendimento:Prova scritta.
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Sostenibilità:
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Altre Informazioni:Materiale aggiuntivo per la preparazione all'esame (Slides, esercizi, routines in R, datasets) sono disponibili sul sito e-learning https://elearning.unich.it/
1. Richiami di statistica inferenziale e del modello di regressione
2. Richiami di R
3. Analisi classica delle serie storiche
4. Analisi moderna delle serie storiche
5. Misura e analisi della volatilità: modelli di eteroschedasticità condizionata. Modelli ARCH e GARCH.
1. Richiami di statistica inferenziale
2. Modello di regressione lineare multipla
a) Stima
b) Inferenza: verifica d’ipotesi, intervalli di confidenza e test F
c) Diagnostica nel modello di regressione
d) Regressione con variabili dummy e interazione
3. Introduzione all’analisi delle serie storiche: approccio classico
a) Componenti delle serie storiche: trend, ciclo, stagionalità
b) Analisi del trend mediante funzioni matematiche
c) Stagionalità
4. Analisi statistica dei rendimenti finanziari
a) Processi stocastici: caratteristiche generali
b) La funzione di autocorrelazione globale e parziale
c) Modelli autoregressivi AR, MA e ARMA: caratteristiche e proprietà
d) Misura e analisi della volatilità: modelli di eteroschedasticità condizionata.
Scopri cosa vuol dire essere dell'Ud'A
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