ITALIANO
Appunti dalle lezioni di analisi dei dati finanziari.
Appunti dalle lezioni di teoria dei campioni.
OBIETTIVI FORMATIVI
L’insegnamento vuole dotare lo studente di strumenti per l’analisi quantitativa dei fenomeni economico-finanziari. In particolare, si intende fornire allo studente una conoscenza delle teorie e delle tecniche per il monitoraggio del rischio finanziario di mercato e per l’indagine campionaria di fenomeni economici.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
A. CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Al termine del corso gli studenti saranno in grado di:
- analizzare statisticamente il rischio finanziario di mercato;
- utilizzare la teoria del campionamento statistico nella progettazione di una indagine.
B. CAPACITA' DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Lo studente, al termine dell’insegnamento, sarà in grado di:
- analizzare statisticamente ed interpretare i dati relativi ai principali mercati finanziari (dei cambi, del debito, di borsa, monetario);
- valutare modelli statistici di Valore a Rischio per monitorare il rischio di un portafoglio costruito prendendo posizione su detti mercati;
- interpretare i risultati di una indagine campionaria mediante i principii del campionamento statistico.
C. AUTONOMIA DI GIUDIZIO
- scegliere le metodologie più coerenti con le finalità di analisi quantitativa di fenomeni economico-finanziari;
- selezionare criticamente gli strumenti software da applicare per l'implementazione delle strategie di analisi scelte.
D. ABILITA' COMUNICATIVE
Al termine del corso gli studenti avranno acquisito le seguenti abilità comunicative:
- saper utilizzare il lessico inerente i dati finanziari, le analisi del rischio, le strategie di campionamento;
- saper delineare e discutere rigorosamente i fondamenti statistici dei modelli studiati.
E. CAPACITÀ DI APPRENDERE
- saper individuare proposte formative adeguate a raggiungere i propri obiettivi professionali in termini di analisi statistica e finanziaria;
- saper valutare le moderne piattaforme software disponibili per l'analisi di posizioni finanziarie.
Statistica di base descrittiva e inferenziale.
Per la didattica ci si avvarrà di lezioni frontali. Le attività di didattica frontale avranno per oggetto argomenti teorici e saranno svolte dal docente, con la partecipazione occasionale di esperti di analisi di dati finanziari o di indagini campionarie, invitati a presentare testimonianze sugli argomenti trattati.
La verifica dell’apprendimento si basa su due serie di quesiti. La prima serie, composta da due terzi delle domande complessive, verte sull’analisi statistica dei mercati finanziari, mentre la seconda ha ad oggetto la teoria dei campioni.
Valutazione: Voto in trentesimi.
Nella formulazione del giudizio finale troveranno applicazione i seguenti criteri di valutazione: • Mancato superamento dell’esame: il candidato non raggiunge nessuno dei risultati descritti ai punti A-E della sezione dedicata ai “Risultati di apprendimento attesi”. • Da 18 a 21: Livello sufficiente. Il candidato raggiunge, in particolare, i risultati di apprendimento descritti al punto A. • Da 22 a 24: Livello pienamente sufficiente. Il candidato raggiunge, in particolare, i risultati di apprendimento descritti ai punti A e B. • Da 25 a 26: Livello buono. Il candidato raggiunge i risultati di apprendimento di cui ai punti A-C. • Da 27 a 29: Livello molto buono. Il candidato raggiunge i risultati di apprendimento di cui ai punti A-D. • Da 30 a 30 e lode: Livello eccellente. Il candidato raggiunge pienamente tutti i risultati di apprendimento attesi.
Questo insegnamento non concorre alla realizzazione degli obiettivi ONU dell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile
Gli studenti sono fortemente incoraggiati a seguire le lezioni.
Il corso è diviso in due moduli. Il primo modulo approfondisce le modalità con le quali la natura stocastica dei fenomeni finanziari può essere rappresentata attraverso gli strumenti della statistica. Il secondo modulo tratta del campionamento statistico da popolazione finite.
Modulo 1: Analisi statistica dei mercati finanziari
. La rilevazione dei dati finanziari
. Valutazioni Mark to Market
. Misure di rendimento
. Modelli Gaussiani e Log-normali
. Momenti di trasformazioni lineari
. Volatilità
. Misure di Valore a Rischio
.. Delta-Normal VaR
.. Il RiskMetrics VaR
.. Incremental e Component VaR
. Uso di R/C# per l’analisi di dati finanziari
Modulo 2: Teoria dei campioni
. Disegni campionari
.. Probabilità di inclusione del primo e secondo ordine
.. Campionamento casuale semplice
. Statistiche campionarie
.. Stimatore di Horvitz-Thompson
. Strategie campionarie
.. Stima del totale in una popolazione
.. Stima della media in una popolazione
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