COMPUTATIONAL FINANCE LAB
- Anno accademico
- 2023/2024 Programmi anni precedenti
- Titolo corso in inglese
- COMPUTATIONAL FINANCE LAB
- Codice insegnamento
- EM2082 (AF:397517 AR:255958)
- Modalità
- In presenza
- Crediti formativi universitari
- 6
- Livello laurea
- Laurea magistrale (DM270)
- Settore scientifico disciplinare
- SECS-S/06
- Periodo
- 2° Periodo
- Anno corso
- 2
- Sede
- VENEZIA
- Spazio Moodle
- Link allo spazio del corso
Inquadramento dell'insegnamento nel percorso del corso di studio
Il corso è stato progettato principalmente per fornire la conoscenza del linguaggio MATLAB e dell'ambiente di sviluppo necessari per consentire agli studenti di sviluppare le proprie applicazioni finanziarie. A tal fine, le lezioni saranno svolte utilizzando un computer e agli studenti sarà chiesto di utilizzare il proprio computer per preparare l'esame a casa.
Un secondo obiettivo di questo corso è quello di introdurre alcune importanti tecniche numeriche che sono ampiamente utilizzate nella finanza computazionale, in particolare per il pricing dei derivati, per la valutazione delle obbligazioni e per l'ottimizzazione di portafoglio, nonché per la gestione del rischio di questi titoli.
Risultati di apprendimento attesi
In dettaglio:
a) Conoscenza e comprensione:
a.1) Capacità di comprendere le fondamentali tipologie di variabili, istruzioni e costruzioni di Matlab.
a.2) Capacità di comprendere uno script MATLAB.
a.3) Capacità di comprendere le tecniche numeriche utilizzate in finanza quali gli alberi binomiali, la simulazione Monte Carlo, la risoluzione di un'equazione mediante una procedura numerica.
b) Capacità di applicare la conoscenza e la comprensione:
b.1) Possibilità di utilizzare la MATLAB GUI (interfaccia grafica Matlab).
b.2) Capacità di applicare tecniche numeriche per valutare gli strumenti finanziari.
b.3) Capacità di scrivere uno script in linguaggio MATLAB.
b.4) Capacità di organizzare e integrare i dati e le informazioni necessari per risolvere un problema finanziario.
b.5) Capacità di implementare algoritmi in MATLAB per valutare gli strumenti finanziari e risolvere i problemi finanziari.
b.6) Capacità di creare app in MATLAB.
c) Capacità di esprimere giudizi:
c.1) Capacità di scegliere un metodo numerico adeguato per risolvere un problema finanziario.
c.2) Capacità di organizzare e comunicare i passi necessari per implementare la soluzione di un problema finanziario.
Prerequisiti
Il contenuto di questi corsi sarà considerato noto.
Contenuti
1. Introduzione a MATLAB e Octave con applicazioni finanziarie
2. Applicazioni finanziarie:
- VAN, TIR
- Obbligazioni
- Dinamica dei prezzi dei titoli
- Pricing dei derivati
3. Metodi binomiali per la determinazione dei prezzi delle opzioni
4. Metodi Monte Carlo per il pricing delle opzioni
5. Creazione di app in MATLAB
Testi di riferimento
Cristina Pocci, Giulia Rotundo, Roeland De Kok, Matlab for applications in Economics and Finance, Apogeo Education, Maggioli Editore, 2017; in alternativa: Cristina Pocci , Giulia Rotundo, Roeland De Kok, Matlab Per le applicazioni economiche e finanziarie, Apogeo Education, Maggioli Editore, 2017.
Appunti sulla simulazione Monte Carlo per la determinazione dei prezzi delle opzioni.
Testo integrativo opzionale (consigliato):
Brian R. Hunt, Ronald L. Lipsman, Jonathan M. Rosenberg, A Guide to MATLAB, For Beginners and Experienced Users, Academic Press, Cambridge, 2014, 3rd Edition.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Gli homework mirano a valutare la capacità dello studente di risolvere i problemi assegnati dal docente utilizzando MATLAB.
Il progetto mira a stimolare e valutare la capacità di risolvere i problemi dello studente; allo studente sarà chiesto di affrontare una classe di problemi di finanza computazionale concordati con l'insegnante applicando una procedura numerica adeguata, scrivendo un programma MATLAB che fornisce una soluzione generale e scrivendo un breve documento che spiega in dettaglio il problema finanziario o economico affrontato, il modello quantitativo adottato e la procedura applicata e descrive come utilizzare lo script MATLAB.
L'esame si concluderà con un esame orale in cui lo studente discuterà gli homework e il progetto e risponderà a domande sugli argomenti trattati nel corso.
Metodi didattici
Il corso si avvale anche di materiali didattici disponibili sulla piattaforma di e-learning di ateneo moodle.unive.it.
Il computer sarà utilizzato durante le lezioni sia dall'insegnante che dagli studenti, e l'insegnante stimolerà gli studenti a scrivere personalmente software finanziario.
Saranno assegnati esercizi per stimolare e testare l'acquisizione delle conoscenze e delle capacità sugli argomenti trattati durante la settimana; gli studenti sono tenuti a risolverli regolarmente a casa.
La partecipazione alle lezioni è fortemente raccomandata.
Lingua di insegnamento
Altre informazioni
Ulteriori informazioni, aggiornamenti e ulteriore materiale sul corso saranno forniti nella pagina web del corso in moodle.
Modalità di esame
Obiettivi Agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile
Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Capitale umano, salute, educazione" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile