STATISTICAL MODELS AND METHODS FOR FINANCE-1

Il corso si concentra sull'introduzione di tecniche statistiche univariate per la stima delle misure di rischio finanziario (ad esempio, volatilità, value at risk, deficit atteso), quando l'interesse si concentra sulla modellazione dei prezzi e dei rendimenti delle attività finanziarie.
Le lezioni si concentreranno sulla compressione della centralità dell'inferenza statistica nell'analisi del rischio, applicando metodi di analisi esplorativa e di stima per analizzare fenomeni univariati al fine di prendere decisioni basate sui dati.
Verrà data enfasi all'interpretazione corretta ed efficace dei risultati e allo sviluppo di affermazioni e decisioni critiche basate sui dati.
Particolare attenzione sarà dedicata alla comprensione dei metodi proposti, sia dal punto di vista computazionale che metodologico.

1. Comprensione:
- comprendere la relazione tra incertezza e rischio insito nelle attività finanziarie
- comprensione delle principali misure di rischio e dei loro limiti
- comprensione dei più comuni modelli probabilistici univariati e delle loro diverse caratteristiche
- comprensione delle procedure inferenziali basate sulle funzioni di verosimiglianza.

2. Conoscenza applicata:
- calcolare stime puntuali ed intervallari per misure di rischio basate su modelli probabilistici univariati
- utilizzo di strumenti di analisi esplorativa per descrivere la distribuzione empirica dei dati osservati
- stima di un modelli statistici univariati tramite metodi di massima verosimiglianza
- selezione del miglior modello probabilistico, tra una serie di candidati, utilizzando criteri di informazione
- valutare l'incertezza associata alle conclusioni inferenziali

3. Capacità di giudizio:
- comprendere e descrivere con terminologia appropriata i principali aspetti dei dati oggetto di indagine
- discutere i limiti e i vantaggi del modello statistico proposto nel fornire una rappresentazione della realtà
- prendere decisioni tra modelli competitivi, sulla base dell'evidenza empirica

Conoscenza base di analisi matematica, probabilità e statistica.

1. Rischio, probabilità e misure di rischio
2. Richiami di Inferenza statistica (stimatori, stime puntuali ed intervallari, verifica di ipotesi.)
3. Strumenti per l'analisi esplorativa (istogramma, grafico quantile-quantile)
4. Distribuzioni univariate e proprietà principali (famiglie di posizione e scala, asimmetria, curtosi)
5. Vettori aleatori.
6. Introduzione ai metodi di stima basati sulla funzione di verosimiglianza

Ruppert, D. (2011). Statistics and Data Analysis for Financial Engineering, Springer, 2011, ch. 1, 2, 4, 5 (5.1-5.5, 5.7, 5.10, 5.12, 5.14), 19 (19.1-19.2), Appendix A.

oppure, in alternativa,

Ruppert, D. and Matteson D.S. (2015). Statistics and Data Analysis for Financial Engineering, Springer, 2011, ch. 1, 2, 4, 5 (5.1-5.5, 5.7, 5.10, 5.12, 5.14), 19 (19.1-19.2), Appendix A.

L'esame finale consiste in una prova scritta che include domande a risposta multipla ed esercizi. Durante l'esame non è consentito l'uso di appunti o testi o altri ausili, ad eccezione di una calcolatrice tascabile e di un foglio A4 preparate a casa dallo studente.

Lezioni frontali. Si consiglia l'iscrizione alla pagina Moodle dell'insegnamento [https://moodle.unive.it/course/view.php?id=8096 ]

Inglese

scritto