Italiano

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.

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 alla 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 possedere conoscenze e competenze inerenti l’analisi di dati economici e finanziari osservati nel tempo e, inoltre, essere in grado di stimare ed utilizzare modelli per serie finanziarie.
Il corso si propone di trasmettere le seguenti competenze e conoscenze:
CONOSCENZE E CAPACITà DI COMPRENSIONE
conosce i principi che sono alla base del modello di regression lineare multiplo
conosce e comprende la logica alla base dell’analisi classica delle serie storiche
conosce e comprende la logica alla base dell’analisi moderna delle serie storiche

Il corso di propone di trasmettere le seguenti competenze e consocenze in termini di obiettivi particolari:
CONOSCENZE E CAPACITA' DI COMPRENSIONE (applicata)
misura tramite l’analisi della regressione lineare multipla l’effetto di una o pìù variabili esplicative su una variabile risposta
applica metodi di stima su dati campionari per fare inferenza sui parametri del modello di regressione lineare multiplo
applica i metodi di decomposizione delle serie storiche ai fini dell’indiduazione del trend e della stagionalità
applica metodi di stima per l’individuazione del processo generatore di serie temporali e utilizza lo stesso per fini previsionali
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
- decide in modo autonomo quali strumenti utilizzare e quali analisi effettuare per descrivere le relazioni in un dataset composto da più variabili
- decide in modo autonomo quali strumenti utilizzare e quali analisi effettuare per poter descrivere, interporale e fare previsioni su serie temporali
ABILITA' COMUNICATIVE:
- utilizza il linguaggio statistico in modo appropriato e pertinente;
- comunica in forma scritta e orale i risultati delle analisi statistiche e i ragionamenti logici sottostanti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
- effettua ricerche individuali e di gruppo su aspetti specifici della disciplina
(strumenti utilizzati: dispense, testi di approfondimento, esercitazioni di gruppo, laboratori)

Prerequisiti matematici e statistici corrispondenti ad un laureato triennale in discipline economiche.

L’insegnamento prevede 72 ore di lezione suddivise in 3 lezioni settimanali da 2 ore. Il corso è organizzato in 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 sotware statistico R. La frequenza è fortemente consigliata.

Il corso è suddiviso in due moduli. Al termine di ciascun modulo ci sarà una prova scritta per la verifica dell’apprendimento. La prova scritta dura 2 ore ed è costituita da esercizi e da domande teoriche (domande aperte) su argomenti che coprono l'intero programma del corso. Gli studenti dovranno dimostrare di essere in grado di leggere gli output del software statistico R, ricavare i modelli stimati e fornire l’interpretazione dei risultati ottenuti. Le modalità d’esame sono le medesime per frequentanti e non frequentanti.

Tutte le informazioni inerenti il corso, le dispense e i materiali di supporto (Slides, esercitazioni, routine in R, datasets) e tutte le comunicazioni avverranno attraverso la pagina e-learning https://elearning.unich.it/
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.