- Docente: Graziano Moramarco
- Crediti formativi: 6
- SSD: SECS-P/05
- Lingua di insegnamento: Italiano
- Modalità didattica: Convenzionale - Lezioni in presenza
- Campus: Bologna
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Corso:
Laurea Magistrale in
Finanza, intermediari e mercati (cod. 0901)
Valido anche per Laurea Magistrale in Economia e politica economica (cod. 8420)
Conoscenze e abilità da conseguire
Al termine del corso lo studente conosce i principali strumenti econometrici utilizzati nell'analisi su: modelli lineari e non lineari; modelli per variabili quantitative, qualitative o latenti, frequentemente utilizzati nella finanza empirica. In particolare, gli studenti utilizzeranno le tecniche di inferenza con Maximum Likelihood e con GMM (oltre ad OLS e GLS), le applicheranno a variabili dipendenti limitate, modelli ARCH, modelli di fattore di sconto stocastico. Tutte le applicazioni saranno condotte utilizzando uno dei software econometrici maggiormente utilizzati (Stata, R, Gretl o altri).
Contenuti
- Regressione lineare e minimi quadrati. Analisi di serie storiche: stazionarietà, modelli ARMA, test. Stima del Capital Asset Pricing Model (CAPM) e altre applicazioni finanziarie.
- Modelli di volatilità: ARCH, GARCH e volatilità asimmetrica.
- Analisi di serie storiche multivariate: modelli autoregressivi vettoriali (VAR), funzioni di risposta all'impulso, scomposizione della varianza. Spillover di volatilità ed effetti di network nei mercati finanziari.
- Strumenti per la valutazione del rischio: Value at Risk e simulazioni Monte Carlo.
Testi/Bibliografia
Il materiale distribuito durante il corso (slides, articoli, codice software) rappresenta la fonte principale per lo studio degli argomenti trattati.
I testi di riferimento sono:
- Tsay, R. (2010), Analysis of Financial Time Series, 3rd edition, Wiley.
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Verbeek, M. (2004), A Guide to Modern Econometrics, Wiley.
Metodi didattici
I metodi didattici comprendono lezioni frontali ed esercitazioni con software econometrici (Matlab, Gretl).
Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento
La verifica dell'apprendimento si basa su un esame scritto al termine del corso e un problem set assegnato durante il corso.
Il voto finale è calcolato come media ponderata, utilizzando i seguenti pesi:
- problem set 30%
- esame finale 70%
Il problem set consiste in un elaborato da preparare a casa.
L'esame finale è scritto e ha durata di 1 ora.
Il voto massimo è 30 e lode e viene assegnato nel caso in cui tutte le risposte siano corrette e complete.
La scala di valutazione utilizzata è la seguente:
<18 insufficiente
18-23 sufficiente
24-27 buono
28-30 ottimo
30 e lode eccellente
Strumenti a supporto della didattica
Pagina web del corso all'interno della piattaforma Virtuale (virtuale.unibo.it), nella quale verranno regolarmente forniti:
- Slides presentate a lezione
- Materiale software relativo alle applicazioni empiriche svolte a lezione
- Riferimenti ad articoli accademici e di stampa di particolare interesse per gli argomenti del corso
Orario di ricevimento
Consulta il sito web di Graziano Moramarco