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Docente
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PROIETTI TOMMASO
(programma)
1. Presentazione del corso. Variabili casuali e loro proprietà. Momenti. Distribuzioni condizionate. Momenti condizionali. Legge dei valori attesi iterati.
2. Serie temporali e loro caratteristiche. Natura e caratteristiche dei dati finanziari. Asimmetria, curtosi e volatility clustering.
3. Processi stocastici. Stazionarietà. White noise. Processi Autoregressivi e Media Mobile (ARMA).
4. Nonstazionarietà, random walk e martingale. Test di stazionarietà e del rapporto di varianze.
5. Richiami di teoria della previsione. Previsione ottimale. Previsione lineare ottimale. Previsione da modelli non stazionari: livellamento esponenziale.
6. Misura e analisi della volatilità: modelli di eteroschedasticità condizionata. Modelli ARCH: specificazione, caratteristiche, stima di massima verosimoglianza, previsione. Estensioni: ARCH in media. Modelli GARCH, IGARCH, Exponential GARCH.
7. Modelli (G)ARCH multivariati. VEC e BEKK. Modelli di correlazione condizionata: CCC, DCC. Modelli fattoriali: Factor GARCH, O-GARCH.
8. Modelli di volatilità stocastica. Rappresentazione: modelli state space. Inferenza computazionale: il filtro di Kalman. Algoritmi di smoothing.
9. Memoria lunga nelle serie finanziarie: volatilità realizzata.
10. Misura del rischio di mercato: stima econometrica del value at risk expected shortfall. Backtesting.
 Testi di riferimento:
- Campbell, J., Lo, A. and MacKinlay, A. (1999). The Econometrics of Financial Markets. Princeton University Press: New Jersey.
- Franke, J., H ardle, W.K. and Hafner, C.M. (2012). Statistics of Financial Markets. An Introduction. Third Edition. Springer.
- McNeil, A.J., Frey, R. and Embrechts, P. (2005). Quantitative Risk Management, Princeton Series in Finance.
- Taylor, S. J. (2005). Asset Price Dynamics, Volatility, and Prediction. Princeton University Press.
- Tsay, R.S. (2010). Analysis of Financial Time Series, Third Edition. Wiley.
Il docente mette a disposizione sul sito web del corso: lucidi delle lezioni, letture suggerite, datasets e materiale supplementare (script di Matlab, R).
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