ADVANCED TOPICS IN FINANCE AND INSURANCE
Syllabus
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Obiettivi Formativi
OBIETTIVI FORMATIVI: Apprendimento delle principali tecniche matematico/statistiche utilizzate nella modellizzazione e nell’ analisi dei mercati finanziari e nella misurazione e gestione del rischio.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Gli studenti acquisiscono conoscenza dei principali metodi matematici e statistici utilizzati per l'analisi dei mercati finanziari. Accanto agli aspetti più prettamente modellistici, vengono introdotti aspetti applicativi mediante l'uso di software dedicati in molteplici casi di studio.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Al termine del percorso di apprendimento gli studenti sono in grado di applicare le conoscenze e le tecniche acquisite per l'analisi di numerosi prodotti finanziari e la misurazione e gestione del rischio, anche tramite l'implementazione di programmi di calcolo.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Il corso intende fornire una visione ampia e coerente dei diversi aspetti concernenti l'analisi e la gestione del rischio che possono orientare le decisioni e la soluzione dei problemi in contesti finanziari caratterizzati da informazioni spesso limitate e in rapida evoluzione.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Lo studente dovrà essere in possesso di adeguate conoscenze che permettono di comunicare in modo chiaro, a interlocutori specialistici e non, il contesto teorico di riferimento, e sintetizzare le evidenze empiriche concernenti il problema decisionale sorto in ambito finanziario.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Lo studente dovrà essere in grado di affrontare in modo ampiamente autonomo i problemi di analisi di prodotti finanziari complessi, misurazione e gestione del rischio, ed il necessario aggiornamento delle conoscenze e dei modelli in continua evoluzione nell'ambito finanziario.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE: Gli studenti acquisiscono conoscenza dei principali metodi matematici e statistici utilizzati per l'analisi dei mercati finanziari. Accanto agli aspetti più prettamente modellistici, vengono introdotti aspetti applicativi mediante l'uso di software dedicati in molteplici casi di studio.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE: Al termine del percorso di apprendimento gli studenti sono in grado di applicare le conoscenze e le tecniche acquisite per l'analisi di numerosi prodotti finanziari e la misurazione e gestione del rischio, anche tramite l'implementazione di programmi di calcolo.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO: Il corso intende fornire una visione ampia e coerente dei diversi aspetti concernenti l'analisi e la gestione del rischio che possono orientare le decisioni e la soluzione dei problemi in contesti finanziari caratterizzati da informazioni spesso limitate e in rapida evoluzione.
ABILITÀ COMUNICATIVE: Lo studente dovrà essere in possesso di adeguate conoscenze che permettono di comunicare in modo chiaro, a interlocutori specialistici e non, il contesto teorico di riferimento, e sintetizzare le evidenze empiriche concernenti il problema decisionale sorto in ambito finanziario.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO: Lo studente dovrà essere in grado di affrontare in modo ampiamente autonomo i problemi di analisi di prodotti finanziari complessi, misurazione e gestione del rischio, ed il necessario aggiornamento delle conoscenze e dei modelli in continua evoluzione nell'ambito finanziario.
Prerequisiti
Conoscenze base di matematica generale (matrici e vettori, serie, limiti, continuità, derivate, integrali), probabilità (variabili aleatorie, funzioni di distribuzione e densità, valori attesi) e dei principali prodotti finanziari (azioni, obbligazioni e derivati).
Programma
Il corso è basato sulla ARPM Quant Marathon e si articola in 2 moduli:
I) Financial Engineering for Investment. This module covers valuation across instruments and asset classes:
- the standard financial engineering materials on risk-neutral valuation for derivatives (Black-Scholes, martingales, etc.)
- non-linear actuarial pricing (distortion measures, risk premium arguments, etc.)
- company/deal valuation, typically more tied to the investment banking and strategic consulting professions (discounted cash flows, comparable analysis, etc.).
II) Data Science for Finance. This module covers the statistical tools needed to model and estimate the joint dynamics of the markets.
I) Financial Engineering for Investment. This module covers valuation across instruments and asset classes:
- the standard financial engineering materials on risk-neutral valuation for derivatives (Black-Scholes, martingales, etc.)
- non-linear actuarial pricing (distortion measures, risk premium arguments, etc.)
- company/deal valuation, typically more tied to the investment banking and strategic consulting professions (discounted cash flows, comparable analysis, etc.).
II) Data Science for Finance. This module covers the statistical tools needed to model and estimate the joint dynamics of the markets.
Testi Adottati
On-line ARPM Lab platform
Bibliografia
A. Meucci, Risk and Asset Allocation, Springer 2009
Modalità di svolgimento
Il corso viene fruito dagli studenti on-line tramite la piattaforma ARPM secondo il programma indicato settimanalmente dai docenti. Inoltre ogni settimana si svolge un incontro in aula con i docenti sul programma svolto (flipped classroom) e vengono proposti una serie di esercizi che gli studenti devono risolvere e sottomettere in formato elettronico.
Regolamento Esame
La verifica dell'apprendimento è basata su tre criteri:
1) frequenza e partecipazione settimanale alle flipped classrooms. Agli studenti divisi in piccoli gruppi sono proposti dei temi/problemi da affrontare/risolvere in un tempo assegnato da discutere con il resto della classe.
2) Consegna degli homeworks. Ogni settimana sono proposti dei problemi che gli studenti devono risolvere e sottomettere in formato elettronico.
3) Prova scritta finale. La prova finale consiste in due/tre domande a risposta aperta e "open book" su ciascuno dei moduli in cui si articola il programma, "Financial Engineering for Investment" e "Data Science for Finance". Le domande comprendono sia questioni di tipo teorico/modellistico che la risoluzione di problemi/esempi, affrontati durante il corso. Lo studente dovrà dimostrare di aver appreso le principali tecniche matematico/statistiche usate nella modellizzazione e nell'analisi dei mercati finanziari e la loro conseguente applicazione in modo ampiamente autonomo a prodotti finanziari anche complessi per la misurazione e gestione del rischio. Inoltre, viene valutata l'abilità di comunicazione in termini di proprietà di linguaggio e chiarezza espositiva, in aderenza con i descrittori di Dublino.
1) frequenza e partecipazione settimanale alle flipped classrooms. Agli studenti divisi in piccoli gruppi sono proposti dei temi/problemi da affrontare/risolvere in un tempo assegnato da discutere con il resto della classe.
2) Consegna degli homeworks. Ogni settimana sono proposti dei problemi che gli studenti devono risolvere e sottomettere in formato elettronico.
3) Prova scritta finale. La prova finale consiste in due/tre domande a risposta aperta e "open book" su ciascuno dei moduli in cui si articola il programma, "Financial Engineering for Investment" e "Data Science for Finance". Le domande comprendono sia questioni di tipo teorico/modellistico che la risoluzione di problemi/esempi, affrontati durante il corso. Lo studente dovrà dimostrare di aver appreso le principali tecniche matematico/statistiche usate nella modellizzazione e nell'analisi dei mercati finanziari e la loro conseguente applicazione in modo ampiamente autonomo a prodotti finanziari anche complessi per la misurazione e gestione del rischio. Inoltre, viene valutata l'abilità di comunicazione in termini di proprietà di linguaggio e chiarezza espositiva, in aderenza con i descrittori di Dublino.