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Statistica per i Mercati Finanziari - a.a. 16/17

Titolare: D'Ambra Antonello

Programma del corso

Il corso si propone

- Di fornire la conoscenza degli strumenti statistici utilizzati in ambito finanziario.

- Di permettere allo studente di comprendere ed utilizzare in modo appropriato i principali metodi statistici adottati in campo scientifico, funzionali alle discipline in cui è articolato il corso di laurea.

- Di fornire una esperienza pratica su esempi di dati reali mediante esercitazioni.

In particolare il corso vuole rendere gli studenti in grado di: descrivere un insieme di dati, utilizzare modelli statistici evidenziando l’utilità delle tecniche statistiche per l'analisi empirica nelle varie discipline che caratterizzano il corso di laurea.

Nel corso si affrontano i seguenti argomenti:

-Teoria del Portafoglio.

- Modello di regressione lineare e multipla.

- Modelli per dati panel.

- Metodo della massima verosimiglianza.

- Modello di regressione logistica.

Metodologie didattiche

(organizzazione della didattica)

La didattica si basa sulla seguente articolazione:

- Lezioni frontali durante le quali il docente presenta gli argomenti del corso e invita gli studenti a partecipare attivamente ad esse, presentando esempi, formulando domande e rispondendo a domande.

- Esercitazioni svolte dal docente durante le quali si analizzano sia dati fittizi che reali anche con l'utilizzo di excel.

- Esercitazioni svolte dagli studenti con la supervisione del docente durante le quali gli studenti analizzano un problema statistico al fine di utilizzare le tecniche statistiche più appropriate presentate durante il corso e di interpretare i risultati.

- Studio individuale: agli studenti sono suggeriti alcuni libri di testo, slide ed esercizi disponibili on line funzionali allo sviluppo di autonome capacità di apprendimento.

Metodi di valutazione

La prova finale consiste

- Dialogo da cui sia possibile per il docente valutare il grado di comprensione, assimilazione e applicazione degli strumenti approfonditi sempre in ottica di problem solving.

I candidati dovranno dimostrare il possesso di adeguate conoscenze, capacità di elaborazione e comunicazione di soluzioni coerenti con le problematiche affrontate nel corso, applicando in maniera pertinente gli strumenti statistici oggetto del programma.

Testi di riferimento

- L. D'Ambra, LEZIONI DI INFERENZA STATISTICA. Editore: Rocco Curto, 2015.

- R. Carter Hill, Williman E. Griffiths, Guay C. Lim – PRINCIPI DI ECONOMETRIA - Zanichelli

Materiale didattico aggiuntivo

 

 

Course Syllabus

the course offers

     -        To enable the student to understand and make appropriate use of the main statistical methods used in financial sector

     -        To provide practical experience on examples of real data through exercises.

In particular, the course aims to make students able to : describe a set of data, use the statistica model for the empirical analysis in the various disciplines that characterize the degree course.

The course will cover the following topics :

     -        Portfolio Theory

     -        Regression model

     -        Panel data

     -        Maximum Likelihood

     -        Logistic regression

Teaching methods

The teaching is based on the following breakdown:

     -  Lectures , during which the teacher presents the course topics, and invite students to actively participate in them, by presenting examples, asking questions and answering questions.

    -    Exercises conducted by the teacher during which we analyze is dummy data that also real with using excel.

    -    Exercises carried out by students with supervision of the teacher during which students analyze a statistical problem in order to use the most appropriate statistical techniques presented during the course and to interpret the results .

    -    Individual study: the students are suggested some textbooks , slides and available online exercises useful to the development of autonomous learning ability.



Evaluation methods

The final proof consists:

    -        Dialogue from which it is possible for the teacher to assess the degree of understanding, assimilation and application of tools for more in-depth problem-solving perspective.

The student can access the oral exam only if it exceeds the written test.

Candidates must demonstrate sufficient knowledge, processing power and communication solutions consistent with the issues addressed in the course, applied in an appropriate statistical tools covered by the program.

Textbook

- L. D'Ambra, LEZIONI DI INFERENZA STATISTICA. Editore: Rocco Curto, 2015.

- R. Carter Hill, Williman E. Griffiths, Guay C. Lim – PRINCIPI DI ECONOMETRIA - Zanichelli

Other teaching material  

 

 

 

   

  

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