Course 2011-2012 a.y.

Obiettivi formativi del corso

Il corso si propone di illustrare agli studenti le applicazioni su data-set reali e simulati, l'utilizzo delle conoscenze di base nelle tecniche di modellizzazione probabilistica e di analisi inferenziale comunemente utilizzate in ambito finanziario per descrivere ed analizzare processi di valutazione, di prendere decisioni tra alternative di investimento e controllare il rischio di mercato.

Programma sintetico del corso

Analisi dei Rendimenti Finanziari e Risk Management

• Rischi e Rendimenti delle Attività Finanziarie
• Introduzione ad MATLAB

Modelli per la Volatilità

• Semplice Modelli di Volatilità: RiskMetrics
• Modelli GARCH
• Estensione dei Modelli GARCH
• Valutazione dei Modelli GARCH

Modelli per la Correlazione

• Varianza del Portafoglio
• Modelli per la Covarianza Condizionale
• Modelli per la Correlazione Condizionale

Modelli per la Correlazione Basati su Regimi Markoviani

• Effetti di Discontinuità nelle Serie Storiche su Procedure Inferenziali e di Previsione
• Stima e Filtraggio di Stati non Osservabili
• Applicazioni alla Gestione del Rischio ed a Scelte di Portafoglio.

Analisi delle Distribuzioni Condizionali

• Il Caso di Non-Normalità
• Approssimazione di Cornish-Fisher al VaR
• Teoria dei Valori Estremi
• Misure di Rischio Basate su Expected Shortfall

Metodi di Simulazione per il VaR

• Simulazioni Storiche
• Simulazione Storiche Ponderate
• VaR Multi-Periodale
• Simulazione Monte-Carlo
• Simulazione Storiche: Un'estensione  

Applicazioni al Pricing delle Opzioni

• Effetti della skewness e della curtosi sul prezzo delle opzioni
• Modelli di prezzo delle opzioni con GARCH
• Modelli delle superfici di volatilità implicita

Descrizione dettagliata delle modalità d'esame

Testi d'esame

Tutte le parti del corso vengono introdotte da una lezione in classe e una sessione in laboratorio di informatica.

Testo d'esame:

• P.F. CHRISTOFFERSEN, Elements of Financial Risk Management, Academic Press, 2003.

Il pacchetto econometrico di riferimento è MATLAB.

Course Objectives

The course aims to provide students with data-based applications of the basic techniques for probabilistic modeling and inference commonly applied in the field of finance in order to describe and analyze valuation processes, choose between investments and control market risk.

Course Content Summary

• Asset Returns and Risk
• An empirical introduction to MATLAB

Volatility Modeling

• Simple volatility models: RiskMetrics
• GARCH models
• Extension of GARCH models
• An Evaluation of volatility models

Correlation Modeling

• Portfolio Variance
• Modeling Conditional Covariances
• Modeling Conditional Correlations

Correlation Models Based on Markov Regimes

• Effects of Breaks and Regimes on Inferential and Forecasting Procedures
• Estimation and Filtering of the Unobservable States
• Applications to Risk Management and Portfolio Choice

Modeling the conditional distribution

• Non Normality
• Cornish-Fisher Approximation
• Extreme Value Theory
• Expected Shortfall Risk Measures

Simulation Based Methods

• Historical Simulation
• Weighted Historical Simulation
• Multi-Period Risk Calculations
• Monte-Carlo Simulation
• Filtered Historical Simulation

Applications to Option Pricing

• GARCH Option Pricing Models
• Implied Volality Function (IVF) Models
• Effects of Unconditional Skewness and Kurtosis on Option Prices

Detailed Description of Assessment Methods

Written exam

Textbooks

All sections of the course will be introduced by a lesson in class and a session in the IT-Lab.

• P.F. CHRISTOFFERSEN, Elements of Financial Risk Management, Academic Press, 2003.

The econometrical package of reference is MATLAB