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Metodi statistici per la finanza (l.m.)

lauree magistrali di nuova attivazione

Obiettivi formativi:
Nel corso vengono introdotti alcuni dei principali strumenti statistici per l’analisi di dati economici e finanziari. Oltre al modello di regressione multipla ed ai modelli per dati panel, vengono trattati i modelli utilizzabili per descrivere, interpretare e prevedere la dinamica temporale di fenomeni disponibili sotto forma di serie storica, come i principali indicatori macroeconomici, i prezzi di attività, i rendimenti da loro derivabili e le volatilità ad essi associate. L'impostazione è prevalentemente applicata, con lo scopo di introdurre lo studente all’utilizzo dei metodi, piuttosto che agli aspetti formali. Durante le lezioni, che si svolgono nel Laboratorio informatico, le diverse metodologie vengono applicate a dati reali con l’impiego del software R.

Il corso si svolge nel I semestre (dal 25/9/2017 al 16/12/2017)

Docenti: Maria Maddalena Barbieri (docente titolare)

Crediti: 9

Numero moduli: 1

Date di esame

Programma

Il modello di regressione lineare multipla. Modelli per dati panel: modelli a effetti fissi, modelli ad effetti casuali. Introduzione ai processi stocastici. Stazionarietà. La funzione di autocovarianza e la funzione di autocorrelazione globale e parziale. Modelli a media mobile (MA), autoregressivi (AR) e autoregressivi a media mobile (ARMA). Processi non stazionari: passeggiata aleatoria e processi autoregressivi integrati a media mobile (ARIMA). Modelli stagionali moltiplicativi. La procedura di Box e Jenkins: analisi preliminare, identificazione del modello, stima dei parametri, verifica del modello. Previsione da modelli ARIMA. Processi trend-stazionari e trend stocastico. Test di radice unitaria. Analisi della volatilità. Modelli per la varianza condizionata: modelli ARCH e GARCH. Modelli con effetti asimmetrici: modelli TGARCH e EGARCH. La previsione della varianza. Cenni su: Modelli VAR; Modelli a correzione dell’errore; Cointegrazione; Test di cointegrazione.

N.B. Il programma dettagliato del corso, contenente anche le indicazioni del materiale consigliato ai fini dello studio, è reperibile tra i “Materiali didattici”.

 

Modalità d'esame:
L'esame consiste in:

una prova scritta (che si svolge al Laboratorio informatico) costituita da quesiti di natura sia teorica che pratica; durante la quale non è consentita la consultazione di libri o appunti. Per sostenere la prova scritta \ecc necessario disporre di un
account personale al Laboratorio Informatico. Prima di presentarsi ad un appello d'esame assicurarsi che ci
siano almeno 20Mb di spazio libero nella propria cartella.

una tesina che consiste nell'analisi di un insieme di dati (dati panel o serie storica) scelto dal candidato, redatta sotto forma di file script di R (un file di testo contenente le istruzioni utilizzate per effettuare l'analisi) commentato. Il file script, insieme al file dei dati, dovrà essere inviato per
posta elettronica al docente prima della data della prova scritta.

una prova orale che di norma consiste in una discussione della prova scritta e della tesina.

 

[ ultimo aggiornamento 3/10/2016 ]

Testi

Per la prima parte del programma, uno tra i seguenti:
Stock J.H. e Watson M.W., “Introduzione all'Econometria”, 4a ed., 2016, Pearson.
Carter Hill, R., Griffiths, W.E., e Lim, G.C., “Principi di econometria”, 2013, Zanichelli.
Brooks, C., Introductory econometrics for Finance, 2002/2008, Cambridge.

Per la seconda parte del programma:
Tsay, R.S., “An introduction to analysis of financial data with R“, 2013, Wiley.

Si veda anche alla voce “Libri di testo”, tra i “Materiali del corso”.

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