 |
LUCA DI BONAVENTURA
Docente a contratto
Dipartimento di Economia "Marco Biagi"
|
Insegnamento: Complementi di risk management
Analisi, consulenza e gestione finanziaria (Offerta formativa 2020)
Obiettivi formativi
- Causalità, endogeneità delle variabili e metodi di stima strumentali con particolare riferimento, nelle applicazioni, al caso italiano nel rapporto banca-impresa. Metodi di stima microeconometrici su dati panel di banche e imprese con il software R.
- Implementare in R di modelli di valutazione del prezzo e di misurazione del rischio per strumenti plain vanilla e strutturati.
Il programma è in corso di adattamento in conseguenza delle nuove modalità di erogazione a distanza
Prerequisiti
Introduzione all'econometria; economia degli intermediari bancari; conoscenza del software R e modello di regressione (da corso del primo anno in metodi quantitativi per la finanza, secondo modulo); contenuti del corso di risk management del primo anno.
Programma del corso
- Microeconometria su dati banca-impresa, con esercitazioni usando R: esperimenti casuali ed effetti causali, modelli OLS e risposta binaria (logit, probit), modelli panel, stime con variabili strumentali.
- Implementazione in R di generazione di scenari; pricing di bond, opzioni, prodotti strutturati; misurazione del rischio di mercato
Metodi didattici
Lezioni a distanza, in modalità asincrona e in streaming, con e senza attività didattiche interattive su piattaforma intranet Dolly. Possibili usi di altri software per webinar.
Testi di riferimento
Angrist, J. D., & Pischke, J. S. (2014). Mastering 'metrics’: The Path from Cause to Effect. Princeton University Press
J. M. Wooldridge (2012), Introductory economtrics A modern approach, 5th edition, South Western Cengage learning
John C. Hull, Options, futures and other derivatives, Pearson, Prentice Hall, Milano, 9th Edition, 2015.
Tsay, Ruey S. An introduction to analysis of financial data with R. John Wiley & Sons, 2014.
Carmona, René. Statistical analysis of financial data in R. Vol. 2. New York: Springer, 2014
Verifica dell'apprendimento
La valutazione complessiva per i frequentanti (chi ha partecipato alle esercitazioni durante lo svolgimento del corso) sarà ottenuta come media ponderata delle valutazioni ottenute sulle due parti del corso, con pesi 3/5 e 2/5, rispettivamente. Le valutazioni sui baseranno su esercitazioni su compiti assegnati durante il corso e su una prova finale scritta usando R. Per i non frequentanti, prova finale scritta usando R e rispondendo a domande aperte.
Risultati attesi
Seguendo i 5 descrittori di Dublino:
1. Conoscenza e comprensione di: a) modelli e di indagini microeconometriche, prevalentemente su testi in inglese, sulle relazioni banca- impresa; b) modelli di pricing di titoli e di misurazione del rischio di mercato, prevalentemente su testi in inglese; c) metodi microeconometrici su dati panel; d) metodi econometrici e su serie storiche finanziarie; e) uso del software R per gestione di ampie basi di dati, programmazione, stime e test di ipotesi.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione per programmare ed effettuare stime e verifiche di ipotesi con il software R su serie storiche e su dati panel.
3. Autonomia di giudizio nel valutare criticamente metodi di stima adottati, risultati delle stime e rilevanza economica di indagini econometriche sulle relazioni banca-impresa e sul pricing di titoli e misurazione del rischio di mercato.
4. Abilità comunicative nel trasmettere in italiano materiali e informazioni prevalentemente in inglese e nell’organizzare un report, a partire da un data-set rilevante per realizzare un’indagine econometrica sugli aspetti di cui al punto 1.
5. Capacità di apprendimento: a) nel raccordare lezioni frontali in italiano con materiali in inglese tecnico; b) nello sviluppare nessi tra diverse prospettive disciplinari, in particolare sul tema delle relazioni banca-impresa; c) nel realizzare in autonomia un’indagine econometrica e nel valutarne criticamente – per i profili econometrici e di rilevanza economica - i risultati delle stime.