COMPUTATIONAL FINANCE LAB

Anno accademico
2020/2021 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
COMPUTATIONAL FINANCE LAB
Codice insegnamento
EM2082 (AF:303364 AR:168239)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea magistrale (DM270)
Settore scientifico disciplinare
SECS-S/06
Periodo
1° Periodo
Anno corso
2
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Questo è un corso a libera scelta che può essere scelto da tutti gli studenti del Corso di laurea magistrale Economia e Finanza e mira a fornire nozioni e competenze sulla programmazione che daranno agli studenti la possibilità di applicare modelli finanziari ed economici su dati reali.
Il corso è stato progettato principalmente per fornire la conoscenza del linguaggio MATLAB e dell'ambiente di sviluppo necessari per consentire agli studenti di sviluppare le proprie applicazioni finanziarie. A tal fine, le lezioni saranno svolte utilizzando un computer e agli studenti sarà chiesto di utilizzare il proprio computer per preparare l'esame a casa.
Un secondo obiettivo di questo corso è quello di introdurre alcune importanti tecniche numeriche che sono ampiamente utilizzate nella finanza computazionale, in particolare per il pricing dei derivati, per la valutazione delle obbligazioni e per l'ottimizzazione di portafoglio, nonché per la gestione del rischio di questi titoli.
L'obiettivo didattico del corso è acquisire le conoscenze e le competenze per comprendere il linguaggio MATLAB e alcune importanti tecniche numeriche. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di impostare e risolvere problemi di finanza computazionale, scrivendo anche script in linguaggio MATLAB.
In dettaglio:

a) Conoscenza e comprensione:
a.1) Capacità di comprendere le fondamentali tipologie di variabili, istruzioni e costruzioni di Matlab.
a.2) Capacità di comprendere uno script MATLAB.
a.3) Capacità di comprendere le tecniche numeriche utilizzate in finanza quali gli alberi binomiali, la simulazione Monte Carlo, la risoluzione di un'equazione mediante una procedura numerica.

b) Capacità di applicare la conoscenza e la comprensione:
b.1) Possibilità di utilizzare la MATLAB GUI (interfaccia grafica Matlab).
b.2) Capacità di applicare tecniche numeriche per valutare gli strumenti finanziari.
b.3) Capacità di scrivere uno script in linguaggio MATLAB.
b.4) Capacità di organizzare e integrare i dati e le informazioni necessari per risolvere un problema finanziario.
b.5) Capacità di implementare algoritmi in MATLAB per valutare gli strumenti finanziari e risolvere i problemi finanziari.

c) Capacità di esprimere giudizi:
c.1) Capacità di scegliere un metodo numerico adeguato per risolvere un problema finanziario.
c.2) Capacità di organizzare e comunicare i passi necessari per implementare la soluzione di un problema finanziario.
Matematica finanziaria, Derivatives and insurance o Tecnica dei prodotti finanziari e assicurativi sono prerequisiti fortemente consigliati.
Il contenuto di questi corsi sarà considerato noto.
I contenuti del corso sono:
1. Introduzione a MATLAB e Octave con applicazioni finanziarie
2. Applicazioni finanziarie:
- VAN, TIR
- Obbligazioni
- Dinamica dei prezzi dei titoli
- Pricing dei derivati
3. Metodi binomiali per la determinazione dei prezzi delle opzioni
4. Metodi Monte Carlo per il pricing delle opzioni
5. Altre applicazioni finanziarie:
- Ottimizzazione del portafoglio azionario
- Misure di rischio per i portafogli finanziari
MATLAB Primer, The MathWorks, 2020; questo manuale può essere scaricato dalla pagina web https://it.mathworks.com/help/pdf_doc/matlab/learn_matlab.pdf
Cristina Pocci, Giulia Rotundo, Roeland De Kok, Matlab for applications in Economics and Finance, Apogeo Education, Maggioli Editore, 2017; in alternativa: Cristina Pocci , Giulia Rotundo, Roeland De Kok, Matlab Per le applicazioni economiche e finanziarie, Apogeo Education, Maggioli Editore, 2017.
Appunti sulla simulazione Monte Carlo per la determinazione dei prezzi delle opzioni.

Testo integrativo opzionale (consigliato):
Brian R. Hunt, Ronald L. Lipsman, Jonathan M. Rosenberg, A Guide to MATLAB, For Beginners and Experienced Users, Academic Press, Cambridge, 2014, 3rd Edition.
Il voto si basa sulla valutazione di homework (compiti a casa) assegnati ogni settimana durante il corso (60% del voto finale), un progetto (30% del voto finale) e un esame orale finale (10% del voto finale).
Gli homework mirano a valutare la capacità dello studente di risolvere i problemi assegnati dal docente utilizzando MATLAB.
Il progetto mira a stimolare e valutare la capacità di risolvere i problemi dello studente; allo studente sarà chiesto di affrontare una classe di problemi di finanza computazionale concordati con l'insegnante applicando una procedura numerica adeguata, scrivendo un programma MATLAB che fornisce una soluzione generale e scrivendo un breve documento che spiega in dettaglio il problema finanziario o economico affrontato, il modello quantitativo adottato e la procedura applicata e descrive come utilizzare lo script MATLAB.
L'esame si concluderà con un esame orale in cui lo studente discuterà gli homework e il progetto e risponderà a domande sugli argomenti trattati nel corso.
Corso frontale con lezioni pratiche che affrontano problemi finanziari su dati reali.
Il corso si avvale anche di materiali didattici disponibili sulla piattaforma di e-learning di ateneo moodle.unive.it.
Il computer sarà utilizzato durante le lezioni sia dall'insegnante che dagli studenti, e l'insegnante stimolerà gli studenti a scrivere personalmente software finanziario.
Saranno assegnati esercizi per stimolare e testare l'acquisizione delle conoscenze e delle capacità sugli argomenti trattati durante la settimana; gli studenti sono tenuti a risolverli regolarmente a casa.
La partecipazione alle lezioni è fortemente raccomandata.
Inglese
Gli studenti sono tenuti a registrarsi nella pagina web del corso (Computational Finance Lab) della piattaforma di e-learning universitaria moodle.unive.it. Gli strumenti di e-learning di moodle.unive.it saranno utilizzati durante tutto il corso. Per la valutazione degli homework sarà utilizzato anche Matlab Grader.
Ulteriori informazioni, aggiornamenti e ulteriore materiale sul corso saranno forniti nella pagina web del corso in moodle.
orale

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Capitale umano, salute, educazione" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile

Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 13/07/2020