STATISTICAL METHODS FOR RISK ANALYSIS

Anno accademico
2020/2021 Programmi anni precedenti
Titolo corso in inglese
STATISTICAL METHODS FOR RISK ANALYSIS
Codice insegnamento
EM5023 (AF:331209 AR:179248)
Modalità
In presenza
Crediti formativi universitari
6
Livello laurea
Laurea magistrale (DM270)
Settore scientifico disciplinare
SECS-S/01
Periodo
1° Periodo
Anno corso
1
Sede
VENEZIA
Spazio Moodle
Link allo spazio del corso
Il corso si concentra sull'introduzione di tecniche statistiche univariate per la stima delle misure di rischio finanziario (ad esempio, volatilità, value at risk, deficit atteso), quando l'interesse è sulla modellazione dei prezzi e dei rendimenti delle attività finanziarie.
Le lezioni si concentreranno sulla compressione della centralità dell'inferenza statistica nell'analisi del rischio, applicando metodi di analisi esplorativa e di stima per analizzare fenomeni univariati al fine di prendere decisioni basate sui dati.
Verrà data enfasi all'interpretazione corretta ed efficace dei risultati e allo sviluppo di affermazioni e decisioni critiche basate sui dati.
Particolare attenzione sarà dedicata alla comprensione dei metodi proposti, sia dal punto di vista computazionale che metodologico.
1. Comprensione:
- comprendere la relazione tra incertezza e rischio insito nelle attività finanziarie
- comprensione delle principali misure di rischio e dei loro limiti
- comprensione dei più comuni modelli probabilistici univariati e delle loro diverse caratteristiche
- comprensione delle procedure inferenziali basate sulle funzioni di verosimiglianza.

2. Conoscenza applicata:
- calcolare stime puntuali ed intervallari per misure di rischio basate su modelli probabilistici univariati
- utilizzo di strumenti di analisi esplorativa per descrivere la distribuzione empirica dei dati osservati
- stima di un modelli statistici univariati tramite metodi di massima verosimiglianza
- selezione del miglior modello probabilistico, tra una serie di candidati, utilizzando criteri di informazione
- valutare l'incertezza associata alle conclusioni inferenziali
- applicazioni dei metodi descritti utilizzando il software statistico R

3. Capacità di giudizio:
- comprendere e descrivere con terminologia appropriata i principali aspetti dei dati oggetto di indagine
- discutere i limiti e i vantaggi del modello statistico proposto nel fornire una rappresentazione della realtà
- prendere decisioni tra modelli competitivi, sulla base dell'evidenza empirica
Conoscenza base di analisi matematica, probabilità e statistica.
1. Rischio, probabilità e misure di rischio
2. Inferenza statistica (stime puntuali ed intervallari, verifica di ipotesi)
3. Strumenti per l'analisi esplorativa (istogramma, stimatore kernel della densità, grafico quantile-quantile)
4. Distribuzioni univariate e proprietà principali (famiglie di posizione e scala, asimmetria, curtosi)
5. Introduzione ai metodi di stima basati sulla funzione di verosimiglianza
L'esame finale consiste in una prova pratica di 90 minuti, che include domande multiple ed esercizi, ed un eventuale colloquio orale a discrezione del docente.

(La modalità d'esame potrebbe subire variazioni a causa dell'emergenza COVID-19.)
Lezioni frontali e duali interattive. Si consiglia l'iscrizione alla pagina Moodle dell'insegnamento [https://moodle.unive.it/course/view.php?id=7108 ]
Inglese
Gli studenti sono caldamente invitati ad iscriversi alla pagina Moodle dell'insegnamento, disponibile al seguente link: https://moodle.unive.it/course/view.php?id=7108
scritto e orale
Programma definitivo.
Data ultima modifica programma: 22/01/2021