Course Syllabus
Obiettivi formativi
L’obiettivo del laboratorio è quello di approfondire e analizzare alcuni sviluppi teorici ed empirici nell'ambito del portfolio management, focalizzando in particolare l’attenzione sul tema dell’asset allocation tattica e sui principali modelli quantitativi di stock selection.
In tal senso, parte delle lezioni saranno di carattere applicativo/informatico, basate sull'utilizzo del software R.
Contenuti sintetici
Il laboratorio si concentra su due macro aree di argomenti. Una prima parte focalizzata sui modelli più avanzati di teoria di portafoglio, quindi modelli di Asset Allocation Strategico/Tattica. Una seconda parte poi si concentra su tematiche di Equity Portfolio Management, analizzando modelli fattoriali di tipo Economico, Fondamentale e di Screening.
Programma esteso
Argomento |
Riferimenti |
Strategic Asset Allocation |
|
The framework for Asset Management, Strategic Asset Allocation |
QEPM and Slides (Markowitz, CAPM, APT) |
Improving Strategic Asset Allocation (1) |
Scherer (2002) |
Introduction to Quantitative Equity Portfolio Management | QEPM Slides |
Improving SAA (R application), Resampling |
|
Quantitative Equity Portfolio Management |
|
Stock Screening Models |
QEPM / Harvey at al. (1999) Miller (2005a) |
Fundamental Models |
QEPM Slides |
Economic Models |
QEPM / Miller (2005b) Liodakis (2005) |
Screening and fundamental models |
Slides |
Economic Models Estimation |
Slides |
Arbitrage based strategies ( Pairs Trading) | |
Pairs Trading with R |
|
Momentum investing (R application) |
Prerequisiti
Non ci sono prerequisiti formalmente richiesti per il corso, saranno però utili le conoscenze base di teoria finanziaria.
Ci si attende inoltre che gli studenti conoscano i concetti fondamentali di statistica e in particolare quelli connessi ai modelli di regressione lineare multipla. Saranno anche dati per scontati i concetti base di algebra matriciale.
Metodi didattici
Il laboratorio viene impartito in maniera tradizionale, basato quindi su didattica frontale. Prevede lo svolgimento di applicazioni e sviluppo di modelli in laboratorio informatico con l'ausilio del linguaggio di programmazione R. Lo sviluppo di modelli, di cui alcuni esempi sono il modello di Black and Littermann, il Ricampionamento della frontiera efficiente, la CPPI etc.. risulta prodromico all' Assignment che viene erogato durante il corso e che rappresenta un'opportunità concreta per gli studenti di mettere a frutto e consolidare le conoscenze sviluppate durante il laboratorio.
Nell'ipotesi del perdurare del periodo di emergenza Covid-19, le lezioni si svolgeranno in modalità mista: parziale presenza e lezioni videoregistrate asincrone/
sincrone.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'apprendimento verrà verificato attraverso:
1. Un esame a risposte chiuse di 10 domande in 15 minuti, erogato sulla piattaforma di esami on line.
2. Una presentazione orale dell'Assignment, con discussione critica dei risultati
Il risultato finale sarà una media equipesata delle due componenti.
Questa modalità di verifica dell'apprendimento è motivata dall'obiettivo di mettere gli studenti nelle condizioni operative tipiche dell'attività lavorativa e di farne in particolare emergere le abilità soft (organizzative, comunicative, creative...).
Nell'ipotesi del perdurare del periodo di emergenza Covid-19, gli esami orali saranno solo telematici. Verranno svolti utilizzando la piattaforma WebEx e nella pagina e-learning dell'insegnamento verrà riportato un link pubblico per l'accesso all'esame di possibili spettatori virtuali.Testi di riferimento
Il materiale del corso si basa in parte sul testo:
- Ludwig B Chincarini, Daehwan Kim, 2006, Quantitative Equity Portfolio Management, McGraw-Hill Library of Investment and Finance. I capitoli del testo rilevanti vanno dal cap.1 al 7.
Il manuale copre all’incirca il 30% degli argomenti trattati durante il corso. I restanti argomenti saranno basati su set di slides utilizzate durante il corso e messe a disposizione degli studenti e articoli da riviste scientifiche di seguito elencati:
Harvey C., D. Achour, G. Hopkins and C. Lang, 1999, Stock Selection in Mexico, Emerging Markets Quarterly 3, Fall, pp. 38-75.
Miller, K., 2005a, S&P 500 Industry Group Rotation Model, Citigroup Smith Barney Quantitative Research.
Miller, K., 2005b, The Smith Barney U.S. Equity Risk Attribute Model (RAM), Citigroup Smith Barney Quantitative Research.
Scherer, B., 2002, Portfolio Resampling: Review and Critique, Financial Analysts Journal, 58(6), pp. 98-109
Periodo di erogazione dell’insegnamento
Secondo semestre
Lingua di insegnamento
Italiano
Learning objectives
The objective of the laboratory is to deepen and analyze some theoretical and empirical developments in portfolio management, focusing in particular on tactical asset allocation and the main quantitative models of stock selection.
In this perspective, some of the classes will be of an applicative/informatics nature, based on the use of the R software.
Contents
The laboratory concentrates on two macro areas of topics. A first part focused on the most advanced models of portfolio theory, then Strategic/Tactical Asset Allocation models. A second part then concentrating on Equity Portfolio Management issues, analyzing Economic and Fundamental factor models as well as Screening models.
Detailed program
Topic | References/Readings |
Strategic Asset Allocation |
|
The framework for Asset Management, Strategic Asset Allocation | Slides (Markowitz, CAPM, APT) |
Improving Strategic Asset Allocation (1) |
Scherer (2002) |
Improving Strategic Asset Allocation (2) | Slides |
Improving SAA (R application), Resampling | |
Quantitative Equity Portfolio Management |
|
Stock Screening Models |
QEPM / Harvey at al. (1999) Miller (2005a) |
Fundamental Models |
QEPM Slides |
Economic Models |
QEPM / Miller (2005b) Liodakis (2005) |
Screening and fundamental models |
Slides |
Economic Models Estimation |
Slides |
Arbitrage based strategies ( Pairs Trading) |
|
Pairs Trading with R |
|
Momentum investing (R application) |
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Prerequisites
There are no formal prerequisites for the course, but basic knowledge of financial theory will be useful.
Students are also expected to know the basic concepts of statistics and in particular those related to multiple linear regression models. Basic concepts of matrix algebra will also be given for granted.
Teaching methods
The laboratory is taught in a traditional way, therefore based on frontal teaching. It provides for the development of applications and models in the computer lab with the help of the R programming language. The development of models, of which some examples are the Black and Littermann model, the efficient frontier resampling, the CPPI etc... is prodromic to the Assignment that is delivered during the course and represents a concrete opportunity for students to exploit and consolidate the knowledge developed during the laboratory.
Assuming the continuation of the Covid-19 emergency period, the lessons will be held in mixed mode: partial attendance and asynchronous/synchronous video-recorded lessons.
Assessment methods
The competence level will be assessed by:
1. A closed-ended examination of 10 questions in 15 minutes, conducted on the online examination platform.
2. A final oral presentation of the Assignment, with a critical discussion of the results.
The final grade will be an equal average of the two components.
This assessment method is motivated by the goal to put students into the setting of real business activities and to make their soft skills (e.g. organizational, communicative) and creativity emerge.
In the assumption that the Covid-19 emergency period will continue, the oral examinations will be telematic only. They will be carried out using the WebEx platform and the e-learning page of the teaching will contain a public link to access the exam for possible virtual audience.Textbooks and Reading Materials
The course material is partly based on the text:
- Ludwig B Chincarini, Daehwan Kim, 2006, Quantitative Equity Portfolio Management, McGraw-Hill Library of Investment and Finance.
The relevant chapters of the text range from chapter 1 to chapter 7.
The manual will cover approximately 30% of the topics discussed during the course. The remaining topics will be supported by sets of slides used during the course and made available to students and articles from the scientific journals listed below:
Harvey C., D. Achour, G. Hopkins and C. Lang, 1999, Stock Selection in Mexico, Emerging Markets Quarterly 3, Fall, pp. 38-75.
Miller, K., 2005a, S&P 500 Industry Group Rotation Model, Citigroup Smith Barney Quantitative Research.
Miller, K., 2005b, The Smith Barney U.S. Equity Risk Attribute Model (RAM), Citigroup Smith Barney Quantitative Research.
Scherer, B., 2002, Portfolio Resampling: Review and Critique, Financial Analysts Journal, 58(6), pp. 98-109
Semester
Second semester
Teaching language
Italian