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e-Learning - UNIMIB
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  1. Financial Markets Analytics
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Insegnamento Course full name
Financial Markets Analytics
Course ID number
2122-1-F9101Q053
Course summary SYLLABUS

Course Syllabus

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Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso 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 corso 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. IL focus in questa prima parte sarà rivolto più alle applicazioni empiriche dei modelli e le tematiche più tecniche sui dati coinvolti nello sviluppo dei modelli. Nella seconda parte il corso si concentra su tematiche di Equity Portfolio Management, introducendo i modelli fattoriali di tipo Economico, Fondamentale e di Screening, chiarendo il rapporto con l'ipotesi di efficienza del mercato e la rilevanza dei dati e della loro qualità al fine di costruire strategie di investimento.

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

Introduction to Quantitative Equity Portfolio Management (QEPM)

QEPM Slides

Fundamental Models 

QEPM  Slides

Economic Models

QEPM / Miller (2005b) Liodakis (2005)

Screening and fundamental models

Slides

Economic Models Estimation 

Slides

Stock Screening Models 

QEPM / Harvey at al. (1999) Miller (2005a) 

One-off topics in Portfolio Management

Dynamic portfolio strategies (focus on CPPI)

Pain and Rand (2008)

Constant proportion portfolio insurance (CPPI) with R

 

Arbitrage based strategies (Pairs Trading)

 

Pairs Trading with R

Coding

Momentum investing, Cross sectional vs Time series

 

Momentum investing with R

Coding


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 corso 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. 





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, seguito da un breve esame orale.

2.    Una presentazione orale dell'Assignment facoltativo in gruppi di 2-3 studenti che sarà proposto durante il corso, con discussione critica dei risultati (1-5 punti).

Il risultato finale sarà la somma 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...).


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.

Pain, D. and J. Rand, 2008, Recent Developments in Portfolio Insurance, Bank of England Quarterly Bulletin.


Periodo di erogazione dell’insegnamento

Secondo semestre

Lingua di insegnamento

Italiano

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Learning objectives

The objective of the course 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 course focuses on two macro areas of topics. A first part focused on more advanced portfolio theory models, i.e. Strategic/Tactical Asset Allocation models. The focus in this first part will be more on the empirical applications of the models and the more technical data issues involved in the development of the models. In the second part the course focuses on Equity Portfolio Management issues, introducing Economic, Fundamental and Screening factor models, clarifying the relationship with the market efficiency hypothesis and the relevance of data and its quality for building investment strategies.

Detailed program

TopicReferences/Readings

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

Introduction to Quantitative Equity Portfolio Management (QEPM)

QEPM Slides

Fundamental Models 

QEPM  Slides

Economic Models

QEPM / Miller (2005b) Liodakis (2005)

Screening and fundamental models

Slides

Economic Models Estimation 

Slides

Stock Screening Models 

QEPM / Harvey at al. (1999) Miller (2005a) 

One-off topics in Portfolio Management

Dynamic portfolio strategies (focus on CPPI)

Pain and Rand (2008)

Constant proportion portfolio insurance (CPPI) with R

 

Arbitrage based strategies (Pairs Trading)

 

Pairs Trading with R

Coding

Momentum investing, Cross sectional vs Time series

 

Momentum investing with R

Coding


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 course 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. 


Assessment methods

The learning will be tested through:

1.    A computer- based exam of 10 close-ended questions in 15 minutes,  followed by a short oral exam.

2.    An oral presentation of the voluntary Assignment, proposed during the course, in groups of 2-3 students, with critical discussion of the results (1-5 points).

The final result will be the sum of the two parts.

This method of assessing learning is motivated by the objective of putting the students in the operational conditions typical of work activity and to bring out in particular their soft skills (organisational, communicative, creative...).



Textbooks and Reading Materials

The course content is based in part on the book:

- 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 ch.1 to 7.

The textbook covers approximately 30% of the topics covered in the course. The remaining topics will be based on sets of slides used throughout the course and made available to students, and articles from the following journals:  

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.

Pain, D. and J. Rand, 2008, Recent Developments in Portfolio Insurance, Bank of England Quarterly Bulletin.


Semester

Second semester

Teaching language

Italian

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Key information

Field of research
SECS-S/01
ECTS
6
Term
Second semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
42
Language
English

Staff

    Teacher

  • GF
    Gianfranco Forte

Students' opinion

View previous A.Y. opinion

Bibliography

Find the books for this course in the Library

Enrolment methods

Manual enrolments
Self enrolment (Student)

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