- Area Economico-Statistica
- Corso di Laurea Magistrale
- Scienze Statistiche ed Economiche [F8204B]
- Insegnamenti
- A.A. 2021-2022
- 2° anno
- Risk Management
- Introduzione
Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Lo scopo del corso è quello di introdurre gli studenti alla moderna teoria finanziaria del rischio ed alle principali misure di rischio elaborate, con particolare enfasi sulle elaborazioni numeriche.
Contenuti sintetici
Introduzione
a rischio e incertezza; la frontiera efficiente; misure di rischio; backtests
Programma esteso
- Rischio e rendimento;
- Il modello media varianza;
- La frontiera efficiente ed il CAPM;
- La frontiera efficiente in presenza di vincoli di portafoglio;
- Definizioni di misure di rischio;
- Le principali misure di rischio: Value-at-Risk e Expected Shortfall;
- Implementazione numerica delle misure;
- Backtests;
- Copule.
Prerequisiti
Corsi di Programmazione in R, Teoria finanziaria e Statistica.
Metodi didattici
Lezioni frontali ed al computer. Esercitazioni.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esercizi numerici al computer. Viene fornito un elenco di 5/6 quesiti che coprono tutto il programma svolto e che richiedono elaborazioni numeriche al computer. Può venire richiesto di sapere scrivere una funzione in R ad hoc per svolgere alcuni quesiti.
Testi di riferimento
Dispense predisposte dal docente
Periodo di erogazione dell’insegnamento
Primo semestre
Lingua di insegnamento
Italiano
Learning objectives
The purpose of the course is introducing students to the modern theory of financial risk and to the main risk measures, with special emphasis on numerical applications.
Contents
Introduction to risk and uncertainty; the efficient frontier; risk
measures; backtests.
Detailed program
- Risk and return;
- The mean-variance model;
- Efficient frontier and the CAPM;
- Efficient frontier with portfolio constraints;
- Definitions of risk measures;
- Main risk measures: Value-at-Risk and Expected Shortfall;
- Numerical implementation;
- Backtests;
- Copulas.
Prerequisites
Courses on R programming, Financial theory and Statistics.
Teaching methods
Traditional lectures, computer aided lessons and classes.
Assessment methods
Numerical exercises with PC. The student is presented a list of 5/6 problems covering all topics of the course and which require to answer with numerical elaborations at the PC. The student may be required to write an ad hoc new function in R in order to solve some of the problems.
Textbooks and Reading Materials
Teaching notes
Semester
First semester
Teaching language
Italian