Syllabus del corso
Obiettivi formativi
Il corso è composto dai moduli di Inference (6 CFU) e di Credit Risk (5 CFU).
Nel corso vengono introdotti strumenti del calcolo delle probabilità e dell’inferenza statistica al fine di studiare caratteristiche notevoli delle variabili casuali che rappresentano alcuni fenomeni di natura economico-finanziaria. Maggiore enfasi verrà posta sullo studio dei modelli e degli strumenti per la valutazione del rischio implicito in un portafoglio crediti.
Sfruttando l’informazione contenuta nei dati rilevati, i nuovi concetti introdotti permetteranno di:
- individuare degli stimatori (parametrici e non parametrici) delle caratteristiche notevoli e studiarne le proprietà;
- costruire strumenti inferenziali che, tenendo in considerazione la variabilità delle stime, rendono possibile effettuare una stima intervallare (intervalli di confidenza) e permettono di mettere al vaglio dell’evidenza empirica delle ipotesi riguardanti le caratteristiche notevoli oggetto di studio (verifica d’ipotesi).
Con particolare riferimento al contesto del rischio di credito, si introdurranno i concetti di Probabilità di Insolvenza e quota di recupero e si analizzeranno alcune tecniche di stima puntuale di queste grandezze. Verranno inoltre studiati due modelli per analizzare le perdite o il valore di mercato di portafoglio di crediti (modello CreditMetrics e modello CreditRisk+).
Contenuti sintetici
Inference
Il corso introduce lo studente agli strumenti dell’inferenza statistica e ai suoi impieghi. Considera l'estensione delle informazioni tratte da un campione casuale all'intera popolazione. In particolare l’attenzione è rivolta ai problemi di stima, puntuale e intervallare, e verifiche d’ipotesi che spesso ricorrono in applicazioni economiche e finanziarie.
Credit Risk
Richiami sulle variabili casuali. Definizione e studio della probabilità di insolvenza e del tasso di recupero. Analisi discriminante e suo impiego nell'analisi del rischio di credito. Studio dei modelli per la valutazione del rischio in un portafoglio di crediti (CreditMetrics e CreditRisk).
Programma esteso
Si veda il Syllabus di ciascun modulo.
Prerequisiti
I concetti di base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e le principali variabili casuali.
Metodi didattici
Inference
35 ore di lezioni, svolte in modalità erogativa in presenza.
Il docente sarà affiancato da un esercitatore e un tutor. Sono previste, infatti, esercitazioni, durante il corso e
attività di tutoraggio, sia durante il corso, sia in prossimità degli esami.
Credit Risk
Lezioni frontali affiancate da esercitazioni in aula e in laboratorio. Lo svolgimento degli esercizi viene affrontato utilizzando il software excel.
In tutte le lezioni viene adottato un approccio "misto": momenti di didattica erogativa si alterneranno a momenti di didattica interattiva in proporzioni di volta in volta variabili (in relazione al tipo di argomento e al tipo di attività svolta). Tipicamente la "componente interattiva" sarà maggiore durante lo svolgimento degli esercizi in aula o in laboratorio. Circa il 30% del corso verrà erogato in modalità interattiva.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Per superare l'esame è necessario superare le prove di entrambi i moduli secondo le modalità riportate nei Syllabus di ciascun modulo.
Il voto finale è dato dalla media aritmetica ponderata (rispetto ai crediti) dei voti dei moduli.
Testi di riferimento
Si veda il Syllabus di ciascun modulo.
Periodo di erogazione dell'insegnamento
Inference
Primo semestre.
Credit Risk
Secondo semestre.
Lingua di insegnamento
Italiano.
Sustainable Development Goals
Learning objectives
The course consists of the Inference (6 CFU) and Credit Risk (5 CFU) modules.
The course introduces some new statistical tools about probability and statistical inference in order to study characteristics of the random variables representing notable economic-financial phenomena. Greater emphasis will be given on the study of models and tools for assessing the risk involved in a loan portfolio.
Starting from a set of collected data, the new concepts introduced will make it possible to:
- build parametric/non-parametric estimators and study their properties;
- construct interval estimators (confidence intervals) and evaluate if the empirical evidence provided by the collected data is consistent with some hypotheses concerning the characteristics under study (hypothesis testing).
Concerning to the study of Credit Risk, the concepts of Probability of Default and Recovery Rate will be introduced along with their estimators. The two credits portfolio models called CreditMetrics and CreditRisk+ will also be studied in dept.
Contents
Inference
This course provides a basic understanding of the uses of statistical inference. Particular attention is devoted to problems of estimation and to hypothesis testing that frequently occur in economic applications and in finance.
Credit Risk
Recalls on random variables. Definition and study of default probability and recovery rate. Discriminant analysis and its use in credit risk analysis. Introduction to CreditMetrics and CreditRisk models.
Detailed program
See each module's Syllabus.
Prerequisites
Basic knowledge of descriptive statistics, probability and main random variables.
Teaching methods
Inference
Some in-person lessons for a total of 35 hours are provided.
Some practical sessions and tutoring is also provided, both during the course and in preparation to exams.
Credit Risk
Lessons and practical sessions (exercises using Excel software)
In all lessons, a "mixed" approach is adopted: erogative teaching will alternate with interactive teaching in variable proportions. Typically the "interactive component" will be greater during practical sessions. Approximately, interactive teaching regards 30% of the course.
Assessment methods
In order to pass the exam, it is necessary to pass the tests of both modules according to the procedures given in the Syllabuses of each module.
The final grade is given by the weighted arithmetic average (with respect to credits) of the module grades.
Textbooks and Reading Materials
See each module's Syllabus.
Semester
Inference
First semester.
Credit Risk
Second semester.
Teaching language
Italian.
