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Percorso della pagina
  1. Area Economico-Statistica
  2. Corso di Laurea Magistrale
  3. Scienze Statistiche ed Economiche [F8206B - F8204B]
  4. Insegnamenti
  5. A.A. 2025-2026
  6. 2° anno
  1. Risk Management
  2. Introduzione
Unità didattica Titolo del corso
Risk Management
Codice identificativo del corso
2526-2-F8204B036-F8204B036M
Descrizione del corso SYLLABUS

Blocchi

Torna a Gestione del Rischio M

Syllabus del corso

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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; copule.

Programma esteso

  1. Rischio e rendimento: introduzione generale e diverse definizioni di tasso di rendimento;
  2. Il modello media varianza: la costruzione dei portafogli efficienti con due soli titoli rischiosi e caratteristiche generali;
  3. La frontiera efficiente ed il CAPM: la costruzione dei portafogli efficienti nel caso generale; le propietà del portafoglio di mercato e della market line;
  4. La frontiera efficiente in presenza di vincoli di portafoglio: divieto di vendite allo scoperto ed altre restrizioni al trading; loro impattto sulla frontiera efficiente;
  5. Definizioni di misure di rischio: le proprietà coerenti delle misure di rischio e la loro interpretazione;
  6. Le principali misure di rischio: Value-at-Risk, Expected Shortfall ed EVAR; misure spettrali; principali proprietà delle misure costruite;
  7. Implementazione numerica delle misure: costruzione delle funzioni per il calcolo delle misure del rischio;
  8. Backtests: come effettuare un test della performance di una misuura del rischio; test condizionali;
  9. Copule: l'importanza delle correlazioni ed il metodo delle copule.

Prerequisiti

Corsi di Programmazione in R, Teoria finanziaria e Statistica. E' indispensabile una certa familiarità con la programmazione in R.

Metodi didattici

Lezioni frontali erogative svolte al computer (36 ore). Esercitazioni (6 ore). Nessuna lezione on-line

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 (Inglese)

Sustainable Development Goals

ISTRUZIONE DI QUALITÁ
Esporta

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; copulas.

Detailed program

  1. Risk and return: general introduction and different definitions of the rate of return;
  2. The mean-variance model: the construction of effficient portfolios with two risky assets and general properties;
  3. Efficient frontier and the CAPM: costruction of the effiicet frontier in the general case; properties of the market portfolio and market line;
  4. Efficient frontier with portfolio constraints: short-selling constraints and other trading restrictions; their ipact on the efficient frontier;
  5. Definitions of risk measures: coherent properties of risk measures and their interpretation;
  6. Main risk measures: Value-at-Risk, Expected Shortfall and EVaR; spectral measures; main properties of each measure;
  7. Numerical implementation: how to write functions to compute risk measures;
  8. Backtests: how to run a test on the performance of the risk measures; conditional tests;
  9. Copulas: the role of covariances and the method of copulas.

Prerequisites

Courses on R programming, Financial theory and Statistics. It is essential some acquaintance with computer programming in R.

Teaching methods

Traditional computer aided lectures (36 hours) and classes (6 hours). No on-line teaching

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 (English)

Sustainable Development Goals

QUALITY EDUCATION
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Scheda del corso

Settore disciplinare
SECS-P/05
CFU
6
Periodo
Primo Semestre
Tipo di attività
Obbligatorio a scelta
Ore
42
Tipologia CdS
Laurea Magistrale
Lingua
Italiano

Staff

    Docente

  • Gianluca Cassese
    Gianluca Cassese

Metodi di iscrizione

Iscrizione manuale

Obiettivi di sviluppo sostenibile

ISTRUZIONE DI QUALITÁ - Assicurare un'istruzione di qualità, equa ed inclusiva, e promuovere opportunità di apprendimento permanente per tutti
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