Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato - 2022/2023
Advice to Young Researchers
Crediti: 4
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Piovesan
Behavioral and experimental economics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Simone Quercia, Maria Vittoria Levati, Marco Piovesan
Development economics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Federico Perali
Finance
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Cecilia Mancini
Game theory
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Inglese
Docente: Francesco De Sinopoli
Inequality
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Francesco Andreoli, Claudio Zoli
Introduction to Probability – Module II (attività formativa per la Scuola di Dottorato)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Claudia Di Caterina
Introduction to Probability – Module I (Mutua da Probability) (attività formativa per la Scuola di Dottorato)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Introduction to Statistical Inference (attività formativa per la Scuola di Dottorato)
Crediti: 2
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Minozzo
Macroeconomics I
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Tamara Fioroni, Alessia Campolmi
Mathematics
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Letizia Pellegrini, Alberto Peretti
Microeconomics I
Crediti: 10,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Simona Fiore, Claudio Zoli, Martina Menon
Political economy
Crediti: 5
Lingua di erogazione: English
Docente: Emanuele Bracco, Roberto Ricciuti
Probability
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: English
Docente: Marco Minozzo
Finance (2022/2023)
Docente
Referente
Crediti
5
Lingua di erogazione
English
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi di apprendimento
Il corso tratta il problema di come valutare titoli finanziari derivati, mostrando come sia operativamente utile la modellizzazione stocastica della dinamica dei titoli sottostanti.
Vengono illustrati i principi basilari dell’approccio di neutralità al rischio e richiamati risultati operativi particolarmente usati nella finanza quantitativa.
Si mostra poi come gli stessi concetti siano stati estesi e analoghi risultati siano stati ottenuti per modelli più realistici.
Prerequisiti e nozioni di base
Conoscenze importanti per un proficuo apprendimento: sistemi lineari, funzioni reali di una o più variabili reali (in particolare: funzioni continue, composizione di funzioni, derivate, grafici), concetti basilari della matematica finanziaria (tasso di interesse, rendimento di un investimento, differenza tra titoli obbligazionari e azioni, fattore di sconto), concetti fondamentali della teoria della probabilità (sigma algebra, variabili aleatorie, probabilità e valori attesi, indipendenza, valori attesi condizionati, misure di probabilità equivalenti, densità di probabilità, legge Gaussiana)
Corsi propedeutici: Matematica, Matematica finanziaria, Statistica, Probabilità
Abilità necessarie per un proficuo apprendimento: volontà e capacità di condurre un ragionamento logico in modo rigoroso, di circostanziare sempre passaggi e conclusione
Programma
1. Preliminari
Obbligazioni, azioni
Il problema di attribuire un prezzo a titoli derivati
2. Prezzi delle azioni
Prezzi in condizioni di incertezza: modelli stocastici
Prezzi neutrali al rischio, avversione al rischio
3. Determinazione dei prezzi di titoli derivati
Copertura dal rischio
Prezzi delle opzioni e di contratti a termine
In base all’audience verranno trattati modelli discreti uniperiodali/multiperiodali o modelli a tempi continui e con traiettorie continue con volatilità costante o stocastica o modelli a tempi continui e con salti.
4. Il problema della selezione/stima di un modello.
Bibliografia
Quando e Dove
reading course
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame consiste in una serie di esposizioni di materiale assegnato da studiare e capire, ed una relazione scritta contenente la dimostrazione commentata di un risultato teorico.
Perché l’esame sia superato è necessario che il voto conseguito sia almeno D.
Valutazione
Allo studente è richiesto di dimostrare una conoscenza critica ed approfondita degli argomenti affrontati nel corso. I concetti non dovranno essere esposti in modo meccanico ma ragionato, collegamenti potranno essere richiesti
L’esposizione sintetica ma esaustiva, rigorosa e diretta subito al nocciolo della questione saranno particolarmente apprezzati. Affermazioni vaghe, poco precise, poco circostanziate o errate saranno penalizzate
Criteri di composizione del voto finale
50% per le presentazioni, 50% per la dimostrazione scritta
Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2022/2023
Docenti
Dottorandi
Non è presente alcuna persona. 40° Ciclo non iniziato.
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Linee guida percorso formativo
Di seguito i file che contengono le Linee guida per il percorso formativo e il regolamento per l'acquisizione dei crediti formativi (CFU) per l'Anno Accademico 2023/2024.
Documenti
Titolo | Info File |
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Guidelines PhD students | pdf, en, 334 KB, 19/04/24 |
Linee guida dottorandi | pdf, it, 251 KB, 19/04/24 |
Percorso formativo | pdf, it, 283 KB, 19/04/24 |
Training program | pdf, en, 358 KB, 19/04/24 |