Scheda insegnamento

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Anno Accademico 2018/2019

Conoscenze e abilità da conseguire

Al termine del corso lo studente conosce l’implementazione numerica delle modellistiche utilizzate nell’ambito della finanza quantitativa con particolare riferimento al metodo Montecarlo, alla calibrazione empirica di processi stocastici nell’ambito di utilizzo del software MatLab ed alla scrittura dei codici.

Programma/Contenuti

1. Financial Toolbox: work with matrices, from string to a serial number, plot financial data, present value and annuities, fixed income bond: pricing, yields and sensitivities, Derivatives: Black-Scholes and Binomial model, Portfolio analysis: efficient frontier, optimal portfolio performance.

2. MatLab for Financial Applications: work with real data, MatLab variables and graphical representation, M-files: script versus function, Statistics and data analysis, Programming: functions' structure, vectorization and evaluation of the performance.

3. Programming on special topics: Classic financial math, Bond market and term strictures, Asset management, Derivatives: pricing on stock and fixed income markets.

Testi/BibliografiaCiabatte RossiImola Pelle Escarpe 8181 it Dlg950 keh3 Bianco Gino p05 ikuXZP

  • MatLab for Financial Applications, The MathWorks Training Services, 2006
  • Financial Toolbox for use with MatLab, User's Guide-version 3, The MathWorks 2006

Metodi didattici

Le lezioni frontali sono accompagnate da attività individuale/gruppi su esempi suggeriti dal docente, finalizzate allo sviluppo di applicazioni specifiche. Questa attività è l'elemento caratterizzante del corso che si distingue per la connotazione fortemente applicata e mirata ad abituare gli studenti a lavorare su esempi reali.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Gli studenti dovranno svolgere un progetto individuale/gruppi su un tema concordato con il docente e nel rispetto delle tempistiche assegnate.

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Silvia Romagnoli

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