CODICE 85554 ANNO ACCADEMICO 2017/2018 CFU 9 cfu anno 2 ECONOMIA E ISTITUZIONI FINANZIARIE 8700 (LM-56) - SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE SECS-P/05 LINGUA Inglese SEDE PERIODO 2° Semestre PROPEDEUTICITA Propedeuticità in ingresso Per sostenere l'esame di questo insegnamento è necessario aver sostenuto i seguenti esami: ECONOMIA E ISTITUZIONI FINANZIARIE 8700 (coorte 2016/2017) STATISTICAL MODELS 41601 2016 MATERIALE DIDATTICO AULAWEB OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Il corso è incentrato sullo studio di modelli di serie storiche per le applicazioni finanziarie. In particolare analizza i modelli ARMA uni variati e multivariati per processi con memoria corta e processi con memoria persistente. Inoltre introduce gli studenti a una approfondita analisi di modelli GARCH per lo studio e il forecast della volatilità inerente ai mercati finanziari e presenta applicazioni di modelli GARCH all'analisi di allocazione di portafoglio e risk management. OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO Il corso si pone l'obbiettivo di introdurre i principali strumenti usati nell'analisi delle serie storiche e finanziarie, oltre che fornire la comprensione del'origine e caratteristiche dei dati finanziari, oltre che le applicazioni possibili. Durante il corso viene inoltre sottolineato ed enfatizzato il legame tra teoria ed analisi empirica. Viene affrontata l'analisi dei modelli per le serie stazionarie univariate e multivariate parametrizzati a lunga e breve memoria, La conoscenza delle serie storiche è utilizzata per introdurre i modelli econometrici per l'analisi delle serie finanziarie, con aprticolare attenzione ai modelli discreti ARCH. L'obbiettivo del corso è fornire una solida base teorica per l'analisi della volatilità e sviluppare le compentenze necessarie a modellizzare e fare previsioni nnell'ambito del mercato finanziario, MODALITA' DIDATTICHE Lezioni in aula e in laboratorio PROGRAMMA/CONTENUTO TOPIC I: LINEAR TIME SERIES ANALYSIS . Stochastic processes, covariance stationarity, strict stationarity, unit root processes, fractionally integrated processes, Wold decomposition theorem. AR, MA, ARMA,ARIMA,ARFIMA univariate models: estimation and principles of forecasting. Unit root tests,long memory tests, cointegration,model diagnostic. TOPIC II: UNIVARIATE GARCH MODELS. Introduction of asset returns ARCH model: identification and covariance stationarity conditions ,order identification, estimation, evaluation GARCH model: identification and covariance stationarity conditions ,order identification, estimation, evaluation and forecasting. Asymmetric GARCH models and leverage effects:EGARCH,QGARCH,GJGARCH,TGARCH: identification and covariance stationarity conditions ,order identification, estimation, evaluation and forecasting. Long memory in univariate GARCH models: testing for long memory in the time series domain, forecasting in presence of long memory. TOPIC III: VAR MODELS. Introduction to VAR models: properties and characteristics Econometric approach to VAR and estimation TOPIC IV: MULTIVARIATE GARCH MODELS. Introduction to Multivariate GARCH MODELS Co-movements of financial returns: empirical and theoretical examples. Introduction to MGARCH models and specific issues. FACTOR MODELS NON PARAMETRIC models Testing in MGARCH models TESTI/BIBLIOGRAFIA Hamilton J. (1994) "Time Series Analysis", Princeton University Press Franq Zaquoian "Garch models" ulteriori testi o articoli verranno indicati durante il corso DOCENTI E COMMISSIONI GABRIELE DEANA Ricevimento: Martedì 18-19 Commissione d'esame GABRIELE DEANA (Presidente) ANNA BOTTASSO MAURIZIO CONTI LEZIONI Orari delle lezioni FINANCIAL ECONOMETRICS ESAMI MODALITA' D'ESAME Scritto Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 08/06/2018 16:55 GENOVA Scritto 21/06/2018 10:30 GENOVA Scritto 12/07/2018 10:30 GENOVA Scritto 18/07/2018 08:55 GENOVA Scritto 07/09/2018 09:55 GENOVA Scritto