CODICE 85554 ANNO ACCADEMICO 2020/2021 CFU 9 cfu anno 2 ECONOMIA E ISTITUZIONI FINANZIARIE 8700 (LM-56) - GENOVA SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE SECS-P/05 LINGUA Inglese SEDE GENOVA PERIODO 1° 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 2019/2020) STATISTICAL MODELS 41601 2019 MATERIALE DIDATTICO AULAWEB PRESENTAZIONE L'analisi delle serie storiche ha acquisito progressivamente maggiore importanza in ambito finanziario. La capacità di modellizzzare, stimare e predirre il comportamento delle serie storiche e delle sue proprietà pricnipali è un elemento fondamentale per chi si vuole approcciare al campo finanziario. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI The course provides a survey of the theory and application of time series models in financial econometrics. Students are introduced to time series analysis of linear univariate and multivariate covariance stationary models with short and long memory parameterization. The course then employs linear time series knowledge to introduce studen ts to time series financial econometrics models, particularly discrete-time parametric ARCH models. The main objective of this course is to develop the skills needed for modelling and forecasting assets volatilities and their co-movements in financial markets. The course aims to provide students with a strong theoretical understanding of volatility models and techniques for estimations, assessment and forecasting in financial markets under a variety of degree of shock persistence. Theoretical lectures are complemented by computer classes whose aim is to enable the students to develop computational skills in MATLAB for empirical research 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. In particolare al termine del corso gli studenti devono: aver acquisito le capacità teoriche per l'analisi delle serie storiche con differenti livelli di persistenza e di volatilità essere capaci di implementare gli strumenti relativi all'identificazione dei modelli e la diagnostica relativa; verificare la presenza di unit-root, cointegrazione e le sue conseguenze aver sviluppato un lessico e le competenze necessarie alla lettura di buona aprte della letteratura relativa all'econometria finanziaria PREREQUISITI gli argomenti relativi al corso base di econometria e statistica, in particolare con riferimento ai metodi di stima (OLS e massiverosimigliaza) e test delle ipotesi, ed i fondamenti di algenbra matriciale MODALITA' DIDATTICHE Lezioni in aula e in laboratorio N.B qualora non fosse possibile svolgere attività in presenza, si adotteranno le modalità di erogazione degli insegnamenti decise dal CDD (modalità mista in presenza e online), rinviando ad Aulaweb per eventuali ulteriori aggiornamenti che si rendessero necessari nel corso dell'anno accademico (sia per quanto riguarda le modalità di erogazione, sia per quanto concerne le modalità d'esame), in caso di variazioni della situazione sanitaria ed epidemiologica. 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: VAR MODELS. Introduction to VAR models: properties and characteristics Econometric approach to VAR and estimation TOPIC III: Univariate GARCH model 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. 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 11-13, II piano, stanza 1028 Commissione d'esame GABRIELE DEANA (Presidente) ANNA BOTTASSO LEZIONI INIZIO LEZIONI 17 Settembre 2019- 11 dicembre 2019 Orari delle lezioni FINANCIAL ECONOMETRICS ESAMI MODALITA' D'ESAME Esame è scritto a domande aperte, e potrà essere sostenuto in un'unica prova oppure in due parziali: in questo caso il voto finale è la media dei voti delle prove parziali. Calendario appelli Dati Ora Luogo Tipologia Note 08/01/2021 12:30 GENOVA Scritto 22/01/2021 12:30 GENOVA Scritto 05/02/2021 14:30 GENOVA Scritto 14/06/2021 12:30 GENOVA Scritto 28/06/2021 12:30 GENOVA Scritto 13/07/2021 12:30 GENOVA Scritto 03/09/2021 12:30 GENOVA Scritto