OBIETTIVI FORMATIVI

L'insegnamento si propone di fornire le conoscenze dei principali metodi di analisi quantitativa finalizzati alla misurazione del rischio nel contesto dei mercati finanziari.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Tra gli obiettivi proposti vi è quello di far apprendere e applicare specifiche tecniche per la valutazione del rischio nei mercati finanziari. Principalmente verranno trattati modelli di pricing, misure di stima di sensitività, modelli statistici di machine learning e tecniche di forecasting.

PREREQUISITI

Conoscenza di base delle discipline matematiche, statistiche, finanziarie e di programmazione.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni frontali ed esercitazioni in aula. In alternativa, in funzione della situazione sanitaria, lezioni in teledidattica on-line su piattaforma TEAMS. Le lezioni includono una serie di applicazioni reali e casi studio nel settore bancario, commodities ed energetico impiegando codici R, Matlab e Python. I moduli di calcolo delle principali piattaforme utilizzati dai professionisti in ambito Risk Management saranno commentati in classe.

PROGRAMMA/CONTENUTO

1. L’importanza del Risk Management nel contesto dei mercati finanziari e le tipologie di rischio.  

2. Fixed lncome instruments

- Il bootstrap della curva dei rendimenti

- Modelli per la struttura a termine dei tassi di interesse

- Analisi quantitativa di un fixed income instrument (Price, Yield, TTM, WAM, WACF)

- Misure di rischio di un fixed income instrument (Duration, Mod.Dur., Convexity, DV01)

- Fischer-Weil Immunization

- Rischio di insolvenza, di migrazione, di controparte

- Rischio di prezzo/interesse, di reinvestimento

- Rischio di cambio/valutario, di inflazione/monetario

- Rischio di liquidità/negoziabilità

3. Futures and Forward

- Il rischio di controparte associato ai contratti Forward

- Il meccanismo di marginazione ed il ruolo della Clearing House

- Il cost-of-carry model e la valutazione teorica di un forward/futures

- Basis Risk e Correlation-Quality Risk

- Hedging con futures ed il minimum-variance hedge ratio

4. Swap

- Stima del fair value e delle misure di rischio

- Hedging strategies

5. Credit Derivatives

- Trasferire il rischio di credito mediante i Credit Default Swap

- Trigger Events

- CDS e Bond Yield

- Valutazione teorica di un CDS

6. Options

- Formule chiuse per la misurazione del rischio di opzioni vanilla ed esotiche

- Metodi reticolari ed alberi stocastici per la misurazione del rischio di opzioni bermude/americane

- Metodi Monte Carlo per la misurazione del rischio di opzioni esotiche, prodotti strutturati e certificati di investimento

- Strategie di hedging con opzioni

7. Value at Risk, Expected Shortfall e CVA

- Approcci parametrici e full-valuation per la stima del VaR    

– Stressed Scenario

- Stress Testing e Back Testing

- Expected Shortfall

- CVA/DVA

8. Machine Learning Techniques in FinTech Risk Management

9. Rischio di credito

- Stima della probabilità di default (PD)

- Stima della Loss Given Default (LGD)

- Stima dell'Exposure at Default (EAD)

- Agenzie e sistemi di Rating

- Modelli Logit, Probit e strutturali

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Dispense, supporti multimediali e testi di approfondimento specifico sono forniti direttamente agli studenti. Oltre al materiale disponibile sul canale TEAMS (/aulaweb) del corso verranno fornite indicazioni bibliografiche puntuali direttamente su richiesta.