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Oggetto:
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ANALISI EMPIRICA DEI MERCATI FINANZIARI

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EMPIRICAL ANALYSIS OF FINANCIAL MARKETS

Oggetto:

Anno accademico 2024/2025

Codice attività didattica
MAN0475
Docenti
Alessia Cafferata (Titolare del corso)
Corso di studio
FAMF - Banche intermediari e mercati finanziari
FAMF - Corporate finance
Anno
1° anno
Periodo
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD attività didattica
SECS-P/05 - econometria
Erogazione
Tradizionale
Lingua
Italiano
Frequenza
Facoltativa
Tipologia esame
Scritto
Tipologia unità didattica
corso
Prerequisiti
Per una proficua frequenza dell'insegnamento è necessaria la conoscenza dei seguenti argomenti:
- probabilità (in particolare variabili casuali e distribuzioni, valore atteso, media e varianza, variabili casuali doppie, distribuzione normale, distribuzione campionaria per grandi campioni)
- statistica (in particolare stima della media di una popolazione, verifica delle ipotesi, intervalli di confidenza, covarianza e correlazioni campionarie)
- informatica di base
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Sommario insegnamento

Oggetto:

Obiettivi formativi

  • Illustrare le nozioni di base in probabilità, statistica ed econometria
  • Analizzare i metodi di stima fondamentali per l’analisi di effetti casuali tra variabili economiche e finanziarie
  • Esplorare le caratteristiche di base di un software specializzato (STATA) ed illustrarne l'utilizzo in campo econometrico
  • Illustrare la struttura qualitativa e quantitativa di mercati e portafogli finanziari attraverso l’utilizzo di database e software specifici
  • Illustrare la base di un database relazionale e alcuni elementi fondamentali delle serie storiche finanziarie

  • Illustrate the basics of probability, statistics and econometrics
  • Analyze the main estimation methods for the analysis of causal effects between economic and financial variables
  • Explore the basic features of a vertical software (STATA) and illustrate its use in the econometrics
  • Illustrate the qualitative and quantitative structure of financial markets and invstment portfolios through the use of specific databases and software
  • Illustrate the relational database basics and some fundamentals of financial time series
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Risultati dell'apprendimento attesi

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di:

  1. Conoscere le notazioni e i concetti utilizzati in econometria
  2. Comprendere le analisi econometriche prodotte da altri e interpretare gli output di un software statistico (STATA)
  3. Conoscere la struttura fondamentale di database e portafogli finanziari
  4. Apprendimento della terminologia e delle tecniche statistiche di base, indispensabili per comunicare o discutere in modo appropriato risultati delle analisi condotte o di report aziendali

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE

Al termine dell’insegnamento, lo studente sarà in grado di:

  1. Svolgere analisi basate su regressioni univariate e multivariate con software specializzati (STATA)
  2. Gestire i dataset economico-finanaziari per renderli fruibili alle analisi empiriche realizzate mediante applicativi specializzati
  3. Esplorare le carattersitiche degli strumenti finanziari e dei portafogli di investimento

AUTONOMIA DI GIUDIZIO

  1. Apprendimento delle nozioni logiche e statistiche di base, indispensabili per lavorare autonomamente nella ricerca, selezione ed elaborazione dei dati aziendali e nell'utilizzo di fonti statistiche ufficiali.
  2. Comprensione dei processi di data management ed elaborazione dati finanziari a diversi livelli di complessità e con diversi tipologie di applicazioni

KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course, the student will be able to:

  1. Know the basic notations and notions used in econometrics
  2. Understand econometric analysis made by others and interpret the outout of a statistical software (STATA)
  3. Know the funtamental structure of a financial databare and investment portfolios
  4. Learning of basic statistical terminology and techniques that are needed for appropriately communicating and discussing the results of the analyses performed as well as company reports

KNOWLEDGE AND UNDERSTANDING

At the end of the course, the student will be able to:

  1. Perform analyses based on univariate and multivariate regression with specialized softwares (STATA)
  2. Deal with financial dataset to make them usable to perform empirical analyses with specialized softwares
  3. Explore and analyze financial instrument and investment portfolios

MAKING JUDGEMENTS

  1. Learning the statistical concepts that are fundamental for working autonomously in searching, selecting and elaborating corporate data and for using official statistics data sources.
  2. Understanding data management and financial data analytics framework at different levels of complexity and with different types of software applications
Oggetto:

Programma

  1. Introduzione all’econometria
    1. Elementi fondamentali dell’analisi di regressione
      1. Regressione lineare con un singolo regressore
      2. Regressione con un singolo regressore: verifica di ipotesi e intervalli di confidenza
      3. Regressione lineare con regressori multipli
      4. Verifica di ipotesi e intervalli di confidenza nella regressione multiple
      5. Analisi delle serie storiche: stimatore della massima verosimiglianza e stazionarietà
      6. Introduzione agli strumenti per l'analisi delle serie storiche: AR, ARMA, ARIMA
  2. Analisi empirica dei dati
    1. Dati, applicativi e linguaggi
    2. Data management
    3. Database finanziari e portafogli di investimento
    4. STATA, introduzione e applicazioni
      1. Statistica descrittiva
      2. Rappresentazioni grafiche
      3. Regressioni

Tutto il materiale utilizzato durante le lezioni verrà caricato sulla pagina del corso di Moodle.

  1. Introduction to econometrics
    1. probability and statistics review
    2. Fundamentals of regression analysis
      1. Linear regression with a single regressor
      2. Regression with a single regressor: hypothesis tests and confidence intervals
      3. Linear regression with multiple regressors 
      4. Hypothesis tests and confidence intervals with multiple regressors
      5. Time series analysis: maximum Likelihood and stationarity
      6. Introduction to time series analysis tools: AR, ARMA, ARIMA
  2. Empirical data analysis
    1. Data, applications and languages 
    2. Data management
    3. Financial databases and investment portfolios
    4. STATA, introduction and applications
      1. Descriptive statistics
      2. Graphic representations
      3. Regressions

Learning material will be available in the Moodle course page.



Oggetto:

Modalità di insegnamento


Erogazione Standard - L'insegnamento prevede 48 ore di lezione frontale in presenza, secondo il calendario stabilito dalla Scuola.
Le lezioni saranno frontali (con frequenza facoltativa) in aula e laboratorio informatico.


The lessons will be frontal (with optional attendance) in the classroom/computer lab.

Oggetto:

Modalità di verifica dell'apprendimento

Prova scritta con domande aperte (indicativamente 3 o 4 domande con circa 1h30min a disposizione).

Si prega comunque di fare riferimento alla pagina Moodle per qualsiasi comunicazione.

L'iscrizione tramite il sistema Esse3 è d'obbligo e non verranno ammessi eventuali studenti/esse non regolarmente iscritti/e all'appello.

DURATA DELLA PROVA: 90 minuti


Written test with open questions (3 or 4 questions approximately and 1h30min available to answer).

Please refer to the Moodle page for any issue.

Registration through the Esse3 system is mandatory and students not regularly enrolled will not be admitted.

TEST DURATION: 90 minutes

Testi consigliati e bibliografia



Oggetto:
Libro
Titolo:  
Introduzione all’Econometria, 5/Ed. Pearson
Anno pubblicazione:  
2020
Editore:  
Pearson
Autore:  
StockJ.H. - WatsonM.W.
ISBN  
Obbligatorio:  
No


Oggetto:

Orario lezioniV

Lezioni: dal 13/02/2023 al 15/05/2023

Nota: Lunedì:
11.15 - 13.15
16.15 - 19.15
Mercoledì:
11.15 - 13.15

Registrazione
  • Aperta
    Oggetto:
    Ultimo aggiornamento: 29/04/2024 12:39
    Location: https://www.famf.unito.it/robots.html
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