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Dipartimento di Management "Valter Cantino"

Corso di studio in Finanza Aziendale e Mercati Finanziari

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Oggetto:
Oggetto:

ANALISI EMPIRICA DEI MERCATI FINANZIARI

Oggetto:

EMPIRICAL ANALYSIS OF FINANCIAL MARKETS

Oggetto:

Anno accademico 2022/2023

Codice dell'attività didattica
MAN0475
Docenti
Eleonora Arnone (Titolare del corso)
Luca Lodi (Titolare del corso)
Corso di studi
FAMF - Banche intermediari e mercati finanziari
FAMF - Corporate finance
Anno
1° anno
Periodo didattico
Secondo semestre
Tipologia
Caratterizzante
Crediti/Valenza
6
SSD dell'attività didattica
SECS-P/01 - economia politica
Modalità di erogazione
Tradizionale
Lingua di insegnamento
Italiano
Modalità di frequenza
Facoltativa
Tipologia d'esame
Scritto
Oggetto:

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 dei mercati finanziari attraverso l’utilizzo di database 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 through the use of specific databases
  • Illustrate the relational database basics and some fundamentals of financial time series
Oggetto:

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 finanziari e comprenderne i contenuti
  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 finanaziari per renderli fruibili alle analisi empiriche realizzate mediante applicativi specializzati

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.

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 analyses made by others and interpret the outout of a statistical software (STATA)
  3. Know the funtamental structure of a financial databare and understand its contents
  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

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.
Oggetto:

Modalità di insegnamento


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

Oggetto:

Programma

  1. Introduzione all’econometria
    1. Richiami di probabilità e statistica
    2. Elementi fondamentali dell’analisi di regressione
      1. Regressione lineare con un singolo regressore
      2. Regressione con un singolo regressore: verifia di ipotesi e intervalli di confidenza
      3. Regressione lineare con regressori multipli
      4. Verifica di ipotesi e intervalli di confidenza nella regressione multiple
      5. Funzioni di regressione non lineari (Intro)
      6. Valutazione di studi basati sulla regressione multipla (Intro)
  2. Analisi empirica dei dati
    1. Dati, applicativi e linguaggi
    2. Database finanziari e data management
    3. STATA, introduzione e applicazioni
      1. Statistica descrittiva
      2. Rappresentazioni grafiche
      3. Regressioni
    4. Analisi di variabili qualitative e quantitative

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. Nonlinear regression functions (introduction)
      6. Assessing studies based on multiple regression (introduction) 
  2. Empirical data analysis
    1. Data, applications and languages 
    2. Financial databases and data management 
    3. STATA, introduction and applications
      1. Descriptive statistics
      2. Regressions  
      3. Graphic representations
    4. Qualitative and quantitative variables

Learning material will be available in the Moodle course page.



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 lezioni

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

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

Oggetto:
Ultimo aggiornamento: 27/04/2023 17:25
Location: https://www.famf.unito.it/robots.html
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