Conoscenza e comprensione: lo studente dovrà possedere gli strumenti di base della statistica inferenziale; conoscere la regressione lineare e i processi stocastici per la comprensione di fenomeni economici, del funzionamento dei mercati ed per la valutazione degli strumenti finanziari; comprendere le relazioni esistenti ed il verso di percorrenza delle stesse, tra le variabili di interesse; comprendere la necessità dell’uso di indicatori per valutarne l’impatto socio-economico-finanziario.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente dovrà essere in grado di applicare semplici modelli econometrici all’Economia e alla Finanza; effettuare analisi storiche e previsioni di un fenomeno osservato in un dato arco temporale; applicare opportuni processi stocastici-geometrici per investigare l’andamento dei titoli azionari.

Elementi di Statistica: Organizzazione e rappresentazione di dati; Indicatori sintetici di posizione centrale, di variabilità, di asimmetria e di forma; Relazioni Statistiche; Variabili casuali; Stima, Verifica di ipotesi.

Analisi bivariata: tabulazione incrociata di variabili categoriali, verifica della dipendenza; regressione semplice di una variabile cardinale, assunzioni, metodo OLS, verifica e stima del regressore, verifica del modello.

Analisi multivariata: regressione multipla di una variabile, metodo OLS, verifiche e stime dei regressori, verifiche del modello; regressione logistica di una variabile categoriale, Odds ratio; regressione con effetti temporali; le assunzioni e gli errori standard della regressione con effetti fissi

Processi stocastici: processi di Gauss, Markov e Wierner.

Analisi dei dati finanziari: Prezzi, rendimenti, quote; Modello di Markowitz; Frontiera efficiente; Avversione al rischio; Modello a indice singolo; Selezione del portafoglio ottimo in un contesto downside risk. Il metodo event study: La procedura; Analisi statistica; Analisi con più titoli; Applicazione della metodologia event study a un caso aziendale.

Il modello di Black e Litterman: L’approccio di equilibrio, view dell’investitore e livello di confidenza, L’approccio bayesiano al modello, Il modello di Black e Littermann.

Elementi di Finanza sociale

Gestione integrata del rischio: Il rischio di mercato, Il value at risk, Metodi per il calcolo del Var, Il rischio di credito, Il metodo di CreditMetrics, I derivati creditizi, Il rischio operativo, Copertura del rischio operativo, Metodo di base, Metodo standardizzato, Metodi avanzati.

150 ore (con una media di 4 ore al giorno).