Studiare
In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Banca e finanza - Immatricolazione dal 2025/2026Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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2° Anno Attivato nell'A.A. 2019/2020
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a scelta
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Un insegnamento a scelta
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Econometria dei mercati finanziari (2018/2019)
Codice insegnamento
4S00241
Docente
Coordinatore
Crediti
9
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
SECS-P/05 - ECONOMETRIA
Periodo
primo semestre lauree magistrali dal 1 ott 2018 al 21 dic 2018.
Obiettivi formativi
L'obiettivo di questo corso è fornire un'introduzione ai modelli econometrici per i mercati finanziari e alla loro applicazione alla modellazione e alla previsione dei dati di serie temporali finanziarie. Il corso si propone di introdurre all'analisi empirica di modelli finanziari (CAPM, Fama-French) e alla verifica empirica dell'efficienza di portafogli. Particolare attenzione sarà inoltre dedicata alla modellazione e previsione dei rendimenti e della volatilità,
Al temine delle lezioni ci si attende che lo studente (a) abbia una solida conoscenza dei temi di base in econometria finanziaria; (b) conosca e sia in grado di utilizzare concetti e notazioni frequentemente utilizzati in ambito dell'analisi econometrica dei mercati finanziari; (c) sia in grado di condurre applicazioni empiriche di teoria finanziaria basate su dati finanziari utilizzando tecniche econometriche; (d) sia in grado di interpretare i risultati di applicazioni empiriche condotte da altri.
Programma
1. Il modello di regressione lineare
2. Stima e verifica empirica del CAPM
3. Il modello di regressione multipla
4. Stima e verifica empirica di modelli multifattoriali e test di efficienza di portafogli
5. Allocazione robusta di portafoglio: resampling e Black-Litterman
6. Modelli ARMA per l’analisi dei rendimenti
7. Modelli ARCH/GARCH per l’analisi della volatilità
Riferimenti bibliografici dettagliati:
Stock, J e M. Watson, Introduzione all'Econometria, Pearson
Verbeek, M., Econometria, Zanichelli
1. Stock-Watson, cap. 4, 5, 17
2. Materiale su piattaforma e-learning.
Per una trattazione del CAPM si veda H. Varian, Microeconomia, cap. 13, Attività a rischio.
Letture consigliate disponibili sulla piattaforma elearning: F. Black, M. Jensen e M. Scholes (1972) “The Capital asset pricing model: some empirical tests”; E. Fama, J. MacBeth (1973), “Risk, return and equilibrium: empirical tests”, Journal of Political Economy.
3. Stock-Watson, cap 6, 7, 18.1-18.6
4. Materiale su piattaforma e-learning.
Per una trattazione della teoria delle scelte di portafoglio, si veda Edwin J. Elton, Martin J. Gruber,Stephen J. Brown, William N. Goetzmann, Modern Portfolio Theory and Investment Analysis, Wiley and Sons.
Letture consigliate disponibili sulla piattaforma elearning: M. Britten-Jones (1999), “The Sampling Error in Estimates of Mean-Variance Efficient Portfolio Weights”, Journal of Finance; E. Fama, K. French (1993) “Common risk factors in the returns of stocks and bonds”, Journal of Financial Economics.
5. Materiale su piattaforma e-learning. Letture consigliate disponibili su piattaforma e-learning: P. Jorion (1992) “Portfolio optimization in practice”, Financial Analyst Journal; F.Black e R.Litterman (1991) “Global portfolio optimization”, Financial Analyst Journal.
6. Verbeek, cap. 8 e materiale su piattaforma e-learning.
7. Verbeek, cap. 8 e materiale su piattaforma e-learning.
Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
---|---|---|---|---|---|
Verbeek, M. | A Guide to Modern Econometrics | Wiley | 2000 | ||
James H. Stock, Mark W. Watson | Introduzione all'econometria (Edizione 4) | Pearson Education Italia | 2016 | 978-8-891-90124-8 |
Modalità d'esame
L’esame è composto da una prova scritta ed un homework; il voto finale è dato dalla media dei voti nella prova scritta e nell’homework, pesati rispettivamente per il 75% ed il 25% del totale.
La prova scritta viene svolta in aula, dura due ore e copre l’intero programma del corso. Durante la prova è possibile usare la calcolatrice, ma non appunti né altro materiale didattico.
L’homework viene svolto individualmente fuori dell’aula, e può essere di due tipi (Homework I e Homework II). Ogni studente può scegliere a quale homework aderire, ma deve aderire ad uno dei due. Trascorso il termine per la consegna dell’Homework II, sarà possibile svolgere solo l’Homework I.
Homework I
L’homework mira a sviluppare le capacità critiche nei confronti di applicazioni empiriche condotte da altri. Ogni studente è libero di scegliere un articolo tratto, ad es., da www.lavoce.info, www.voxeu.org/ o altro sito, purchè tratti un tema di natura economica o finanziaria e faccia uso di dati.
L’homework consiste in un elaborato di max. 2000 parole, da consegnare per email all’indirizzo diego.lubian[at]univr.it entro il giorno in cui è previsto l’appello.
L’elaborato dovrà contenere 1) il riferimento all’articolo scelto, 2) un riassunto dell’articolo, che ne descriva brevemente motivazione, obiettivo, metodologia adottata e risultati ottenuti e 3) un commento critico sulla metodologia, con proposte di analisi alternative e possibili sviluppi futuri dell'analisi.
Homework II
L’homework mira a sviluppare le proprie capacità analitiche mediante l’elaborazione personale di dati in Gretl.
Entro lunedì 8 gennaio 2018, lo studente interessato a questo homework deve scrivere all’indirizzo emf2017.vr[at]dse.univr.it indicando nome, cognome e numero di matricola.
Il testo dell’homework sarà reso disponibile il 9 gennaio 2018; la soluzione dovrà essere consegnata per email entro giovedì 11 gennaio 2018.