Scienze attuariali e finanziarie - Actuarial and Financial Sciences

Obiettivi formativi L'obiettivo del corso è introdurre gli studenti ai principali metodi di analisi e previsione delle serie storiche economiche e finanziarie. In particolare, si tratterà di i) Processi stocastici lineari. Stazionarietà. Invertibilità. Causalità. Processi ARMA. Identicazione, stima, interpretazione e previsione. ii) Misura ed analisi della volatilità. Modelli ARCH e GARCH. Identicazione, stima, interpretazione e previsione. La conoscenza della teoria econometrica per le analisi cross-section, della teoria dell'inferenza e di probabilità costituisce un prerequisito. Conoscenza e capacità di comprensione. Dopo aver frequentato il corso gli studenti conoscono e comprendono i principali problemi legati alle serie storiche (per esempio: assenza di stazionarietà) ed i principali metodi da utilizzare per risolvere tali problemi (per esempio: test di radici unitarie). Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Al termine del corso gli studenti sono in grado di formalizzare problemi reali in termini dei modelli di serie storiche e di applicare i metodi specifici della disciplina per risolverli. Sono inoltre in grado di applicare i metodi a situzioni concrete e di interpretare i risultati. Autonomia di giudizio. Gli studenti sviluppano una conoscenza della proprietà analitiche delle metodologie presentate e la capacità di costruire programmi per la loro implementazione. Imparano inoltre ad interpretare criticamente i risultati ottenuti applicando le procedure a situazioni concrete. Abilità comunicativa. Gli studenti acquisiscono il linguaggio tecnico-scientifico della disciplina, che deve essere opportunamente utilizzato sia nelle prove scritte intermedie e finali che nelle prove orali. Le abilità comunicative vengono sviluppate anche attraverso attività di gruppo. Capacità di apprendimento. Gli studenti che superano l’esame hanno appreso un metodo di analisi che consente loro di affrontare, negli insegnamenti successivi di area quantitativa, lo studio delle proprietà analitiche in contesti modellistici più complessi. Sono inoltre in grado di produrre analisi empiriche e previsioni.