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•GUIDA ECONOMIA 07-08 - Università degli studi di Udine

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84 programmi sede <strong>di</strong> U<strong>di</strong>ne<br />

il problema della preve<strong>di</strong>bilità. Il programma<br />

software iDMC servirà ancora<br />

come valido strumento ausiliario del<br />

corso.<br />

Propedeuticità<br />

Il Modulo 1 è propedeutico al Modulo 2.<br />

Conoscenza delle nozioni matematiche<br />

insegnate in un tipico corso <strong>di</strong> Matematica<br />

Generale e <strong>di</strong> Statistica I nelle Facoltà<br />

<strong>di</strong> Economia; capacità <strong>di</strong> usare in modo<br />

<strong>di</strong>sinvolto programmi software. Sono<br />

desiderabili ma non in<strong>di</strong>spensabili nozioni<br />

elementari <strong>di</strong> sistemi <strong>di</strong>namici (equazioni<br />

alle <strong>di</strong>fferenze finite e <strong>di</strong>fferenziali<br />

or<strong>di</strong>narie). Sono soprattutto importanti la<br />

curiosità intellettuale e la capacità <strong>di</strong><br />

apprendere nuove idee e meto<strong>di</strong> <strong>di</strong> indagine.<br />

Bibliografia<br />

- Appunti del docente <strong>di</strong>stribuiti in rete.<br />

Un buon testo <strong>di</strong> riferimento per le nozioni<br />

<strong>di</strong> matematica generale, ad esempio:<br />

- C.G. BAROZZI, C. CORRADI, Matematica<br />

Generale per le Scienze Economiche, Il<br />

Mulino, Bologna, 1999 (o e<strong>di</strong>zione più<br />

recente).<br />

- A. MEDIO, M. LINES, Nonlinear Dynamics:<br />

a Primer, Cambridge University Press,<br />

2001.<br />

Modalità d’esame<br />

Prova scritta o, quando ne esistano i presupposti,<br />

svolgimento <strong>di</strong> un esercizio <strong>di</strong><br />

applicazione del programma iDMC.<br />

METODI NUMERICI<br />

PER LA FINANZA<br />

Prof. Antonino Zanette<br />

Programma del corso<br />

Introduzione a Scilab. Modello <strong>di</strong>screto<br />

<strong>di</strong> Cox-Ross Rubinstein. Algoritmi per il<br />

calcolo del prezzo <strong>di</strong> opzioni in modelli<br />

<strong>di</strong>screti. Introduzione ai processi stocastici<br />

nel continuo. Il moto browniano, il<br />

moto browniano geometrico, equazioni<br />

<strong>di</strong>fferenziali stocastiche, lemma <strong>di</strong> Ito.<br />

Modello continuo <strong>di</strong> Black-Scholes. Principio<br />

<strong>di</strong> valutazione neutrale al rischio.<br />

Formula <strong>di</strong> Black-Scholes. Meto<strong>di</strong> Monte<br />

Carlo per opzioni europee. Simulazione<br />

<strong>di</strong> variabili aleatorie uniformi, gaussiane.<br />

Metodo della funzione <strong>di</strong> ripartizione.<br />

Calcolo <strong>di</strong> speranze matematiche. Tecniche<br />

<strong>di</strong> riduzione della varianza. Meto<strong>di</strong> ad<br />

albero per opzioni europee e americane.<br />

Algoritmo binomiale e trinomiale. Calcolo<br />

delle greche. Implementazione numerica<br />

<strong>degli</strong> algoritmi. Assicurazione <strong>di</strong> portafoglio.<br />

Opzioni esotiche: opzioni a barriera,<br />

opzioni asiatiche, opzioni lookback.<br />

Bibliografia<br />

Testi consigliati<br />

- Appunti a cura del docente.<br />

Letture consigliate<br />

- J. HULL, Introduzione ai mercati dei futures<br />

e delle opzioni, Il Sole 24 ore Libri.<br />

- E. AGLIARDI, R. AGLIARDI, Mercati finanziari:<br />

analisi stocastica delle opzioni,<br />

McGraw-Hill.<br />

METODI STATISTICI PER<br />

LA VALUTAZIONE<br />

Prof.ssa Michela Battauz<br />

Obiettivi formativi<br />

Il corso si propone <strong>di</strong> introdurre lo studente<br />

alla problematica della misurazione<br />

oggettiva basata sul modello <strong>di</strong> Rasch e<br />

sue estensioni.<br />

Programma del corso<br />

Il modello <strong>di</strong> Rasch <strong>di</strong>cotomico.<br />

Proprietà del modello <strong>di</strong> Rasch: sufficienza<br />

e oggettività specifica.<br />

Meto<strong>di</strong> <strong>di</strong> stima: massima verosimiglianza<br />

con<strong>di</strong>zionata, massima verosimiglianza<br />

congiunta e massima verosimiglianza<br />

pair-wise.

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