Marco Riani, Professor of Statistics

      Univ. of Parma (ITALY)

METODI QUANTITATIVI PER I MERCATI FINANZIARI


AVVISO: L'ESERCITAZIONE DI MAR 14/09/2021 si terrà nelle aule informatiche. Per questioni tecniche a video apparirà ancora l'indicazione AULE LAUREE anche se saremo nelle due aule informatiche.


LInk al canale youtube dove visualizzare le lezioni


Corso svolto in collaborazione con il prof. Erindi Allaj

LIBRI DI TESTO

PRIMA PARTE: Gozzi G. (2019). Metodi statistici per l'analisi dei mercati finanziari, Libreria Medico Scientifica, Parma


Link al canale youtube dove visualizzare le lezioni passate (disponibile a breve)


Programma del corso e lucidi delle lezioni

Prima settimana introduzione al corso, introduzione a MATLAB, tipi di dati in MATLAB. Introduzione ai grafici in MATLAB. Importazione dei dataset in formato table. Gestione delle table. (Data di ultima modifica 13/09/2021)

 

Seconda settimana:  Grafici per l'analisi delle serie storiche finanziarie e non finanziare. Creazione di seguenze temporali. Gestione delle timetable. Estrazione di dati nelle timetable. Stima del trend nelle serie storiche. Funzioni interpolanti e medie mobili. Medie mobili semplici, ponderate, esponenziali. Confronto tra le diverse medie mobili eloro applicazione per la previsione delle serie storiche finanziarie.

Terza settimana: rendimenti finanziari, rendimento in eccesso, volatilità. Analisi descrittiva dei rendimenti finanziari, media deviazione standard, semi-deviazione standard, coefficiente di variazione, l'asimmetria e curtosi. Come misurare il rischio di investimento: l'ndice beta

Quarta settimana: trattamenti preliminari, dati mancanti e dati anomali, autocorrelazione nei rendimenti, test di autocorrelazione, verifica dell'ipotesi normalità

 

SOFTWARE utilizzato durante il corso

Excel 2016 e  MATLAB 2021a oppure 2021b.



Tutte le prove saranno a computer (consegna di file .m oppure .mlx.  Formato del file di consegna
cognome_nome_matricola.m (file in formato MATLAB)
oppure
cognome_nome_matricola.mlx (file in formato MATLAB live script)

Istruzioni per scaricare MATLAB

Una volta creato l'account potete scaricare il software sulle postazioni che desiderate.



MATLAB ACADEMY: gli studenti dell'Università di Parma possono seguire (ovviamente in maniera completamente gratuita) una serie di cosi approfonditi sull'utilizzo di MATLAB dall'indirizzo web   https://matlabacademy.mathworks oppure facendo click sul pulsante "Learn MATLAB" una volta lanciato il programma


Si noti che per gli utenti non UNIPR questi corsi sono a pagamento e sono davvero molto costosi.

Avviso:

Per gli studenti che seguono i corsi di MATLAB Academy c'è la possibilità di generare in modo automatico dal sistema una certificazione che può essere condivisa con Facebook o Linkedin:

 


Link alla pagina web di Mathworks dove svolgere esercizi aggiuntivi. Potete iniziare da questo link

MATLAB Cody - MATLAB Central (mathworks.com)

Per utilizzare MATLAB on line per potersi esercitare utilizzando direttamente il browser è possibile fare click su questo link

 

COMPONENTI AGGIUNTIVI DI MATLAB DA SCARICARE

 

Link per scaricare il MATLAB toolbox FSDA (Flexible Statistics Data Analysis) dal sito web Mathworks, sviluppato congiuntamente dall'Università di Parma e dal Joint Research Centre della Commissione Europea

Link alla pagina github di FSDA

Link alla documentazione di FSDA

 

 

 

FILE DI CORREDO AL CORSO


File di integrazione.

Osservazione: i file di input sono in formato EXCEL oppure (ossia in formato .xls, xlsx, .xlsm) oppure in formato MATLAB (ossia in formato .m, .mlx) .I file di ouptut sono in formato .m oppure .mlx oppure entrambi.

 Osservazione: i  file in  formato .mlx contengono oltre al codice sorgente anche il risultato derivante dall'esecuzione delle diverse istruzioni, immagini incorporate ecc. I file in formato .m contengono solo il codice sorgente).

 

Prima settimana

Argomento Obiettivo File di input File di output (data di ultima modifica)
Introduzione a MATLAB Calcolo e rappresentazione grafica di una funzione intro.m intro_out.m

intro_outMLX.mlx

11/09/2021
Introduzione a MATLAB Grafici in scala semilogaritmica. Suddivisione della finestra grafica in pannelli Taylor.m Taylor_out.m

Taylor_outMLX.mlx

11/09/2021
Importazione dati da file esterni Importazione di file excel dentro una MATLAB table. Estrazione di dati
firm.m
Firm.xlsx

 firm_out.m
11/09/2021
Grafici univariati per l'analisi delle serie storiche Tipologie di rappresentazioni grafiche univariate. Confronto tra l'andamento di due serie storiche. Grafici ad imbuto (funnelchart), balloonplots e waterfall. grafuniv.mlx
grafuniv.xlsx
grafuniv2serie.xlsx
Waterfall.xlsx		 grafuniv_outMLX.mlx
11/09/2021
Grafici per le serie storiche finanziarie Grafici a candale, grafici prezzo volume, grafici plotfin.m
PSTMI.xlsx		 plotfin_outMLX.mlx
11/09/2021
Oggetto timetable Importazioni dei dati in formato timetable. Gestione delle timetable. Creazione di sequenze temporali personalizzate. Cambiamento della frequenza di rilevazione. tcEURDOL.m
 tcEURDOL_out.m
11/09/2021

 

Seconda settimana

Argomento Obiettivo File di input File di output (data di ultima modifica)
Ripasso sul modello di regressione Regressione semplice e multipla. Analisi dei valori adattati, residui e bontà di adattamento  
11/09/2021
Stima del trend e della componente stagionale Analisi tradizionale delle serie storiche. Detrendizzazione e destagionalizzazione.  
11/09/2021
Medie mobili Medie mobili semplici, ponderate/e di Henderson, implementazione manuale  
11/09/2021
Medie mobili Medie mobili semplici, ponderate/e di Henderson, implementazione automatica  
11/09/2021
Medie mobili Medie mobili di diverso periodo per l'analisi dei mercati finanziari  
11/09/2021

 

Terza settimana

Argomento Obiettivo File di input File di output (data di ultima modifica)
Introduzione ai rendimenti Confronto tra rendimenti semplici e logaritmici. Calcolo rendimenti multiperiodali, rendimenti in eccesso, rendimenti aggiustati per il tasso di inflazione. Analisi descrittiva dei rendimenti.  
11/09/2021
Volatilità La deviazione standard e la semideviazione standard. Come misurare il rischio di investimento: l'indice beta.  
11/09/2021
Rendimenti La distribuzione empirica dei rendimenti. Analisi dell'asimmetria e della curtosi. Test di normalità.  
11/09/2021

 

Quarta settimana

Argomento Obiettivo File di input File di output (data di ultima modifica)
Autocorrelazione Richiamare la covarianza e la  correlazione ed introdurre l'autocorrelazione. Test per la verifica dell'assenza di autocorrelazione.  
11/09/2021