Marco Riani, Professor of Statistics

      Univ. of Parma (ITALY)

METODI QUANTITATIVI PER I MERCATI FINANZIARI

 


 

ESAME DEL 24 gennaio 2024

SOLUZIONE

 


 

 

 

Slides del corso (settimane I-V) aggiornate al 09/10/2023)

Avvertenza: per essere sicuri di scaricare l'ultima versione del file delle slide (e non quella in cache) aggiornare la pagina con CTRL+F5

 

PARTI DEL LIBRO DA PREPARARE PER L'ESAME

Capitoli 1-7 + Capitolo 9+ sezioni 15.1-15-4 + 15.7.5 + parte relativa alle medie mobili (Esercizio HW15.7)

 

 

 

LIBRI DI TESTO

 

Riani M., Corbellini A. Laurini F., Morelli G., Proietti T., Perrotta D. Torti F. (2023). Data Science con MATLAB, (seconda edizione), Giappichelli editore, Torino.

 

 

Disponibile presso la libreria MEDICO SCIENTIFICA  oppure tramite AMAZON



Tutte le lezioni  sono state caricate sul canale youtube

Link al canale youtube dove visualizzare le lezioni

 

Programma del corso (a.a. 2023/2024)

Prima settimana: introduzione al corso, introduzione a MATLAB, tipi di dati in MATLAB (array numerici e moltiplicazioni matriciali, characters, string, cell array of characters, cell array of strings, cell array generici, struct, table). Importazione dei dataset in formato table da file esterni. Introduzione ai task. Gestione delle table. Estrazione dei dati dalle table.

 

Seconda settimana: elementi di base di programmazione, cicli for, while e istruzione assert. Analisi univariate di variabili categoriche e quantitative. Analisi di sottogruppi di unità. Boxplot e quantili. Grafici qqplots per capire quanto la distribuzione osservata è vicina alla distribuzione normale. Intervalli di confidenza con o senza variabile di raggruppamento.

Terza setimana: tabelle di contingenza e tabelle pivot. Importazione dei dati.Analisi delle distribuzioni: funzione densità, funzione di ripartizione, quantili e generazioni di numeri casuali, da diverse distribuzioni univariati. (normale, uniforme, chi quadrato, T di Student).

Quarta settimana: stima dei parametri delle distribuzioni, distribuzione normale bivariata, trattamento dei valori mancanti e dei valori anomali. Introduzione alla relazione tra due variabili: covarianza e coefficiente di correlazione lineare. Matrice di covarianze e matrice di correlazione.Test sulla significatività del coefficiente di correlazione. Verifica empirica della distribuzione del test di assenza di correlazione. Correlazione tra i ranghi. Relazione tra correlazione e cograduazione. Correlazione e cograduazione in presenza di missing values.

 

Quinta settimana:   Le rappresentazioni grafiche per serie storiche univariate (grafici a barre orizzontali, verticali, a linee ed area). Grafici a cascata. Rappresentazioni grafiche per serie storiche bivariate. Grafici ad imbuto. Grafici per la stima della densità (approccio parametrico e non parametrico). Grafici a dispersione personalizzati. Grafici a dispersione con istogrammi o boxplot ai margini con o senza variabile di raggruppamento. Grafici con istogrammi bivariati. Grafici per l'analisi di regressione. Il balloonplot. Matrice dei diagrammi di dispersione (con o senza variabile di raggruppamento). Heatmap, coordinate parallele e rappresentazione iconica. Capitolo 8 del testo. Grafici per l'analisi delle serie storiche finanziarie. Stima del trend nelle serie storiche. Funzioni interpolanti. Scelta dell'ordine del polinomio interpolante. Scomposizione della serie storica in termini di trend, stagionalità e componente erratica. Destagionalizzazione e detrendizzazione. Stima dei valori futuri ed intervallo di confidenza. Medie mobili semplici, ponderate, esponenziali. Confronto tra le diverse medie mobili e loro applicazione per la previsione dell'andamento delle serie storiche finanziarie.  Introduzione ai processi stocastici. Il processo White Noise. Il correlogramma. Il test di Box Ljung. 








Corso svolto in collaborazione con il prof. Erindi Allaj


 

SOFTWARE utilizzato durante il corso

Excel (di Office 365) e  MATLAB 2023b.



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).

TUTTI I FILE DI CORREDO AL CORSO SONO STATI INSERITI NEL SITO ON LINE DI GIAPPICHELLI DEL LIBRO

 

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

28/01/2022
Introduzione a MATLAB Grafici in scala semilogaritmica. Suddivisione della finestra grafica in pannelli Taylor.m Taylor_out.m

Taylor_outMLX.mlx

11/09/2022

 


Esempio di esame

Dicembre 2021 Testo e file di input
Soluzione

 

 










 

Prova del 28/11/2022

File di input

Soluzione






Osservazione: si assume che sia stato scaricato FSDA toolbox ultima versione.