Marco Riani, Professor of Statistics

      Univ. of Parma (ITALY)

METODI QUANTITATIVI PER I MERCATI FINANZIARI



Prova del 23/05/2022

Soluzione
(osservazione è stata riportata la soluzione di ogni singolo esercizio sia per il modulo I sia per il modulo II).




Seconda prova  intermedia 28/01/2022

Testo
Soluzione



 



Esercitazione finale del 7 dicembre

File di input

www.riani.it/MQF/Input_Files/test2021MQF.zip

File di output

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




Le lezioni frontali sono terminate il 12/10/2021





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


Programma del corso e lucidi delle lezioni

Lucidi lezioni: settimane 1-5

Materiale di corredo al seminario del prof. Giorgio Gozzi 11/10/2021

(Data di ultima modifica 11/10/2021)

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.

 

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. Cambiamento nella frequenza di rilevazione.

 

Terza settimana. Stima del trend nelle serie storiche. Ripasso del modello di regressione lineare semplice. Funzioni interpolanti e approcci non parametrici. 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.

Quarta settimana: Medie mobili semplici, ponderate, esponenziali. Confronto tra le diverse medie mobili e loro applicazione per la previsione dell'andamento delle serie storiche finanziarie. Rendimenti finanziari, rendimento in eccesso, volatilità. Rendimento multiperiodale. Rendimento di un portafoglio. Analisi descrittiva dei rendimenti finanziari, media deviazione standard,  coefficiente di variazione, l'asimmetria e curtosi. Introduzione ai processi stocastici. La distribuzione normale e la distribuzione chi quadrato.

Quinta settimana: Il correlagramma. Il processo White Noise. Il test di Box Ljung. Analisi empirica della distribuzione dei rendimenti. I missing values. Trattamenti preliminari nei dati, Come misurare il rischio di investimento: l'ndice beta. Trattamenti preliminari, dati mancanti e dati anomali, autocorrelazione nei rendimenti, test di autocorrelazione, verifica dell'ipotesi normalità. Stima non parametrica della densità.

 

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

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

Taylor_outMLX.mlx

28/01/2022
Importazione dati da file esterni Importazione di file excel dentro una MATLAB table. Estrazione di dati
firm.m
Firm.xlsx

firm_out.m
06/10/2021

 

Seconda settimana

Argomento Obiettivo File di input File di output (data di ultima modifica)
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
28/01/2022
Grafici per le serie storiche finanziarie Grafici a candale, grafici prezzo volume, grafici kagi plotfin.m
PSTMI.xlsx
plotfin_outMLX.mlx
28/01/2022
Oggetto timetable Importazioni dei dati in formato timetable. Gestione delle timetable. Creazione di sequenze temporali personalizzate. Cambiamento della frequenza di rilevazione. tcEURDOL.m
tcEURDOL.csv
tcEURDOL_out.m
11/09/2021

 

Terza settimana

Argomento Obiettivo File di input File di output (data di ultima modifica)
Ripasso sul modello di regressione Simulare i dati necesseri per creare un modello di regressione. Stimare i parametri con diverse ormule di calcolo. Comprendere la differenza tra parametri veri e stimati. Verificare empiricamente il teorema di Sastry e Nag. regr.mlx 
regr_outMLX.mlx
18/09/2021
Stima del trend Stimare il trend tramite funzioni interpolanti e spline trend.m 
trend_out.m

06/10/2021
Detrendizzazione e destagonalizzazione Destagionalizzare e detrendizzare una serie storica. Testare la presenza del trend e della stagionalità in una serie storica.  Destagionalizzare con il vincolo di somma a zero dei coefficienti stagionali.erie storica. Costruire valori previsti e relativo intervallo di confidenza per le osservazioni future. Approcci alternativi per la stima del trend e della stagionalità  destag.m 
destag.xlsx

destag_out.m

06/10/2021
Medie mobili Medie mobili semplici, ponderate ed esponenziali. implementazione manuale ed automatica mmintro.m
mmintro_out.m
28/01/2022

Quarta settimana

Argomento Obiettivo File di input File di output (data di ultima modifica)
Medie mobili Medie mobili di diverso periodo per l'analisi dei mercati finanziari. La serie storica del FTSEMib

FTSEMib.xlsx

mm.m

mm_out.m
05/10/2021
Introduzione al calcolo simbolico Espansione in serie di Taylor della funzione log x e log(x+1). Calcolo simbolico dei limiri symb.m symb_out.m
03/10/2021
Introduzione ai rendimenti Confronto tra rendimenti semplici e logaritmici. Calcolo rendimenti multiperiodali, rendimenti in eccesso, rendimenti aggiustati per il tasso di inflazione. rend.m rend_out.m
31/10/2021
Rendimento di un portafoglio Aggregazione cross-section dei rendimenti semplici e logaritmici rendPO.m rendPO_out.m
06/10/2021
Richiami distribuzione normale univariata e distributione T di Student Funzione di densità, Funzione di ripartizione e quantili delle distribuzioni Normali e T di Student normale.mlx normale_out.mlx
03/10/2021
v.c. Chi quadrato Densità, ripartizione e quantili in una v.c. Chi quadrato chi2.m
chi2.mlx
chi2_out.m
chi2_outMLX.mlx

03/10/2021
Richiami sul coefficiente di correlazione Implementazione manuale ed automatica della correlazione.
corr.xlsx
corr_intro.m
corr_intro_out.m
04/10/2021
Analisi empirica dei rendimenti La distribuzione empirica dei rendimenti. Analisi dell'asimmetria e della curtosi. Test di normalità. Richiamare la covarianza e la  correlazione ed introdurre l'autocorrelazione. Test per la verifica dell'assenza di autocorrelazione.

FTSEMib.xlsx

 

rFTSEMib.m



rFTSEMib_out.m
03/10/2021

Quinta settimana

Argomento Obiettivo File di input File di output (data di ultima modifica)
Analisi dei valori mancanti e degli outliers Analisi preliminari per verificare la presenza di pattern nei dati mancanti e analisi degli outliers. Verifica di ipotesi distributive. mdpattern.xlsx
mdpat.m
mdpat_out.m
14/12/2021
Volatilità La deviazione standard e la semideviazione standard. Rischio di sottoperformance. I momenti parziali inferiori (shortfall risk, valore atteso al ribasso, varianza dei rendimenti sotto soglia). volat.m volat_out.m
09/10/2021
Rischio di mercato Lavorare con la serie storica multipla dei titoli del FTSEMib. Operazioni avanzate con il caricamento dei file. Calcolo indice Beta per i titoli del FTSEMib

FTSEMib.xlsx

FTSeMibTitoli.xlsx


IndiceB.m

IndiceB_out.m
Rend.mat
05/12/2021
Stima non parametrica della densità Grafici ad istogramma, stima kernel della densità di frequenza, grafici ad istogrammi. Relazioni non parametriche heatmaps. Rend.mat
nonpar.m
nonpar_out.m
11/10/2021

Esami passi

Dicembre 2021 Testo e file di input
Soluzione