Dettagli sull'Insegnamento per l'A.A. 2017/2018
Nome:
Modelli e Algoritmi per la Finanza Aziendale mod I / Modelli e Algoritmi per la Finanza Aziendale mod I
Informazioni
Crediti:
: Master Degree in Mathematics 6 CFU (c)
Lingua:
Italiano
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Prerequisiti
Capacita' di programmazione in Excel e in un linguaggio di programmazione matriciale tipo MatLab, Gauss, Ox, Scilab, Octave. Confidenza con lo studio di funzioni univariate ed multivariate, con gli strumenti di base di calcolo delle probabilita', funzioni di densita' continue e discrete. Per poter seguire il corso è consigliabile aver sostenuto i seguenti esami: 1) Laboratorio di Programmazione III
2) Ottimizzazione Combinatoria II 3) Ricerca Operativa.
Obiettivi
Introduzione ai problemi della finanza sia a livello micro/ macro economico che contabile. Applicazione delle abilita' informatiche e piu' in generale quantitative alla modellistica di finanza
Sillabo
- Il problema della finanza:
(a) approccio macrofinanziario: matrice del flusso dei fondi;
(b) approccio microfinanziario: il Fisher Separation Theorem;
(c) approccio contabile: Calcolo del fabbisogno finanziario e redazione
del budget di tesoreria.
- Obbligazioni ed il rischio dei tassi d’interesse;
(a) Macaulay duration
(b) Struttura temporale dei tassi d’interesse
(c) Fisher Weil duration
- Valutazione delle azioni, i dividend discount model:
(a) modello di Gordon;
(b) modello di Modigliani Miller 1961
(c) raccordo con gli indicatori fondamentali;
- Capital Budgeting, la scelta degli investimenti industriali in contesto
di certezza:
(a) criteri:
i. Payback Period,
ii. Internal Rate of Return,
iii. Net Present Value,
iv. Profitability Index,
v. Economic Value Added (raccordo con modello di Modigliani Miller 1961)
(b) metodi:
i. capital rationing, uni e multiperiodale, approccio della programmazione lineare, soluzioni geometriche e uso del risolutore in Excel
ii. optimal harvesting, Faustmann problem per ciclo di semina raccolto singolo e ripetuto
(c) statica comparata e programmazione dinamica di Richard Bellman in contesto deterministico:
i. controlli continui e discreti
ii. applicazioni a scelta di investimenti in risorse esauribili e rinnovabili;
- attivita' rischiose primarie:
(a) Markowitz’s portfolio selection, soluzioni analitiche ai problemi di
• portafoglio efficiente,
• Minimum variance opportunity set;
• global minimum variance portfolio;
• tangency portfolio;
• orthogonal portfolio;
(b) Single index model, Market model;
(c) Sharpe Lintner Mossin CAPM;
• derivazione analitica
• applicazione al capital budgeting: risk adjusted discount rate, Certainty equivalent approach
• modello di Hamada 1972;
(d) multifactor models;
• Ross APT;
• Three Factor Model di Fama French;
(e) La scelta del corretto modello di asset pricing per le decisioni di capital budgeting: Jeremy Stein 1996
Descrittori di Dublino
Alla fine del corso, lo studente dovrebbe
-
avere una conoscenza approfondita della modellistica di capital budgeting e di valutazione di azioni ed obbligazioni in contesto di certezza nonche' della portfolio selection e dei principali modelli di base di asset pricing. Inoltre, lo studente deve aver acquisito una conoscenza generale delle tematiche di finanza e dei filoni di letteratura che li studiano.
-
essere in grado implementare un foglio di calcolo Excel e/o di applicare un linguaggio di programmazione di alto livello, GAUSS o MatLab, ai modelli ed algoritmi trattati nel corso e applicare la stessa modellistica anche a problemi diversi da quelli trattati nel corso.
-
aver acquisito capacita' generali di algoritmica e programmazione applicata alla modellistica di finanza che lo mettano in grado di formulare decisioni consapevoli in un contesto pratico di problem solving. Lo studente dovrebbe essere in grado di reperire e caricare dati finanziari, calcolare statistiche descrittive, stimare i parametri dei modelli trattati nel corso. Inoltre, lo studente deve essere in grado di applicare la programmazione lineare sia fratta che intera e algoritmi di ottimizzazione non lineari sia nell'ambito di problemi di capital budgeting che di asset pricing.
-
essere in grado di esporre la modellistica di finanza trattata a lezione sia a un pubblico di professionisti che di accademici.
-
aver acquisito un metodo di studio sia grazie a una conoscenza ampia dei principali filoni di letteratura in cui la modellistica finanziaria si evolve continuamente, capacita' di aggiornamento teorico, che una pratica sicura di linguaggi di programmazione di alto livello, GAUSS e MatLab, che evolvono continuamente, capacita' di aggiornamento della best practice.
Testi di riferimento
- Thomas E. Copeland, J. Fred Weston, and Kuldeep Shastri, Financial Theory and Corporate Policy , Addison-Wesley 2005. (4th Edition).
- Luenberger, D, Investment Science , Oxford University Press. 1998.
- Edwin J. Elton, Martin J. Gruber, Stephen J. Brown, William N. Goetzmann, Modern Portfolio Theory and Investment Analysis , Wiley. 2006.
Modalità d'esame
2 esoneri scritti a risposta multipla nel corso delle 10 settimane di lezione. Gli stessi esercizi con svolgimento per gli appelli ordinari. Lo scritto conta per il 90% della valutazione finale. Un breve esame orale completa la valutazione per gli studenti che hanno superato la prova scritta, o gli esoneri con un punteggio medio sufficiente
Aggiornamenti alla pagina del corso
Le informazioni sulle editioni passate di questo corso sono disponibili per i seguenti anni accademici:
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Ultimo aggiornamento delle informazioni sul corso: 15 aprile 2015, 15:33
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