Dettagli sull'Insegnamento per l'A.A. 2013/2014

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A. Accademico:

2013/2014

Nome:

Modelli e Algoritmi per la Finanza Aziendale mod I / Modelli e Algoritmi per la Finanza Aziendale mod I

Tipo:

Modulo

Corso principale:

Modelli E Algoritmi Per La Finanza Aziendale / Models and Algorithms for Financial Management

Informazioni

Codice:

SSD:

SECS-P09

Crediti:

: Laurea Magistrale in Matematica 6 CFU (c)

Periodo:

1° semestre

Erogazione:

Laurea Magistrale in Matematica 2° anno curriculum Generale Opzionale

Lingua:

Italiano

Docenti:

Giuseppe Alesii

Mutua:

Modelli e Algoritmi per la Finanza Aziendale I

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

Lo studente deve avere una conoscenza approfondita di alcuni modelli di finanza e un inquadramento generale delle problematiche di finanza
Lo studente deve essere in grado di applicare un linguaggio di programmazione di alto livello ai modelli ed algoritmi trattati nel corso e applicare la stessa modellistica anche a problemi diversi da quelli trattati nel corso.
La capacita' di giudizio e di scelta nel campo della finanza viene creata grazie a un'ampia panoramica della modellistica ed algoritmica.
La costante richiesta di feedback dall'aula assicura che lo studente impari a comunicare quanto appreso non soltanto attraverso un'attiva partecipazione all'attivita' didattica ma, anche, attraverso la redazione di compiti scritti settimanali e quattro prove intermedie nel corso dell'anno.
L'enfasi posta sui metodi e non sui contenuti assicura allo studente la capcita' di continuare ad aggiornare le proprie conoscenze nel campo dei modelli ed algoritmi per la finanza.

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

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Ultimo aggiornamento delle informazioni sul corso: 21 marzo 2014, 14:21