scienze attuariali e finanziarie Curriculum scienze attuariali

Materie del corso

ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES cod. P053706058 · NESSUNACANALIZZAZIONE1° anno · 0 file

DEMOGRAFIA cod. P575900870 · NESSUNACANALIZZAZIONE1° anno · 0 file

DIRITTO DELLE ASSICURAZIONI E DEI MERCATI FINANZIARI cod. P566626218 · NESSUNACANALIZZAZIONE1° anno · 0 file

ECONOMETRIA FINANZIARIA cod. P243901031 · NESSUNACANALIZZAZIONE1° anno · 11 file

Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free PDF Lezioni Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free L'Least Squares Estimation (LSE) e Generalized Least Squares (GLS) sono usati per predire valori futuri, con GLS necessario in presenza di heterschedasticità o autocorrelazione. GLS è più efficiente dell'OLS quando la matrice di covarianza degli errori non è σ²I. Nonostante l'inferenza LSE sia corretta, GLS fornisce stime più precise. Nella regressione generale lineare, OLS e GLS hanno varianze diverse. Per modelli no-lineari, si utilizza il Metodo dei Minimi Quadrati Non Lineari (NLS), che richiede iterazioni per convergere a soluzioni approssimate. In caso di errori nei variabili, gli estimatori instrumentalizzati (IV) possono fornire stime coerenti Dispense Econometria Finanziaria — 2018 pillola free L'lessonometria finanziaria si concentra sulla previsione delle tassi di interesse nominali corto termine, cruciali per modelli strutturali e derivati finanziari. Si utilizzano splines per specificare non linearmente la drift e la volatilità. Il modello McCulloch utilizza splines per stimare i prezzi dei titoli a breve scadenza. Il modello Nelson-Siegel-Svensson fornisce una specificazione flessibile della curva di tassi, migliorando il fit con più termini non lineari. Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free L'MLE e GMM sono metodi di stima robusti. L'MLE ottimizza la funzione di verosimiglianza, con proprietà asintotiche desirable come consistenza e efficienza asintotica. Per modelli lineari normali, l'MLE coincide con il metodo OLS. Il GMM utilizza momenti ortogonali per stima, offrendo flessibilità in modelli complessi. L'acm dell'MLE è data da \(I^{-1}(\theta_0)\), mentre per GMM è \((G'WG)^{-1}\). Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free L'lessonometria finanziaria applica il metodo di stima ML al modello di Vasicek per la struttura del tasso di interesse. Si assume che il fattore disconto sia lognormale e lineare nelle variabili di stato, definendo modelli affine. Per un fattore e omoscedasticità, si ottiene una relazione affine tra i tassi di interesse a lungo termine e le variabili di stato. L'estimazione dei parametri avviene tramite ML per la tasso di interesse breve, poi si calcolano gli entire curve. La log-likelihood è derivata e l'informazioni matrix utilizzata per ottenere gli errori standard. Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free L'articolo discute vari test statistici per l'hypotesi testing nell'econometria finanziaria, come LR (Likelihood Ratio), W (Wald) e LM (Lagrange Multiplier). Ogni test valuta la restrizione ipotetica \(H_0\) confrontandola con il modello non vincolato. LR misura la differenza di log-verosimiglianza tra i due modelli, W utilizza la statistica standardizzata del residuo, mentre LM misura l'accuratezza della restrizione attraverso lo score. I test condividono la stessa distribuzione asintotica ma possono divergere in campioni finiti. L'esempio mostra come applicare questi test a dati reali. Per \(H_0: \beta = 0\) e \(H_0: \beta = 1\), i valori dei test so Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free Lecture 7 covers linear time series, focusing on stationarity and the lag operator. Key concepts include covariance-stationary processes, autocovariance (ACF) and autocorrelation functions (ACF). The lecture also discusses moving average (MA) models (MA(q)), autoregressive (AR) models (AR(p)), and ARMA models. Stationarity conditions are explored for each model type. The lag operator is introduced to handle time shifts in series, and its properties are outlined. The Yule-Walker equations are used for estimating parameters. Finally, the process of model selection, estimation, and diagnostic testing for ARMA models is discussed. Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free Econometria Avanzata copre teorie dello stimatore dei minimi quadrati, previsione, minimi quadrati generalizzati e nonlineari, variabili strumentali, stima di massima verosimiglianza, metodi dei momenti, applicazioni ai tassi di interesse, test basati su ML, serie storiche lineari, filtri di Kalman, stimazione nonparametrica, modelli multivariati, serie storiche nonlineari, teoria dei valori estremi, e modelli per variabili qualitative e limitate. Metodi di simulazione completano il corso. Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free Time series models in finance use robust estimation methods to handle outliers and breaks. Outliers affect estimators differently; the median is more robust than the mean (LS estimator). Breaks are abrupt changes in parameters, like the oil crisis or stock market crash. Recursive and rolling window estimation detect these issues. VAR models generalize AR models for multiple variables, using lag operators. ECM represents error-correction mechanisms adjusting disequilibrium. Integrated series have unit roots; co-integration exists when I(1) series move together stably despite being individually non-stationary. Spurious regressions occur if integration o Dispense Econometria Avanzata — 2018 pillola free Econometria finanziaria si concentra sulla stima dei parametri di relazioni tra variabili finanziarie, come ritorni degli asset e del market index. Il modello CAPM assume una relazione lineare condizionata: \( E(r_i|R_t) = \alpha_i + \beta_i R_t \). Per ottenere stime OLS, si minimizza la somma dei quadrati dei residui. Le proprietà statistiche dell'OLS sono discusse con assunzioni su \( u \), come \( E(u)=0 \) e \( var(u)=\sigma^2 I \). L'inferenza statistica include test F per ipotesi lineari sulle coefficienti, mentre le proprietà asintotiche mostrano che \( \hat{\beta} \) converge in probabilità a \( \beta \) e la sua distribuzione asintotica è nor Compiti ed esercitazioni Problem set 1 — 0 pillola free prima esercitazione

METODI STATISTICI PER LA FINANZA E LE ASSICURAZIONI cod. P737681467 · NESSUNACANALIZZAZIONE1° anno · 0 file

MODELLI MATEMATICI PER I MERCATI FINANZIARI cod. P608401486 · NESSUNACANALIZZAZIONE1° anno · 0 file

PROCESSI STOCASTICI II cod. P483222512 · NESSUNACANALIZZAZIONE1° anno · 0 file

TEORIA DEL RISCHIO II cod. P364305129 · NESSUNACANALIZZAZIONE1° anno · 0 file

BILANCIO DELLE IMPRESE E DELLE ASSICURAZIONI cod. P014349393 · NESSUNACANALIZZAZIONE2° anno · 0 file

DATA DRIVEN DECISION MAKING cod. P928085469 · NESSUNACANALIZZAZIONE2° anno · 0 file

ECONOMIA E FINANZA DELLE ASSICURAZIONI cod. P717275219 · NESSUNACANALIZZAZIONE2° anno · 0 file

MODELLI PREVISIVI cod. P147627933 · NESSUNACANALIZZAZIONE2° anno · 0 file

TECNICA ATTUARIALE DELLA PREVIDENZA cod. P786454003 · NESSUNACANALIZZAZIONE2° anno · 0 file

TECNICA ATTUARIALE DELLE ASSICURAZIONI CONTRO I DANNI cod. P859846837 · NESSUNACANALIZZAZIONE2° anno · 0 file

TECNICA ATTUARIALE DELLE ASSICURAZIONI SULLA VITA cod. P621668861 · NESSUNACANALIZZAZIONE2° anno · 0 file