Prof. Massimo Franchi: i libri dei suoi insegnamenti

1. Quali caratteristiche empiriche dei rendimenti finanziari sono rilevanti per la modellazione?
2. Come si definisce un rendimento logaritmico e perché è preferito in molte applicazioni?
3. Che cosa si intende per volatilità e come si stima nel tempo?
4. Come funzionano i modelli GARCH e quale problema affrontano?
5. Quali sono le differenze tra modelli ARCH e modelli GARCH?
6. Come si verifica la presenza di effetti ARCH in una serie di rendimenti?
7. Che cosa si intende per effetto leva nella volatilità e come si modella?
8. Come si stima il valore a rischio di un portafoglio con metodi parametrici?
9. Quali limiti presenta il valore a rischio come misura del rischio di coda?
10. Come si valuta la previsione di volatilità con metriche di accuratezza appropriate?
11. Che cosa si intende per cointegrazione tra due serie storiche finanziarie?
12. Come si applica il test di Dickey-Fuller per verificare la presenza di una radice unitaria?
13. Come si costruisce un modello a correzione dell'errore?
14. Quali sono le ipotesi alla base del modello di mercato dei capital asset pricing?
15. Come si stimano i parametri di un modello con distribuzioni a coda pesante?
16. Che cosa si intende per fat tails nei rendimenti e come si verifica empiricamente?
17. Come si costruisce un portafoglio a varianza minima con vincoli sui pesi?
18. Quali metodi si usano per stimare la volatilità realizzata da dati ad alta frequenza?
19. Come si analizza la correlazione tra mercati finanziari in periodi di crisi?
20. Come si valuta la qualità di un modello di previsione finanziaria con il backtesting?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Quali caratteristiche empiriche dei rendimenti finanziari sono rilevanti per la modellazione?
2. Come si definisce un rendimento logaritmico e perché è preferito in molte applicazioni?
3. Che cosa si intende per volatilità e come si stima nel tempo?
4. Come funzionano i modelli GARCH e quale problema affrontano?
5. Quali sono le differenze tra modelli ARCH e modelli GARCH?
6. Come si verifica la presenza di effetti ARCH in una serie di rendimenti?
7. Che cosa si intende per effetto leva nella volatilità e come si modella?
8. Come si stima il valore a rischio di un portafoglio con metodi parametrici?
9. Quali limiti presenta il valore a rischio come misura del rischio di coda?
10. Come si valuta la previsione di volatilità con metriche di accuratezza appropriate?
11. Che cosa si intende per cointegrazione tra due serie storiche finanziarie?
12. Come si applica il test di Dickey-Fuller per verificare la presenza di una radice unitaria?
13. Come si costruisce un modello a correzione dell'errore?
14. Quali sono le ipotesi alla base del modello di mercato dei capital asset pricing?
15. Come si stimano i parametri di un modello con distribuzioni a coda pesante?
16. Che cosa si intende per fat tails nei rendimenti e come si verifica empiricamente?
17. Come si costruisce un portafoglio a varianza minima con vincoli sui pesi?
18. Quali metodi si usano per stimare la volatilità realizzata da dati ad alta frequenza?
19. Come si analizza la correlazione tra mercati finanziari in periodi di crisi?
20. Come si valuta la qualità di un modello di previsione finanziaria con il backtesting?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.

1. Che cosa distingue un processo stazionario in senso debole da uno in senso forte?
2. Come si verifica la stazionarietà di una serie storica con il test di radice unitaria di Dickey-Fuller aumentato?
3. Quando conviene usare un modello VAR piuttosto che un modello ARIMA univariato?
4. Che cosa significa che due serie storiche sono cointegrate e come si testa la cointegrazione?
5. Come si interpreta una funzione di risposta all'impulso in un modello VAR?
6. Che cos'è la decomposizione della varianza dell'errore di previsione e a che cosa serve?
7. Quali sono le ipotesi alla base della stima per massima verosimiglianza di un modello VECM?
8. In che modo la scelta del numero di ritardi influisce sulla specificazione di un VAR?
9. Come si costruisce un test di causalità alla Granger e quali limiti presenta?
10. Quale ruolo hanno i criteri informativi di Akaike e Schwarz nella selezione del modello?
11. Che cosa si intende per identificazione strutturale di un modello VAR e quali restrizioni si possono imporre?
12. In che modo le serie storiche multivariate con rotture strutturali modificano l'analisi di cointegrazione?
13. Come si valuta la previsione fuori campione di un sistema di equazioni con serie storiche interconnesse?
14. Quali differenze esistono tra modelli a fattori dinamici e modelli VAR di grandi dimensioni?
15. Come si gestisce la presenza di stagionalità in un modello multivariato per serie storiche economiche?
16. Quali sono le conseguenze della regressione spuria quando le serie non sono stazionarie?
17. Che cosa si intende per modelli a correzione dell'errore e come si interpretano i coefficienti di aggiustamento?
18. Come si testa l'autocorrelazione dei residui in un modello VAR stimato?
19. In quali casi l'approccio bayesiano è utile nella stima di modelli VAR con molti parametri?
20. Come si costruiscono intervalli di confidenza per le funzioni di risposta all'impulso?

Domande di esercitazione costruite sul programma ufficiale, non fornite dal docente.