Prof. Valentina Cammarota: i libri dei suoi insegnamenti

1. Che cosa si intende per modello probabilistico in finanza e quali grandezze descrive?
2. Come si modella il rendimento di un titolo come variabile aleatoria?
3. Che cosa si intende per moto browniano geometrico e come si usa nei modelli finanziari?
4. Come si valuta un'opzione europea con il modello di Black e Scholes?
5. Quali sono le ipotesi alla base del modello di Black e Scholes e quali limiti presentano?
6. Come si calcola il valore a rischio di un portafoglio finanziario?
7. Che cosa si intende per volatilità e come si stima dai dati storici?
8. Come si costruisce un portafoglio ottimo con il modello media varianza?
9. Quali sono le caratteristiche delle distribuzioni a code pesanti nei rendimenti finanziari?
10. Come si simula un percorso di prezzo con il metodo Monte Carlo?
11. Che cosa si intende per arbitraggio e perché è rilevante nella valutazione di strumenti derivati?
12. Come si modella la struttura per scadenza dei tassi di interesse?
13. Quali modelli si usano per descrivere la dinamica della volatilità nel tempo?
14. Come si gestisce il rischio di credito in un portafoglio di prestiti?
15. Che cosa si intende per correlazione tra attività finanziarie e come si stima?
16. Come si valuta la sensibilità di un derivato rispetto ai parametri del mercato?
17. Quali sono le caratteristiche dei processi di Markov nella modellazione finanziaria?
18. Come si stima la probabilità di default di un'impresa?
19. Quali criteri si usano per confrontare le prestazioni di due strategie di investimento?
20. Come si verifica la validità di un modello finanziario con dati storici?

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

1. Che cosa si intende per processo stocastico e quali proprietà ne descrivono l'evoluzione?
2. Che cosa si intende per catena di Markov a tempo discreto e quali ipotesi richiede?
3. Come si calcola la matrice di transizione a più passi di una catena di Markov?
4. Che cosa si intende per distribuzione stazionaria di una catena di Markov?
5. Come si verifica la irriducibilità di una catena di Markov?
6. Che cosa si intende per periodicità di uno stato in una catena?
7. Come si classificano gli stati di una catena di Markov?
8. Che cosa si intende per tempo di primo passaggio in una catena?
9. Quali proprietà caratterizzano il processo di Poisson omogeneo?
10. Come si simula una traiettoria di una catena di Markov su calcolatore?
11. Che cosa si intende per algoritmo di Metropolis-Hastings e a cosa serve?
12. Come si verifica la convergenza di una catena di Markov verso la distribuzione stazionaria?
13. Che cosa si intende per moto browniano e quali proprietà possiede?
14. Come si modella il tempo di attesa in una coda con processo di Poisson?
15. Che cosa si intende per processo di nascita e morte?
16. Come si calcola il valore atteso del tempo di assorbimento in una catena con stati assorbenti?
17. Che cosa si intende per martingala e quali condizioni definiscono questo processo?
18. Come si implementa la simulazione di un processo di Poisson composto?
19. Quali metodi numerici si usano per stimare le probabilità di un processo stocastico complesso?
20. Come si interpreta il risultato di una simulazione Monte Carlo di un processo stocastico?

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