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| FINANZA QUANTITATIVA CON R |
| La finanza quantitativa consiste nell'insieme delle tecniche matematiche, statistiche e computazionali utilizzate per risolvere problemi di tipo finanziario. Negli ultimi decenni tali tecniche sono diventate sempre più sofisticate, fino a sfuggire talvolta al controllo, come purtroppo si è visto nelle recenti crisi finanziarie. Il problema, tuttavia, non sta negli strumenti quantitativi in sé, ma nel cattivo uso che se ne è fatto, e infuso capillarmente non solo in ultima istanza nella loro scarsa comprensione; per questo è oggi particolarmente importante una adeguata formazione degli operatori. Il software statistico open source R trova sempre più ampio utilizzo in dattica e di ricerca di elevata finanza quantitativa, anche tra i professionisti, grazie alla sua potenza e versatilità. Questo libro presenta i temi principali della finanza quantitativa, partendo dai concetti di base ma arrivando a toccare argomenti relativamente complessi, e illustra le relative applicazioni in R con chiarezza e ricchezza di esempi. PREMESSA Nell'ambito delle discipline comunemente impartite nei corsi di laurea triennale e ma-gistrale di ambito economico, la finanza ha assunto, negli ultimi anni, un'importanza sempre maggiore. Le ragioni sono molteplici, e sarebbe impossibile effettuarne una disamina appr‘ofondita in queste poche righe. Vale tuttavia la pena di notare che l'economia finanziaria è divenuta, nel bene e nel male, sempre più centrale nel mondo globalizzato in cui viviamo. Una conseguenza immediata è che, anche nel mercato del lavoro, figure professionali ad elevata specializzazione in ambito finanziario sono molto richieste. I corsi di laurea magistrale in discipline finanziarie sono ormai numerosi. Inol-tre, l' interdisciplinarità richiesta a chi si occupa di finanza quantitativa ha fatto sì che insegnamenti di taglio finanziario siano offerti anche nell'ambito di corsi di laurea gestiti da dipartimenti di matematica e di scienze statistiche. Al loro interno, hanno per lo più uno spazio rilevante le materie quantitative, rivolte innanzi tutto al pricing di strumenti finanziari complessi, al risk management e alla statistica computazionale. R è in primis uno strumento di analisi statistica, ma la sua flessibilità e la sua ormai capillare diffusione, non solo nella comunità accademica ma anche fra i practitioner, hanno rapidamente portato ad un suo crescente utilizzo anche nel mondo della finanza quantitativa. Benché la maggior parte dei problemi possano essere affrontati e risolti con i comandi di base di R, attualmente sono disponibili vari pacchetti aggiuntivi che implementano tecniche rivolte specificamente ad applicazioni finanziarie. In partico-lare, come accade in altri ambiti della statistica, molti dei ricercatori di riferimento a livello mondiale in statistica finanziaria sviluppano in R le metodologie che elabora-no, cosicché l'utente di R ha a disposizione gli strumenti di analisi più recenti e più sofisticati. È infine il caso di sottolineare che R sta iniziando a diffondersi anche in ambito professionale, in particolare nei centri studi e nei dipartimenti di risk management di banche ed istituzioni finanziarie. Per queste ragioni abbiamo ritenuto opportuno dedicare alla finanza quantitativa una monografia della collana Statistica con R ed abbiamo chiesto di scriverla a Marco Bee e Flavio Santi. Gli autori si sono proposti di esporre i temi principali della finanza quantitativa a partire dai concetti di base, in modo da renderli accessibili anche agli studenti in possesso di conoscenze statistiche e finanziarie non particolarmente appro-fondite. Ciononostante, il volume arriva a toccare argomenti relativamente complessi e di rilevante impatto applicativo. [..] |
SOMMARIO Premessa Prefazione 1 Prerequisiti: statistica, finanza e rischio finanziario 1.1 Prezzi e rendimenti 1.1.1 Capitalizzazione e sconto 1.2 Statistica e finanza 1.2.1 Il concetto di calibrazione 1.2.2 Modelli statici e dinamici 1.3 Simulazione Monte Carlo 1.4 Qualche richiamo di R 1.4.1 Alcune utili funzioni R 1.4.2 Operazioni su vettori e matrici 2 Analisi statistica di prezzi e rendimenti 2.1 Statistiche elementari e test di normalità 2.2 Correlogrammi 2.3 Processi random walk e test di radice unitaria 2.4 11 moto browniano standard, generalizzato e geometrico 2.4.1 Definizioni 2.4.2 Simulazione del moto browniano standard 2.4.3 Simulazione del moto browniano generalizzato 2.4.4 Simulazione 2.4.5 Simulazione multipla del moto browniano geometrico... 3 Distribuzione di probabilità dei rendimenti 3.1 Processi stocastici e modellizzazione dei rendimenti 3.2 Funzioni di autocorrelazione totale e parziale 3.3 Analisi del valore atteso condizionato: i modelli ARMA 3.4 Analisi della varianza condizionata: i modelli GARCH 3.5 Il modello EWMA di RiskMetricsTM 4 Valutazione di strumenti finanziari 4.1 Obbligazioni a tasso fisso 4.2 Il principio di non-arbitraggio e la valutazione risk-neutral 4.3 La valutazione in forma chiusa 4.4 La valutazione mediante alberi binomiali 4.5 La valutazione mediante simulazione Monte Carlo 4.5.1 Opzioni esotiche 4.6 La volatilità implicita 5 Misurazione del rischio finanziario 5.1 Le misure di rischio: Value at Risk ed Expected Shortfall 5.2 Stima parametrica e non parametrica delle misure di rischio 5.2.1 La stima incondizionata delle misure di rischio 5.2.2 La stima condizionata delle misure di rischio 5.3 Stima semiparametrica delle misure di rischio: la teoria dei valori estremi 5.4 Valutazione delle stime: il backtesting 5.4.1 Il backtesting del VaR 5.4.2 Tecniche di stima del VaR incondizionato a confronto mediante il backtesting 5.4.3 Previsione puntuale di processi ARMA-GARCH 5.4.4 Tecniche di stima del VaR condizionato a confronto mediante il backtesting 5.5 Cenni al rischio di credito e operativo 5.5.1 Il modello di VagWek 5.5.2 L'approccio attuariale al rischio operativo A Cenni all'ottimizzazione di funzioni con R A.1 Ricerca di radici A.2 Massimizzazione di funzioni Bibliografia Indice analitico Indice dei termini di R |
 
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