INTRODUZIONE A MATLAB

INTRODUZIONE A MATLAB

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iten
Codice
87035
ANNO ACCADEMICO
2016/2017
CFU
3 cfu al 1° anno di 8700 ECONOMIA E ISTITUZIONI FINANZIARIE (LM-56) GENOVA
SEDE
GENOVA (ECONOMIA E ISTITUZIONI FINANZIARIE )
periodo
2° Semestre
materiale didattico

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso ha come obiettivo quello di introdurre gli studenti all’utilizzo del linguaggio di programmazione matlab, utilizzato nella professione di quant presso banche di investimento. Il corso si prefigge di dotare lo studente degli strumenti di programmazione di base che gli consentano di risolvere problemi di modellistica lineare e non lineare, stima,test statistici e di verifica empirica su dati finanziari e simulazioni di Monte Carlo. Il corso ha come prerequisito gli insegnamenti di Financial Econometrics.

Modalità didattiche

Eventuali propedeuticità e/o pre requisiti consigliati

Pre requisiti consigliati: almeno un esame di Econometria 1 sostenuto in triennale.

 Si consiglia caldamente il corso di Statistical modules EIF( prof Lagazio)

Nessun prerequisito di programmazione e’ previsto

Modalità didattiche

Lezioni frontali, e lezioni in aula computer

Presente su Aulaweb

Si   ☒  No ☐

Obblighi

La frequenza non e’ obbligatoria ma caldamente raccomandata

PROGRAMMA/CONTENUTO

Programma/Contenuti

Parte I: Introduzione al linguaggio. Functions and commands, script files, il workspace, come importare i dati.

 

Parte II: Elementi del linguaggio. Tipi di dati, vettori, matrici, traposte , operazioni tra matrici, fattoriali , funzioni di matrici, matrici elementari, matrici speciali, random number generators.

 

Parte III: M-file. Introduzione ai costrutti logici  “for”, “if”, “if -else”, “elseif”. Confronto tra “if “ multipli e “elseif”

 

Parte IV: Loops.Ripetizione determinata con “series for”, ripetizione indeterminata con “series while”.

 

Parte V: Esempi di programmazione di modelli econometrici.  OLS, MLE in multiple linear regression modesl. Test delle ipotesi. Programmazione di modelli GARCH univariati e stimatori MLE con ottimizzazione numerica. Algoritmo di BHHH. Esempi di esperimenti di Monte Carlo per valutare le finite sample properties degli stimatori.

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Dispense a cura del docente disponibili su aulaweb

DOCENTI E COMMISSIONI

Ricevimento: E-mail: 701686@unige.it oppure marchese@economia.unige.it Orario ricevimento: per i mesi di gennaio, febbraio e marzo gli orari di riceviento sono postati su Aulaweb

Commissione d'esame

MALVINA MARCHESE (Presidente)

ANNA BOTTASSO

LEZIONI

Modalità didattiche

Eventuali propedeuticità e/o pre requisiti consigliati

Pre requisiti consigliati: almeno un esame di Econometria 1 sostenuto in triennale.

 Si consiglia caldamente il corso di Statistical modules EIF( prof Lagazio)

Nessun prerequisito di programmazione e’ previsto

Modalità didattiche

Lezioni frontali, e lezioni in aula computer

Presente su Aulaweb

Si   ☒  No ☐

Obblighi

La frequenza non e’ obbligatoria ma caldamente raccomandata

INIZIO LEZIONI

2° Semestre

ORARI

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

Vedi anche:

INTRODUZIONE A MATLAB

ESAMI

Modalità d'esame

Modalità di accertamento

Esame orale. Al termine del corso verra’ assegnato un take home project a ciascuno studente. Lo studente dovra’ dimostrare di aver appreso il linguaggio matlab scrivendo il programma per poter risolvere i problemi posti, stimando quanto richiesto e discutendo con il docente i propri risultati nel corso di un esame orale.

Ripetizione dell’esame

Nessun salto d’appello

Modalità di accertamento

Modalità di accertamento

Esame orale. Al termine del corso verra’ assegnato un take home project a ciascuno studente. Lo studente dovra’ dimostrare di aver appreso il linguaggio matlab scrivendo il programma per poter risolvere i problemi posti, stimando quanto richiesto e discutendo con il docente i propri risultati nel corso di un esame orale.

Ripetizione dell’esame

Nessun salto d’appello

ALTRE INFORMAZIONI

Eventuali propedeuticità e/o pre requisiti consigliati

Pre requisiti consigliati: almeno un esame di Econometria 1 sostenuto in triennale.

 Si consiglia caldamente il corso di Statistical modules EIF ( prof Lagazio)

Nessun prerequisito di programmazione e’ previsto