FINANCIAL OPTIMIZATION AND ASSET MANAGEMENT

Obiettivi formativi

Obiettivi generali In questo corso gli studenti impareranno a formulare modelli per significativi problemi finanziari, con particolare riferimento ai modelli di selezione di portafoglio, utilizzando diversi strumenti matematici prevalentemente basati sulla teoria dell’ottimizzazione. Inoltre impareranno ad usare, comprendere e sviluppare strumenti computazionali atti alla risoluzione efficiente dei modelli formulati. Obiettivi specifici 1) Conoscenza e capacità di comprensione. Al termine del corso gli studenti conosceranno la teoria dell’ottimizzazione ed i principali algoritmi per la risoluzione di problemi in questo ambito. Inoltre conosceranno i principali modelli di ottimizzazione utilizzati per le decisioni finanziarie e per la selezione di portafoglio. 2) Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Dopo aver assimilato i contenuti del corso, gli studenti saranno in grado di affrontare una vasta gamma di problemi pratici in ambito finanziario con un approccio modellistico rigoroso e con la risoluzione computazionale dei modelli formulati. Per ogni problema specifico sapranno selezionare il modello più corretto e saranno in grado di valutare le soluzioni, anche in un’ottica multicriterio. 3) Autonomia di giudizio. Sulla base conoscenza della varietà dei modelli presentati durante il corso e delle loro diverse capacità di cogliere gli aspetti fondamentali di un problema, gli studenti svilupperanno senso critico e la tendenza al ragionamento rigoroso riguardo alle relazioni tra i modelli disponibili e i problemi reali da affrontare. Saranno in grado di strutturare un problema ed individuare per esso gli elementi essenziali da introdurre nel modello che lo rappresenta in forma matematica. 4) Abilità comunicative. Per affrontare i problemi attraverso l’uso di modelli quantitativi è necessario acquisire un adeguato linguaggio formale. Gli studenti saranno chiamati a discutere, anche in forma di collaborazione di gruppo, i modelli da formulare e ad esporre le nozioni e gli argomenti presentati nel corso. In questo senso gli studenti saranno stimolati dal docente ad esercitarsi a scrivere i modelli algebricamente e ad illustrarli oralmente. Ciò al fine di acquisire familiarità e controllo del linguaggio formale, ma anche la capacità di presentare e spiegare i modelli a interlocutori che non dominano gli aspetti tecnici del problema, utilizzando un linguaggio semplice, ma comunque preciso e rigoroso. 5) Capacità di apprendimento. Durante il corso gli studenti verranno stimolati ad effettuare ricerche autonome, con il supporto del docente ove necessario, consultando la letteratura di riferimento e leggendo lavori specifici sulla materia pubblicati su riviste scientifiche del settore disciplinare. Gli studenti saranno successivamente in grado di proseguire e sviluppare in modo autonomo gli studi intrapresi in questo contesto, ma acquisiranno, più in generale, la capacità di effettuare ricerche bibliografiche e approfondimenti su un argomento di carattere quantitativo di loro interesse. Ciò è sicuramente utile anche ai fini dello sviluppo futuro della loro tesi di laurea.

Canale 1
FEDERICA RICCA Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
1. Modelli e tecniche di ottimizzazione [24 ore]: Ottimizzazione e Programmazione Matematica – Programmazione Lineare (PL) – Interpretazione geometrica di un modello di PL – Il metodo del Simplesso – Cenni sulla Teoria della Dualità nella PL. Programmazione Lineare Intera e Mista (PLI, MILP) – Elementi su tecniche di risoluzione di modelli di PLI e MILP – Elementi di ottimizzazione multi-obiettivo. Elementi di reti e Modelli di ottimizzazione su reti. 2. Applicazioni in finanza [16 ore]: modelli di Asset Liability – Capital Budgeting – modelli di Selezione di portafoglio: modelli con approccio rischio-rendimento, modelli basati sulla dominanza stocastica, modelli di diversificazione del rischio, index tracking. 3. Finanza computazionale con Matlab [8 ore]: Introduzione a Matlab – Preparazione e gestione di dati finanziari – Strumenti di ottimizzazione in Matlab – Soluzione pratica di problemi finanziari.
Prerequisiti
Algebra elementare – equazioni e disequazioni sistemi di equazioni lineari – elementi di statistica descrittiva e probabilità.
Testi di riferimento
G. Cornuejols, J. Pena, R. Tutuncu (2018) – Optimization Methods in Finance, Cambridge Univ. Press, 2nd edition; P. Rardin, Optimization in Operations Research, Upper Saddle River, Prentice-Hall, 1998. F. Cesarone (2020), Computational Finance. MATLAB oriented modeling, Routledge-Giappichelli Studies in Business and Management Dispense a cura del docente
Modalità insegnamento
Lezioni frontali in aula
Frequenza
Per questo insegnamento è altamente consigliata la frequenza delle lezioni per una comprensione piena degli argomenti teorici del programma e per facilitarne l'applicazione anche con l'uso del software risolutivo. La frequenza è fondamentale per poter svolgere adeguatamente il progetto assegnato a fine corso.
Modalità di esame
La valutazione sarà basata su un colloquio orale esteso a tutti gli argomenti del corso. Gli studenti frequentanti svilupperanno un progetto che richiede l'implementazione di alcuni dei modelli presentati durante il corso. La prova per loro consisterà nella discussione dei risultati del progetto e verrà completata con una prova orale.
Bibliografia
G.L. Thompson, S. Thore, Computational Economics, The Scientific Press;
Modalità di erogazione
Lezioni frontali in aula. Alcune lezioni sono dedicate alle applicazioni pratiche per la soluzione di problemi di ottimizzazione finanziaria con Excel/Matlab.
  • Codice insegnamento10599982
  • Anno accademico2024/2025
  • CorsoFinanza e assicurazioni - Finance and insurance
  • CurriculumFinancial risk and data analysis - in lingua inglese
  • Anno2º anno
  • Semestre1º semestre
  • SSDSECS-S/06
  • CFU6
  • Ambito disciplinareAttività formative affini o integrative