Scheda programma d'esame
MATHEMATICAL METHODS FOR FINANCIAL MARKETS
SIMONE SCOTTI
Academic year2023/24
CourseECONOMICS
Code375PP
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageEnglish

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
MATHEMATICAL METHODS FOR FINANCIAL MARKETSSECS-S/06LEZIONI42
SIMONE SCOTTI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Alla fine del corso gli studenti devono:

  • aver acquisito conoscenze di base sui processi stocastici e i modelli probabilistici per la finanza;
  • conoscere i mercati finanziari (strumenti come opzioni finanziarie e altri derivati; prezzo fair di un derivato; mercati completi e ipotesi di non arbitraggio, strategie di replicazione di tipo self-financing).
  • conoscere e saper utilizzare gli strumenti e le metodologie per il pricing e l'hedging dei principali derivati finanziari;
  • saper utilizzare i più comuni metodi numerici per prezzare un derivato e per svolgere credit-risk assesment.
Knowledge

By the end of the course students are expected:

  • to acquire basic knowledge of stochastic calculus and main probabilistic models for finance;
  • to know the basic concepts of quantitative finance (such as options and other derivatives; fair price of a derivative; complete market and the assumption of no-arbitrage, self-financing replicating strategies).
  • to understand the main tools and methodologies for pricing and hedging the main financial derivatives;
  • to use the main numerical methods for pricing a derivative.
Modalità di verifica delle conoscenze

La preparazione degli studenti sarà valutata attraverso un esame scritto basato su esercizi.

Assessment criteria of knowledge

Academic progress will be monitored and verified from the written exam based on esercices.

Capacità

Al termine del corso:

  • Lo studente sarà in grado di riconoscere le principali proprietà dei processi stocastici;
  • Lo studente conoscerà il calcolo di Ito;
  • Lo studente sarò in grado di prezzare i prodotti derivati più conosciuti (Opzioni Europee e Americane)
  • Lo studente conoscerà i principali modelli per i mercati finanziari in particolare per le azioni e i tassi d'interesse e i prodotti derivati avanzati
Skills

By the end of the course:

  • Students will know to recognize the main properties of a stochastic process;
  • Students will know the Ito's formula and how to use it to asses a stochastic integral;
  • Students will be able to price the most commonly traded derivatives (such as American options and European options);
  • Students will know the main stochastic models for financial markets in particular equity and term structure and the related exotic derivatives.
Comportamenti

Lo studente potrà acquisire le conoscienze di base del calcolo stocastico che gli consentiranno di sviluppare modelli di pricing e hedging e sarà in grado di calibrare questi modelli utilizzando i dati di mercato.

Behaviors

Students will acquire theoretical knowledge for developing pricing models and will be able to calibrate these models to market data.

Modalità di verifica dei comportamenti

L'insegnante valuta le abilità degli studenti attraverso sessioni di lavoro in cui gli studenti sono chiamati ad implementare modelli di pricing.

 

 

 

Assessment criteria of behaviors

The teacher assesses the ability of students by working sessions where students have to implement derivative-pricing models 

 

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

No

Prerequisites

No

Indicazioni metodologiche

Il corso prevede lezioni frontali, in alcuni casi viene utilizzato il computer per mostrare i codici numerici per il pricing e per l'hedging e per svolgere esercitazioni pratiche in aula.

Teaching methods

Active lecture. Personal computers and Matlab are used during the working sessions where students are required to price financial derivatives. 

Programma (contenuti dell'insegnamento)
  1. Concetti di base di teoria della misura e teoria della probailità. Moto Browniano e calcolo stocastico. Teoria delle Martingale. Equazioni differenziali stocastiche e Feynman-Kac formula.
  2. Introduzione alla terminologia finanziaria: mercati, derivati di tipo Americano e Europeo, assenza di arbitraggio e hedging.
  3. Modelli di mercato a tempo discreto: modello binomial (o di Cox-Ross-Rubinstein), prezzaggio di opzioni call e put.
  4. Non-arbitraggio e teoria delle martingale. Misure neutrali al rischio. Teorema fondamentale dell'asset pricing
  5. Modelli di mercato a tempo continuo: il modello di Black-Scholes-Merton. Hedging dinamico e prezzaggio di opzioni.
  6. Metodi numerici e analitici per il pricing utilizzando Matlab: metodi montecarlo, metodi numerici per le PDE, metodi di Laplace e Fourier.
  7. Modelli per i tassi di interesse: Vasicek e CIR.
  8. Processi di Levy e calcolo stocastico per i processi con jump.
  9. Analisi empiriche e calibrazioni.
Syllabus
  1. Basic concepts of measure theory and probability theory. Brownian motion and stochastic calculus. Martingale theory. Stochastic differential equations and Feynman-Kac representation formulas.
  2. Introduction to financial terminology: markets and money, buying and selling options, European and American derivatives, non arbitrage and hedging.
  3. Discrete market models: binomial (or Cox-Ross-Rubinstein) model, pricing call and put options.
  4. Relationship between non-arbitrage and martingales. Risk neutral measures. Fundamental theorem of asset pricing
  5. Continuous market models: Black-Scholes-Merton model. Dynamic hedging and pricing options.
  6. Numerical and analytical methods for pricing using Matlab: Montecarlo methods, PDE methods, Laplace and Fourier methods.
  7. Modeling interest rates: Vasicek and CIR Models.
  8. Levy processes and stochastic calculus for Jump processes.
  9. Empirical evidences and calibration procedures.
Bibliografia e materiale didattico

Materiale didattico fornito dal docente;

Lamberton Lapeyre, Introduction to Stochastic Calculus applied to Finance, CRC press

 

[Opzionale] Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance, by Paul Wilmott.

 

[Opzionale] Stochastic Differential Equations, by Bernt Oksendal, Springer.

Bibliography

Lecture notes and slides;

Lamberton Lapeyre, Introduction to Stochastic Calculus applied to Finance, CRC press

 

[Optional] Paul Wilmott Introduces Quantitative Finance, by Paul Wilmott.

 

[Optional] Stochastic Differential Equations, by Bernt Oksendal, Springer.

Indicazioni per non frequentanti

Non ci sono indicazioni aggiuntive per i non frequentanti.

Non-attending students info

No addition info for non-attending students.

Modalità d'esame

L'esame consiste in una prova scritta.

Assessment methods

The exam is made of a written problems/exercices. 

Additional web pages

https://elearning.ec.unipi.it

Updated: 02/09/2023 10:54