L'obiettivo del corso è ampliare e consolidare le conoscenze degli studenti nel campo dei derivati e della finanza quantitativa, andando oltre il modello binomiale e il modello di Black-Scholes studiati nel corso di Quantitative Finance.
Prerequisiti
Solid knowledge in Mathematics (including calculus, linear algebra, probability, and optimisation). Basic knowledge in Statistics (descriptive statistics, random numbers). Programming skills: Matlab and Excel.
Metodi didattici
Le lezioni, le esercitazioni e le sessioni di MATLAB costituiranno i principali strumenti didattici del corso. Un'attenzione particolare sarà dedicata all'implementazione in MATLAB.
Verifica Apprendimento
Ci sarà un assignment e lo svolgimento di una prova orale.
Testi
P. Glasserman, Monte Carlo Methods in Financial Engineering, Springer, 2003
Contenuti
1) Binomial model: recall of the theory, Matlab implementation, examples on real data 2) Monte Carlo methods (Central limit theorem, random sampling schemes) 3) Black-Scholes model: pricing formula, greeks and sensitivities, European options’ portfolio management (with Matlab) 4) Black-Scholes model: path dependent options and variance reduction techniques (with Matlab) 5) Simulation of stochastic differential equations (exact sampling and approximate dynamics) (with Matlab) 6) Beyond Black-Scholes: jump diffusion processes and stochastic volatility(with Matlab examples) 7) Stochastic volatility models 8) European options pricing and calibration to market data
Lingua Insegnamento
INGLESE
Altre informazioni
Oltre al testo di riferimento indicato, il docente fornirà una dispensa dettagliata e dei codici Matlab.
