Metodi statistici nell’analisi di variabili finanziarie

Descrizione

1. DISTRIBUZIONI STATISTICHE E INDICATORI SINTETICI 1.1 Misure di sintesi e di variabilita’. 1.2 La dinamica temporale. 1.3 La cadenza dei dati. 1.4 La distribuzione degenere. 1.5 Alcune proprieta’ della media aritmetica. 1.6 Alcune proprieta’ della varianza (1.6.1 Il caso dei 2 titoli. / 1.6.2 Il caso N titoli.) 1.7 I numeri indici. 1.8 Media e varianza: una analisi congiunta (1.8.1 Proprieta’ della media aritmetica e proprieta’ dello scarto quadratico medio. / 1.8.2 Proprieta’ della media aritmetica e dello scarto quadratico medio in presenza del titolo privo di rischio. / 1.8.3 Dalle proprieta’ della media e dello scarto quadratico medio alla scelta del portafolgio ottimo.) 1.9 Indicatori statistici (1.9.1 L’indice di Sharpe. / 1.9.2 L’indice di Treynor) 2. MODELLI LINEARI SEMPLICI PER L’ANALISI DELLE RELAZIONI TRA VARIABILI FINANZIARIE 2.1 La regressione lineare. (2.1.1 La stima dei parametri. / 2.1.2 L’analisi dei residui.) 2.2 Il modello di mercato. (2.2.1 Strumenti statistici per il modello di mercato. / 2.2.2 Il modello di mercato e il mercato azionario italiano.) 2.3 Il Capital Asset Pricing Model (2.3.1 Strumenti statistici per il Capital Asset Pricing Model. / 2.3.2 Il Capital Asset Pricing Model e il mercato azionario italiano. / 2.3.3 Ulteriori aspetti dell’analisi empirica del Capital Asset Pricing Model.) 2.4 L’indicatore “Alfa” di Jensen. 3. MODELLI LINEARI MULTIPLI PER L’ANALISI DI SISTEMI FINANZIARI COMPLESSI 3.1 La regressione lineare multipla. (3.1.1 La stima dei parametri. / 3.1.2 L’analisi dei residui) 3.2 Il Capital Asset Pricing Model multifattoriale (3.2.1 Il Capital Asset pricing Model e il mercato azionario italiano). CONCLUSIONI RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI