L’obiettivo del corso è di fornire elementi base per la programmazione per la risoluzione di alcuni problemi classici per i corsi di Matematica, Economia e Finanza. Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di: ottenere la soluzione di equazioni differenziali ordinarie; di disegnare grafici bidimensionali, tridimensionali e restrizioni di grafici tridimensionali; bidimensionali, tridimensionali e restrizioni di grafici tridimensionali; di analizzare ed impostare la pseudocodifica di un problema di natura finanziariache coinvolge l'utilizzo di processi matematici ed econometrici e di scriverne i relativi codici.

Lo studente avrà acquisto conoscenze base riguardanti la tecnica di programmazione in Matlab e in Python. Saprà scrivere codici riguardanti problemi di matematica, statistica e matematica finanziaria. Acquisirà la conoscenza di modelli finanziari e saprà scrivere codici, modificare ed adattare codici preesistenti per adattarli a nuove esigenze. In itinere, tali conoscenze saranno valutate attraverso esercitazioni in aula e esercizi assegnati a casa e che si potranno discutere col docente. Capacità di applicare conoscenza e comprensione: lo studente sarà in grado di conoscere la sintassi e le strutture necessarie alla programmazione; sarà altresì in grado di fornire una pseudocodifica di una serie di problemi economici, econometrici e matematici che si ripetono frequentemente nel contesto operativo. La valutazione del raggiungimento di tali obiettivi avverrà tramite la valutazione di esercitazioni svolte in aula e a casa e tramite la valutazione di test in itinere e finali. Autonomia di giudizio: lo studente avrà sviluppato una conoscenza tale da essere in grado di valutare la correttezza e appropriatezza dei codici elaborati, di saper individuare errori e saper procedere alla loro risoluzione.

Principi generali della programmazione. Istruzioni esecutive, iterazioni, scelte condizionali. Input e output, pseudocodifica. MATLAB: interfaccia, operazioni su numeri, vettori e matrici, risoluzione di equazioni differenziali ordinarie e sistemi, risoluzioni di problemi di ottimizzazione vincolata e non vincolata; grafici. Python: editor, pacchetti, istruzioni base ed avanzate.

[*] C. Pocci , G. Rotundo, R. De Kok (2016) Matlab per le applicazioni economiche e finanziarie, I ed., Apogeo Education, ISBN / EAN8891619921 / 978889161992 [**] “Python per le applicazioni economico -- finanziarie”. Dispense del Corso. [***] Slide delle lezioni

Didattica frontale ed esercitazioni al computer.

Test di verifica; lo studente deve essere in grado di scrivere le istruzioni MATLAB e Python che risolvono un problema specifico assegnato e di rispondere a domande sul programma eventualmente presentate tramite test a risposta multipla.

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I temi della sostenibilità sono trattati in diverse lezioni della seconda parte del corso (dalla lezione 6 alla lezione 11). Questa parte è dedicata alla scrittura di codici matlab e/o Python per i modelli economico-finanziari trattati in questo e in altri corsi. In particolare, le tematiche relative al portafoglio (stima della frontiera), le tematiche relative alle regressioni di stile a' la Sharpe, e le questioni relative ai modelli di stima multivariati e smart beta comportano l'aggiunta di fattori ESG che lo studente deve includere nel modello. L'obiettivo è stimare l'impatto e/o la significatività (in tutti i modelli) e il ranking (nei modelli di regressione penalizzata) dei fattori di sostenibilità.