Il corso introduce i concetti fondamentali del Calcolo delle Probabilità e ne sviluppa le principali applicazioni nell'ambito della finanza quantitativa. Sono trattati gli spazi di probabilità, il calcolo combinatorio, la probabilità condizionata e l'indipendenza, le variabili aleatorie discrete e assolutamente continue, le distribuzioni congiunte, il valore atteso, la varianza, la covarianza e il valore atteso condizionato. Vengono inoltre presentati semplici modelli probabilistici per la valutazione dei derivati finanziari, con particolare riferimento ai modelli binomiali, alla valutazione risk-neutral e alle applicazioni nel risk management. Il corso si conclude con la Legge dei Grandi Numeri e il Teorema del Limite Centrale, illustrandone le principali applicazioni in ambito finanziario.
1. Spazi di probabilità
Esperimenti aleatori, eventi e operazioni tra eventi. Assiomi della probabilità e principali proprietà. σ-algebre di eventi. Spazi di probabilità finiti e uniformi. Applicazioni a semplici problemi di finanza.2. Elementi di calcolo combinatorio
Permutazioni, disposizioni e combinazioni. Coefficienti binomiali. Estrazioni con e senza reinserimento. Applicazioni al calcolo delle probabilità.3. Probabilità condizionata
Probabilità condizionata e relative proprietà. Formula della probabilità totale. Teorema di Bayes. Indipendenza tra eventi, indipendenza a coppie e indipendenza di famiglie di eventi. Prove di Bernoulli ed eventi condizionatamente indipendenti.4. Variabili aleatorie discrete
Variabili aleatorie discrete e funzione di probabilità. Principali distribuzioni discrete: binomiale, ipergeometrica, geometrica e di Poisson. Funzioni di variabili aleatorie discrete. Applicazioni finanziarie. Modello binomiale del prezzo di un'attività finanziaria e alberi binomiali.5. Variabili aleatorie assolutamente continue
Variabili aleatorie continue e funzione di densità. Distribuzioni uniforme, esponenziale e normale (gaussiana). Funzione di ripartizione e sue proprietà. Trasformazioni di variabili aleatorie continue.6. Valore atteso e momenti
Valore atteso e relative proprietà. Valore atteso di funzioni di variabili aleatorie discrete e continue. Varianza e sue proprietà. Standardizzazione di una variabile aleatoria gaussiana. Quantili.7. Distribuzioni congiunte
Distribuzioni congiunte di coppie di variabili aleatorie discrete e continue. Distribuzioni marginali. Indipendenza. Calcolo di probabilità riguardanti due variabili aleatorie.8. Somma di variabili aleatorie
Distribuzione della somma di variabili aleatorie. Somma di variabili gaussiane indipendenti. Combinazioni lineari di variabili gaussiane indipendenti.9. Covarianza e correlazione
Valore atteso di funzioni di due variabili aleatorie. Covarianza e coefficiente di correlazione. Proprietà fondamentali. Indipendenza e scorrelazione. Varianza della somma di due o più variabili aleatorie.10. Valore atteso condizionato
Valore atteso condizionato e principali proprietà. Distribuzioni condizionate nel caso discreto e continuo. Applicazioni alla valutazione risk-neutral e alla previsione ottima.11. Teoremi limite
Legge debole dei Grandi Numeri. Teorema del Limite Centrale. Applicazioni alla modellizzazione dei rendimenti logaritmici dei prezzi finanziari.
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