STRATEGIE DI HEDGING E RISK MANAGEMENT Prof. Gianna Figà
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STRATEGIE DI HEDGING E RISK MANAGEMENT Prof. Gianna Figà
STRATEGIE DI HEDGING E RISK MANAGEMENT Prof. Gianna Figà-Talamanca A.A. 2014/2015 E-Mail: [email protected] Pagina Web: http://www.ec.unipg.it/DEFS/talamanca.html PROGRAMMA DEL CORSO: Ancora sul pricing: Richiami sul principio di valutazione risk-neutral e su modelli di valutazione per contratti derivati in tempo discreto (Modello CRR) e in tempo continuo (BS). Esempi di valutazione Risk Neutral di derivati non standard. La formula di Black per calcolare il prezzo di Opzioni su Futures e su Obbligazioni. Scomposizioni e strategie di copertura statica e dinamica: Il concetto di replica statica di un payoff ed esempi di decomposizione(e valutazione) di derivati non standard mediante posizioni in Calls e/o Puts. Strategie operative mediante opzioni plain-vanilla. Spread al rialzo, Spread al ribasso, Butterfly, Straddle, Strangle. Strategie dinamiche autofinanzianti di replica per un titolo derivato. Posizioni finanziarie ∆-neutrali e strategie dinamiche di ∆- hedging nel modello CRR e nel modello BS con esempi di applicazione. Posizioni finanziarie ∆-Γ-neutrali e strategie di ∆-Γ- hedging nel modello di BS con esempi di applicazione. Esempi di calcolo del Delta e del Gamma per derivati non standard. Strategie di hedging di tipo Stop-Loss per Opzioni Standard. Errore di discretizzazione per una strategia di replica/copertura. Stylized facts e su dati finanziati: oltre il modello di Black and Scholes Analisi, rappresentazione e stima della distribuzione dei rendimenti di una posizione finanziaria. Il quantile-quantile plot (QQ-Plot). Calcolo della volatilità implicita nel modello di BS. Cenni a possibili generalizzazioni del modello di BS. Misure di Rischio: Funzione (operatore) di perdita di una posizione finanziaria. Operatore di perdita linea rizzato (approssimazione ∆). Cenni ad approssimazioni di tipo ∆-Γ. Definizioni, proprietà e metodi di calcolo per il Value at Risk (VaR). Assiomi di Coerenza. Coerenza e VaR. L’ Expected Shortfall (ES) per una generica posizione finanziaria aleatoria: definizioni, proprietà e metodi di calcolo. VaR ed ES per un portafoglio di titoli azionari ed effetti della diversificazione. VaR ed ES per opzioni finanziarie. Rappresentazione della distribuzione empirica dell’operatore di perdita per posizioni finanziarie. Backtest per VaR e ES. Esempi di applicazione. Cenni alla Teoria dei Valori estremi: la funzione di distribuzione Pareto Generalizzata (GPD). Formule per il calcolo del VaR e dell’ES per la distribuzione GPD. Tutti gli argomenti prevedono esempi ed applicazioni con il software MATLAB. La verifica finale si articola in una prova scritta e una prova orale. Testi di riferimento e di utile consultazione Manuale di Finanza, G. Castellani, M. De Felice, F. Moriconi, Ed. Il Mulino Strumenti. Opzioni, Futures e altri Derivati, J. Hull, Ed. Pearson, Prentice-Hall. Arbitrage Theory in Continuous Time, T. Björk, Ed. Oxford university press. Quantitative Risk Management, P. Embrechts, R. Frey, A. McNeil, Ed. Princeton University Press Dispense e articoli scientifici saranno eventualmente forniti dal Docente.