Il Master in Finanza Quantitativa dell Università di Palermo

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1 Università degli Studi di Palermo Facoltà di Ingegneria Il Master in Finanza Quantitativa dell Università di Palermo Salvatore Miccichè INFM, Palermo; U. di Palermo, Palermo

2 Facoltà proponenti: Ingegneria, Economia. Ente Attuatore: Associazione SIN.TE.SI. Coordinatore Tecnico-Scientifico: Prof. Rosario N. Mantegna. Partners: Converium (Zurigo) Trading Lab (Milano) UniCredito (Milano) AbaxBank (Milano) GestNord (Milano) Prometeia (Bologna) Sintesi (Perugia) Brady Italia (Roma) Capitalia (Roma) C M A s.r.l. (Roma) Banco di Sicilia (Palermo) The MathWorks s.r.l. (Torino) Programma Operativo Nazionale per le Regioni Obiettivo 1 Ricerca Scientifica, Sviluppo Tecnologico,, Alta Formazione Asse III - Misura III.4 Formazione Superiore ed Universitaria Sito:

3 Contesto economico-sociale Assumono valore di know-how strategico per il paese e per le sue aziende: 1) la conoscenza dei meccanismi che stanno alla base della determinazione del prezzo di un bene finanziario; 2) le conoscenze legate al processo di ingegnerizzazione finanziaria e di gestione di prodotti finanziari come, ad esempio, prodotti derivati sempre più complessi; 3) la quantificazione del rischio finanziario associato alla gestione di portafogli di beni finanziari. Criteri di Basilea 2

4 Obiettivi formativi Il Master si propone di formare dei professionisti nella stima quantitativa del rischio finanziario associato a portafogli e/o posizioni finanziarie. La formazione, di stampo multidisciplinare e di impronta fortemente quantitativa,riguarderà le competenze necessarie alla risoluzione ed alla gestione di modelli di valutazione razionale del rischio finanziario, includendo anche le necessarie competenze di Information Technology.

5 Sbocchi professionali Gli Esperti nella quantificazione e gestione del rischio finanziario potranno trovare un occupazione in: 1) Servizi di risk management di istituti di credito; 2) Società di intermediazione finanziaria; 3) Assicurazioni; 4) Società di consulenza ed organizzazione aziendale; 5) Settore finanza di aziende con una gestione finanziaria delle risorse e del debito; 6) Settore finanza di Enti con una gestione finanziaria delle risorse e del debito.

6 Il Master è rivolto a laureati (nel nuovo ordinamento di laureati con laurea specialistica) in Scienze Statistiche: 7+1 Ingegneria: 5 Economia: 4+2 Scienze MMFFNN (Fisica): 1 Totale: 17+3

7 I Pre-requisiti sono stati: - la conoscenza di elementi di analisi matematica e calcolo differenziale, - una conoscenza di base della lingua inglese, - la conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione di alto livello (C, Fortran, C++, etc). L'ammissione è stata per concorso. Hanno partecipato alla selezione 70 candidati: Il concorso ha valutato: i titoli presentati dal candidato, i risultati di una prova scritta (test), i risultati di un test di Inglese, i risultati di un colloquio individuale.

8 Durata complessiva del Master 1000 ore attività d aula 620 stage 200 attività di valutazione dell apprendimento 80 visite di studio 20 attività di progettazione sul campo 50 formazione a distanza 30 Forum online del Master

9 Primo semestre Ingresso A V. Provenzano V. Dardanoni Ingresso B B. Spagnolo Introduzione Finanza Quantitativa S. Modica Probabilità A. Lombardo R. Monte (U. Calcolo Stocastico M. Di Paola Statistica M. Chiodi Econometria F. Mazzola G. Gallo (U. Ingegneria Finanziaria G. Iori A. Cosentini (TradingLab R. Mongiardo (KPMG, U. Roma II) U. Firenze) Iori (King s College, London) TradingLab, Milano) KPMG, Roma)

10 Secondo semestre Efficienza Mercati V. Fazio R. MacDonald (Strathclyde U., Glasgow) Metodi Numerici Pricing P. Brandimarte (PoliTO) Tecniche Informatiche S. Gaglio R. Serra (Edison, Edison, Ravenna Eventi Rari R.N. Mantegna R. Avesani (Banca Intesa, Milano G. Susinno (CMA, Roma I. Marsh (Bank of England, London Ravenna) Milano) Roma) Bank of England, London) Obbligazioni C. Mari, R. Renò (U. Siena) Gestione Portafoglio A. Consiglio Valutazione alla fine di ogni Modulo Valutazione finale luglio 2003

11 Converium Stage 1. Extreme moves in daily financial market returns Trading Lab 1. Un modello per calcolare il KiloVar per il rischio di credito UniCredito 1. Modelli per il rischio di tasso e di credito AbaxBank 1. Strutturazione e gestione di prodotti finanziari a capitale garantito GestNord 1. Prometeia 1. Sintesi 1. Sviluppo ed implementazione di un modello di ottimizzazione di portafoglio 2. Alcune tipologie di simulazione di scenario: un'analisi comparativa 1. Analisi di Margine per un sistema di Asset and Liability Management 2. Analisi di Valore per un sistema di Asset and Liability Management 1. La gestione integrata dell attivo e del passivo e metodi di stima Brady Italia 1. Rischio e volatilità: una particolare procedura di stima Capitalia 1. Banco di Sicilia Rischi finanziari di un portafoglio di opzioni su indici azionari 2. Il mercato dei titoli di stato 3. Le obbligazioni strutturate CENTRO e MIX BancoPosta 1. Le obbligazioni strutturate: : pricing mediante simulazioni Monte Carlo 2. Il pricing delle obbligazioni strutturate: un caso reale 3. Ristrutturazione del debito di Enti Locali mediante l uso dei derivati 4. Basilea2 e sistemi di rating interni

12 Raggiunti gli obiettivi formativi? offerta multidisciplinare: tematiche di tipo economico/finanziario tematiche di tipo matematico/statistico tematiche di ingegneria finanziaria tematiche di Information Technology 3 moduli 3 moduli 4 moduli 2 moduli approccio quantitativo: Modello di Black-Scholes, smile di volatilità, Modelli ARCH-GARCH, Pricing di opzioni (esotiche), Tecniche di hedging, Extreme Events theory in Finanza, uso dei dati di alta frequenza, Modello di Merton, Modelli di Tassi di Interesse, Modello di Markowitz,...

13 Raggiunti gli obiettivi formativi? Criteri di Basilea: Rischio di Mercato, Rischio di Credito, Rischio di Tasso di interesse, Rischio Finanziario per gli Enti Locali,... Information Technology: MatLab, Eviews, GAMS, SQL, ACCESS, PROLOG,... Materiale Didattico: dispense (sito, cd-rom), biblioteca del Master,...

14 Feedback da parte degli Allievi Iniziali difficoltà: Feedback da parte delle Istituzioni Finanziarie Tutti gli allievi svolgono lo stage presso istituzioni finanziarie di primaria importanza in Italia ed all estero Assunzioni? omogeneizzazione della classe approccio multidisciplinare approccio quantitativo Maggiore interesse per i docenti provenienti dal mondo finanziario Fortemente motivati nell attività di Stage

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