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VBA per la finanza. Tassi di interesse, gestione di portafoglio, derivati - Anna Maria D'Arcangelis,Silvia Patacchini,Felice Bruno - copertina
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VBA per la finanza. Tassi di interesse, gestione di portafoglio, derivati - Anna Maria D'Arcangelis,Silvia Patacchini,Felice Bruno - copertina
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Descrizione


VBA per la finanza Il foglio elettronico Excel, grazie alle possibilità offerte dalla programmazione con VBA, si è rivelato uno strumento potente e versatile per la realizzazione di modelli finanziari anche di una certa complessità. La sua relativa semplicità d'uso, inoltre, in molti contesti lo rende preferibile a strumenti più sofisticati come MATLAB, R o Python. Nella prima parte del volume gli autori illustrano le caratteristiche principali del linguaggio VBA e i fondamenti matematico-statistici della teoria della finanza: una "cassetta degli attrezzi" per le analisi svolte nel resto del libro. I capitoli successivi sono dedicati ai segmenti classici della finanza: fixed income, equity, asset allocation, con una disamina su modelli anche avanzati del mercato dei derivati. Per ciascun argomento si richiamano i principali risultati teorici, fornendone una trattazione snella e funzionale alla implementazione dei codici di programmazione, e si presentano gli algoritmi in Excel/VBA su un ventaglio ampio di argomenti condivisi tra realtà accademica e mondo operativo.
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Dettagli

2018
17 settembre 2018
Libro universitario
232 p.
9788891627766
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Indice

Prefazione

Capitolo 1 Introduzione al VBA editor e fondamenti di VBA

1.1 Editor
1.2 Il primo programma
1.3 Variabili e costanti
1.4 Tipi di dati
1.4.1 Tipi definiti dall’utente (UDT)
1.5 Operatori
1.6 Commenti
1.7 Array e matrici
1.8 Input e Output
1.9 Strutture del linguaggio
1.9.1 Sequenze
1.9.2 Condizioni
1.9.3 Cicli
1.10 Sub e Functions
1.11 Il modello ad oggetti di VBA – Excel
1.11.1 La gerarchia degli oggetti di Excel
1.11.2 L’oggetto “Workbooks”
1.11.3 L’oggetto “Worksheets”
1.11.4 L’oggetto Range
1.12 Riferimenti bibliografici

Capitolo 2 Algoritmi e metodi di calcolo numerico
2.1 Metodi alle differenze finite
2.2 Metodi di ricerca di radici
2.2.1 Metodo di bisezione
2.2.2 Metodo delle secanti
2.2.3 Metodo di Newton (o delle tangenti)
2.3 Ottimizzazione: algoritmo del Simplesso di Nelder-Mead
2.4 Riferimenti bibliografici

Capitolo 3 Fondamenti quantitativi per la finanza
3.1 Il calcolo stocastico
3.2 La differenziazione e le serie di Taylor
3.3 Variabili casuali: la normale e la normale standard
3.4 Regressione lineare
3.5 Riferimenti bibliografici

Capitolo 4 La valutazione dei prodotti obbligazionari
4.1 I titoli obbligazionari
4.2 Il tasso interno di rendimento
4.3 Calcolo del tasso interno di rendimento: implementazione in VBA
4.4 La Duration
4.5 La Modified Duration
4.6 La Convexity
4.7 Gli Interest Rate Swap
4.8 Riferimenti bibliografici

Capitolo 5 L’analisi rendimento rischio
5.1 Rendimento atteso e rischio per singoli asset
5.2 Asimmetria e curtosi
5.3 Altre misure di rischio
5.4 Rendimento-rischio per singoli asset: implementazione in VBA
5.5 Rendimento e rischio di portafoglio
5.5.1 Rendimento e rischio di portafoglio: implementazione in VBA
5.6 Riferimenti bibliografici

Capitolo 6 Il modello di Markowitz e la selezione del portafoglio
6.1 Il modello di Markowitz e la diversificazione del rischio
6.1.1 L’implementazione in VBA
6.2 L’ottimizzazione vincolata
6.2.1 Ottimizzazione vincolata: implementazione in VBA
6.3 La selezione del portafoglio con la shortfall probability
6.3.1 Shortfall probability: implementazione in VBA
6.4 Nota finale
6.5 Riferimenti bibliografici

Capitolo 7 L’approccio risk parity
7.1 Le misure di contribuzione al rischio di portafoglio
7.2 La strategia naïve risk parity (inverse volatility strategy)
7.3 La strategia equally weighted risk contribution
7.3.1 Strategia equally weighted risk contribution: implementazione in VBA
7.4 Riferimenti bibliografici

Capitolo 8 La valutazione delle opzioni
8.1 Opzioni plain vanilla
8.2 Il valore dell’opzione: valore intrinseco e time value
8.3 I fattori che determinano il valore dell’opzione
8.4 Il modello binomiale di Cox Ross e Rubinstein: opzioni europee
8.4.1 Il binomiale e le opzioni europee: implementazione in VBA
8.5 Il binomiale e le opzioni americane
8.5.1 Modello binomiale, opzioni americane: implementazione in VBA
8.6 La simulazione Monte Carlo
8.6.1 La generazione di numeri casuali
8.6.2 La simulazione Monte Carlo: implementazione in VBA
8.6.3 Tecniche di riduzione della varianza
8.7 Il modello di Black e Scholes
8.7.1 Il modello Black-Scholes: implementazione in VBA
8.8 Il modello di Black
8.8.1 Il modello di Black: implementazione in VBA
8.9 Riferimenti bibliografici

Capitolo 9 Le greche
9.1 Le greche di primo ordine
9.1.1 Greche: implementazione in VBA
9.2 Il calcolo delle sensitivity con la simulazione Monte Carlo: differenze finite
9.2.1 Implementazione in VBA
9.3 Il calcolo delle sensitivity con la simulazione Monte Carlo: metodo pathwise
9.3.1 Metodo pathwise: implementazione in VBA
9.4 Riferimenti bibliografici

Capitolo 10 I modelli di stima della volatilità
10.1 La volatilità storica181
10.2 Volatilità storica e volatilità autoregressiva
10.2.1 Il Garch(1,1) come strumento per prevedere la volatilità
10.2.2 Garch(1,1): implementazione in VBA
10.3 La volatilità implicita
10.3.1 Il metodo di Newton-Raphson
10.3.2 La determinazione della volatilità implicita in VBA
10.4 Riferimenti bibliografici

Capitolo 11 I modelli a volatilità stocastica e il volatility smile
11.1 Dal modello di Black-Scholes ai modelli a volatilità stocastica
11.2 Il modello di Heston
11.2.1 Modello di Heston: implementazione in VBA
11.3 Il modello Sabr
11.3.1 Il Sabr. Parametri del modello e calibrazione
11.3.2 Modello Sabr: implementazione in VBA
11.4 Riferimenti bibliografici

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