Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Finanças
Departamento / Department
Departamento de Finanças
Ano letivo / Execution Year
2022/2023
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Apesar de não existirem pré-requistos formais, assume-se que os estudantes já têm bons conhecimentos sobre produtos derivados, cálculo diferencial e integral e estatística.
Objetivos Gerais / Objectives
Esta unidade curricular pretende dotar os alunos com um conhecimento profundo sobre aspectos teóricos e práticos sobre a teoria das opções, aplicações em opções reais e derivados sobre a volatilidade com base em artigos científicos publicados na literatura. Um outro objectivo relevante é a implementação numérica dos modelos em Matlab ou Python.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
No final da unidade curricular, um estudante bem sucedido será capaz de: 1. Ser capaz de montar operações de arbitragem. 2. Dominar as principais ferramentas de cálculo estocástico. 3. Saber avaliar numerica e analiticamente o modelo de Black-Scholes-Merton. 4. Saber cobrir o risco de forma dinâmica recorrendo ao dynamic hedging. 5. Saber implementar modelos de volatilidade local e volatilidade estocástica e com saltos. 6. Saber avaliar numérica e analiticamente opções de estilo americano. 7. Saber avaliar numérica e analiticamente opções reais. 8. Sabe avaliar numérica e analiticamente derivados sobre volatilidade.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Teoria em tempo discreto e avaliação na medida risco-neutral 2. Cálculo estocástico para finanças 3. Modelo de Black-Scholes-Merton, medidas de sensibilidade e volatilidade implícita 4. Modelos de volatilidade local e volatilidade estocástica 5. Processos de difusão de Markov com saltos para zero e processos de Lévy 6. Opções de estilo americano e métodos numéricos para a avaliação de opções 7. Modelização e avaliação de opções reais 8. Modelização e avaliação de derivados sobre volatilidade
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
Esta demonstração de coerência decorre da interligação dos conteúdos programáticos com os objectivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1 - Ponto do programa: 1. OA2 - Ponto do programa: 2. OA3 - Ponto do programa: 3. OA4 - Ponto do programa: 3. OA5 - Ponto do programa: 4 e 5. OA6 - Ponto do programa: 6. OA7 - Ponto do programa: 7. OA8 - Ponto do programa: 8.
Avaliação / Assessment
A nota final englobará 2 componentes: a) Exercícios para casa (50%). b) Projecto de replicação (50%).
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
O aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e síntese, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral, de computação, através das seguintes ME: 1.Expositivas: apresentação dos quadros teóricos de referência. 2.Participativas: análise e resolução de exercícios práticos. 3.Activas: realização de trabalhos individuais. 4.Auto-estudo: relacionadas com o TA do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
As metodologias de ensino-aprendizagem visam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam cumprir com cada um dos objectivos de aprendizagem, pelo que, na grelha a seguir, apresenta-se as principais interligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem e os respectivos objectivos. Metodologias de ensino-aprendizagem (MEA) Objectivo de aprendizagem (0A) 1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência: Todos 2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos: Todos 3. Activas, com realização de trabalhos individuais: Todos 4. Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas: Todos
Observações / Observations
·
Bibliografia Principal / Main Bibliography
- Several published articles. - Dias, J.C. (2022). Continuous Time Finance, Lecture Notes, Iscte Business School.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
- Shreve, S.E. (2004). Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models, Springer. - Shreve, S.E. (2003). Stochastic Calculus for Finance I: The Binomial Asset Pricing Model, Springer. - Rouah, F.D. (2013). The Heston Model and Its Extensions in Matlab and C\#, Wiley. - Kienitz, J. and Wetterau, D. (2012). Financial Modelling: Theory, Implementation and Practice (with Matlab Source), Wiley - Jeanblanc, M., Yor, M. and Chesney, M. (2009). Mathematical Methods for Financial Markets, Wiley. - Hilpisch, Y. (2015). Derivatives Analytics with Python: Data Analysis, Models, Simulation, Calibration and Hedging, Wiley - Gatheral, J. (2006). The Volatility Surface: A Practitioner`s Guide, Wiley. - Cont, R. and Tankov, P. (2004). Financial Modelling with Jump Processes, Chapman \& Hall. - Brandimarte, P. (2006). Numerical Methods in Finance and Economics: A Matlab-Based Introduction, 2nd edition, Wiley.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16