Matemática Financeira
Acreditações
Consulte aqui o plano de estudos detalhado
A parte curricular do Mestrado encontra-se dividida em quatro trimestres lectivos, os quais perfazem 78 ECTS, ou seja, tem início em Setembro do ano 2024 e termina apenas em Dezembro do ano 2025.
A última etapa do Mestrado é dedicada à realização da dissertação (42 ECTS), sendo necessário completar 120 ECTS para obter o Grau de Mestre.
O percurso académico dos alunos é apenas diferenciado no 1.º trimestre em função da sua área de proveniência: Matemática (Percurso A) versus Economia (Percurso B).
Existe a possibilidade de emissão de um Diploma de Estudos Pós-Graduados de 2.º Ciclo pela conclusão com aproveitamento dos 78 créditos lectivos - parte curricular do mestrado em Matemática Financeira.
As unidades curriculares serão leccionadas em português, exceptuando aquelas que integrem alunos ou docentes estrangeiros, as quais serão leccionadas em inglês.
Horário
Sextas-feiras: 17h30 - 21h15
Sábados: 09h00 – 12h45
Plano de Estudos para 2025/2026
Unidades curriculares | Créditos | |
---|---|---|
Risco de Mercado
3.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 3.0 |
Equações com Derivadas Parciais em Finanças
7.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 7.0 |
Risco de Crédito
3.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 3.0 |
Cálculo Estocástico em Finanças II
7.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 7.0 |
Teoria da Medida
4.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 4.0 |
Cálculo Estocástico em Finanças I
7.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 7.0 |
Programação
3.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 3.0 |
Investimentos Financeiros
6.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Opções Exóticas
7.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 7.0 |
Optimização
3.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 3.0 |
Teoria do Risco em Seguros Não-Vida
6.0 ECTS
|
Parte Escolar > Percursos > 1º Ciclo em Economia Ou Afins | 6.0 |
Tópicos de Análise Real
4.0 ECTS
|
Parte Escolar > Percursos > 1º Ciclo em Economia Ou Afins | 4.0 |
Mercados Financeiros
2.0 ECTS
|
Parte Escolar > Percursos > 1º Ciclo em Matemática Ou Afins | 2.0 |
Derivados e Gestão de Risco
6.0 ECTS
|
Parte Escolar > Percursos > 1º Ciclo em Matemática Ou Afins | 6.0 |
Fundamentos de Economia
2.0 ECTS
|
Parte Escolar > Percursos > 1º Ciclo em Matemática Ou Afins | 2.0 |
Métodos Numéricos
6.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Econometria dos Mercados Financeiros
6.0 ECTS
|
Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Dissertação em Matemática Financeira
42.0 ECTS
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Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 42.0 |
Modelos da Estrutura Temporal de Taxas de Juro
6.0 ECTS
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Parte Escolar > Unidades Curriculares Obrigatórias | 6.0 |
Dissertação em Matemática Financeira
42.0 ECTS
|
Parte Escolar > Trabalho Final | 42.0 |
Trabalho de Projeto em Matemática Financeira
42.0 ECTS
|
Parte Escolar > Trabalho Final | 42.0 |
Risco de Mercado
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Conhecer os principais riscos financeiros e as razões para o seu controlo;
2. Saber estimar o VaR para distribuições paramétricas e para distribuições gerais;
3. Determinar o VaR para os vários instrumentos financeiros.
1. O RISCO FINANCEIRO
1.1. Tipologia de riscos
1.2. Razões para controlo dos riscos
2. VALUE at RISK (VaR)
2.1. VaR para distribuições gerais
2.2. VaR para distribuições paramétricas
3. VaR DE INSTRUMENTOS FINANCEIROS
3.1. Ações e divisas
3.2. Obrigações: mapping e bucketing
3.3. Derivados
Avaliação regular:
- Um teste individual (mínimo de 90%)
- Casos de avaliação individuais, assiduidade e participação (máximo 10%)
Exame de recurso, ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação regular ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: - Textos de Apoio teórico/práticos a facultar pela equipa docente durante o trimestre.
- Alexander, Carol, 2008, Market Risk Analysis - Vol. IV - Value-At-Risk Models, Wiley.
- Hull, John C., 2023, Risk Management and Financial Institutions, 6th Ed, Wiley.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: - Allen, Steven, 2013, Financial Risk Management: A Practitioner?s Guide to Managing Market and Credit Risk, 2nd Ed., Wiley.
- Dowd, Kevin, 2007, Measuring Market Risk, 2nd Ed., Wiley.
- Jorion, Philippe, 2007, Value at Risk: The New Benchmark for Managing Financial Risk, 3rd Ed., McGraw-Hill Companies.
- Jorion, Philippe, 2011, Financial Risk Manager Handbook, 6th Ed., Wiley.
Authors:
Reference: null
Year:
Equações com Derivadas Parciais em Finanças
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. reconhecer os vários tipos de equações e problemas.
2. sabe determinar as soluções de alguns problemas simples, usando o método das caracteristicas e o método da separação de variáveis na equação do calor.
I. Equações diferenciais ordinárias:
Equações de 1ª ordem: equações de variáveis separáveis e equações lineares.
Equações lineares de 2ª ordem: com condições iniciais e com condições de fronteira.
II. Equações com derivadas parciais lineares de 1ª ordem (duas variáveis):
Exemplo: equação de transporte.
Campos vectoriais planos e curvas integrais.
Método das caracteristicas.
III. Equações com derivadas parciais lineares de 2ª ordem (duas variáveis):
Exemplos: equação do calor, equação das ondas, equação de Laplace.
Outros exemplos: equações de reação-difusão; equação de Black-Scholes.
Classificação: caracteristicas e formas canónicas.
Condições de fronteira e iniciais.
Método da separação de variáveis.
Séries de Fourier.
Solução da equação do calor num intervalo limitado.
Integral de Fourier.
Solução da equação do calor num intervalo ilimitado.
Solução da equação de Black-Sholes para uma opção europeia.
Noção de fronteira livre e preço de uma opção americana.
Avaliação regular:
- Um exame escrito com uma ponderação de 100%
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação regular ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: gineers, Dover (1993)
Farlow, S.J. - Partial Differential Equations for Scientists and En-
Value Problems , McGraw-Hill, 7a ed. (2006)
Brown, J.W. ; Churchill, R. - Fourier Series and Boundary
tions, International Press (2003)
Bleecker, D. ; Csordas, G. - Basic Partial Differential Equa-
Authors:
Reference: null
Year:
Title: ferential Equations with Applications, Dover (1986)
Zachmanoglou, C.C. ; Thoe, D.W. - Introduction to Partial Dif-
University Press (1995)
of Financial Derivatives: A Student Introduction, Cambridge
Wilmott, P. ; Howison, S. ; Dewynne, J. - The Mathematics
nance, Nova Science (2007)
Basov, S. - Partial Differential Equations in Economics and Fi-
Authors:
Reference: null
Year:
Risco de Crédito
No final da unidade curricular, o aluno deve ser capaz de:
1. Determinar a probabilidade de default de empresas através dos modelos mais adequados.
2. Determinar o risco de crédito de carteiras.
3. Usar e avaliar derivados para cobertura do risco de crédito.
1. Fundamentos do risco de crédito
2. Estimação da probabilidade de default
2.1. Ratings das agências de crédito
2.2. Credit scoring e modelos internos de rating
3. Modelos estruturais de risco de crédito
3.1. O modelo de Merton
3.2. Extensões ao modelo de Merton
3.3. O modelo Moody`s KMV
3.4. O modelo CreditGrades
4. Reduced form models
5. Risco de crédito de portfolios
6. Derivados de crédito
7. Unified credit-equity models
Avaliação periódica:
a) Um trabalho de grupo (máximo de 3 elementos) com peso de 30%;
b) Um exame final (de Época Normal) com peso de 70% na nota final e cuja nota mínima terá de ser igual ou superior a 7.5 valores.
Obterão aprovação, os alunos que obtiverem uma nota final maior ou igual a 10 valores.
Avaliação por exame: Os alunos podem realizar o exame de EN que terá um peso de 100%. Se reprovarem na avaliação periódica ou na EN podem aceder ao exame de recurso que terá um peso de 100%.
Title: - Artigos científicos a facultar pela equipa docente durante o trimestre.
- Textos de apoio teórico/práticos a facultar pela equipa docente durante o trimestre;
Authors:
Reference: null
Year:
Title: ? http://www.bis.org/ - for Basel documents.
? http://www.riskmetrics.com/techdoc.html - for CreditMetrics documents.
? http://www.moodyskmv.com/ - for KMV documents.
? http://www.defaultrisk.com/ - for research papers.
- Useful websites:
- Schönbucher, P. J. (2003). Credit Derivatives Pricing Models: Models, Pricing and Implementation, Wiley.
- Saunders, A. and Cornett, M. M. (2008). Financial Institutions Management: A Risk Management Approach, 6th edition, McGraw-Hill (Chapters 7, 11, and 12).
- Saunders, A. and Allen L. (2010). Credit Risk Measurement In and Out of the Financial Crises: New Appraches to Value at Risk and Other Paradigms, 3rd edition, Wiley.
- Löffler, G. and Posch, P. N. (2011). Credit Risk Modeling Using Excel and VBA, 2nd edition, Wiley.
- Lando, D. (2004). Credit Risk Modeling: Theory and Applications, Princeton University Press.
- Hull, J. C. (2008), Options, Futures and Other Derivatives, 7th edition, Prentice Hall (Chapters 22 and 23).
Authors:
Reference: null
Year:
Cálculo Estocástico em Finanças II
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Compreender o papel desempenhado pelas martingalas na avaliação de derivados.
2. Calcular o valor de opções Europeias e Americanas usando o modelo binomial.
3. Calcular o valor de opções Europeias usando o modelo de Black-Scholes.
1. Modelos com tempo discreto.
2. O modelo de Cox-Ross-Rubinstein.
3. O problema da paragem óptima e as opções americanas.
4. O modelo de Black-Scholes.
Avaliação regular:
- Um teste individual
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação regular ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: - Isabel Simão, Cálculo Estocástico em Finanças II, Texto de apoio às aulas, 2006.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: - M. Musiela e M. Rutkowski, Martingale Methods in Financial Modelling, Springer-Verlag, 1998.
- A. Etheridge, A Course in Financial Calculus, Cambridge University Press, 2002.
-T. Björk, Arbitrage Theory in Continuous Time, Oxford University Press, 1998.
-D. Lamberton and B. Lapeyre, Stochastic Calculus Applied to Finance, Chapman and Hall/CRC, 1996.
Authors:
Reference: null
Year:
Teoria da Medida
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. compreender os conceitos.
2. argumentar e calcular com base em hipóteses assumidas.
3. conceber demonstrações na resolução de problemas.
1. Sigma-álgebras. Espaços mensuráveis e funções mensuráveis.
2. Medidas finitas e sigma-finitas. Propriedades das medidas. Espaços de medida e de probabilidade.
3. O Integral duma função num espaço de medida. Propriedades do integral. Integrabilidade.
4. O Integral de Lebesgue na recta real.
5. Comparação com o Integral de Riemann.
6. Medidas produto e Teorema de Fubini.
7. Medida associada a uma função densidade.
8. O Teorema de Radon-Nikodym.
9. Mudança de variável. Os espaços L1 e L2.
10. Convergência de sucessões de funções
Avaliação regular:
- Um exme individual (100%)
Considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: - Outros textos de apoio teórico/práticos a facultar pelo docente durante o trimestre;
- M. Ramos, Teoria da Medida, Texto de Apoio às Aulas, 2005;
Authors:
Reference: null
Year:
Title: - D. Williams, Probability with Martingales, Cambridge Mathematical Textbooks, 1995 (quarta edição).
- Seán Dineen, Probability Theory in Finance, Graduate Studies in Mathematics, Volume 70, AMS, 2005.
- M. Capinski, E. Kopp, Measure, Integral and Probability, Springer-Verlag, 2004 (segunda edição).
Authors:
Reference: null
Year:
Cálculo Estocástico em Finanças I
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Explicar com clareza conceitos da teoria da probabilidade e do cálculo estocástico.
2. Demonstrar correctamente certos resultados teóricos.
3. Aplicar o cálculo estocástico a problemas em finanças.
1. Noções básicas de Teoria da Probabilidade.
2. Esperança condicional.
3. Martingalas com tempo discreto.
4. Processos estocásticos com tempo contínuo.
5. Movimento Browniano.
6. Integral estocástico de Itô.
7. Fórmula de Itô.
8. Teorema da representação das martingalas.
9. Equações diferenciais estocásticas.
10. Teorema de Girsanov.
11. Fórmula de Feynmam-Kac.
Avaliação regular:
- Um teste individual
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação regular ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: Isabel Simão, Cálculo Estocástico em Finanças I, Texto de apoio às aulas, 2006.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: -B. Oksendal, Stochastic Differential Equations and Applications, Springer-Verlag, 5a edição, 1998.
-T. Mikosch, Elementary Stochastic Calculus with Finance in View, World Scientific, 1998.
-D. Lamberton and B. Lapeyre, Stochastic Calculus Applied to Finance, Chapman and Hall/CRC, 1996.
Authors:
Reference: null
Year:
Programação
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Compreender a noção de classe como mecanismo de abstracção.
2. Conceber e desenvolver pequenos programas usando classes desenvolvidas pelo próprio e/ou por terceiros.
A palavra chave desta disciplina é ABSTRACÇÃO.Nesta disciplina, abordaremos a Programação com Classes, usando como ferramenta a linguagem C++.Aprenderemos o que é uma classe, como criar e usar classes, com ênfase na perspectiva de um programador-utilizador: muitas vezes, em vez de criarmos código de raiz, faz sentido aproveitar classes criadas por terceiros - tantas vezes, disponibilizadas gratuitamente na internet.
Avaliação regular:
- Exame final, com uma componente escrita e uma componente de programação em computador
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação regular ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: Pedro Guerreiro, Programação com Classes em C++, 3ª edição, FCA, 2003
Complementar (máx. 50 títulos)
- Documentação online da linguagem C++: http://www.cplusplus.com/doc/tutorial/
- Textos de apoio das aulas, facultados pelo docente
Authors:
Reference: null
Year:
Investimentos Financeiros
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá:
1. Explicar os conceitos de função utilidade, não saciedade e aversão ao risco;
2. Explicar os contornos da teoria da escolha e do problema do investidor;
3. Descrever a teoria da carteira e saber determinar a sua composição eficiente;
4. Descrever os principais modelos de avaliação de ativos.
1. Individual Choice Theory
2. Individual Portfolio Decision
3. Capital Asset Pricing Model
4. Arbitrage Pricing Theory and Factor Models
5. Pricing in Complete Markets
A nota final resulta de:
- Exame Final: 70%
- Trabalhos na aula, trabalhos de casa, participação na aula: 30%
Não se aplica nota mínima em nenhuma das componentes da avaliação.
Os exames são sem consulta, com excepção de uma folha com fórmulas.
Title: 3. Pires, Cesaltina, 2011, Mercados e Investimentos Financeiros, Escolar Editora.
2. Cochrane, J.H., 2005, Asset Pricing, Princeton University Press.
1. Danthine, J-P and J. Donaldson, 2014, Intermediate Financial Theory, 3rd edition, Elsevier Academic Press.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: 3. Bodie, Kane, and Marcus, 2021, Investments, 12th Edition, McGraw-Hill.
2. Huang, C-f and R. H. Litzenberger, 1988, Foundations for Financial Economics, Prentice Hall.
1. Ingersoll, J.E., 1987, Theory of Financial Decision Making, Rowman & Littlefield.
Authors:
Reference: null
Year:
Opções Exóticas
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Compreender e avaliar produtos estruturados.
2. Implementar estratégias de hedging para opções exóticas.
3. Decompor produtos estruturados em activos financeiros mais simples.
1. Conceitos base
2. Produtos estruturados
3. Modelo de Merton: recapitulação
4. Compound options
4.1. Normal bivariada
4.2. Pricing de opções europeias
5. Chooser options: simples e complexas
6. Barrier options
6.1. Reflection principle
6.2. Deterministic time change
6.3. Knock-ins e knock-outs
6.4. Rebates
7. Lookback options
8. Asian options
9. Forward-start options
10. Correlation dependent options
O aluno deverá adquirir e/ou desenvolver competências de análise e síntese, de pesquisa, de crítica, de comunicação escrita e oral, através das seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME):
1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência
2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos
3. Activas, com realização de trabalhos individuais
4. Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas.
|
Avaliação"ao longo do semestre":
- Um teste individual (80%)
- Casos de avaliação individuais, assiduidade e participação (20%)
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação "ao longo do semestre" ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: - Textos de Apoio teórico/práticos a facultar pela equipa docente durante o trimestre;
- Artigos científicos a facultar pela equipa docente durante o trimestre.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: Briys, E., M. Bellalah, H. M. Mai and F. De Varenne, Options, Futures, and Exotic Derivatives, Wiley, 1998.
Hull, John C., Options, Futures, and Other Derivative Securities, Prentice Hall, 11th edition, 2022.
Zhang, P., Exotic Options: A Guide to Second Generation Options, World Scientific, 1998, 2nd edition.
Authors:
Reference: null
Year:
Optimização
OA1. Resolver analiticamente problemas de optimização com ou sem restrições.
OA2. Utilizar o MATLAB para determinar soluções aproximadas para os
problemas de optimização. Criticar os resultados obtidos ao nível matemático, computacional e da aplicabilidade do modelo.
CP1 - Otimização a uma variável.
CP2 - Introdução ao MATLAB
CP3 - Optimização a mais do que uma variável sem restrições:
(a) Condições necessárias e suficientes para a existência de extremos.
(b) Descida máxima e Métodos de Newton.
(c) Optimização no Matlab
CP4 - Optimização a mais do que uma variável com restrições:
(a) Restrições de igualdade: condições necessárias e suficientes para a existência de extremos.
(b) Restrições de desigualdade: Condições KKT.
(c) Optimização no Matlab.
Avaliação ao longo do semestre:
· Trabalho (T)
· Exame final (E).
A nota final é calculada de acordo com a seguinte fórmula:
Nota Final = max(0,20 x [Nota de T] + 0,80 x [Nota de E], Nota de E)
O professor responsável reserva-se o direito de fazer orais sempre que considere necessário.
Observações:
I) Nota mínima do Exame Final = 9,5 val.
II) Condição de Aprovação à UC: Nota Final >= 10 val.
III) As notas do Trabalho (T) e a nota do Exame Final (E) são arredondadas à décima mais próxima; a nota final é arredondada à unidade mais próxima.
Title: . Izmailov, A. e Solodov, M. "Otimização" vols. 1 e 2 IMPA (2014)
. Bonnans, J.F et al, "Numerical Optimization: Theoretical and Practical Aspects" Springer Verlag (2006)
· Nocedal, J. and Wright, St. "Numerical optimization", Springer Verlag (1999)
Authors:
Reference: null
Year:
Title: Interscience (2001).
· Brandimarte, P. "Numerical Methods in Finance: A MATLAB-Based Introduction", Wiley-
. Cornu éjols, G. et al. "Optimization in Finance" Cambridge University Press (2007)
Authors:
Reference: null
Year:
Teoria do Risco em Seguros Não-Vida
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Compreender os conceitos relativos aos princípios para o cálculo de Prémio e tipos de contratos de cobertura parcial e resseguro;
2. Compreender os Modelos de Risco associados a carteiras de apólices, quer modelo individual quer colectivo, fundamentalmente o Modelo Clássico de Risco de Cramér-Lundberg;
3. Compreender a noção de Ruína, e sua relação com a Perda Agregada Máxima; cálculo aproximado da probabilidade de ruína.
1.Revisão de conceitos básicos envolvendo variáveis aleatórias, com modelos probabilísticos associados discretos, contínuos, mistos ou de mistura. Os modelos de Bernoulli, Binomial, Poisson, Geométrico e Binomial Negativo, Normal, Gama, Beta, Pareto, etc. Revisão de Processos Estocásticos. Revisão de resultados assintóticos; somas de variáveis aleatórias e o Teorema Limite Central.
2.Alguns conceitos em Seguros sob uma perspectiva da Utilidade. Aversão ao risco.
3.Modelos de Risco Individual a breve prazo. Aproximações e noção de VaR.
4.Modelos de Risco Colectivo para um período simples. As Indemnizações Agregadas: modelos Poisson Composto e o Binomial Negativo.
5.Modelos de Risco Colectivo para um período genérico. Noção de Ruína. Os Processos associados às indemnizações - o Processo do Número de Indemnizações e o Processo das Indemnizações Agregadas. O Coeficiente de Ajustamento e sua relação com a Probabilidade de Ruína. Aplicações da Teoria do Risco a problemas de Seguros.
AULAS TEORICAS e TEORICO-PRATICAS, ministradas com:
slides,
quadro giz,
sendo os alunos igualmente chamados a participar na resolução de questões.
5 questões são propostas de trabalho individual escrito, em casa.
AVALIAÇÂO CONTÍNUA (AC)
+
EXAME ESCRITO FINAL (EEF)
NOTA=MAX( (EEF), 85%(EEF)+15%(AC) )
Title: (**) Manuais sugeridos para revisão do ?background?
(*) Manuais recomendados na área de Teoria do Risco.
3.(**)(*)Tse Yiu-Kuen (2009). Nonlife Actuarial Models. Cambridge University Press .
2. N. L. Bowers Jr, H. U. Gerber, J. C. Hickman, D. Jones e C. J. Nesbitt, Actuarial Mathematics, Society of Actuaries, Chicago, 1986. (*)
1. (*)M. I. Fraga Alves, Teoria do Risco, Texto de apoio, Edições CEAUL, 2005.
Bibliografia Geral:
- Textos de Apoio dos slides teórico/práticos a facultar pela equipa docente durante o trimestre;
Authors:
Reference: null
Year:
Title: 4. Stuart A. Klugman, Harry H. Panjer, Gordon E. Willmot, Loss Models: From Data to Decisions, 3rd Edition. Wiley, 2008.
3. R. Kaas, M.J. Goovaerts, J. Dhaene & M. Denuit (2002). Modern Actuarial Risk Theory. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht. 2002
2. M. I. Fraga Alves, Introdução à Teoria do Risco, Working Paper no 62, ISEG, CEMAPRE, 1997.
1. M.L. Centeno, Teoria do Risco na Actividade Seguradora, Celta editora, 2003.
Authors:
Reference: null
Year:
Tópicos de Análise Real
OA1: Entender a estrutura e propriedades dos números e das funções reais e a importância destas nas aplicações matemáticas.
OA2: Aprimorar capacidades de relacionar e integrar diferentes conceitos matemáticos, como limites, continuidade, diferenciabilidade e integração.
OA3: Desenvolver a competência para aplicar conceitos matemáticos elementares na análise e resolução de problemas complexos e abstratos, empregando princípios fundamentais para abordar questões mais avançadas.
CP1. Os números reais: conjuntos ordenados; corpos; o corpo dos números reais.
CP2. Noções básicas de topologia: potências de conjunto; espaços métricos; conjuntos compactos.
CP3. Sucessões numéricas e séries: convergência; subsucessões; sucessões de Cauchy; séries; alguns critérios de convergência; séries de potências.
CP4. Continuidade: limites e continuidade de funções entre espaços métricos; continuidade e topologia.
CP5. Derivação: derivada de uma função real; teoremas fundamentais.
CP6. Integral de Riemann: definição e propriedades; integração e derivação.
CP7. Sucessões e séries de funções: convergência uniforme; relações da continuidade uniforme com continuidade, integração e derivação.
Os alunos podem optar por uma das seguintes modalidades de avaliação:
Avaliação ao longo do semestre:
1. Quatro fichas de exercícios (FE), com questões de carácter teórico-prático, (com a média dos 3 melhores a valer 40%).
2. Teste final ou trabalho de grupo (2 alunos) com apresentação oral em tema a combinar (60%).
Avaliação por Exame:
Prova escrita (100%), incidindo sobre toda a matéria lecionada na unidade curricular.
Observação:
- Para aprovação a nota mínima no teste final é de 8,5 val.
- Os professores responsáveis reservam-se o direito de fazer orais sempre que considerem necessário.
Title: Stephen Abbott, Understanding Analysis, 2015, 1,
- S. Mendes, Tópicos de Análise Real (Notas de apoio às aulas), 2021.
- J. Campos Ferreira, Introdução à Análise Matemática, Fundação Calouste Gulbenkian, 11ª Edição, 2014.
- W. Rudin, Principles of Mathematical Analysis, McGraw-Hill, Third Edition, 1976.
- Curso Elementar de Equações Diferenciais, Miguel Ramos,Textos de Matemática do DMFCUL, 2000.
Authors:
Reference: null
Year:
Mercados Financeiros
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Compreender a estrutura e o funcionamento dos mercados financeiros.
2. Compreender os principais conceitos subjacentes à análise e avaliação de obrigações.
3. Avaliar obrigações a taxa fixa.
1. Mercados Financeiros
1.1. Mercados Monetários
1.2. Mercados Cambiais
1.3. Mercados de Capitais (Obrigações, Acções e Derivados)
2. Análise e Avaliação de Obrigações
2.1. Conceitos básicos
2.2. Estrutura temporal de taxas de juro
2.3. Avaliação de obrigações a taxa fixa
2.4. Medidas de rentabilidade
2.5. Estimação da estrutura temporal de taxas de juro
2.6. Rating e risco de crédito
Avaliação regular:
- Um teste individual (100%)
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação regular ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: - Artigos científicos a facultar pela equipa docente durante o trimestre.
- Textos de Apoio teórico/práticos a facultar pela equipa docente durante o trimestre;
Authors:
Reference: null
Year:
Title: - Martellini, L., P. Priaulet e S. Priaulet, Fixed Income Securities ? Valuation, Risk Management & Portfolio Strategies, Wiley Finance, 2003.
- Garbade, K. D., Fixed Income Analytics, The MIT Press, 1996.
- Fabozzi, F., Bond Markets Analysis and Strategies, Prentice Hall, 3rd Edition, 1993.
Authors:
Reference: null
Year:
Derivados e Gestão de Risco
No final da unidade curricular, os alunos devem ser capazes de:
- caracterizar os principais produtos derivados (excepto opções);
- compreender as diferenças entre os produtos transaccionados em mercados organizados e em mercados de balcão e o papel da intermediação dos mesmos;
- determinar o preço de cada produto derivado e a ligação subjacente aos mercados à vista associados;
- compreender a relação entre preços e arbitragem;
- saber negociar o preço e demais condições nas transacções de derivados nos mercados de balcão, tanto na perspectiva da instituição financeira como do cliente;
- saber utilizar cada produto derivado numa perspectiva de especulação e de gestão de riscos;
- identificar os vectores de inovação inerentes a estes produtos e saber aplicá-los a soluções inovadoras na perspectiva de gestão de riscos financeiros associados a operações de aplicação e financiamento, bem como a outras operações de natureza empresarial.
1. Introdução aos produtos derivados
2. Contratos forward
2.1. Forwards cambiais e de taxa de juro (FRA)
2.1.1. Caracterização: tipologia e mercados
2.1.2. Formação de preços e arbitragem
2.1.3. Gestão de riscos e especulação
2.1.4. Negociação de operações no mercado de balcão
3. Swaps de taxa de juro (IRS)
3.1. Caracterização
3.2. Formação de preços
3.3. Cobertura de riscos
3.4. Gestão da modalidade de taxa de juro de operações financeiras
3.5. Especulação
4. Futuros
4.1. Caracterização, organização e funcionamento de mercados
4.2. Futuros sobre acções e mercadorias
4.2.1. Caracterização e formação de preços
4.2.2. Gestão de riscos e especulação
5. Produtos derivados e inovação financeira
O sistema de avaliação compreende:
- Casos práticos (30%)
- Exame final (70%)
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação regular ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: - Hull, John C., 2011, Options, Futures, and Other Derivative Securities, Prentice Hall, Eighth Edition
- Ao longo do trimestre é disponibilizada documentação de apoio que serve de base a cada módulo do programa. Complementarmente são indicadas referências bibliográficas para cada tema.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: -
Authors:
Reference: null
Year:
Fundamentos de Economia
No final da UC o aluno deve ter desenvolvido as seguintes competências:
1. compreender as técnicas de modelização relevantes;
2. articular as abordagens conceptual, matemática e gráfica na resolução de problemas
1 O consumidor
Preferencias e utilitydade,
Funções Procura
2 Decisão em contexto de incerteza
Dominância Estocástica
3 O produtor
Tecnologia
Custos
4 Mercados
A avaliação desta disciplina consiste num trabalho individual (100%).*
*Para obter aprovação na disciplina, a nota não pode ser inferior a 10 valores.
Title: Varian, H. R., Intermediate Microeconomics: A Modern Approach, 9th ed, New York, W. W. Norton, 2014
Levy, H. (2015). Stochastic Dominance: Investment Decision Making under Uncertainty (3rd ed.). Springer.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: Frank, R., Microeconomics and Behavior, 10th ed, Mc Graw-Hill, 2008
Friedman, L., The Microeconomics of Public Policy Analysis, Princeton University Press, 2017
Gravelle, H. e R. Rees, Microeconomics, Financial Times/ Prentice Hall; 3 edition , 2004
Varian, H. R., Intermediate Microeconomic, 8th ed, New York: W. W. Norton
Authors:
Reference: null
Year:
Métodos Numéricos
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Distinguir os vários tipos de métodos de diferenças finitas para equações parabólicas, conhecer as suas vantagens e desvantagens relativas e saber programar os respectivos algoritmos.
2. Usar o método de Monte Carlo para simular variáveis estocásticas e resolver numericamente uma equação diferencial estocastica pelo método de Euler, programando os algoritmos respetivos.
I. Análise numérica básica
Interpolação
Derivação e integração numérica
Sistemas lineares
Método de Euler para EDO
II. Diferenças finitas para equações parabólicas
Métodos explicitos e implicitos (1+1D)
Estabilidade e convergência (1+1D)
Avaliação de opções europeias usando diferenças finitas (1+1D)
Método ADI para equações (1+2D)
Avaliação de opções americanas usando diferenças finitas (1+1D)
III. Método de Monte Carlo
Simulação de variáveis estocásticas
Equações diferenciais estocásticas
Avaliação regular:
- Um exame escrito com uma ponderação de 100%
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação regular ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: Morton, K.W. ; Mayers, D.F. - Numerical Solution of Partial Differential Equations, Cambridge, 2nd ed. (2005)
Higham, D.J. - An Introduction to Financial Option Valuation, Cambridge (2004)
Brandimarte, P. - Numerical Methods in Finance and Economics, Wiley, 2nd ed. (2006)
Atkinson, K. ; Han, W. - Elementary Numerical Analysis, Wiley, 3rd ed. (2004)
Authors:
Reference: null
Year:
Title: Farlow, S.J. - Partial Differential Equations for Scientists and Engineers, Dover (1993)
Boto, J.P. - Introdução ao MATLAB (apontamentos)
Authors:
Reference: null
Year:
Econometria dos Mercados Financeiros
A unidade curricular dedica-se ao ensino de métodos econométricos para estimação de parâmetros e modelização de séries temporais. Consta de métodos clássicos e modernos de econometria, aplicados, em particular, na resolução de problemas que surgem em finanças.
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá:
1. Conhecer e saber aplicar o modelo de regressão linear simples/ múltipla, a situações concretas.
2. Conhecer e saber aplicar os modelos ARMA/SARIMAX, a situações concretas.
3. Conhecer e saber aplicar os modelos ARCH/GARCH, a situações concretas
4. Conhecer e saber aplicar os modelos VAR/VECM, a situações concretas
5. Conseguir trabalhar com os packages informáticos mais importantes (Python):
As sessões decorrerão sempre com uso de computadores.
1. Introdução
2. Regressão
2.1. Correlação e causalidade
2.2. Regressão linear simples e múltipla
2.3. Métodos de estimação e diagnóstico. Pressupostos dos resíduos.
3. Modelos estacionários e não-estacionários univariados
3.1. Estacionariedade e Testes de raízes unitárias
3.2. Modelos ARMA/ARIMA
4. Modelos de heteroscedasticidade condicionada e volatilidade: ARCH/GARCH
5. Modelos estacionários e não-estacionários multivariados
5.1. Modelos multivariados -- VAR (Vector auto-regression)
5.2. Causalidade de Granger e Cointegração,
5.3. Modelos VECM (vector error correction models) e Método de Johansen
6. Aplicações e casos de estudo
7. Software: Python
A avaliação processa-se em 2 épocas: Normal e Recurso.
- Na Época Normal, os alunos que optem pela avaliação ao longo do semestre, terão de ter uma assiduidade de 2/3 das aulas e serão avaliados por:
a) Apresentação oral de uma questão desafio (individual / debate) (meio-semestre), 10%, nota mínima 10 valores.
b) Trabalho de grupo, 40%, nota mínima 10 valores.
c) Exame final, 50%, nota mínima de 9,5 valores.
Obterão aprovação os alunos que têm uma nota final >= a 10 valores.
- Exame de Recurso nas seguintes condições: alunos que não obtiveram aprovação na 1.ª Época; Para melhoria de nota.
Title: 1. Diana Mendes, (2024), Teaching Slides, Python scripts and Notebooks (Moodle, GitHub).
2. Brooks, C., (2019), Introductory econometrics for finance, 4nd ed., Cambridge University Press.
3. Tan, R, and Brooks, C. (2019), Python guide to accompany Introductory econometrics for finance, 4nd ed., Cambridge University Press.
4. Huang, C., and Petukhina, A., (2022), Applied time series analysis and forecasting with Python, Springer.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: 1. Juselius, K., (2006), The Cointegrated VAR Model: Methodology and Applications, Oxford University Press.
2. Lewinson, E. (2023), Python for finance cookbook, 2nd ed., Packt.
3. Various Papers
Authors:
Reference: null
Year:
Dissertação em Matemática Financeira
1. Definir um problema científico e motivar para a sua pertinência
2. Definir objectivos de investigação e possíveis hipóteses de investigação
3. Efectuar uma revisão de literatura que suporte ao problema definido na dissertação;
4. Recolher dados e aplicar metodologias adequadas para o teste das hipóteses de investigação ;
5. Reflectir de forma crítica sustentada no enquadramento teórico e resultados empíricos
1. Escrita de introdução e abstract
2. Definição de um problema de investigação
3. Definição de objectivos de pesquisa
4. Revisão de literatura
5. Definição de hipóteses
6. Técnicas de recolha de dados
7. Técnicas de análise de dados
8. Escrita de conclusões e definição de possibilidades de pesquisa futura
- Apresentação escrita da dissertação
- Apresentação oral da síntese da dissertação e posterior discussão pública perante um júri
Title: Shreve, S., 2004, Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models, Springer
Hull, John C., Options, Futures, and Other Derivative Securities, Prentice Hall, EIGHT edition, 2011
Bem, Daryl., 2002, Writing the Empirical Journal Article, in In Darley, J.M., Zanna, M.P., & Roediger III, H.L. (Eds.), The Complete Academic: A Career Guide.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: - Fisher, C. (2007). Researching and writing a dissertation: A guidebook for business students. Essex: Prentice Hall
Bryman, A. (2003). Business Research Methods. Oxford: Oxford University Press
Authors:
Reference: null
Year:
Modelos da Estrutura Temporal de Taxas de Juro
No final do período curricular desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
1. Compreender e implementar alternativas ao modelo de Black and Scholes para acomodar o efeito de smile nos mercados FOREX e de opções sobre acções.
2. Compreender e implementar modelos de equilíbrio de taxas de juro com um ou vários factores.
3. Compreender, estimar e implementar modelos de não arbitragem.
1. Alternativas ao Modelo de Black-Scholes: volatility smiles
1.1. CEV model
1.2. Modelo de Heston (1993)
2. Estrutura Temporal de Taxas de Juro
2.1. Mercados de obrigações
2.2. Taxas spot, forward e factores de desconto
2.3. Avaliação de obrigações a taxa fixa
2.4. Yield-to-maturity
2.5. Avaliação de obrigações a taxa variável
2.6. Estimação da estrutura temporal de taxas de juro
2.6.1. Bootstraping
2.6.2. Nelson-Siegel (1987)
2.7. Duração e imunização
3. Modelos de Equilíbrio
3.1. Modelo de Vasicek (1977)
3.2. Modelo CIR (1985)
3.3. Multi-factor CIR model
3.4. Formulação geral de Duffie-Kan (1996)
3.5. Stochastic duration
4. Modelos de Não-Arbitragem
4.1. Modelos HJM
4.2. Condição de não-arbitragem
4.3. Especificação de Hull-White (1990)
4.4. Gaussian HJM model: avaliação de futuros e opções
4.5. Market Models
4.5.1. Lognormal LIBOR market model: caps, floors e collars
4.5.2. Jamshidian model: swaptions
Avaliação "ao longo do semestre":
- Um teste individual final ou "frequência" (80%);
- Casos de avaliação individuais, assiduidade e participação (20%).
Os alunos que reprovarem ou quiserem melhorar a avaliação regular possuem uma época de exame de recurso, tendo o exame de recurso uma ponderação de 100% da nota final.
Em qualquer um dos sistemas de avaliação (avaliação "ao longo do semestre" ou exame de recurso) considera-se que o aluno teve aprovação à disciplina se tiver nota superior ou igual a 9.5 valores.
Title: - Artigos cientificos a facultar pela equipa docente durante o trimestre.
- Textos de Apoio teórico/práticos a facultar pela equipa docente durante o trimestre;
Authors:
Reference: null
Year:
Title: Shreve, S., 2004, Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models, Springer.
Rebonato, R., 1998, Interest-rate Option Models, John Wiley & Sons, 2nd edition.
Musiela, M. and M. Rutkowski, 2011, Martingale Methods in Financial Modelling, 2nd edition, Springer.
Lamberton, D. and B. Lapeyre, 2007, Introduction to Stochastic Calculus Applied to Finance, 2nd edition, Chapman & Hall.
James, J, and N. Webber, 2000, Interest Rate Modelling: Financial Engineering, Wiley.
Brigo, D. and F. Mercurio, 2006, Interest Rate Models - Theory and Practice: With Smile, Inflation and Credit, 2006, 2nd edition, Springer.
Björk, T., 2009, Arbitrage Theory in Continuous Time, 3rd edition, Oxford University Press.
Authors:
Reference: null
Year:
Dissertação em Matemática Financeira
1. Definir um problema científico e motivar para a sua pertinência
2. Definir objectivos de investigação e possíveis hipóteses de investigação
3. Efectuar uma revisão de literatura que suporte ao problema definido na dissertação;
4. Recolher dados e aplicar metodologias adequadas para o teste das hipóteses de investigação ;
5. Reflectir de forma crítica sustentada no enquadramento teórico e resultados empíricos
1. Escrita de introdução e abstract
2. Definição de um problema de investigação
3. Definição de objectivos de pesquisa
4. Revisão de literatura
5. Definição de hipóteses
6. Técnicas de recolha de dados
7. Técnicas de análise de dados
8. Escrita de conclusões e definição de possibilidades de pesquisa futura
- Apresentação escrita da dissertação
- Apresentação oral da síntese da dissertação e posterior discussão pública perante um júri
Title: Shreve, S., 2004, Stochastic Calculus for Finance II: Continuous-Time Models, Springer
Hull, John C., Options, Futures, and Other Derivative Securities, Prentice Hall, EIGHT edition, 2011
Bem, Daryl., 2002, Writing the Empirical Journal Article, in In Darley, J.M., Zanna, M.P., & Roediger III, H.L. (Eds.), The Complete Academic: A Career Guide.
Authors:
Reference: null
Year:
Title: - Fisher, C. (2007). Researching and writing a dissertation: A guidebook for business students. Essex: Prentice Hall
Bryman, A. (2003). Business Research Methods. Oxford: Oxford University Press
Authors:
Reference: null
Year:
Objetivos
O Mestrado em Matemática Financeira visa a formação avançada de quadros na área dos processos estocásticos aplicados às Finanças e tem como objetivos gerais:
Desenvolver competências especializadas na avaliação de instrumentos financeiros complexos, tais como os derivados financeiros
Desenvolver competências especializadas na modelização e quantificação de riscos financeiros relevantes para os setores da banca e seguros
Dotar os alunos com metodologias, procedimentos e técnicas de investigação que lhes permitam desenvolver o seu projeto de investigação com um elevado grau de autonomia
Acreditações