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Analisi delle quotazioni giornaliere dei titoli: Unicredito Ital RNC SpA & Banca Profilo SpA

Informazioni tesi

  Autore: Claudio Polverino
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi di Salerno
  Facoltà: Economia
  Corso: economia e commercio
  Relatore: Cosimo Damiano Vitale
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 101

Nel presente lavoro sono state analizzate e studiate le serie storiche dei prezzi e dei relativi rendimenti riguardanti due differenti banche: Banca Unicredito e Banca Profilo.
Dopo una prima parte prettamente teorica, in cui vengono trattate singolarmente tutte le fasi dell’analisi effettuate su ogni serie storica, che hanno fornito informazioni utili per la previsione ed il calcolo del VaR, sono seguiti due capitoli applicativi, dove gli strumenti matematico-statistici sono stati applicati alle due serie storiche.
Sono stati analizzati i prezzi, il loro andamento, sono stati applicati indici statistico-descrittivi che ne hanno evidenziato le caratteristiche principali, sono stati esaminate poi alcune rappresentazioni grafiche che ne hanno evidenziate alcune peculiarità, come la normalità della serie, oppure la presenza di valori eccezionali. Si è pertanto osservato come l’andamento dei prezzi delle quotazioni della Unicredito Ital Rnc abbia un andamento costantemente al rialzo, mentre l’andamento della Banca Profilo evidenzia come ad un primo trend decrescente, segua una ripresa con un continuo rialzo.
In seguito si è passati alle serie dei rendimenti, per le quali sono state ripetute tutte le analisi già effettuate per quelle dei prezzi. E’ risultato evidente come i rendimenti della Unicredit Ital Rnc hanno una variabilità molto marcata soprattutto nel primo periodo analizzato, mentre per il restante periodo la variabilità tende a diminuire. Lo stesso non può dirsi per i rendimenti della Banca Profilo, per i quali la variabilità è più omogeneamente distribuita sull’intero arco temporale.
Successivamente è stata verificata l’esistenza di anomalie di calendario, cioè variazioni sistematiche dei corsi azionari connesse al calendario civile, analizzando le serie suddivise in base ai giorni della settimana, ottenendo dei valori simili per quanto riguarda i prezzi, tale fenomeno prende il nome di autosimilarità. Suddetto fenomeno tuttavia non si manifesterà per i rendimenti.
E’ inoltre di notevole interesse verificare, mediante il test ADF oppure con l’utilizzo del correlogramma, come le serie dei prezzi risultino non stazionarie, a radice unitaria, mentre lo stesso non vale per le serie dei rendimenti, che non avendo radice unitaria, saranno stazionarie.
Solo dopo aver accertato la stazionarietà dei rendimenti, si è proceduto ad adattare un modello che ne catturi l’andamento; tale tentativo è andato a buon fine per la serie dei rendimenti della Banca Unicredit Ital Rnc, alla quale è stato adattato un MA(1), mentre alla serie dei rendimenti della Banca profilo non può essere adattato alcun modello che ne catturi l’andamento.
Infine si è analizzata la volatilità, accertandosi in un primo momento della sua esistenza, mediante l’ARCH TEST, e solo dopo averne appurata la presenza, si è cercato di adattare ad essa un modello. Il modello migliore da adattare alla volatilità della serie dei rendimenti della Unicredit Ital Rnc è un GARCH-M con errori che si distribuiscono come una T di Student. Alla volatilità della serie dei rendimenti della seconda banca si adatta invece un GARCH(1;1) con errori distribuiti come una Normale.
Dopo il completamento di questa prima fase analitica, si è passati a ciò che rappresenta uno dei fini ultimi dell’intero lavoro: la previsione dei rendimenti per i dieci giorni successivi alla nostra analisi; i risultati ottenuti sono differenti a seconda della banca, e ciò è dovuto al modello adattato alla volatilità. Per la Banca Profilo si è ottenuta solo la prima previsione diversa dallo zero, con tutte le altre nulle, mentre per l’altra banca si sono avute tutte le previsioni, nei dieci periodi, diverse da zero.
Insieme ai rendimenti, si è prevista anche la volatilità, ottenendo dei valori che tendono ad aumentare al crescere dell’orizzonte temporale. Tali previsioni sono utili anche per il calcolo del rischio connesso alle fluttuazioni future del valore delle quotazioni; per la misura di tale rischio ci si è avvalsi del VaR (Valore a Rischio), che è stato calcolato in una duplice forma; una empirica ed una più teorica.
Infine, nell’ultima parte, si è raggiunto lo scopo di questa analisi comparata confrontando i valori del VaR ottenuti dall’analisi delle due differenti serie facenti capo alle due banche. In questo modo si è riusciti ad ottenere utili informazioni su quali sono gli attivi finanziari che presenteranno un maggiore rischio. Il VaR calcolato per Unicredito presenta valori minori rispetto a quelli di Banca Profilo. Ciò sta ad evidenziare come gli attivi finanziari della seconda presentino un rischio maggiore rispetto a quelli della banca Unicredito, in quanto la perdita massima in cui si può incorrere, con un livello di confidenza fissato al 95%, risulta sempre maggiore per gli attivi della Banca Profilo.

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INTRODUZIONE a, che ana. Si proseguirà con la verifica della stazionarietà delle Nel presente lavoro verranno analizzate e studiate le serie storiche dei prezzi e dei relativi rendimenti pertinenti a due differenti banche: Banca Unicredito e Banca Profilo. In particolare, dopo un primo capitolo prettamente teorico, in cui vengono trattate singolarmente tutte le fasi dell’analisi da effettuare su ogni serie storic possono fornirci informazioni utili alla previsione e al calcolo del VaR, seguiranno due capitoli applicativi, dove gli strumenti matematico-statistici analizzati solo in maniera teorica verranno applicati alle due serie storiche. Si comincerà con l’analisi dei prezzi, e successivamente si passerà alla serie dei rendimenti, analizzando il loro andamento, applicando indici statistico-descrittivi che ne risaltino le caratteristiche principali, andando poi ad analizzare rappresentazioni grafiche che serviranno ad evidenziare alcune peculiarità, come la normalità della serie, oppure la presenza di valori eccezionali. Si andrà poi a verificare l’esistenza di anomalie di calendario, cioè variazioni sistematiche dei corsi azionari connesse al calendario civile, analizzando le serie suddivise in base ai giorni della settim serie, mediante correlogramma oppure test ADF; dopo aver accertato la stazionarietà dei rendimenti, si procederà all’adattamento di un modello che ne catturi l’andamento. 3

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