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Modelli GARCH multivariati e strategie di allocazione ottimale di portafoglio

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Indice della tesi: Modelli GARCH multivariati e strategie di allocazione ottimale di portafoglio, Pagina 1
2 
 
Sommario 
 
Introduzione: 6 
Capitolo 1 : Modelli univariati per la previsione dei rendimenti 10 
Modelli Autoregressivi e Media Mobile 13 
Il caso più generale: formulazione del processo ARMA 17 
Stima di modelli ARMA 19 
Massima verosimiglianza 20 
Quasi massima verosimiglianza 23 
Capitolo 2: Modelli eteroschedastici condizionali autoregressivi per lo studio della varianza dei 
rendimenti 26 
Misure della volatilità 27 
Varianza mobile 27 
Varianza aggregata 28 
Modelli condizionali per la varianza 29 
Estensione al modello ARCH di ordine p 32 
Debolezze del modello 32 
Verifica di effetti ARCH 33 
Modelli GARCH, Generalized ARCH 34 
Stima del modello GARCH 35 
Previsione della varianza con modelli GARCH univariati 37 
Previsione statica 37 
Previsione dinamica 38 
Capitolo 3: Modelli multivariati per la modellazione della matrice di covarianza condizionale: Constant 
Conditional Correlation e Dynamic Conditional Correlation 39 
Il Modello VECH 41 
Il Modello GARCH – BEKK 43

3 
 
Modello CCC a Correlazione Condizionata Costante 44 
Specificazione del modello 44 
La stima del modello CCC 46 
Modello DCC a Correlazione Condizionata Dinamica 47 
Specificazione del modello 48 
Stima del modello 50 
Previsione della varianza covarianza condizionale con il modello DCC: Multi – Step Ahead Forecasting 52 
Capitolo 4: Applicazione delle teorie di portafoglio e scelte di allocazione strategica 54 
Funzioni di utilità e la sua importanza nella strategia d’investimento 55 
Crescita ottima di portafoglio 56 
Utilità attesa e criterio media – varianza 57 
Le tre strategie utilizzate per l’allocazione strategica: 58 
1. Equally weighted portfolio: Naive strategy 58 
2. Mean-variance portfolio 59 
3. Minimum – variance portfolio 60 
La strategia utilizzata per la valutazione della performance della strategia 60 
Capitolo 5: Applicazione dei modelli univariati e multivariati per la previsione della covarianza 
condizionale e allocazione strategica multi periodale su titoli rischiosi quotati su Borsa Italiana 62 
Analisi univariata delle serie storiche quotate su Borsa Italiana 65 
Modelli univariati per la varianza condizionale 66 
Analisi multivariata utilizzando il modello a Correlazione Condizionata Dinamica 81 
Test per la Correlazione Costante 82 
Stima dei parametri del modello DCC (1, 1) 83 
Analisi empirica della gestione di portafoglio: confronto tra i risultati delle strategie 85 
Strategia con bilanciamento giornaliero 85 
Strategie con momenti non condizionati 87

4 
 
Strategie con momenti condizionati 95 
Conclusioni 102 
Appendice A: Procedimento e strumenti per il calcolo dei modelli a varianza condizionata con Matlab 104 
Variabili e definizioni: 104 
Procedimento e strumenti per il calcolo dell’analisi di portafoglio 106 
Appendice B: Analisi econometria univariata 115 
Azimut 115 
Banca Popolare Emilia Romagna 118 
Banca Popolare di Milano 121 
Banco Popolare 125 
Exor 128 
Generali 131 
Intesa 134 
Mediobanca 137 
Mediolanum 140 
Banca Montepaschi di Siena 143 
Ubi Banca 146 
Unicredit 149 
Riferimenti bibliografici 151 
Sitografia 155 
Ringraziamenti

Indice dalla tesi:

Modelli GARCH multivariati e strategie di allocazione ottimale di portafoglio

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Informazioni tesi

  Autore: Raffaele Rinaldi
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi di Trieste
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Finanza
  Relatore: Gaetano Carmeci
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 157

FAQ

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Parole chiave

econometria
asset allocation
garch
analisi quantitativa
risk managment
serie storiche finanziarie
porfolio managment
statistical analisys
arma models
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