Modelli GARCH multivariati per l'analisi dei mercati finanziari
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<br><b>Introduzione</b> <br/> <br><b>1. Analisi quantitativa dei mercati finanziari</b> <br/> 1.1 Tre fondamentali oggetti d'analisi: prezzi, rendimenti e volatilità<br/> 1.2 Indici azionari <br/> 1.3 Variabili casuali <br/> 1.4 La distribuzione empirica <br/> 1.5 Regolarità empiriche <br/> 1.6 Altre misure di volatilità <br/> 1.7 Movimenti comuni <br/> <br><b>2. Modelli univariati per l'eteroschedasticità condizionata</b> <br/> 2.1 Processi stocastici stazionari <br/> 2.1.3 Processo autoregressivo <br/> 2.1.4 Processi auto regressivi a media mobile <br/> 2.2 Modelli ARCH <br/> 2.3 Modelli GARCH <br/> 2.4 Verifica presenza ARCH e stima dei modelli <br/> 2.5 Criteri informativi <br/> 2.5.1 Specificazione della serie FTSE100 <br/> 2.6 Modelli con effetti asimmetrici <br/> 2.6.1 Threshold GARCH (TGARCH) <br/> 2.6.2 Exponential GARCH (EGARCH) <br/> 2.7 Altre modelli univariati di tipo ARCH <br/> <br><b>3. Modelli multivariati per l'eteroschedasticità condizionata</b> <br/> 3.1 Principali modelli multivariati <br/> 3.2 Modelli per la matrice condizionata delle covarianze <br/> 3.2.1 Modello Vech <br/> 3.2.2 Modello Vech diagonale <br/> 3.2.3 Modello BEKK <br/> 3.3 Modelli fattoriali <br/> 3.4 Modelli per la varianza condizionata e la correlazione <br/> 3.4.1 Modello DCC <br/> 3.4.2 Estensioni al modello DCC<br/> 3.5 Modelli non parametrici e semi-parametrici<br/> <br><b>4. Applicazione empirica del modello DCC</b><br/> 4.1 Serie utilizzate <br/> 4.2 Stime GARCH univariati <br/> 4.3 Stima modello DCC <br/> <br/><b>Conclusioni </b> <br/> <br/><b>Bibliografia </b> <br/>
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Modelli GARCH multivariati per l'analisi dei mercati finanziari
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Informazioni tesi
Autore: | Fabio Muzzolu |
Tipo: | Laurea II ciclo (magistrale o specialistica) |
Anno: | 2009-10 |
Università: | Università degli Studi di Sassari |
Facoltà: | Economia |
Corso: | Scienze dell'economia |
Relatore: | Edoardo Otranto |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 99 |
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