Modelli GARCH multivariati per l'analisi dei mercati finanziari

<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 volatilit&agrave;<br/>
1.2 Indici azionari <br/>
1.3 Variabili casuali <br/>
1.4 La distribuzione empirica <br/>
1.5 Regolarit&agrave; empiriche <br/>
1.6 Altre misure di volatilit&agrave; <br/>
1.7 Movimenti comuni <br/>
<br><b>2. Modelli univariati per l'eteroschedasticit&agrave; 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'eteroschedasticit&agrave; 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/>