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Credit spreads, crash di mercato e volatilità

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16 I risultati ottenuti suggeriscono quindi di scegliere una frequenza di campionamento più grande possibile. In questo caso, però, si incorre in un errore causato dalla microstruttura del mercato e ci si trova ad affrontare il trade-off tra accuratezza, ottenuta attraverso un’alta frequenza di campionamento, ed errore di microstruttura. Quindi la volatilità realizzata può essere uno stimatore non robusto di IV in presenza di tali errori. Un approccio differente dalla stima della volatilità integrata è quello offerto dai lavori di Malliavin e Mancino(2002) i quali utilizzano la trasformata di Fourier per costruire un nuovo stimatore definito da: (15) Dove a s e b s sono le stime del coefficient di Fourier, calcolati a partire dai prezzi dopo averli normalizzati nell’intervallo [o,2π] e S = dove n è il numero di transazioni infragiornaliere. Tale stimatore risulta invece robusto nonostante la presenza di errore che si manifesta tipicamente alle alte frequenze di campionamento. Un ulteriore contributo, nell’ambito di ricerca di una soluzione attraverso uno stimatore efficiente utilizzando tutti i dati a nostra disposizione è offerta da Zhang et al. (2005) che hanno proposto uno stimatore della volatilità realizzata (RV (TTSE) ) che combina due quantità basate su due scale temporali differenti: RV (AVG) che indica la media delle volatilità realizzate calcolate su una scala temporale “lenta”, ad esempio considerando i prezzi ogni 5 o15 minuti; RV t , la volatilità calcolata usando tutti i dati a nostra disposizione (scala temporale “veloce”), opportunatamente pesata in base a un fattore che dipende dal numero di osservazioni. RV (TTTS) = RV (AVG) – RVt (16)
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Credit spreads, crash di mercato e volatilità

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Informazioni tesi

  Autore: Antonio Nesta
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Siena
  Facoltà: Economia
  Corso: Finanza
  Relatore: Roberto Renò
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 91

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jump
bond spreads
volatilità

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