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Credit spreads, crash di mercato e volatilità

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11 Con tali modelli è stato possibile introdurre fenomeni quali la leptocurtosi (code grasse) e l’eteroschedasticità. Il modello ARCH(p) è rappresentato da: ε(t) (1) (2) con ε(t) variabile casuale iid (identicamente e indipendentemente distribuita), E con ε(t) che si distribuisce come una normale N(0,1) e quindi r(t) si distribuisce come una normale N(0,h) e h(t) che rappresenta la varianza condizionata: (3) Abbiamo inoltre che ω>0 (che rappresenta la varianza minima) e α(i) . Bollerslev (1986) propose una generalizzazione dei modelli proposti da Engle; il modello GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) si basa sul fatto che la varianza condizionata al tempo t è una combinazione lineare di p ritardi dei residui al quadrato, ricavati dall’equazione della media condizionata, e di q ritardi della varianza condizionata. In sintesi un GARCH(p,q) può essere espresso come: ε(t) (4) (5) con la condizione di stazionarietà garantita da: <1 (6) I modelli GARCH sono compatibili con le evidenze empiriche che si riscontrano nell’analisi dei rendimenti azionari, co me la presenza di autocorrelazione in trasformazioni positive dei rendimenti, in particolare il quadrato, e consentono di interpretare la persistenza della volatilità.
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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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Parole chiave

jump
bond spreads
volatilità

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