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Modelli per lo studio della volatilità: analisi e applicazioni

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indice azionari del mercato finanziario italiano 1 ; e da qui, si è partiti analizzando da prima la serie storica dei rendimenti dello stesso 2 e quindi ad applicare il metodo storico, per lo studio della volatilità. Ottenendo, come risultato un tasso di variabilità giornaliera assai ridotto, pari allo 0,014%. Misura che si assottiglierà ulteriormente passando al modello che incorpora informazioni aggiuntive (massimi e minimi di prezzo durante la seduta d’asta, presenza di open jumping, etc), per attestarsi attorno al valore dello 0,01%. Il modello più robusto per la stima della volatilità, contemplato nel presente lavoro, è pero rappresentato dai modelli GARCH, che includono nella loro struttura di base, una volatilità 3 che dipende da un numero di ritardi infiniti. Mediante quest’ultimo modello si è pervenuti ad un stima della varianza di lungo periodo che si attesta sul valore dello 0,01%. Successivamente, si è cercato di integrare queste informazioni con l’andamento generale dell’economia mondiale, selezionando le serie storiche sia dei principali indicatori borsistici mondiali, sia di quegli indici che secondo noi potevano chiarire meglio l’andamento dello S&P/Mib per ragioni di vicinanza geografia ed identità economica. Gli indici in questione sono pertanto i seguenti: 1 Quotato dal 02/06/03 fino al 01/06/09, ha rappresentato il benchmark di riferimento per il mercato borsistico italiano. 2 Sono state registrate e analizzate, 180 osservazioni giornaliere dell’indice in questione. Come avremo modo di approfondire in seguito infatti, siccome la volatilità cambia nel tempo dati troppo vecchi possono non essere rilevanti per le stime dei suoi valori futuri. La scelta di aumentare la dimensione del campione, infatti, costituisce un’arma a doppio taglio. Se da un suo aumento, migliora, a parità di altre condizioni, la precisione delle previsioni; dall’altro introduce la possibilità che la serie storica si ritrovi “macchiata” da cambiamenti strutturali. 3 Intesa come errore di previsione, nella serie storica generativa del rendimento di un titolo. 4
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Modelli per lo studio della volatilità: analisi e applicazioni

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Informazioni tesi

  Autore: Walter Briganti
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Commercio
  Relatore: Paolo De Angelis
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 169

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