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Modelli GARCH multivariati e strategie di allocazione ottimale di portafoglio

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L’effetto dimensionale è riscontrato da Banz (1981) sia in termini statistici sia in termini di rilevanza 
empirica. Nel suo lavoro di analisi, svoltosi sul mercato USA riguardante i profitti differenziali annuali tra 
l’investimento in aziende di modeste dimensioni rispetto a quelle di grande dimensioni, si evince un divario 
del 19,8% tra le medesime. Questo divario di rendimento però sembra essere discontinuo nei vari periodi 
storici. L’effetto gennaio si è definito proprio nell’analisi del extrarendimento delle “small cap”, fornito da 
Keim(1983), dove viene illustrato che queste società sarebbero in grado di garantire metà del differenziale 
di rendita proprio nel primo mese dell’anno. 
L”effetto fine settimana”, riscontrato da Gabbi (1999), ci dichiara che l’aumento della volatilità alla 
riapertura settimanale dei mercati è caratteristico nei momenti successivi alla riapertura del mercato di 
scambio degli asset mobiliari. Infatti, secondo sue parole, “l’effetto non trading period sembra 
direttamente correlato all’accumulo di informazioni che avviene quando i mercati cono chiusi e che riflette 
immediatamente la sua apertura; esiste inoltre una differente volatilità osservabile sulle rilevazioni 
infragiornaliere”. 
L’ultimo effetto, ma non il meno importate, è l”effetto leva” (leverage effect) che ci informa su come sia 
presunta l’eteroschedasticità delle serie. Va infatti ripetuto che fasi di mercato crescenti per i rendimenti 
sono accompagnate da relative volatilità inferiori, creando una vischiosità dei corsi rialzisti Schwert (1989). 
Questa condizione, che prevale soprattutto per shock negativi, induce a presumere la possibile influenza 
del segno dell’errore sulla dimensione della relativa volatilità condizionata. 
Riconsiderando le seguenti caratteristiche, siamo in grado di stabilire che: i rendimenti sono 
completamente diversi dal teorico processo white noise gaussiano, e proprio perché le variabili casuali che 
descrivono il processo non sono tra loro identicamente distribuite è possibile determinare dei legami tra le 
diverse osservazioni; nel concreto è quindi possibile associare alle varie serie un processo di generazione 
dei dati, che è in grado di considerare un istante di partenza per ottenere informazioni sulle realizzazioni 
future. Le realizzazioni future diventano così stimabili in media secondo la definizione di rendimento atteso 
condizionato. 
Il rendimento atteso condizionato si sviluppa dalla definizione dei modelli a media condizionata, che 
partendo dai modelli autoregressivi lineari, evolve poi in letteratura con diverse formulazioni più complesse 
arrivando fino ad espressioni non lineari. 
 
                                                                                                                                                                                                          
15  G. Gabbi, “Definizione, misurazione, gestione del rischio reputazionale degli intermediari bancari”, 
(1999)

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Informazioni tesi

  Autore: Raffaele Rinaldi
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi di Trieste
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Finanza
  Relatore: Gaetano Carmeci
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 157

FAQ

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