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Modelli GARCH multivariati per l'analisi dei mercati finanziari

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Anteprima della tesi: Modelli GARCH multivariati per l'analisi dei mercati finanziari, Pagina 2
Introduzione 
Lo studio delle serie storiche finanziarie è un argomento che ha sempre suscitato 
particolare interesse sia tra ricercatori sia tra semplici appassionati di finanza. 
Comprendere le dinamiche che regolano l’andamento dei titoli azionari e riuscire a 
tradurle in termini rigorosamente statistici è un obiettivo che in molti si sono posti negli 
ultimi decenni, affascinati dall’idea di poter utilizzare le rappresentazioni ottenute a scopi 
previsionali. 
Il problema, tuttavia, non era di facile soluzione, in quanto le serie storiche 
finanziarie hanno sempre presentato caratteristiche tali da renderle differenti da ogni altra 
tipologia di serie storica, rendendo le tecniche fino ad allora utilizzate, non adeguate al 
compito proposto. 
La situazione si sbloccò nel 1982, quando Robert Engle propose i modelli ARCH 
(AutoRegressive Conditional Eteroschedasticity), per i quali vinse il premio Nobel per 
l’economia del 2003. L’idea alla base di questo modello era di applicare una tecnica già 
ampiamente diffusa, come quella dell’autoregressione, alle varianze condizionate delle 
serie storiche dei rendimenti. 
A questa rappresentazione seguì, quattro anni più tardi, una generalizzazione, 
proposta da Bollerslev, che consentì una maggiore parsimonia nei parametri utilizzati. 
Questo modello, che prese il nome GARCH (Generalized ARCH), costituisce tuttora il 
pilastro fondamentale da conoscere per intraprendere studi di questo tipo. 
I modelli ARCH e GARCH, se da un lato hanno avuto il grande merito di indicare 
la giusta strada da percorrere per ottenere delle previsioni sui titoli azionari, dall’altro 
avevano una grande lacuna da colmare: sono modelli simmetrici. Ciò significa che le 
reazioni causate da variazioni positive e negative dei titoli sono considerate nella stessa 
identica maniera. La realtà empirica, al contrario, dimostra che le reazioni a shock negativi 
sono molto più forti rispetto a quelle causate da shock positivi. Per questo motivo furono 
sviluppati i modelli asimmetrici, il cui scopo è appunto quello di trovare una soluzione a 
4 
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Informazioni tesi

  Autore: Fabio Muzzolu
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2009-10
  Università: Università degli Studi di Sassari
  Facoltà: Economia
  Corso: Scienze dell'economia
  Relatore: Edoardo Otranto
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 99

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