Modelli statistici per la stima e la previsione della volatilità

Obiettivi

L’obiettivo del Corso è lo studio e l’applicazione dei più recenti modelli statistici per la stima e la previsione della volatilità in ambito univariato e multivariato. Dopo un’introduzione dedicata alla descrizione delle più rilevanti caratteristiche delle serie dei rendimenti finanziari (volatility clustering, fat tails, ecc.), la prima parte del corso si focalizzerà sull’analisi dei più importanti modelli univariati, ovvero i modelli GARCH, comprese le formulazioni che includono la presenza di un termine aggiuntivo per il cosiddetto leverage effect. Dopo aver introdotto le fasi che portano alla costruzione del modello, ci si soffermerà sulle previsioni e sull’individuazione del Value-at-Risk (VaR). Quindi si descriverà il concetto di volatilità realizzata e si presenteranno specifici modelli statistici.
La seconda parte del Corso tratterà i modelli multivariati per la volatilità, confrontando i più tradizionali modelli (CCC-GARCH e DCC-GARCH) con alcune delle più recenti proposte (Copula-GARCH). Per tutti gli argomenti si presenteranno e si stimoleranno applicazioni a serie reali con il software R.

Destinatari

Il corso si rivolge a coloro che operano:

  • nell’ambito del risk management
  • presso società di gestione del risparmio, società di intermediazione mobiliare e family office
  • nell’ambito della consulenza alla clientela private banking, clientela retail banking, clientela aziendale

Programma

I rendimenti finanziari

 

  • Definizioni di rendimenti finanziari
  • Stylized facts: volatility clustering, autocorrelazione, fat tails

Modelli univariati

 

  • I modelli ARCH e GARCH
  • Il modello GARCH con una componente autoregressiva
  • I modelli GARCH asimmetrici: il modello GJR-GARCH  e il modello APARCH
  • Costruzione del modello: identificazione, stima e verifica
  • La previsione puntuale della volatilità
  • Il Value-at-Risk e l’Expected Shortfall
  • Il confronto tra modelli, Backtesting e Stress Testing
  • Concetto di volatilità realizzata
  • Modelli per la volatilità realizzata
  • Non-normal distributions

Modelli multivariati

  • I modelli GARCH multivariati: il modello CCC-GARCH e il modello DCC GARCH
  • Le funzioni copula e il modello Copula-GARCH
  • Integrated Risk Management using Copula Models

Applicazione a serie reali

  • Applicazione a serie reali con il software R
11 dicembre
Durata (giorni): 
1
Quota: 
900,00
Scontata (*): 
720,00
AllegatoDimensione
Depliant1.33 MB