CHANGE LANGUAGE | Home > Doc > Indice VIX, Volatilità, Modelli e Analisi Empirica > L'impatto asimmetrico dell'innovazione sulla volatilità

Indice VIX, Volatilità, Modelli e Analisi Empirica

Premessa

Capitolo 1 Volatilità e indice VIX

Cause di volatilità

1.1. Caratteristiche della volatilità

1.2.1 Distribuzione leptocurtica

1.2.2 Persistenza

1.2.3 Ritorno in media della volatilità

1.2.4 L'impatto asimmetrico dell'innovazione sulla volatilità

1.2.5 Le variabili Esogene

1.3 La volatilità in finanza comportamentale

1.4 Volatilità: valutazioni delle opzioni del modello Black & Sholes

1.4.1 L'effetto Smile

1.5 CBOE Volatitily Index

1.5.1 la formula usata per il calcolo del VIX

1.5.2 Il calcolo del VIX: un esempio empirico

1.5.3 Il "Nuovo" e il "vecchio" VIX: le differenze

1.5.4 Il VIX come indicatore di "paura"

1.5.5 La correlazione tra il VIX e l'indice S&P500

1.5.6 Il VIX come indicatore della direzione del mercato

Capitolo II:letteratura e Modelli per il calcolo della volatilità

2.1 il rendimento finanziario

2.1.1 La media del rendimento

2.1.2 La varianza del rendimento

2.1.2 La letteratura interressata allo studio della volatilità

2.2.1 L'importanza del VIX nelle previsioni

2.3 Modelli per la volatilità

2.3.1 Modello ARCH Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity

2.3.2 Modello GARCH- Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity

2.3.3 Modelli asimmetrici

2.3.4 Threshold GARCH-TGARCH

2.3.5 Exponential GARCH-EGARCH

Capitolo III Analisi Empirica

3.1 L'importanza dell'S&P500

3.2 Dati

3.2.1 Analisi Descrittive

3.3 Procedimento

3.4 Modello per la Media Condizionata

3.4.1 Regressione Linere dei rendimenti su diversi intervalli Temporali

3.5 Modello per la Varianza

3.5.1 Variabili Esogene Considerate

3.5.2 Modelli Stimati

3.5.3 Effetto VIX e VIX2 Congiunto

3.5.4 Robustezza del Modello Scelto

3.6 Le Previsioni

3.6.1 Previsione EX-Post Dinamiche

3.6.2 L'Errore di Previsione

3.6.3 Correttezza Negli Errori

3.6.4 Test Sulla Sistematicità dei Segni Delle Previsioni

3.6.5 Test di Stabilità della Varianza

3.7 Previsori Alternativi: Un confronto

3.7.1 Confronto con un Modello RW

3.8 Test Non Parametrici

3.8 Test dei Sogni

3.8.2 Test dei Ranghi

3.9 Accuracy Trend

3.10 Confronto con un Modello che non considera il VIX

3.11 Matrice di Confusione

Conclusioni.

Riferimenti bibliografici

Indice VIX, Volatilità, Modelli e Analisi Empirica

L'impatto asimmetrico dell'innovazione sulla volatilità

Nei mercati azionari è stato spesso osservato che i movimenti a ribasso tendono ad essere seguiti da una volatilità maggiore di quella risultante da movimenti a rialzo dello stesso ordine di grandezza. Questa asimmetria documentata da Black (1976), come già detto, è nota come effetto leva (leverage effect) o premio al rischio (risk premium) ed una delle evidenze empiriche osservate per la serie dei rendimenti.

Gli studi di Black, ma anche di Glosten (1993) ed Engle (1993) hanno individuato una relazione negativa tra i rendimenti e la volatilità: quando il prezzo di un’azione cade, per esempio in seguito a notizie negative sula profittabilità futura di una società, aumenta il rapporto tra indebitamento della società e il suo valore sul mercato (debt-toequity ratio). In questo modo cresce la rischiosità, almeno quella percepita, e di conseguenza anche la volatilità, connessa al rischio, tenderà ad aumentare così come previsto dalla notizia.

Da qui deriva l’effetto leverage che nel modellare la varianza condizionata richiede un trattamento differente delle innovazioni a seconda del segno. Per trattare questo effetto esiste una classe di modelli in grado di riprodurre l’asimmetria della varianza. notizie.

Mirko Cavallaro

 

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