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MISURE DI PERFORMANCE PER LA PREVISIONE DELLA VOLATILITA'

Prendendo spunto dai recenti risultati citati nella descrizione della base di partenza scientifica (Laurent, Rombouts and Violante, 2012, 2013) il nostro intento è di valutare la performance previsiva di alcuni modelli multivariati per la volatilità verificando la possibilità di ottenere risultati migliori in termini di accuratezza anche attraverso la combinazione di più previsori. La scelta della classe di modelli è motivata dalla opportunità di valutare se modelli che utilizzano le informazioni sulla proxy risultano anche essere i migliori previsori per la volatilità.Al fine di utilizzare diverse misure di proxy per la volatilità sarà in primo luogo necessario disporre di dati rilevati ad alta frequenza (con cadenza infragiornaliera) per un portafoglio di attivi di vaste dimensioni. Tali dati, opportunamente pretrattati, consentiranno di ottenere stime della covarianza realizzata da utilizzare per la validazione dei modelli d’interesse.La problematica della stima di tali modelli legati al course of dimensinality e l’utilizzo di dati di vaste dimensioni richiederà uno sforzo computazionale notevole reso possibile dall’utilizzo di un Cluster per il calcolo parallelo che consentirà di gestire la fase di stima dei modelli e il confronto previsivo degli stessi. Di conseguenza sarà necessario lo sviluppo di software dedicato alla realizzazione della ricerca.Il tema fondamentale del progetto riguarda, dunque, l'elaborazione di metodologie per la valutazione della capacità previsiva di alcuni modelli per la volatilità facendo riferimento a misure di perdita di tipo diretto. L’attività di ricerca svolta mira a ottenere avanzamenti metodologici ed evidenze empiriche per la valutazione della capacità previsiva da sistemi dinamici complessi. In sintesi il progetto si articola in macro-fasi come di seguito dettagliato.La prima fase vedrà l'analisi critica della letteratura di riferimento. La fase centrale della ricerca sarà incentrata sull’elaborazione di metodi e tecniche per la previsione della volatilità e la valutazione della capacità previsiva e sullo sviluppo di software statistico dedicato per l’implementazione delle metodologie proposte nell’ambito della ricerca.Il trattamento dei dati empirici e la pulitura degli stessi costituiscono fase integrante della ricerca.Le procedure proposte saranno validate attraverso verifiche empiriche ed esperimenti di simulazioni Monte Carlo.I risultati originali della ricerca saranno diffusi attraverso interventi in conferenze internazionali e verranno sottoposti per la pubblicazione in riviste di Statistica ed Econometria con "peer-review", e altre riviste interdisciplinari con una solida reputazione scientifica.