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ANALISI DEGLI EFFETTI ASIMMETRICI DELLE VARIABILI MACROECONOMICHE SULLA STIMA E LA PREVISIONE DELLA VOLATILITÀ.

Il presente progetto di ricerca si propone, nell’ambito dei principali risultati della letteratura di riferimento, di investigare l’effetto indotto da variazioni positive e negative dei principali indicatori macroeconomici sull’andamento della volatilità del mercato di riferimento. In particolare l’attenzione è rivolta all’analisi dell’andamento della volatilità di rendimenti finanziari e a come tale andamento possa reagire a cambiamenti dei tassi di crescita macroeconomici. Lo studio di tale relazione potrebbe coinvolgere osservazioni rilevate a frequenze temporali differenti comportando difficoltà nell’impiego delle classiche procedure di stima. L’interesse per la componente asimmetrica costituisce un ulteriore elemento di innovazione. L’intento è quello di proporre un GARCH-MIDAS asimmetrico che possa tener conto sia delle differenti frequenze campionarie sia delle variazioni positive e negative degli indicatori macro.La performance del modello proposta sarà valutata attraverso esperimenti di simulazione Monte Carlo e applicazioni su dati reali. Verranno effettuate anche analisi comparative con approcci esistenti e con benchmark di riferimento quali il modello GARCH. Previsioni out-of-sample saranno inoltre generate con schemi di tipo rolling window.Le fasi della ricerca riguarderanno l’approfondimento dei risultati presenti in letteratura, lo sviluppo della metodologia relativa alle procedure di stima e previsione per i modelli proposti e la predisposizione del software dedicato necessario per l’implementazione. La successiva fase di valutazione delle metodologie proposte sarà basata su esperimenti di simulazione Monte Carlo ed applicazioni empiriche su dati reali di natura economica e finanziaria rilevati a frequenze campionarie differenti.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 una solida reputazione scientifica.