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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-04232020-154048


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
PANTANI, ALESSIO
URN
etd-04232020-154048
Titolo
Oltre il VaR e l'ES, nuove tecniche per la stima del rischio di mercato
Dipartimento
ECONOMIA E MANAGEMENT
Corso di studi
BANCA, FINANZA AZIENDALE E MERCATI FINANZIARI
Relatori
relatore Prof. Cambini, Riccardo
Parole chiave
  • value at risk
  • expected shortfall
  • modified expected shortfall
  • shortfall deviation risk
  • Basilea
Data inizio appello
08/06/2020
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
08/06/2090
Riassunto
Nel corso del tempo, in particolare negli ultimi anni, si è posta l’attenzione sulla gestione dei rischi di mercato. In particolare, la crisi ha messo in luce l’inadeguatezza delle misure regolamentari dettate dall’Autorità di Vigilanza, facendo registrare ingenti perdite non fronteggiabili attraverso i presidi costituiti dalle banche sulla base di tali normative. Proprio per questo, il Comitato di Basilea si è mosso per cercare di porre rimedio a tale situazione prevedendo la possibilità di utilizzare modelli di calcolo, del requisito patrimoniale a fronte del rischio di mercato, alternativi rispetto a quello standardizzato. Tale possibilità viene introdotta in seguito all’introduzione, avvenuta negli anni ’90, del Value at Risk da parte della J.P. Morgan attraverso la pubblicazione del RiskMetrics. Successivamente, gli Accordi di Basilea vengono più volte modificati andando sempre più ad inasprire gli obblighi, in capo alle banche, relativi all’adeguatezza patrimoniale. In questo elaborato andrò, in un primo capitolo, a definire il rischio di mercato, e successivamente a descrivere l’evoluzione degli Accordi relativamente al trattamento di tale categoria di rischi, quindi dalla pubblicazione di Basilea 1 in cui, in un primo momento, non era previsto un requisito patrimoniale per fronteggiare le perdite derivanti da tali rischi, fino al Fundamentally Review of Trading Book in cui, tra l’altro, si ha il passaggio dai modelli basati sul VaR a quelli basati sull’Expected Shortfall. Successivamente, nel secondo capitolo, andrò ad analizzare il VaR, in particolare oltre alla definizione saranno illustrate le principali metodologie di calcolo e i punti di forza e soprattutto le critiche mosse a tale misura. Dopodiché, sempre nello stesso capitolo, andrò ad analizzare la misura introdotta per rispondere a tali critiche, ovvero l’ES che rappresenta la perdita attesa nell’α% dei casi peggiori. Queste due misure non sono state le uniche introdotte per stimare le perdite derivanti dai rischi di mercato, in letteratura ne sono state introdotte svariate, di cui alcune pressocché identiche, misure che comunque non sono state prese in considerazione del Comitato di Basilea. Nel terzo capitolo verranno esaminate due di queste, ovvero il Modified Expected Shortfall e lo Shortfall Deviation Risk. La prima di esse, introdotta da l’utilizzo del software MatLab, verrà effettuato un esempio pratico per cui, prendendo da Yahoo Finance i dati dei titoli di cinque banche rientranti nel FTSE MIB, si procederà al calcolo delle quattro misure sopra riportate e alla rappresentazione dell’andamento di queste nel corso di 3 anni. Verrà inoltre evidenziato il comportamento di tali misure di fronte a variazioni dei parametri alla base di tali modelli, mettendo in luce come a seconda dei valori assunti da essi, alcune di esse coincidano. Infine, verranno confrontati i grafici e i valori assunti dal VaR, dall’ES, dal MES e dallo SDR.Jadhav et al nel 2013, come si capisce dal nome, è simile all’ES con la differenza che, attraverso l’utilizzo di una restrizione, non vengono considerate nel calcolo della perdita attesa, le perdite elevate caratterizzate da una bassa probabilità di realizzo. Lo SDR invece, introdotto nel 2016 da Brutti Righi e Ceretta nel 2016, tiene in considerazione la perdita attesa nei worst cases, e quindi l’ES, a cui va ad aggiungere una penalizzazione connessa alla variabilità delle perdite eccedenti tale misura. Nel quarto ed ultimo capitolo invece, attraverso l’utilizzo del software MatLab, verrà effettuato un esempio pratico di calcolo delle misure sopra riportate.
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