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Tesi etd-04272007-090241


Thesis type
Tesi di dottorato di ricerca
Author
Falini, Jury
URN
etd-04272007-090241
Title
MARKOVIAN HUMPED VOLATILITY MODELS UNDER HJM FRAMEWORK
Settore scientifico disciplinare
SECS-S/06
Corso di studi
MATEMATICA PER LE DECISIONI ECONOMICHE
Commissione
Relatore Prof. Mari, Carlo
Parole chiave
  • KALMAN FILTER
  • HUMPED VOLATILITY
  • HJM MODELS
  • TERM STRUCTURE
Data inizio appello
15/12/2006;
Consultabilità
parziale
Data di rilascio
15/12/2046
Riassunto analitico
Gli obiettivi di questa tesi sono due: il primo è implementare un modello HJM multifattoriale con volatilità stocastica strettamente decrescente imponendo opportune condizioni che rendono il modello affine e Markoviano; questa specificazione viene confrontata con il modello Gaussiano ottenuto come caso particolare, al fine di valutarne la bontà di stima in sample. In particolare viene anche stimato un modello HJM stazionario, cioè non condizionato all’osservazione della struttura iniziale dei tassi di interesse.<br>Il secondo obiettivo è stimare un modello HJM multifattoriale, affine e Markoviano, con volatilità di tipo humped valutandone la consistenza in relazione alla specificazione con volatilità strettamente decrescente. La stima dei parametri è stata effettuata per massima verosimiglianza attraverso il filtro di Kalman, metodologia che permette di integrare la stima cross-section con quella time-series, sfruttando tutta l’informazione disponibile nei dati.<br>In termini di verosimiglianza è significativo aumentare il numero dei fattori di rischio, ottenendo così un modello più flessibile, superando la misspecificazione del modello con un solo fattore. Il modello stazionario non è migliore di quello condizionato alla struttura iniziale, mentre la volatilità stocastica è significativa solo nel modello stazionario. Il modello con volatilità di tipo humped è consistente dal punto di vista teorico e produce una stima migliore di quello con volatilità strettamente decrescente.<br>
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