Riassunto analitico
La tesi si propone di generare scenari finanziari per titoli azionari. Innanzitutto viene contestualizzato il tema della generazione di scenari in un problema di programmazione stocastica, la quale si occupa di determinare la soluzione ottima in problemi caratterizzati da incertezza, pertanto è frequentemente utilizzata nelle attività di asset allocation e nell’ottimizzazione di portafoglio. Successivamente si stimano modelli econometrici (AR, MA, ARMA, ARCH e GARCH) in grado di descrivere la serie storica dei rendimenti giornalieri delle prime undici azioni per capitalizzazione del FTSE MIB per il periodo: 13.10.2014 - 23.11.2018. Si evince che i modelli ARCH e GARCH, che tengono in considerazione il fenomeno del volatility clustering, sono maggiormente in grado di descrivere l'andamento storico dei rendimenti azionari. Di conseguenza a partire da questi due modelli econometrici, attraverso un metodo Monte Carlo, vengono generati scenari per i rendimenti e per i prezzi delle azioni nei dieci giorni successivi al 23.11.2018 e vengono confrontati con l'effettiva realizzazione dei prezzi per tale intervallo temporale. Dopo aver generato scenari per singole azioni si analizzano alternative per generare scenari per un portafoglio azionario equipesato composto dai titoli precedentemente studiati.
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