Modelli matematici per la generazione di scenari di mercato e di contagio finanziario

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La recente crisi finanziaria ha mostrato la permeabilita’ dell’economia reale alle dinamiche dei mercati finanziari e, in particolar modo, alla loro condizione di instabilita’.
E' emersa una crescente consapevolezza tra accademici, operatori e istituzioni economiche della problematica del “contagio finanziario” e, dunque, del ruolo che assume, oggi piu’ che mai, il “rischio sistemico”.
A partire dagli anni ottanta, è stato prodotto un vasto numero di studi empirici con risultati in palese contraddizione con le predizioni generate dai modelli dei mercati finanziari basati sull'ipotesi di aspettative razionali. In particolare, sono state osservate alcune proprietà statistiche comuni a diversi strumenti finanziari, in differenti mercati e periodi temporali: 1) grandi volumi di scambio con correlazione seriale positiva; 2) eccesso di volatilità e deviazioni persistenti dai fondamentali; 3) temporanee bolle e improvvise cadute dei prezzi; 4) tendenza della volatilità a concentrarsi in alcuni periodi ed andamento a memoria lunga.
Da un lato si pone quindi la necessita’ di sviluppare approcci quantitativi per la misurazione del rischio sistemico e dei fenomeni di contagio. Dall’altro risulta impellente la formulazione di modelli probabilistici ad agenti, di modelli di scenario e di alberi decisionali per la modellizzazione e il controllo del rischio sistemico.
La scelta di inappropriate ipotesi distribuzionali, o degli stimatori dei parametri, è una possibile causa del fallimento degli attuali sistemi di gestione del rischio. I cosiddetti "model errors" sono una delle motivazioni fondamentali del presente progetto di ricerca, i cui scopi principali sono:
1. analisi e implementazione di modelli per la generazione di scenari economici e finanziari, specificatamente relativi a fenomeni di stress, contagio e rischio di liquidita’.
2. analisi empirica di fenomeni di contagio tra mercati finanziari e sviluppo di nuovi stimatori di correlazione e di rischio.
3. sviluppo di modelli di mercato virtuale bottom-up al fine di investigare le relazioni di dipendenza tra gli agenti e di comprendere le loro strategie in relazione al flusso d’informazione esogeno (news) ed endogeno (e.g. prezzo) nel sistema, con l’obiettivo di riprodurre i principali fatti stilizzati empiricamente osservati.

L'attività di ricerca proposta in questo progettò si colloca perfettamente nell'ambito della priorità “Sfide per la Società” di Horizon 2020, che si propone di affrontare “i più gravi problemi con cui si confrontano i cittadini in Europa e altrove”. Le istituzioni governative dell'Unione Europea potrebbero avvalersi dei risultati delle analisi empiriche che ci proponiamo di svolgere e dei modelli di contagio dei mercati che intendiamo sviluppare, per promuovere lo sviluppo di una società più “inclusiva, innovativa e sicura”.
StatusActive
Effective start/end date1/1/12 → …

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