La volatilità storica, le misure di rischio asimmetrico e la tracking error volatility



Documenti analoghi
La classe che mostra la distribuzione più elevata è quella 60-90, che corrisponde a un uso elevato dell automobile. f i fr (= f i/n) fr% (=fr*100)

Stim e puntuali. Vocabolario. Cambiando campione casuale, cambia l istogramma e cambiano gli indici

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x

Dimostrazione della Formula per la determinazione del numero di divisori-test di primalità, di Giorgio Lamberti

Design of experiments (DOE) e Analisi statistica

Elementi di Statistica descrittiva Parte III

Università degli Studi di Milano Bicocca CdS ECOAMM Corso di Metodi Statistici per l Amministrazione delle Imprese CARTE DI CONTROLLO PER ATTRIBUTI

ESERCIZI SU DISTRIBUZIONI CAMPIONARIE

ammontare del carattere posseduto dalle i unità più povere.

Leasing: aspetti finanziari e valutazione dei costi

Variabilità = Informazione

Facoltà di Economia - STATISTICA - Corso di Recupero a.a Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI di BASE Carattere X [o A ] i = 1

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto

DI IDROLOGIA TECNICA PARTE II

b) Relativamente alla variabile PREZZO, fornire una misura della variabilità della distribuzione attraverso

dei quali si conoscono solo la media x e la deviazione standard σ e dato un valore reale positivo K, possiamo affermare che:

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA

Statistica descrittiva per l Estimo

Modelli di Flusso e Applicazioni: Andrea Scozzari. a.a

Indici di Posizione. Gli indici si posizione sono misure sintetiche ( valori caratteristici ) che descrivono la tendenza centrale di un fenomeno

STATISTICA DESCRITTIVA

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

pè via che, lì, la media è sempre eguale risurta che te tocca un pollo all'anno: Me spiego: da li conti che se fanno seconno le statistiche d'adesso

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

Capitolo 6 Gli indici di variabilità

SIMULAZIONE DI ESAME ESERCIZI. Cattedra di Statistica Medica-Università degli Studi di Bari-Prof.ssa G. Serio 1

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio

Modello dinamico nello spazio dei giunti: relazione tra le coppie di attuazione ai giunti ed il moto della struttura

y = α + βx + ε Qui ci soffermeremo su un unica classe di modelli, detti modelli statistici lineari. Si veda la seguente figura:

Manuale di Estimo Vittorio Gallerani, Giacomo Zanni, Davide Viaggi Copyright 2004 The McGraw-Hill Companies srl

Gli indici sintetici Forma. Gli indici sintetici. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Caso studio 12. Regressione. Esempio

Il modello di regressione lineare semplice (1) Studio della dipendenza riepilogo

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

ALCUNI ELEMENTI DI STATISTICA DESCRITTIVA

Classi di reddito % famiglie Fino a Oltre Totale 100

ALCUNI ELEMENTI DI TEORIA DELLA STIMA

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1)

Esercitazione 6 del corso di Statistica (parte 1)

CORSO DI LAUREA IN ECONOMIA AZIENDALE Metodi Statistici per le decisioni d impresa (Note didattiche) Bruno Chiandotto

Indici di asimmetria. Elementi di Statistica descrittiva Parte IV. Simmetria di una distribuzione di frequenze. Primo indice di asimmetria (1/3)

Funzioni di più variabili Massimi e Minimi una funzione definita in un insieme E. Un punto ( x0, y0)

Organizzazione del corso. Elementi di Informatica. Orario lezioni ed esami. Crediti. Dispense e lucidi. Ricevimento studenti

In questo capitolo vedremo solamente un caso di rendita, che useremo poi per generalizzare le rendite e dedurre tutti gli altri casi.

Analisi di dati vettoriali. Direzioni e orientazioni

Incertezza di misura

MISURE DI TENDENZA CENTRALE. Psicometria 1 - Lezione 2 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott. Corrado Caudek

valido se i dati E dato da max(x i )-min(x i )

ARGOMENTO: MISURA DELLA RESISTENZA ELETTRICA CON IL METODO VOLT-AMPEROMETRICO.

COMPLEMENTI DI STATISTICA. L. Greco, S. Naddeo

Attualizzazione. Attualizzazione

UNI CEI ENV (GUIDA ALL ESPRESSIONE DELL INCERTEZZA DI MISURA)

Analisi economica e valutazione delle alternative

Statistica degli estremi

Quale retta? La retta migliore è quella che più si avvicina all insieme dei 115

La valutazione dei credit derivatives. ed una sua applicazione a dati di mercato.

Daniela Tondini

( ) 2 i 1 X. n(n + 1) a) si determini se sono corretti; b) per quelli non corretti, si calcoli la distorsione d;

Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1)

Università egli Studi di Bergamo Corso di laurea in Ingegneria Edile STATISTICA Stima di massima verosimiglianza

I percentili e i quartili

Dai dati osservati mediante scelta campionaria si giunge ad affermazioni i che riguardano la popolazione da cui essi sono stati prescelti

Università di Cassino Esercitazioni di Statistica 1 del 5 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Caso studio 2. Le medie. Esercizio. La media aritmetica. Esempio

Il campionamento e l inferenza

Le misure di variabilità

Lezione 1. I numeri complessi

SECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2

17. FATICA AD AMPIEZZA VARIABILE

Corso TFA - A048 Matematica applicata. Didattica della matematica applicata all economia e alla finanza

13 Valutazione dei modelli di simulazione

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 9: Covarianza e correlazione

Analisi dei Dati. La statistica è facile!!! Correlazione

MEDIA DI Y (ALTEZZA):

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi)

Soluzione degli esercizi sulla statistica descrittiva e gli intervalli di confidenza

RENDITE. Le singole rate possono essere corrisposte all inizio o alla fine di ciascun periodo e precisamente si ha:

Il termine regressione fu introdotto da Francis Galton ( ), antropologo (promotore dell eugenetica).

Variabili casuali doppie

RISOLUZIONE ENO 10/2005 GUIDA PRATICA PER LA CONVALIDA, IL CONTROLLO QUALITÀ, E LA STIMA DELL INCERTEZZA DI UN METODO ALTERNATIVO DI ANALISI ENOLOGICA

Corso TFA - A048 Matematica applicata. Didattica della matematica applicata all economia e alla finanza

Teoria dei Fenomeni Aleatori AA 2012/13

Elementi di Matematica Finanziaria. Rendite e ammortamenti. Università Parthenope 1

Avvertenza. Rendite frazionate

Compito A1- Soluzioni

ERRATA CORRIGE. L intero contenuto del paragrafo a pagina del Capitolato tecnico Determinazione del Canone è sostituito come segue:

Dott.ssa Marta Di Nicola

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA

Variabili casuali ( ) 1 2 n

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 26 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Elementi di Statistica descrittiva Parte II

RAPPRESENTAZIONE ANALITICA DELLE DISTRIBUZIONI STATISTICHE CON R

Sommario. Facoltà di Economia francesco mola ( ) ( ) Boxplot (grafico a scatola) Esempio riepilogativo sulla forma di una distribuzione

SCHEDA DIDATTICA N 5

Transcript:

Ecooma degl termedar fazar Lors Nadott, Claudo Porzo, Daele Prevat Copyrght 00 The McGraw-Hll Compaes srl Approfodmeto 4.3w La msurazoe del rscho (a cura d Atoo Meles Uverstà Partheope) La volatltà storca, le msure d rscho asmmetrco e la trackg error volatlty Per gl vesttor che operao su mercat fazar ua rlevate fote d rscho è rappresetata dalla varabltà del prezzo/redmeto delle attvtà fazare, la quale può essere msurata facedo rcorso al cocetto d volatltà. L dcatore pù dffuso per prevedere la varabltà d ua qualsas attvtà fazara, è rcoducble alla volatltà storca, basata sull mpego delle sere storche de prezz (quotazo) o de redmet perodc. Per ua corretta msurazoe della volatltà storca, occorre effettuare tre scelte d orde metodologco:. stablre qual prezz (e, coseguetemete, qual redmet perodal) mpegare per l calcolo: prezz d chusura (closg prce); prezz mm e massm (hgh prce, low prce); ua combazoe de prezz appea dcat;. decdere co quale frequeza rlevare prezz assut come base del calcolo: metod possoo essere a bassa frequeza (rlevazo settmaal o mesl) o ad alta frequeza (rlevazo daly, tra-daly, o tck by tck); 3. dvduare l tpo d fuzoe attraverso la quale processare dat rlevat (scarto quadratco medo, altre fuzo dervate da stud sul calcolo probablstco). Co rfermeto all ultmo aspetto, l metodo pù dffuso per l calcolo della volatltà storca è la devazoe stadard, o volatltà statstca, la quale può essere defta come la meda poderata degl scart artmetca elevat al quadrato. Essa detfca l errore che s commette quado s assume l valore medo come rappresetatvo d tutt valor dell uverso statstco cosderato. La volatltà statstca dca, pertato, l grado d dspersoe de redmet toro alla meda e rappreseta l certezza assocata alla possbltà d otteere u rtoro dall vestmeto par alla meda stessa. La formula per l calcolo della devazoe stadard è la seguete: σ t t r r () Co, par al umero d redmet perodal rlevat; r che rappreseta l redmeto ell -esmo perodo; r che rappreseta l redmeto medo el perodo campoaro a sua volta così calcolato: r r ()

Ecooma degl termedar fazar Lors Nadott, Claudo Porzo, Daele Prevat Copyrght 00 The McGraw-Hll Compaes srl More è l valore della devazoe stadard, maggore è la probabltà d otteere u redmeto vco a quello medo; all opposto, qualora essa assuma u valore elevato, la dspersoe de sgol redmet geerat dall vestmeto durate l tervallo d rlevazoe è cosstete e qud l rtoro atteso preseta u elevato grado d certezza. Ua devazoe stadard par a zero è la cosegueza d ua volatltà ulla e duque rappreseta la certezza d otteere u redmeto detco al valore medo. La devazoe stadard può essere cosderata ua stma attedble della volatltà futura quado vee msurata su ua sere storca d redmet partcolarmete profoda (almeo 5 a).tuttava, pur preseza d u umero suffcetemete elevato d osservazo, essa o è grado d coglere alcue mportat caratterstche delle sere storche fazare, tra le qual l asmmetra della dstrbuzoe de dat (vale a dre l macato rspetto dell potes d dstrbuzoe ormale de redmet). La causa d tale lmte è da rcercars ella cofgurazoe matematca dell dcatore stesso: essedo determato utlzzado gl scostamet tra l redmeto perodale e quello medo, elevat al quadrato, esso o è grado d dscrmare tra valor postv e egatv. Ioltre, la devazoe stadard o può rflettere l dverso atteggameto che gl vesttor assumoo e rguard de redmet postv e d quell egatv: ess o soo avvers alla volatltà totale (come mplctamete assuto dall mpego della devazoe stadard), ma solo alla parte d volatltà che geera perdte, vale a dre redmet feror rspetto al valore medo. Per ovvare a lmt sopra ctat dervat dall mpego della devazoe stadard, s può far rcorso alle msure d rscho asmmetrco, dcate come dowsde rsk measures. Esse, fatt, o soo teressate a coglere l tera oscllazoe del redmeto d u ttolo o d u portafoglo, ma solo le mafestazo feror alla meda (sem-devazoe stadard) o ad u valore arbtraramete fssato (dow-sde devato). I altre parole esse cocetrao l attezoe sul lato sstro della dstrbuzoe de redmet, valutado la frequeza e l testà de redmet feror alla meda o ad u redmeto obettvo. Tal msure da u lato affrotao la questoe legata alla o ormaltà della dstrbuzoe de redmet, dall altro cosetoo d cosderare esclusvamete redmet desderat dall vesttore. A frote d quest dscuss vatagg, l calcolo del dowsde rsk mplca l utlzzo d u umero d parametr superore a quello rchesto ella msurazoe del rscho smmetrco: fatt, oltre alla meda e alla varaza, è dspesable la coosceza della curtos e dell asmmetra della dstrbuzoe. È perà evdete che al crescere degl put del modello, aumeta la dffcoltà dell aals e coseguetemete la probabltà d commettere error sgfcatv d stma. Ioltre, la quatfcazoe del dowsde rsk comporta ua perdta d oggettvtà del calcolo, dal mometo che la msurazoe mpoe la defzoe d u redmeto target (che può varare da soggetto a soggetto), al d sotto del quale scatta la percezoe del rscho da parte dell vesttore. Pertato, sebbee o sa adatto come msura uversale d rscho, l dowsde rsk corpora u formazoe aggutva rspetto alla volatltà, che può autare a mglorare la rappresetazoe umerca della dstrbuzoe de redmet. U prmo esempo d msura d rscho asmmetrca è rappresetato dalla sem-devazoe stadard (SDS) che prede cosderazoe esclusvamete la parte egatva della varabltà de redmet; essa è così calcolata:

Ecooma degl termedar fazar Lors Nadott, Claudo Porzo, Daele Prevat Copyrght 00 The McGraw-Hll Compaes srl SDS r < r r r m dove m, è l umero delle osservazo elle qual l redmeto perodale (r ) è ferore rspetto al redmeto medo ( r ). (3). Pù la dstrbuzoe de redmet d u attvtà fazara è asmmetrca, pù devazoe stadard e semdevazoe stadard possoo dfferre maera sgfcatva. A ttolo esemplfcatvo ella Tabella s cofrotao le msure d rscho del ttolo A - cu redmet postv, rspetto a quell egatv, soo pù frequet ma d mporto coteuto e del ttolo B, cu redmet postv e egatv soo dstrbut maera maggormete smmetrca.

Ecooma degl termedar fazar Lors Nadott, Claudo Porzo, Daele Prevat Copyrght 00 The McGraw-Hll Compaes srl Tabella Il calcolo della devazoe stadard e della semdevazoe stadard Redmeto mesle ttolo A Redmeto mesle ttolo B Scostamet ttolo A Scostamet ttolo B Scostamet egatv ttolo A Scostamet egatv ttolo B Geao 0,65% 3,50% -0,8%,78% -0,8% - Febbrao,40% -,40% 0,58% -3,3% - -3,3% Marzo,50%,60% 0,68% 0,88% - - Aprle,30%,70% 0,48%,98% - - Maggo,0% -,60% 0,8% -3,33% - -3,33% Gugo 0,60%,60% -0,3%,88% -0,3% - Luglo,30%,50% 0,48% 0,78% - - Agosto,55% -,80% 0,73% -,53% - -,53% Settembre,50%,30% 0,68% 0,58% - - Ottobre,40% 4,50%,58% 3,78% - - Novembre,80% -,90% 0,98% -,63% - -,63% Dcembre -5,0% -0,30% -6,03% -,03% -6,03% -,03% r r A 0,83 % r r B 0,73% σ A r r,96% σ B r r,45 % SDS SDS A B r< r r< r r r 3 r r 5,6% 0,53% Come s può otare, etramb cas la devazoe stadard ha u valore maggore rspetto alla semdevazoe stadard; tuttava, l dfferezale tra le due msure d rscho è pù alto per l ttolo A, la cu asmmetra della dstrbuzoe de redmet à pù accetuata. Sulla base della stessa logca della semdevazoe stadard, è possble calcolare la dowsde devato (DD), tra le msure d rscho asmmetrche pù utlzzate ella pratca, così calcolata:: DD r < r t arge t ( r r ) target m (4) dove r target è l redmeto obettvo defto dall vesttore.

Ecooma degl termedar fazar Lors Nadott, Claudo Porzo, Daele Prevat Copyrght 00 The McGraw-Hll Compaes srl L approcco della DD è qud smle a quello della sem-devazoe stadard, ma vee serto el modello d calcolo u elemeto d tpo gestoale legato alla crcostaza che alcue decso d vestmeto esste ua sogla mma d redmeto da raggugere al fe d o pregudcare l cosegumeto dell obettvo zalmete prefssato dall vesttore. Tale msura d varabltà prevede che solo gl scostamet egatvo rspetto al redmeto mmo cotrbuscao alla determazoe della msura d rscho: gl vesttor cosderao redmet al d sopra della sogla floor come dcatv d opportutà, metre la varabltà de redmet al d sotto d tale lvello è effettvamete percepta come rscho. Dal puto d vsta operatvo, sovete la dowsde devato vee msurata utlzzado come redmeto obettvo l tasso rsk free. La logca sottostate l mpego d tale dcatore è che la parte d volatltà o gradta all vesttore è quella de redmet feror a cò che egl s può ragoevolmete attedere da u vestmeto prvo d rscho. Nel caso specfco d u vestmeto fod comu d vestmeto, accato alle msure d rscho appea descrtte, assume ua certa rlevaza la trackg error volatlty (TEV), la quale costtusce ua proxy della fedeltà del fodo rspetto all dce d rfermeto (bechmark). La TEV s ottee sottraedo redmet del bechmark a redmet del fodo (trackg error) e calcolado po la devazoe stadard delle dffereze così otteute. Nella (5) è rportata la formula algebrche per l calcolo della TEV. TEV TE TE (5) La TEV rappreseta l rscho aggutvo assuto del gestore attvo rspetto ad ua stratega basata esclusvamete sulla replca del bechmark d rfermeto (stratega passva). Se l valore d questo dce è prossmo allo zero, allora esste smltude d adameto tra la lea d gestoe del fodo e l bechmark. Vceversa, pù l valore assuto dall dce è alto, maggore rsulta l rscho attvo assuto dal gestore del fodo. Per meglo charre l procedmeto d calcolo della TEV, s aalzz l esempo rportato ella Tabella, ella quale s rporta l adameto mesle del valore d u geerco fodo comue d vestmeto (fodo alfa) e del relatvo bechmark (coloa e 3), da cò è possble estrapolare redmet d perodo (coloa 4 e 5) metre l ultma coloa rporta l trackg error, vale a dre la dffereza tra l redmeto mesle del fodo e quello del suo bechmark. Le cocluso che emergoo dall aals soo tre. ) l trackg error medo è par a 0,4%, a dmostrazoe della crcostaza che l fodo alfa ha complessvamete sovraperformato l bechmark; ) la rschostà assoluta del fodo alfa, msurata dalla devazoe stadard de redmet, rsulta maggore rspetto alla volatltà del bechmark: 3) l valore assuto dalla TEV (,55%) dmostra come l gestore del fodo alfa abba scelto d o replcare pedssequamete l bechmark, ma d assumere uo stle d gestoe attva.

Ecooma degl termedar fazar Lors Nadott, Claudo Porzo, Daele Prevat Copyrght 00 The McGraw-Hll Compaes srl Tabella L aals della treckg error volatlty Valore quota Bechmark Redmeto Redmeto Trackg error fodo Alfa fodo Alfa bechmark Geao 00,00 00,00 Febbrao 96,55 99,50-3,57% -0,50% -3,07% Marzo 98,55 0,0,03%,58% 0,45% Aprle 00,0 0,30,55% 0,0%,35% Maggo 00,35 0,60 0,5% 0,30% -0,05% Gugo 00,90 0,05 0,55% 0,44% 0,0% Luglo 99,55 0,65 -,36% -0,39% -0,96% Agosto 0,00 0,00,44% 0,34%,09% Settembre 0,05 0,50,03% 0,49% 0,54% Ottobre 05,05 03,0,86% 0,68%,8% Novembre 08,5 04,05,96% 0,8%,4% Dcembre 06,5 03,0 -,98% -0,8% -,5% Trackg error medo 0,4% Dev. Stadard redmet,06% 0,67% Trackg error volatlty,55%