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[Elena Stanghellini <stanghel>]

Seminari del Dipartimento di Scienze Statistiche, Universita' di Perugia.

Dr. Roberto Reno', Universita' di Siena.

Venerdi' 8 febbraio ore 15:00, Aula interna del Dipartimento.

Titolo: Stima di modelli diffusivi per i tassi di interesse italiani con
l'Efficient Method of Moments.

Abstract:
Nella letteratura recente, i modelli diffusivi per i tassi di interesse
hanno rivestito un ruolo sempre piu' importante. La stima di questi
modelli per massima verosimiglianza, la scelta piu' naturale che
porterebbe all'efficienza della stima, non e' possibile nella maggioranza
dei casi, poiche' la densita' di transizione non e' nota.
Di recente e' stato proposto un metodo dei momenti che ottiene la stessa
efficienza della massima verosimiglianza, e che per questo motivo e' stato
chiamato Efficient Method of Moments (EMM). Tale metodo utilizza come
momenti le derivate di un modello ausiliario; questi momenti vengono
calcolati tramite simulazione, di conseguenza il metodo e' adatto per i
modelli diffusivi per i quali la densita' di transizione e' incognita ma
la simulazione e' semplice. Il modello ausiliario viene selezionato in una
famiglia di densita' che asintoticamente coincide con l'intero spazio
delle densita'. Inoltre il metodo EMM fornisce, in maniera immediata,
criteri diagnostici che sono semplici da calcolare ed interpretare.
In questo lavoro, EMM viene applicato per la scelta di un modello per i
tassi di interesse italiani. Il nostro campione di dati e' costituito dai
rendimenti sui BOT a 3 mesi, che vengono emessi due volte al mese, dal
1980 al 2001 per un totale di 480 osservazioni.
Vengono confrontati modelli ad un fattore (CIR, Vasicek, CEV)
con modelli a volatilita' stocastica, con
particolare attenzione ai modelli affini, e con modelli con salti.
I risultati ottenuti mostrano come i modelli ad un fattore siano
incompatibili con i dati, mentre una specificazione logaritmica della
volatilita' fornisce il miglior risultato, in accordo con i risultati sui
tassi USA.


Per informazioni:
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Elena Stanghellini 
Dipartimento di Scienze Statistiche
Via A. Pascoli - C.P. 1315 Succ. 1
06100 Perugia (Italy)

Tel +39 075 5855229 or 5855242
Fax +39 075 43242

email: stanghel@stat.unipg.it
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