Confronto tra modello GARCH e modello GARCH-MIDAS per il forecast della volatilità sui rendimenti dei principali indici azionari europei

Volatility is a measure of the intensity of the variations of a stock in a determined period of time. In literature, it’s usual to talk about conditional volatility (in the sense that its value depends on the passed available information) and there are various models for the forecast. The aim of the thesis is to give a contribution to the existing literature, showing that volatility on stocks indices returns is estimated more effectively by the GARCH-MIDAS model than by the GARCH model. Results show that by incorporating information from low-frequency macroeconomic variables in the GARCH-MIDAS model it increases the predictive capacity of conditional volatility.

La volatilità è una misura dell’intensità delle variazioni subite da un titolo in un determinato periodo di tempo. In letteratura, solitamente, si parla di volatilità condizionata (nel senso che il suo valore dipende dall’informazione passata disponibile) ed esistono diversi modelli per il forecast. Lo scopo della tesi è quello di dare un contributo alla letteratura già esistente, nel dimostrare che la volatilità condizionata sui rendimenti degli indici azionari viene stimata in maniera più efficace col modello GARCH-MIDAS piuttosto che col modello GARCH. I risultati dimostrano che incorporando l’informazione derivante da variabili macroeconomiche a bassa frequenza nel modello GARCH-MIDAS si migliora la capacità predittiva della volatilità condizionata.