Tesi etd-10122024-174852
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Tipo di tesi
Corso Ordinario Secondo Livello
Autore
FILIPPONE, LEONARDO
URN
etd-10122024-174852
Titolo
Matrix Heston model estimation from historical volatility
Struttura
Classe Scienze Sociali
Corso di studi
SCIENZE ECONOMICHE E MANAGERIALI - SCIENZE ECONOMICHE E MANAGERIALI
Commissione
Tutor Prof. BARONTINI, ROBERTO
Relatore Prof. CORSI, FULVIO
Membro Prof. IRALDO, FABIO
Membro Prof. DI MININ, ALBERTO
Membro Dott.ssa CANTARELLI, PAOLA
Membro Prof. BOTTAZZI, GIULIO
Membro Prof. ROVENTINI, ANDREA
Membro Prof. MINA, ANDREA
Membro Prof. CINQUINI, LINO
Membro Prof. TENUCCI, ANDREA
Membro Dott. GIACHINI, DANIELE
Membro Prof. MONETA, ALESSIO
Membro Prof. TURCHETTI, GIUSEPPE
Membro Prof.ssa VAINIERI, MILENA
Relatore Prof. CORSI, FULVIO
Membro Prof. IRALDO, FABIO
Membro Prof. DI MININ, ALBERTO
Membro Dott.ssa CANTARELLI, PAOLA
Membro Prof. BOTTAZZI, GIULIO
Membro Prof. ROVENTINI, ANDREA
Membro Prof. MINA, ANDREA
Membro Prof. CINQUINI, LINO
Membro Prof. TENUCCI, ANDREA
Membro Dott. GIACHINI, DANIELE
Membro Prof. MONETA, ALESSIO
Membro Prof. TURCHETTI, GIUSEPPE
Membro Prof.ssa VAINIERI, MILENA
Parole chiave
- stochastic volatility
- Heston model
- Realized Volatility
- Indirect inference
Data inizio appello
25/11/2024;
Disponibilità
completa
Riassunto analitico
The document focuses on the estimation of multidimensional extensions of the Heston stochastic volatility model, specifically the vector and matrix Heston models, using historical volatility data. It evaluates the performance of these models in capturing the volatility dynamics of the S&P 500 index from 1990 to 2013. The study uses indirect inference as the estimation methodology, comparing the statistical fit of both models. The results show that while the matrix Heston model offers greater flexibility, the vector Heston model provides a better fit for the observed volatility. The analysis highlights a significant trade-off between model complexity and performance, suggesting that the increased complexity of the matrix model may not justify its use in certain applications.
File
| Nome file | Dimensione |
|---|---|
| Tesi_di_..._2024.pdf | 1.25 Mb |
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