Uso di variabili macroeconomiche nella previsione della volatilità: un modello GARCH-MIDAS

The purpose of the thesis is to understand whether the inclusion of macroeconomic information can improve the ability of GARCH models to predict stock market volatility. Improved accuracy in predicting future volatility plays a key role in strategic asset allocation and market risk management. For this purpose, the MIDAS approach for the use of mixed frequency data has been used, as macroeconomic data are available at a lower frequency than financial data. In addition, the relationship between macroeconomic variables and the Italian stock market is analyzed.

Lo scopo della tesi è capire se l'inclusione di informazioni macroeconomiche possa migliorare la capacità di previsione dei modelli GARCH sulla volatilità del mercato azionario. Una migliore accuratezza della previsione della volatilità futura svolge un ruolo fondamentale per l'allocazione strategica delle risorse e la gestione del rischio di mercato. A questo scopo è stato usato l'approccio MIDAS per l'impiego di dati a frequenza mista, in quanto i dati macroeconomici sono disponibili a frequenza minore rispetto ai dati finanziari. Inoltre vengono analizzate le relazioni tra variabili macroeconomiche e mercato azionario italiano.