Modelli per il Mercato Finanziario
 
RiskMetrics
Presentazione Introduzione al Problema Le Diverse Ipotesi La Stima del Rischio Confronto fra le Stime

RiskMetrics

Viene sviluppato da J.P.Morgan e si basa sul concetto di VaR e sull'ipotesi di una distribuzione gaussiana dei rendimenti (usa un metodo parametrico per calcolare il valore del rischio); fra i suoi punti di forza c'è la sua capacità di tenere conto del volatility clustering, ovvero della tendenza a raggrupparsi dei periodi ad alta, o bassa, volatilità dei mercati. I problemi dello strumento però sono notevoli, iniziando dall'attendibilità delle stime del rischio per periodi lunghi, anche solo superiori ad una contrattazione. Il problema di gran lunga piu' critico però è la discutibile capacità di stimare il rischio in generale: ovvero sappiamo che le stime vengono fornite per il 95% delle possibili fluttuazioni dei prezzi (nonsolo, il RiskMetrics definisce "il rischio" come il VaR con livello di probabilità al 95\%), lasciandoci scoperti per il restante 5\%, quello delle grandi variazioni disposte nelle code della distribuzione. La soluzione però è la stessa soglia del 95% che, se da un lato è un limite alla precisione del metodo, dall'altro, rappresentando la parte centrale del grafico dove una distribuzione non-gaussiana differisce poco dalla gaussiana, è anche la spiegazione del perché il metodo fornisca comunque stime ritenute accettabili. 

 

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Bisogna comunque non dimenticare che nel momento in cui ci si aspetta un livello di accuratezza nella quantificazione del rischio del 99\%, l'effetto delle code non-gaussiane diventa piu' rillevante: in figura si vede come la coda gaussiana nella parte terminale del grafico giaccia sotto a quella esponenziale col risultato di sottovalutare il rischio il qui andamento e' piu correttamente rappresentato dalla coda  esponenziale. In questo caso il risultato e' quello di compromettere le stime fornite e rendendole abbastanza inutili.