<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="http://dspace-roma3.caspur.it:80">
    <title>ArcAdiA</title>
    <link>http://dspace-roma3.caspur.it:80</link>
    <description>The DSpace digital repository system captures, stores, indexes, preserves, and distributes digital research material.</description>
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="http://hdl.handle.net/2307/610" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2013-05-24T03:29:02Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="http://hdl.handle.net/2307/610">
    <title>Modelli MS-GARCH e break strutturali: sviluppi teorici ed evidenze empiriche</title>
    <link>http://hdl.handle.net/2307/610</link>
    <description>&lt;Title&gt;Modelli MS-GARCH e break strutturali: sviluppi teorici ed evidenze empiriche&lt;/Title&gt;
&lt;Authors&gt;Caporilli Razza, Guido&lt;/Authors&gt;
&lt;Issue Date&gt;2010-04-30&lt;/Issue Date&gt;
&lt;Abstract&gt;L'osservazione e l'analisi delle serie storiche finanziarie in presenza di fenomeni&#xD;
di instabilità dei mercati evidenzia una volatililità che i modelli GARCH non&#xD;
riescono a cogliere. L'uso di modelli Markov Switching GARCH, come dimostrano i risultati dell'analisi delle serie storiche relative a diversi tassi di cambio riportati nella seconda parte di questa monografia, riesce a cogliere meglio le dinamiche della varianza nel tempo proprio per la presenza di almeno due regimi di volatilità. Assunzioni su densità condizionate differenti per i regimi di alta e bassa volatilità nei modelli M S − GARCH vengono fatte per tener conto di fenomeni tipici come fat tails e presenza di valori anomali nelle serie osservate. Infine la presenza di structural change nelle serie&#xD;
considerate è evidenziata dallo studio dei processi empirici di fluttuazione e l'evidenza empirica dimostra come i modelli M S − GARCH specificano i processi finanziari osservati meglio dei modelli GARCH soprattutto in presenza di break strutturali.&lt;/Abstract&gt;</description>
    <dc:date>2010-04-29T22:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

