Perché i modelli finanziari si basano sulla distribuzione normale? Perché si prevede che i rendimenti degli investimenti seguano generalmente una distribuzione normale?
Risposte
05/03/2024
Midian
Non sono. Sicuramente non dopo la recessione del 2008 in quanto vengono sviluppati modelli più sofisticati per considerare le deviazioni dal comportamento normale e anche altre ipotesi come l'indipendenza dei rendimenti da un periodo all'altro.
Le teorie finanziarie iniziano solo da una normale ipotesi di distribuzione a causa della semplicità dell'approccio e dello sviluppo della struttura teorica di base, ma la storia difficilmente finisce lì. Le teorie sul rischio di perdita estrema del VaR, in particolare, VaR stressato, VaR condizionale (CVaR), deficit atteso e misurazione delle probabilità di perdita estrema attraverso approcci come la distribuzione di Pareto tengono conto del fatto che la distribuzione normale non è la norma e dobbiamo enfatizzare le misurazioni degli eventi di coda (eventi di coda grassa) per riflettere veramente gli scenari peggiori. La simulazione Monte-Carlo attraverso la generazione di valori casuali è un altro nuovo tentativo di allontanarsi dalla normale misurazione VaR basata sulla distribuzione.
Anche per i modelli di prezzi di derivati e opzioni, il modello di Black Scholes basato sul presupposto della distribuzione lognormale dei rendimenti è considerato solo l'inizio e ci sono state molte modifiche per incorporare l'aspetto di non normalità in questo modello. Un approccio è quello di introdurre un modello stocastico per la volatilità del prezzo delle azioni, come è stato fatto da Hull and White o tramite un modello di volatilità condizionale generalizzato autoregressivo (GARCH). La diffusione del salto di Poisson è un altro approccio per riflettere improvvisi salti di prezzo estremi. Puoi leggere queste teorie sviluppate su riviste di ricerca se ne sei veramente interessato, ma la verità generale è che l'aspetto della non normalità con asimmetria e curtosi dei rendimenti dei mercati finanziari è sempre stato conosciuto per cominciare. Tuttavia, tutto deve iniziare con ipotesi semplicistiche in modo che si possa prima arrivare a un modello generalizzato e quindi procedere all'incorporazione di aspetti più complessi in quel modello rimuovendo le assunzioni una per una. Questo è il modo in cui lavorano fisici e chimici, così come esperti finanziari.
Questo è esattamente quello che è successo a mio figlio più giovane, nel 2013/14. Ha un anno meno di suo fratello. Il fratello non è più al college e alla Voila, $ 11,000 in sovvenzioni all'università sono appena scomparsi. Gli davano almeno $ 3,000 all'anno in denaro per le borse di studio.E, per caso, il mio conto in banca è andato quasi a Zero pagando per l'anno scorso mio figlio.Fo...
Non sono. Sicuramente non dopo la recessione del 2008 in quanto vengono sviluppati modelli più sofisticati per considerare le deviazioni dal comportamento normale e anche altre ipotesi come l'indipendenza dei rendimenti da un periodo all'altro.
Le teorie finanziarie iniziano solo da una normale ipotesi di distribuzione a causa della semplicità dell'approccio e dello sviluppo della struttura teorica di base, ma la storia difficilmente finisce lì. Le teorie sul rischio di perdita estrema del VaR, in particolare, VaR stressato, VaR condizionale (CVaR), deficit atteso e misurazione delle probabilità di perdita estrema attraverso approcci come la distribuzione di Pareto tengono conto del fatto che la distribuzione normale non è la norma e dobbiamo enfatizzare le misurazioni degli eventi di coda (eventi di coda grassa) per riflettere veramente gli scenari peggiori. La simulazione Monte-Carlo attraverso la generazione di valori casuali è un altro nuovo tentativo di allontanarsi dalla normale misurazione VaR basata sulla distribuzione.
Anche per i modelli di prezzi di derivati e opzioni, il modello di Black Scholes basato sul presupposto della distribuzione lognormale dei rendimenti è considerato solo l'inizio e ci sono state molte modifiche per incorporare l'aspetto di non normalità in questo modello. Un approccio è quello di introdurre un modello stocastico per la volatilità del prezzo delle azioni, come è stato fatto da Hull and White o tramite un modello di volatilità condizionale generalizzato autoregressivo (GARCH). La diffusione del salto di Poisson è un altro approccio per riflettere improvvisi salti di prezzo estremi. Puoi leggere queste teorie sviluppate su riviste di ricerca se ne sei veramente interessato, ma la verità generale è che l'aspetto della non normalità con asimmetria e curtosi dei rendimenti dei mercati finanziari è sempre stato conosciuto per cominciare. Tuttavia, tutto deve iniziare con ipotesi semplicistiche in modo che si possa prima arrivare a un modello generalizzato e quindi procedere all'incorporazione di aspetti più complessi in quel modello rimuovendo le assunzioni una per una. Questo è il modo in cui lavorano fisici e chimici, così come esperti finanziari.