Un approccio econometrico sull'indice NASDAQ Composite: un modello di regressione per la previsione dell'indice statunitense

Abstract

La tesi in oggetto intende proporre un approccio econometrico per la descrizione dell’indice NASDAQ Composite, finalizzato a fornire delle previsioni efficaci e approfondire l’aspetto di cointegrazione.

Coerentemente con quanto previsto dalla teoria econometrica, in una prima fase sono selezionate le variabili esplicative volte a caratterizzare l’endogena. Le variabili in questione sono sottoposte ad un’analisi descrittiva e ai test di normalità, linearità e radice unitaria. Accertata la non stazionarietà dell’endogena e delle esplicative, le variabili sono impiegate nella procedura a due passi di Engle Granger. Tale procedura è utile ai fini della stima dell’equazione di lungo periodo (statica) e di breve periodo (dinamica), in forma Error Correction Mechanism (ECM). A questo livello si individuano i modelli per l’eteroschedasticità condizionale di tipo GARCH(r,m), o relative estensioni dello stesso.

Verificata la cointegrazione dell’equazione statica, nonché l’impatto delle variabili esogene sull’endogena e determinata l’equazione dinamica in forma ECM, si procede con la previsione.

Le fasi de quo sono una prerogativa fondamentale ai fini della previsione della serie endogena in un “futuro virtuale”, che interessa il periodo che si protrae dal gennaio del 2020 al gennaio 2021, in corrispondenza della crisi pandemica. Si stimano dunque alcune previsioni derivanti dall’equazione dinamica e una originata dalla curva di lungo periodo. La bontà previsiva è valutata in riferimento alle misure di performance come il coefficiente di disuguaglianza di Theil o gli errori percentuali assoluti in media, e ad un confronto con un modello “benchmark”. In quanto a quest'ultimo, si propone una previsione basata sulla sola variabile endogena, definita da un processo di tipo ARIMA (p,d,q) e GARCH (r,m) per la componente dell’innovazione, depurato dagli effetti di dipendenza rispetto alle variabili esplicative della regressione econometrica.

Il progetto si propone, infine, di porre in relazione le previsioni stimate per l'intervallo di futuro virtuale con quanto effettivamente realizzato dall'andamento della serie originaria dell’indice NASDAQ Composite nello stesso periodo. I risultati ottenuti sono analizzati alla luce dell'efficacia registrata dai modelli stimati nell'intercettare il crollo dell'indice in corrispondenza della crisi pandemica.