Analisi del rischio di contagio finanziario con modelli a correlazione dinamica: evidenze sui CDS Spreads degli Stati sovrani

Abstract

Lo scopo dell’analisi empirica condotta in questa tesi è quello di investigare il livello di contagio tra i mercati dei Credit Default Swap sovrani attraverso i modelli GARCH multivariati a correlazione dinamica (DCC). Un’analisi preliminare è stata effettuata con il test basato sui coefficienti di correlazione aggiustata proposto da Forbes e Rigobon (2002). La novità di questa analisi consiste nell’applicazione sequenziale nel tempo del test Forbes e Rigobon, che consente l’individuazione di episodi di contagio senza che vi sia indicazione a priori delle date in cui vi è un sospetto di contagio. Il “model pooling approach” di Geweke e Amisano (2008) è stato implementato al fine di confrontare quale delle tre specificazioni utilizzate per la stima del modello DCC-GARCH è più appropriata. I risultati stabiliscono che è più appropriata la modellizzazione congiunta ottenuta filtrando le serie con un modello VAR. Un altro contributo originale di questo lavoro di tesi è l’applicazione del modello DCC per cogliere il contagio graduale e l’utilizzo del DCC come metodo di Early-Warning. Dopo aver stimato il modello VAR DCC-GARCH e verificato la significatività dei parametri, effetti di contagio sono stati ricercati analizzando l’andamento della correlazione dinamica e confrontando le date che presentano evidenza di contagio con la time-line della financial crisis. Identificando l’effetto contagio come un temporaneo incremento nelle correlazioni condizionali dinamiche, dai risultati per macroaree sono emersi con intensità diverse effetti di contagio causati da annunci relativi a pacchetti di salvataggio per la Grecia del 2 Maggio 2010 e del 27 Ottobre 2011. L’analisi a livello disaggregato ha confermato per tutti gli Stati Europei considerati l’effetto contagio in un intorno di tempo del primo, del secondo e del terzo annuncio di pacchetti di salvataggio per la Grecia.