Dottorato in Metodi Matematici e statistici per la ricerca economica e ...
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<strong>Dottorato</strong> <strong>in</strong> <strong>Metodi</strong> <strong>Matematici</strong> e <strong>statistici</strong> <strong>per</strong> <strong>la</strong> <strong>ricerca</strong> <strong>economica</strong> e sociale 7<br />
dica <strong>per</strong> quali tipologie di comuni l’<strong>in</strong>dicatore precedente porta ad una sovrastima del<br />
tempo medio di <strong>per</strong>correnza.<br />
Esercizio 3 (Inferenza Statistica). Si consideri una variabile cont<strong>in</strong>ua Y <strong>la</strong> cui distribuzione<br />
segue un modello mistura di due normali con stessa varianza (modello 1).<br />
La funzione di densità di questa distribuzione è pari a:<br />
f(y; µ 1 , µ 2 , σ 2 ) = πφ(y; µ 1 , σ 2 ) + (1 − π)φ(y; µ 2 , σ 2 ), (3)<br />
dove π è <strong>la</strong> probabilità del<strong>la</strong> prima componente e φ(y; µ, σ 2 ) <strong>in</strong>dica <strong>la</strong> funzione di<br />
densità del<strong>la</strong> distribuzione normale N(µ, σ 2 ).<br />
Si consideri poi un modello (modello 2) <strong>per</strong> una variabile b<strong>in</strong>aria Z e <strong>la</strong> variabile<br />
cont<strong>in</strong>ua Y basato sulle seguenti assunzioni: (i) Z ha distribuzione di Bernoulli con<br />
parametro π; (ii) condizionatamente a Z = z, Y ha distribuzione N(µ 1 , σ 2 ) <strong>per</strong> z = 1<br />
e N(µ 2 , σ 2 ) <strong>per</strong> z = 0.<br />
1. Si dimostri che i due modelli sono equivalenti (<strong>per</strong> quanto riguarda <strong>la</strong> distribuzione<br />
di Y );<br />
2. al<strong>la</strong> luce del punto precedente si <strong>in</strong>dichi un possibile contesto di applicazione<br />
del modello mistura e un meccanismo di generazione di valori casuali di Y dal<strong>la</strong><br />
distribuzione con densità (3);<br />
3. supponendo di conoscere i parametri µ 1 , µ 2 e σ 2 , si ricavi <strong>la</strong> distribuzione di Z<br />
condizionatamente a Y e si <strong>in</strong>dichi come questa distribuzione può essere utilizzata<br />
<strong>per</strong> c<strong>la</strong>ssificare un soggetto (ossia attribuire un soggetto al<strong>la</strong> prima o al<strong>la</strong> seconda<br />
componente avente distribuzione normale);<br />
4. supponendo di osservare sia Z che Y <strong>per</strong> un campione di n soggetti, si ricavi lo<br />
stimatore di massima verosimiglianza di µ 1 , µ 2 e σ 2 .<br />
Esercizio 4 (F<strong>in</strong>anza Matematica). Si consideri un mercato di titoli obbligazionari <strong>in</strong><br />
cui valgono le usuali ipotesi di mercato <strong>per</strong>fetto. Ad ogni istante t sono trattati sul<br />
mercato Zero Coupon Bond unitari (ZCB) (cioè con valore facciale pari a uno) con<br />
maturity 1 o 2 anni, ai prezzi v(t, t + τ), con τ = 1, 2.<br />
1. Si determ<strong>in</strong>i il portafoglio composto da ZCB che replica un titolo a cedo<strong>la</strong> fissa,<br />
emesso <strong>in</strong> t = 0, scadenza <strong>in</strong> t = 2 anni, cedo<strong>la</strong> I a <strong>per</strong>iodicità annuale. Si<br />
determ<strong>in</strong>i di conseguenza il valore di non arbitraggio del titolo.<br />
2. Si determ<strong>in</strong>i il portafoglio replicante di un titolo a cedo<strong>la</strong> variabile <strong>in</strong>dicizzata al<br />
tasso di mercato i(t, t + 1), emesso <strong>in</strong> t = 0, scadenza <strong>in</strong> t = 2 anni, cedo<strong>la</strong> a<br />
<strong>per</strong>iodicità annuale. Si sottol<strong>in</strong>ei se il portafoglio replicante è statico o d<strong>in</strong>amico<br />
e, nel caso sia d<strong>in</strong>amico, se è autof<strong>in</strong>anziante. Si determ<strong>in</strong>i di conseguenza il<br />
valore di non arbitraggio del titolo.