Facoltà di Economia

Lucia LeonelliProf.ssa Lucia Leonelli
Preside della Facoltà

La Facoltà di Economia dell'Università degli Studi di Roma "Tor Vergata" è un centro di formazione e di ricerca di eccellenza, riconosciuto a livello nazionale ed internazionale, ed è costituito da due dipartimenti: Economia e Finanza e Management e Diritto.

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La Facoltà di Economia è costituita dai dipartimenti:

Dipartimento di Economia e Finanza

Prof. Vincenzo Atella
Direttore

Dipartimento di Management e Diritto

Prof.ssa Martina Conticelli
Direttore

Iscrizioni e Trasferimenti

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Terza Missione

La Facoltà di Economia, da sempre impegnata a favore della crescita del tessuto socioeconomico italiano e nella cooperazione internazionale, declina la sua Terza missione impegnandosi in una ricerca di eccellenza utile a fini produttivi, capace di contribuire all’avanzamento della conoscenza, dei saperi culturali, scientifici e tecnologici atti a migliorare il benessere della società, attraverso una formazione di qualità, la creazione di partnership istituzionali e progetti con le imprese e per il territorio, il supporto della proprietà intellettuale e dell’imprenditorialità, il placement dei propri laureati, la promozione di iniziative volte a garantire sviluppo sostenibile, innovazione sociale, civic engagement e resilienza.

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Riccardo Faini CEIS Seminars - Petros Dellaportas

Identifying and predicting jumps in financial time series

Economia Riccardo Faini CEIS Seminars
Quando

venerdì 5 aprile 2019 h. 12:00-13:30

Dove

Room B - 1st Floor – Building B
Facolta' di Economia
Universita' degli Studi di Roma 'Tor Vergata'
Via Columbia 2, Roma

Descrizione

Petros Dellaportas (University College London)

We deal with the problem of identifying and predicting common risk factors that drive the probabilities of jumps in stock daily returns. The stochastic volatility model combined with Poisson-driven jumps is used for modelling the time evolution of the returns. To capture the dependence of the jumps over time and across stocks we model the unobserved intensities of the Poisson process by using a dynamic factor model. We develop an efficient Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithm to estimate the parameters and latent states of the proposed model. We compare its predictive performance with the corresponding performance of existing models. Our methodology is tested on simulated data and is applied on the daily returns of the 600 stocks of the STOXX Europe 600 Index, observed over the period of 2007-2014.

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Contatti

Responsabile Scientifico
Nicola Amendola

Organizzazione
Barbara Piazzi
CEIS
06-7259.5601
piazzi@ceis.uniroma2.it