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Rubrica

Personale Strutture

Qualifica

Professore Ordinario

Indirizzo

VIA CESARE BATTISTI, 241/243 - PADOVA

Telefono

0498274199

Avvisi

Gli studenti sono invitati a controllare la presenza di avvisi e comunicazioni sul Moodle STEM https://stem.elearning.unipd.it/ prima di presentarsi a ricevimento.

Orari di ricevimento

  • Il Lunedi' dalle 10:00 alle 12:00
    presso Dipartimento di Scienze Statistiche - Via Battisti 241 - Stanza 133
    L'orario di ricevimento è valido durante il periodo didattico. Per ricevimenti in altri periodi, o in altro orario, contattare prima il docente via email. Verificare gli avvisi sul Moodle di Scienze Statistiche per eventuali variazioni.

  • Il Venerdi' dalle 10:00 alle 12:00
    presso Dipartimento di Scienze Statistiche - Via Battisti 241 - Stanza 133
    L'orario di ricevimento è valido durante il periodo didattico. Per ricevimenti in altri periodi, o in altro orario, contattare prima il docente via email. Verificare gli avvisi sul Moodle di Scienze Statistiche per eventuali variazioni.

Pubblicazioni

Recent selected publications

- Caporin, M., Corazzini, L., and Costola, M., 2018, Measuring the Behavioural Component of the S&P 500 and Its Relationship to Financial Stress and Aggregated Earnings Surprises, British Journal of Management, forthcoming;
- Blasi, S., Caporin, M., and Fontini, F., 2018, A multidimensional analysis of the relationship between firms’ Corporate Social Responsibility activities and their economic performance, Ecological Economics, doi:10.1016/j.ecolecon.2018.01.014;
- Caporin, M., Pelizzon, L., Ravazzolo, F., and Rigobon, R., 2018, Sovereign contagion in Europe, Journal of Financial Stability, doi:10.1016/j.jfs.2017.12.004;
- Bonaccolto, G., Caporin, M., and Paterlini, S., 2018, Asset allocation with penalized quantile regression, Computational Management Science, doi:10.1007/s10287-017-0288-3;
- Caporin, M., Costola, M, Jannin, J., and Maillet, B., 2018, On the (Ab)Use of Omega?, Journal of Empirical Finance, doi:10.1016/j.jempfin.2017.11.007;
- Caporin, M., Kolokolov, A., and Renò, R., 2017, Systemic co-jumps, Journal of Financial Economics, doi:10.1016/j.jfineco.2017.06.016;
- Caporin, M., and Fontini, F., 2017, The Long-Run Oil-Natural Gas Price Relationship and the Shale Gas Revolution, Energy Economics, 64, 511-519, doi:10.1016/j.eneco.2016.07.024;
- Caporin, M., Rossi, E, and Santucci de Magistris, P., 2017, Chasing volatility: a persistent multiplicative error component model with jumps, Journal of Econometrics, 198-1, 122-145, doi:10.1016/j.jeconom.2017.01.005;
- Caporin, M., Khalifa, A., and Hammoudeh, S., 2017, The relationship between oil prices and rig counts: The importance of lags, Energy Economics, 63, 213-226, doi:10.1016/j.eneco.2017.01.015;
- Caporin, M., Rossi, E., and Santucci de Magistris, P., 2016, Volatility jumps and their economic determinants, Journal of Financial Econometrics, 14-1, 29-80, doi:10.1093/jjfinec/nbu028;
- Billio, M., Caporin, M., and Costola, M., 2015, Backward/Forward optimal combination of performance measures, North American Journal of Economics and Finance, 34, C, 63-83, doi:10.1016/j.najef.2015.08.002;
- Asai, M., Caporin, M., and McAleer, M., 2015, Forecasting Value-at-Risk Using Block Structure Multivariate Stochastic Volatility Models, International Review of Economics and Finance, 40, C, 40-50, doi:10.1016/j.iref.2015.02.004;
- Caporin, M., and Velo, G., 2015, Forecasting realized range volatility: dynamic features and predictive variables, International Review of Economics and Finance, 40, C, 98-112 doi:10.1016/j.iref.2015.02.021;
- Caporin, M., Hammoudeh, S., and Khalifa, A., 2015, Spillovers between energy and FX markets: The importance of asymmetry, uncertainty and business cycle, Energy Policy, 87, 72-82, doi:10.1016/j.enpol.2015.08.039;
- Baldovin, F., Caporin, M., Caraglio, M., Stella, A., and Zamparo, M., 2015, Option pricing with non-Gaussian scaling and infinite-state switching volatility, Journal of Econometrics, 187, 486-497, doi:10.1016/j.jeconom.2015.02.033.

Area di ricerca

My research interests belong to the broad topic of Financial Time Series and Financial Econometrics:
- Univariate and Multivariate models for conditional and realized variances, covariances and correlations: theory and applications in finance;
- Market, systematic and systemic risk: measurement, monitoring and forecasting with dynamic models;
- Active portfolio management: quantitative based strategies, performance evaluation of managed portfolios, benchmark construction, equity screening;
- High frequency data: development of trading strategies, empirical market microstructure, analysis with dynamic models;
- Financial contagion: detecting contagion with dynamic models;
- Spatial econometrics methods in finance;
- Energy Finance;
- Weather and energy derivatives: dynamic modelling and model-based pricing.

Tesi proposte

Per studenti di laurea triennale
- Modelli GARCH flessibili ed applicazione alle criptovalute (da GARCH simmetrici a modelli asimmetrici e più flessibili)
- Stimatori per la varianza basati su dati in alta frequenza e dati OHLC, confronti predittivi per la varianza dei rendimenti
- Risk budgeting e applicazioni nell'ambito dell'allocazione di portafoglio e nella misurazione e gestione del rischio di mercato
- Confronti predittivi tra modelli GARCH alternativi con applicazioni al caso della previsione puntuale delle varianze e della previsione della distribuzione dei rendimenti, in particolare per criptovalute ed asset alternativi
- L'estensione in un'ottica condizionata di una misura di rischio non-condizionata basata sulle distribuzioni Pareto-stabili
- La misurazione delle performance e la costruzione di indicatori compositi
- Regole di screening per la selezione di asset per lo stock picking utilizzando indici di bilancio ed indicatori company-specific
- Rassegna dei test per la presenza di radici unitarie in presenza di break strutturali (nelle componenti deterministiche o nella relazione di cointegrazione)
- Rassegna di metodi di backtesting per Value-at-Risk o Expected Shortfall ed applicazioni pratiche
- Introduzione ai metodi di gestione attiva quantitativa di portafoglio ed applicazioni pratiche

Per studenti di laurea magistrale
- Realized interdependences: i) simulation on the iterated OLS approach; ii) multiple Gamma measures
- Matrix-valued autoregression on HF data and comparison to tensor-based factor models
- Analysis of durations: day-by-day ACD models and unconditional duration tail index
- misspecificazione in modelli DCC-GARCH, simulazioni sulle proprietà di un test di misspecificazione
- PCA su dati in alta frequenza basandosi su asimmetria e curtosi
- Costruzione di "state-level indexes" in alta frequenza per US e analisi dello spillover
- Unit root testing under structural breaks: breaks in deterministic components, iterative procedures vs tests uder multiple breaks; breaks in the cointegrating coefficients, extention to bound testing
- OK (candlestick) estimator of volatility in the presence of jumps and staleness
- Multivariate Marked Hawkes processes for signed best quote movements
- Principal portfolios and an application to European Markets
- Realized eigenvectors and eigenvalues: dynamic models for systemic risk monitoring, real time detection and forecasting
- Quantile regression methods and applications in finance for style analysis and market timing
- Systemic co-jumps in the currency market around the clock
- Realized interdependence with higher order realized moments
- Realized GARCH and HEAVY models with higher moments for returns density forecasts
- Partial Realized Volatility and Hierarchical forecasting
- Dynamic Network models for applications in finance
- Dynamic models for Interval Valued time series and applications in finance