Gestione Quantitativa del Rischio in Mercati Volatili con un Framework Basato su Expectile per l'Indice FTSE

Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index

July 16, 2025

Autori: Abiodun Finbarrs Oketunji

cs.AI

Abstract

Questa ricerca presenta un framework per la gestione quantitativa del rischio in mercati volatili, con un focus specifico sulle metodologie basate sulle expectili applicate all'indice FTSE 100. Le tradizionali misure di rischio come il Value-at-Risk (VaR) hanno dimostrato significative limitazioni durante periodi di stress di mercato, come evidenziato durante la crisi finanziaria del 2008 e i successivi periodi di volatilità. Questo studio sviluppa un framework avanzato basato sulle expectili che affronta le carenze degli approcci convenzionali basati sui quantili, offrendo una maggiore sensibilità alle perdite estreme e una migliore stabilità in condizioni di mercato estreme. La ricerca utilizza un dataset che copre due decenni di rendimenti del FTSE 100, includendo periodi di alta volatilità, crolli di mercato e fasi di ripresa. La nostra metodologia introduce nuove formulazioni matematiche per i modelli di regressione delle expectili, tecniche avanzate per la determinazione delle soglie basate sull'analisi delle serie temporali e procedure robuste di backtesting. I risultati empirici dimostrano che il Value-at-Risk basato sulle expectili (EVaR) supera costantemente le tradizionali misure di VaR a vari livelli di confidenza e in diverse condizioni di mercato. Il framework mostra una performance superiore durante i periodi volatili, con un rischio del modello ridotto e una maggiore accuratezza predittiva. Inoltre, lo studio stabilisce linee guida pratiche per l'implementazione da parte delle istituzioni finanziarie e fornisce raccomandazioni basate su evidenze per la conformità normativa e la gestione del portafoglio. I risultati contribuiscono significativamente alla letteratura sulla gestione del rischio finanziario e offrono strumenti pratici per i professionisti che operano in ambienti di mercato volatili.

English

This research presents a framework for quantitative risk management in volatile markets, specifically focusing on expectile-based methodologies applied to the FTSE 100 index. Traditional risk measures such as Value-at-Risk (VaR) have demonstrated significant limitations during periods of market stress, as evidenced during the 2008 financial crisis and subsequent volatile periods. This study develops an advanced expectile-based framework that addresses the shortcomings of conventional quantile-based approaches by providing greater sensitivity to tail losses and improved stability in extreme market conditions. The research employs a dataset spanning two decades of FTSE 100 returns, incorporating periods of high volatility, market crashes, and recovery phases. Our methodology introduces novel mathematical formulations for expectile regression models, enhanced threshold determination techniques using time series analysis, and robust backtesting procedures. The empirical results demonstrate that expectile-based Value-at-Risk (EVaR) consistently outperforms traditional VaR measures across various confidence levels and market conditions. The framework exhibits superior performance during volatile periods, with reduced model risk and enhanced predictive accuracy. Furthermore, the study establishes practical implementation guidelines for financial institutions and provides evidence-based recommendations for regulatory compliance and portfolio management. The findings contribute significantly to the literature on financial risk management and offer practical tools for practitioners dealing with volatile market environments.