Tesi di LAUREA SPECIALISTICA Titolo Calibrazione di modelli a volatilità stocastica su architettura parallela Data 2011-10-04 Autore/i Ngjela, Arber Relatore Marazzina, D. Full text non disponibile Abstract Nei mercati finanziari vengono introdotti giornalmente derivati con nuove caratteristiche. Il loro prezzamento costituisce un ramo molto interessante della finanza. Il primo passo per un’analisi quantitativa del derivato è analizzare le caratteristiche del sottostante (cioè il tiolo finanziario su cui il derivato e costruito), adottando un modello che ne descriva l’evoluzione temporale. Successivamente si può calibrare tale modello con i dati di mercato e utilizzare i parametri stimati per prezzare il nuovo derivato. Obiettivo della tesi e studiare e implementare su architettura parallela il problema di calibrazione. Saranno considerati dei data set da poter apprezzare i metodi sviluppati e trarre delle conclusioni su essi e sui modelli implementati. L’opera che segue introduce inizialmente il problema di calibrazione, proseguendo poi nel secondo capitolo con i concetti fondamentali matematici e finanziari. Si parte dal processo di Wiener e si arriva ai modelli a volatilità stocastica. Il capitolo 3 è dedicato alla calibrazione, descrive in profondità il problema affrontato e la soluzione adottata. Il capitolo 4 presenta l’architettura parallela utilizzata insieme al paradigma della programmazione parallela Master-Slave. Nel capitolo 5, con l’ausilio dei data set, si pongono a confronto i metodi sviluppati e i modelli considerati. Vengono convalidati i risultati con una tecnica di validazione. Nell’ultimo capitolo si traggono le conclusioni sui metodi e i modelli valutando tempi di esecuzione e stabilità della soluzione.