"HiDEA: econometria avanzata per dati ad alta frequenza" - PRIN 2017

  Tuesday, June 11, 2019
HiDEA: econometria avanzata per dati ad alta frequenza”, coordinato da Roberto Renò, docente del dipartimento di Scienze economiche, è tra i progetti  dell’università di Verona finanziati dal bando Prin 2017.
 
Il programma Prin è destinato al finanziamento di progetti di ricerca pubblica, allo scopo di favorire il rafforzamento delle basi scientifiche nazionali e rendere più efficace la partecipazione alle iniziative relative ai Programmi Quadro dell’Unione Europea. Il meccanismo di assegnazione dei fondi del Miur è basato su precisi principi guida: l’alto profilo scientifico del coordinatore nazionale e dei responsabili di unità operativa; l’originalità, adeguata metodologia, impatto e fattibilità del progetto di ricerca; la finanziabilità dei progetti in ogni campo di ricerca; un adeguato sostegno finanziario garantito dal Miur. 
 
Il progetto di ricerca HiDEA (Advanced Econometric methods for High-Frequency Data) ha l’obiettivo di sviluppare nuove idee teoriche nell'econometria dei dati ad alta frequenza, e di applicare tali idee al fine di risolvere problemi economici e finanziari. In particolare, i principali obiettivi teorici del progetto sono lo sviluppo dell'econometria di prezzi non aggiornati (stale prices), dell'econometria dei flash crash e dell'econometria di grandi cross-section. Le principali applicazioni riguardano la misurazione della liquidità del mercato sulla base dei prezzi delle transazioni, lo studio delle implicazioni politiche per la prevenzione dei mini flash crash non correlati ai fondamentali di mercato, lo sfruttamento del contenuto informativo delle cross-section di dati ad alta frequenza per analizzare il comportamento del mercato e per il monitoraggio del rischio sistemico, e la comprensione del comportamento e del ruolo svolto dai trader ad alta frequenza nel processo di formazione dei prezzi.
 
Il team di ricerca è composto da quattro unità: l'unità dell'Università di Roma "Tor Vergata" (UTV), l'unità dell'Università di Padova (UPD), l'unità dell'Università di Venezia (UVE), l'unità dell'Università di Verona (UVR). Le quattro unità hanno una lunga e fortunata esperienza di collaborazione scientifica che nel recente passato ha portato a importanti pubblicazioni in econometria e finanza (si vedano le pubblicazioni allegate dei principali ricercatori dell'unità). Tale ricerca costituirà la base scientifica del progetto. HiDEA si compone di quattro gruppi di lavoro (work package): WP1 - staleness (lett. “essere scaduto”, o “non aggiornato”): si occupa della presenza di rendimenti zero nei dati ad alta frequenza e delle sue implicazioni economiche per la liquidità del mercato.  WP2 - flash crashes: si occupa delle proprietà econometriche dei trend locali, e del loro utilizzo nel rilevare la presenza di flash crash nei mercati finanziari, al fine di studiare le cause della loro (indesiderata) presenza e i possibili rimedi. WP3 – large cross-sections: si occupa dell'esplorazione dell'econometria ad alta frequenza nella cross-section e delle implicazioni per il monitoraggio del mercato e del rischio sistemico. WP4 - high-frequency traders: si occupa del comportamento dei tipi di trader non umani e relativamente nuovi che al giorno d’oggi si occupano di operare la maggior parte delle transazioni, e dei benefici e pericoli derivanti dalla loro presenza. I gruppi di lavoro sono progettati per essere fortemente correlati tra loro, in modo che gli obiettivi scientifici di un dato gruppo di lavoro siano utili per raggiungere gli obiettivi degli altri.
 
Il budget proposto per il progetto è di 440.840 euro, di cui il 45% verrà utilizzato per finanziare 4 borse di studio post-doc. La parte rimanente del budget è invece destinata alle seguenti attività: attività di ricerca in Italia e all'estero; valorizzazione del profilo internazionale di HiDEA; organizzazione di workshop e di una conferenza finale; acquisto di attrezzature e dati; spese di pubblicazione.
 
Oltre agli obiettivi scientifici, il progetto ha diverse potenziali applicazioni. La più importante tra queste è fornire al legislatore, e alle autorità di regolamentazione come Esma, Bis, Iosco, nuovi strumenti in grado di integrare efficacemente quelli esistenti per monitorare e modellare i mercati finanziari, al fine di renderli più liquidi ed efficienti dal punto di vista informativo. Prevediamo inoltre di creare e distribuire gratuitamente un dataset che potrà essere utile alla nostra comunità scientifica di riferimento.
 



Contact person
Roberto Renò

Department
Economics