Modelli Vasicek e CIR per la previsione di tassi di interesse

Nel mondo della finanza le previsioni rivestono un ruolo fondamentale per prendere decisioni, gestire rischi, pianificare strategicamente gli investimenti e valutarne le performance. Senza previsioni accurate, le aziende e gli investitori si troverebbero, infatti, in una situazione di maggiore incertezza, con esposizione a rischi significativi e/o possibilità di perdita di opportunità di crescita. In campo finanziario un concetto cardine è rappresentato dal tasso di interesse, che indica, come definito dalla Banca Centrale Europea (2024), “quanto costa prendere denaro in prestito e quanto fruttano i capitali investiti”. Comprendere i tassi di interesse e le loro dinamiche risulta quindi essenziale per chiunque operi nel mondo della finanza, in quanto essi influenzano gran parte delle decisioni economiche e finanziarie mondiali; pertanto, la capacità predittiva rappresenta un vantaggio competitivo significativo. Questo studio si pone come obiettivo l’analisi e il confronto di due modelli, Vasicek e Cox-Ingersoll-Ross (CIR), utili a prevedere l’andamento dei tassi di interesse. Lo scopo principale della ricerca è valutare le proprietà dei modelli di cui sopra, analizzandone le differenze in termini di struttura e comportamento stocastico, e, in particolare, la pre- stazione del modello Vasicek sui tassi EURIBOR e EURIRS tramite l’implementazione di uno script in codice Python. Utilizzando dati storici sui tassi d’interesse, il modello è stato calibrato attraverso tecniche di stima dei parametri. Successivamente, sono state eseguite simulazioni per confrontare le traiettorie previste dei tassi d’interesse e analizzare la loro capacità di adattamento ai dati reali. I risultati della ricerca indicano che, per il tasso EURIRS si ottengono dei risultati plausibili, ma non accurati, per l’EURIBOR, invece, si ottengono dei risultati privi di significato dal punto di vista economico. Tuttavia, il modello Vasicek, grazie alla sua semplicità e facilità di implementazione, rimane una scelta valida in contesti meno turbolenti per i tassi di interesse. In conclusione, questa tesi fornisce una valutazione approfondita dei modelli Vasicek e CIR, offrendo spunti utili alla loro applicazione nella gestione del rischio e nella previsione dei tassi d’interesse. Future ricerche potrebbero esplorare ulteriori estensioni di questi modelli per migliorare la loro accuratezza predittiva.