Higher order moments in Capital Asset Pricing Model betas = ll Capital Asset Pricing Model: momenti di ordine superiore nella stima del beta

The traditional theory of Capital Asset Pricing Model uses a Least Square linear regression strategy to evaluate the systematic risk of an asset. In this con- text the consequences of non-normality are particularly relevant and may affect dramatically the investors’ decisions. In this paper we propose a new regression interpolation criterion, the Least Quartic criterion, which provides an evaluation of market risk by taking into account also third and fourth moments characteristics in non-normal situations. We apply the proposed procedure to the top 300 market capitalization components of the STOXX Europe 600.

La teoria tradizionale del Capital Asset Pricing Model utilizza una re- gressione lineare ai Minimi Quadrati per la valutazione del rischio sistematico di un asset. In questo contesto le conseguenze della non-normalit`a sono particolar- mente rilevanti e possono influenzare notevolmente le decisioni degli investitori. In questo articolo proponiamo un nuovo criterio di interpolazione, il criterio dei Min- imi Quartici, che fornisce una valutazione del rischio di mercato che tiene conto anche dei momenti del terzo e quarto ordine tipici in situazioni di non-normalit`a. La procedura proposta viene applicata alle prime 300 societ`a per capitalizzazione di mercato incluse nell’indice STOXX Europe 600.