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Le recenti crisi finanziarie hanno portato un enorme interesse verso i
metodi per la gestione del rischio. Nonostante alcune critiche, il Value-at-Risk (VaR)
ha ancora oggi un ruolo primario tra le misure di rischio. Per questa ragione, la
letteratura econometrica-finanziaria ha posto l’attenzione sui modelli per la stima
del VaR. Recentemente, la regressione quantilica (QR) `e stata usata per calcolare
direttamente il VaR. In questo contesto di QR, un termine MIDAS (MI(xed)-DA(ta)
Sampling) `e aggiunto al noto modello Linear ARCH (LARCH). Il termine MIDAS
permette l’inclusione di variabli macro, solitamente osservate a frequenza mensile
o quadrimestrale, in contesti dove, di solito, la variabile dipendente `e osservata a
cadenza giornaliera. Il modello risultante, chiamato Quantile LARCH-MIDAS (Q–
LARCH–MIDAS), `e il primo modello che incorpora l’approccio MIDAS all’interno
di un contesto di QR.