Asset allocation razionale


I modelli a supporto delle scelte di portafoglio dei consulenti e dei gestori

Autore: Ugo Pomante

Editore
Bancaria Editrice
Anno
2008
Pagine
268
ISBN
978-88-449-0377-0
Disponibilità
Esaurito
Prezzo di copertina€ 30,00
Prezzo Internet Sconto 5% € 28,50
IVA assolta dall'editore

Il tema della costruzione di portafoglio suscita un forte interesse sia in ambito accademico che operativo. Le scelte di asset allocation costituiscono un problema ricorrente: ogni investitore è impegnato ' personalmente o con il supporto di un consulente e/o di un gestore ' a combinare diverse asset class al fine di giungere ad un investimento coerente con le proprie preferenze.
Le evidenze empiriche suggeriscono che la produzione di modelli matematico/statistici di portfolio construction appare sproporzionata se confrontata con il loro reale utilizzo.
È infatti più usuale imbattersi in gestori di portafoglio che sviluppano strategie di investimento qualitative, piuttosto che in asset manager che utilizzano rigorosi processi matematici.
Lo scopo di questo lavoro è quello di dimostrare che i modelli quantitativi, se adeguatamente sviluppati, possono rappresentare un efficace supporto al processo di costruzione del portafoglio.
A tale scopo, il volume si prefigge di analizzare le potenzialità applicative dei modelli di asset allocation:

  • indagando la coerenza tra i modelli quantitativi e l'operatività dei gestori;
  • valutando i modelli statistico-matematici sulla base della loro concreta applicabilità.

Il volume, corredato di numerosi esempi numerici, è un utile strumento sia per coloro che intendono affinare i modelli di asset allocation, sia per quanti desiderano usare i modelli quantitativi al fine di attribuire un maggior rigore formale alla loro operatività.

Prefazione
1. Un approccio generale alla costruzione di portafoglio
1.1 Introduzione
1.2 Le fasi della portfolio construction
1.2.1 Identificazione delle preferenze dell'investitore
1.2.2 Stima dell'andamento futuro delle asset class
1.2.3 L'ottimizzazione
2. Le origini: l'ottimizzazione media-varianza
2.1 Introduzione
2.2 L'investitore di Markowitz
2.3 Rendimento e rischio di portafoglio
2.4 La costruzione della frontiera efficiente
2.4.1 Il caso di due soli asset in portafoglio
2.4.2 Il caso generico di n asset in portafoglio
2.5 Tecniche di calcolo dei portafogli efficienti
2.6 Una applicazione pratica
2.7 La selezione del portafoglio ottimo per l'investitore
2.8 Markowitz, tra mito e false credenze
Appendice 1. La stima dei portafogli efficienti in ipotesi di divieto di short selling con il metodo della critical line
Appendice 2. La costruzione dei portafogli efficienti in ipotesi di ammissione dello short selling con il metodo della Lagrangiana
3. Estimation error e altri problemi della Markowitz-Based Portfolio Construction
3.1 Introduzione
3.2 Le critiche mosse alle ipotesi del modello
3.2.1 L'ottimizzazione basata sul principio media-varianza ignora qualsiasi preferenza verso momenti statistici di ordine superiore al secondo
3.2.2 Il modello di Markowitz suppone che gli investitori siano caratterizzati da un unico orizzonte temporale
3.2.3 La deviazione standard è una misura di rischio troppo semplificata
3.3 Le critiche mosse all'applicazione pratica del modello
3.4 L'instabilità dei portafogli efficienti
3.5 Le conseguenze degli errori di stima
3.5.1 L'esperimento di Jobson e Korkie (1980)
3.5.2 L'esperimento di Frankfurter, Phillips e Seagle (1971)
3.5.3 Efficient versus naive portfolio
3.6 Conclusioni
4. Le tecniche euristiche
4.1 Introduzione
4.2 La soluzione dei vincoli di peso
4.2.1 Vincoli infra-gruppo e scostamento dai portafogli neutrali
4.2.2 Efficient versus constrained portfolio
4.3 La tecnica del resamplingTM
4.3.1 La scelta dell'ampiezza N dei rendimenti simulati
4.3.2 ResamplingTM versus efficient portfolio
5. Asset allocation bayesiana
5.1 Introduzione
5.2 Gli stimatori bayesiani
5.3 Gli shrinkage estimator
5.3.1 Dalla teoria alla pratica
5.3.2 Shrinkaged versus sampled portfolio
5.3.3 Una riflessione finale
5.4 Il modello di Black e Litterman
5.4.1 Le analytics del modello
5.4.2 Applicazione pratica
5.5 Combinare modelli euristici e bayesiani
Bibliografia



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