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L’analisi è stata permessa dalla disponibilità di informazioni ad un livello
molto dettagliato; mentre solitamente gli studi in letteratura fanno riferimento a
dati aggregati relativi ad un elevato numero di fondi, il lavoro di ricerca si basa
invece sull’analisi di un singolo gestore e sull’opportunità di sfruttare
informazioni solitamente non accessibili ai ricercatori. Il reperimento di tali dati è
stato effettuato grazie ad una internship mensile svolta presso il gestore nell’uffcio
di Londra.
Per svolgere lo studio nella maniera più appropriata, si è reso inizialmente
necessario comprendere in modo più approfondito le dinamiche alla base dei
closed-end funds. In particolare la ricerca, dopo una breve introduzione per
presentare lo strumento, si è focalizzata sull’aspetto più interessante del prodotto,
ovvero le cause dell’esistenza dello sconto. Riguardo l’argomento, la letteratura è
da sempre stata florida; originatasi negli anni Settanta, è proseguita nel corso degli
anni ed è tuttora esistente la discussione su quali siano le determinanti più rilevanti
di tale fenomeno.
Le motivazioni si suddividono in due grandi correnti, a seconda della
filosofia adottata per cercare le spiegazioni dello sconto. La prima fa riferimento
alla finanza neoclassica ed esamina le cause razionali che possono determinare lo
sconto. La seconda corrente di pensiero trova invece le ragioni dello sconto dei
closed-end funds nella behavioural finance e sottintende la possibilità
dell’inefficienza dei mercati.
La ricerca presenta l’esposizione di quattro modelli, che ripercorrono in
ordine cronologico la discussione letteraria e guidano il lettore all’interno
dell’evoluzione di esso. La scelta di presentare i modelli in ordine cronologico e
non in base alla filosofia utilizzata per individuare le spiegazioni dello sconto è
motivata dalla volontà di coinvolgere maggiormente il lettore nell’evoluzione del
dibattito.
I primi due modelli risalgono agli anni Settanta e sono due pietre miliari
sempre riprese e citate da tutta la successiva evoluzione bibliografica. Il primo
trova spiegazione allo sconto soprattutto in cause razionali, mentre il secondo già
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al termine degli anni Settanta ipotizza l’esistenza di motivi che esulano dalla
finanza neoclassica.
Nel modello di Boudreaux (1972) si trova la prima trattazione organica
relativa alle motivazioni che possono causare uno sconto. In esso vengono
rifiutate le cause proposte dalla letteratura allora esistente ed in particolare viene
rigettata l’ipotesi di mercati inefficienti. La ragione alla base della differenza di
prezzo tra le quote del closed-end fund e il corrispondente NAV sono da
rintracciarsi nei costi di agenzia, ed in particolar modo nelle aspettative del
mercato riguardo a futuri cambiamenti di portafoglio. Se il mercato prevede che le
decisioni future del manager daranno luogo ad un portafoglio migliore di quello
attuale, il closed-end fund quoterà a premio rispetto al Net Asset Value.
Contrariamente, il closed-end fund quoterà a sconto quando il mercato si aspetta
che i futuri cambiamenti daranno luogo a un portafoglio peggiore di quello
corrente.
Nel modello di Malkiel (1977) si espone una critica all’assunzione dei
mercati efficienti. In esso, infatti, vengono analizzate diverse cause sostenute dalla
letteratura neoclassica ed in seguito vengono effettuati test empirici per verificarle.
Dai risultati ottenuti si deduce che i motivi razionali non sono sufficientemente
esaustivi nello spiegare l’evidenza empirica di significativi sconti presenti sui
mercati.
Successivamente, saltando ai primi anni Novanta, viene proposto un
modello quantitativo di behavioural finance e la seguente applicazione ai closed-
end funds. In Lee, Shleifer, Thaler (1991) si trova un approccio completo al
closed-end fund puzzle, spiegato tramite un modello basato sui limiti
dell’arbitraggio. La presenza sul mercato dei “noise traders”, agenti irrazionali che
prendono decisioni basandosi su errate percezioni di prezzo, comporta agli
arbitraggisti con un orizzonte temporale limitato di sopportare non solo il rischio
fondamentale, ma anche il noise trader risk, ovvero il rischio che il sentiment dei
noise traders diventi ancora più estremo. Di conseguenza gli arbitraggisti non
riescono a riportare il prezzo dei closed-end funds al valore del NAV (a meno
della parte di sconto spiegabile da motivazioni razionali) poiché costretti a
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sopportare il rischio che il sentiment dei noise traders peggiori e lo sconto si
amplifichi.
Viene infine presentato un modello dei primi anni del nuovo secolo,
inserito in una più ampia riflessione su teoria neoclassica e finanza
comportamentale. In Ross (2002) vengono recuperate motivazioni basate sulla
finanza neoclassica. L’articolo riprende la tesi delle managerial fees come causa
dello sconto e ne viene proposto un nuovo modello basato sulle recenti evoluzioni
della finanza accademica.
Dopo l’ampia panoramica sulla letteratura riguardante le cause dello
sconto, è stato possibile indirizzare la ricerca verso la società d’investimento
oggetto d’analisi, City of London Investment Management. Al fine di valutarne
nel miglior modo le performance, è risultato necessario comprendere in modo
dettagliato quale sia il processo d’investimento che permette al fondo di
raggiungere i propri obiettivi, ovvero di ottenere un’outperformance rispetto
all’indice corrispondente. Come già accennato, la società gestisce fondi che
investono in closed-end funds, dunque la strategia tramite cui essa cerca di
conseguire rendimenti superiori a quelli del benchmark è basata sullo sfruttamento
delle inefficienze riscontrabili sul mercato globale di questo particolare tipo di
fondi. Per quanto riguarda l’area geografica d’investimento, è focalizzata sui
mercati emergenti. Il contesto rende pertanto necessario un articolato investment
process, atto ad identificare le nazioni ed i fondi in cui allocare i capitali a
disposizione. Esso è suddiviso in due macrofasi: Country Allocation e Stock
Selection.
La prima macrofase è un processo top-down di natura macroeconomica a
sua volta suddiviso in tre steps. Nel primo, di carattere prettamente quantitativo,
l’economista raccoglie, per ognuna delle circa 50 nazioni che costituiscono
l’universo degli emerging markets di City of London, dati macroeconomici
relativi ad una ventina di indicatori. In questa fase del processo le nazioni sono
suddivise in sei categorie a seconda dell’evoluzione economica. Il secondo step è
di carattere prevalentemente qualitativo; in esso l’economista, basandosi
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principalmente sulle proprie competenze e conoscenze dei mercati emergenti,
sviluppa un ranking delle nazioni. L’output è l’elenco delle nazioni divise in 3
categorie: “overweight”, “neutral”, “underweight” rispetto all’indice di mercato.
Per ogni paese, viene indicato di quanto discostarsi dal peso del benchmark.
Nell’ultimo step, infine, i portfolio managers e gli analisti di ricerca rivedono e
discutono le raccomandazioni dell’economista. Il team di investment management
compie un nuovo ranking delle nazioni basandosi sul relativo valore disponibile
all’interno dell’insieme dei closed-end funds di City of London.
La seconda macrofase è un processo di tipo bottom-up di natura finanziaria
che considera quattro fattori per decidere in quali closed-end funds investire. Il
primo sono le capacità del fund manager, rappresentate dal track-record storico
del NAV confrontato col benchmark corrispondente. Il secondo è lo sconto a cui è
quotato il fondo; il valore non viene considerato in assoluto, ma è comparato con
il suo andamento storico e con quello dei competitors. Il terzo è l’eventuale data di
liquidazione; se il closed-end fund presenta una data di termine dell’attività, è
possibile calcolare il rendimento ottenibile in quella data, originato dal fatto che al
momento della liquidazione le quote sono restituite al valore del NAV. L’ultimo
fattore contempla la possibilità di corporate activities effettuate dal board del
closed-end fund al fine di governare lo sconto; esempi di tali azioni sono buyback,
tender offer, open-ending.
La parte successiva è la più interessante del lavoro. Soffermandosi sulle
performance di City of London, si può notare come i rendimenti da essa ottenuti si
dimostrino nel lungo periodo superiori a quelli del corrispondente benchmark, con
un minore livello di rischio. La ricerca si è pertanto focalizzata su analisi atte a
comprendere in maniera più dettagliata le spiegazioni dei risultati del gruppo e
quali siano dunque i punti di forza e di debolezza.
Inizialmente l’analisi è stata svolta utilizzando test e modelli proposti dalla
letteratura finanziaria, ma come già evidenziato essi sono stati concepiti
principalmente per valutare le performance di fondi che investono nelle asset
classes tradizionali. I risultati ottenuti da questa prima analisi sono dunque poco
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significativi. Per sviluppare un appropriato sistema di valutazione, la ricerca si è
focalizzata sull’investment process, con lo scopo di individuare le determinanti
delle performance del gruppo. Ripercorrendo il processo d’investimento, è stato
possibile individuare quattro indicatori. Country Allocation misura l’effetto totale
sulla performance, causato dai movimenti di mercato, in funzione di posizioni
sovra o sottoponderate in determinati paesi. Currency Movements coglie l’effetto
totale sulla performance, causato dai movimenti della valuta locale rispetto al
dollaro, dovuto a posizioni sovra o sottoponderate in determinate nazioni.
Portfolio Holding NAV misura l’effetto totale delle performance dei NAV dei
closed-end funds in cui City of London ha investito. Infine, Discount Movements
rappresenta, sempre per gli stessi fondi, il valore aggiunto derivante dalle
variazioni nei livelli di sconto. Dall’esame di questi quattro indicatori si è potuto
notare come il differenziale positivo sia la capacità di identificare i fondi il cui
sconto si restringerà, mentre quello negativo è l’abilità nel selezionare le nazioni.
L’analisi si è in seguito concentrata sull’indicatore Country Allocation. Si è
dunque sviluppato un modello atto a verificare la capacità di market-timing di
City of London sulla selezione delle nazioni, dapprima per ogni singola nazione
ed in seguito a livello aggregato. In particolar modo, il modello comprende un
coefficiente indicante la capacità forward-looking del gruppo, ovvero la capacità
previsiva di anticipare il mercato. Il valore ottenuto per questo coefficiente è
negativo; dall’analisi empirica effettuata emerge pertanto che la fase
macroeconomica è il differenziale competitivo negativo di City of London.
La ricerca è proseguita cercando di comprendere quali possano essere le
cause dei risultati manifestatisi nell’evidenza empirica. Per trovare le spiegazioni
alle conclusioni ottenute, è necessario ripercorrere in maniera più dettagliata
l’investment process. Per ogni paese, l’output della fase di Country Allocation è la
differenza, rispetto al benchmark, dell’investimento effettuato in quella nazione.
Tuttavia esso, in base al quale sono stati calcolati gli indicatori e il coefficiente
forward-looking del modello sviluppato, viene rilasciato solo dopo una revisione
del ranking stilato dall’economista da parte dei portfolio managers in base a
logiche finanziarie. Nel terzo step della macrofase di Country Allocation avviene
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infatti un re-ranking delle nazioni svolto dall’investment team considerando per
ogni paese il valore aggiunto ottenibile dai movimenti dello sconto dei fondi
presenti nella nazione in esame. L’output successivo al secondo step è dunque
differente da quello rilasciato al termine della fase di Country Allocation, proprio
perché nell’ultimo step i pesi delle nazioni sono modificati privilegiando quelle in
cui sono presenti fondi che grazie ai movimenti dello sconto otterranno rendimenti
futuri vantaggiosi. Di conseguenza, per ottenere risultati migliori del benchmark,
si privilegiano criteri finanziari piuttosto che economici, causando le performance
negative dell’indicatore Country Allocation e quelle ottime dell’indicatore
Discount Movements.
Il lavoro di ricerca si è concluso con un’ultima indagine. L’analisi
effettuata si è soffermata sulla fase di Stock Selection, la parte del processo
d’investimento che fornisce i migliori rendimenti. Si è sviluppato un modello di
base per valutare l’abilità di City of London di investire in fondi che
conseguiranno buone performance dal punto di vista del NAV e dei movimenti
dello sconto. La carenza di dati, sia sull’esatta composizione del portafoglio dei
fondi che sulle informazioni riguardanti i closed-end funds, preclude una buona
analisi e causa risultati non significativi; tuttavia, alcuni indicatori mostrano una
debole capacità predittiva di City of London.
ABSTRACT
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Abstract
The aim of this research is to develop and implement a methodology for the study
of the performance of a manager of funds investing in closed-end funds.
This is an appealing topic first of all because it concerns a financial
instrument whose industry is highly developed in the world, but whose spread on
the Italian market is very limited. Closed-end funds are investment funds very
similar to mutual funds, but with a significant difference: the fixed structure of
capital. Given that closed end funds are listed, the price of a single share is
determined by the market supply and demand and is usually different from the
corresponding value of the underlying assets. Generally, we find that the fund
trades at a discount, that is at a price lower than the NAV.
Secondly, the issue is important because it focuses on funds that invest in a
particular asset class: the closed-end funds. The financial literature has always
been careful to evaluate the performance of mutual funds, but has always been
oriented toward the most popular types. Typically funds that are analyzed were
US funds investing available money among the most common asset classes:
stocks, bonds and cash. Since the Sixties, many aspects of the latter were studied:
overall performance, stationarity of the systematic risk over time, market-timing
ability of managers, the relationship between returns and turnover of managers,
the relationship between investment performance and characteristics of the
investment fund, such as management fees. Studies are also in lesser degree of
international funds, repeating a similar analysis conducted for the US ones.
However, the literature is only partially devoted to study the performance of funds
that invest in open funds, and it is almost nothing regarding investigations into
funds invested in closed-end funds, as they represent a very specialized niche.
The analysis was possible thanks to the availability of information to a very
detailed level, while usually studies in the literature are based on aggregated data
on a large number of funds; the research work is based on a single firm and
whether exploit information usually not accessible to researchers. Data gathering
was obtained trhough one-month internsip at the London office of the manager.
ABSTRACT
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To carry out the study in the most appropriate way, it was initially
necessary to understand in greater depth the dynamics underlying closed-end
funds. In particular, the research, after a brief introduction to present the
instrument, has focused on the most exciting aspect of the product, that is the
causes of the discount. Regarding the topic, literature has always been thriving;
originated in the Seventies, has continued over the years and is still existing the
debate over what was more important determinants of this phenomenon.
The reasons are divided into two main currents, depending on the
philosophy adopted to seek explanations. The first refers to neoclassical finance
and examines the rational causes that may determine the discount. The second
school of thought finds the reasons for the discount of the closed-end funds in
behavioral finance and implies the possibility of inefficients markets.
The research presents the exposure of four models that retrace
chronologically literary discussion and guide the reader inside of it. The decision
to provide role models in chronological order and not according to the philosophy
used to identify explanations of discount is motivated by the desire to involve the
reader more in the evolution of debate.
The first two models date from the seventies and are two milestones always
cited by all subsequent evolution literature. The first explanation is the reduction
in cases mostly rational, while the latter already at the end of the seventies
assumed the existence of reasons beyond the neoclassical finance.
In Boudreaux model (1972) one can find the first organic treatment on the
motivations that may cause a discount. The model rejected the proposals of the
existing literature and in particularly rejects the idea of inefficient markets. The
reason behind the price difference between the shares of closed-end fund and the
corresponding NAV are found in the agency costs, and especially in market
expectations about future changes in portfolio. If the market believes that the
manager future decisions will rise to a portfolio better than today, closed-end fund
will trade at premium compared to the Net Asset Value. In contrast, the closed-
end fund will trade at a discount when the market expects that future changes will
produce a portfolio worse than the current one.
ABSTRACT
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From a critical point of view, the Malkiel model (1977) shows the
assumption of inefficient markets. In fact, the model analyzes various causes
supported by the neo-classical literature and performs empirical tests to verify
them. The obtained results show that the rational reasons are not enough
comprehensive in explaining the empirical evidence of significant discounts on
the markets.
Afterwards, in the early nineties, a quantitative model of behavioral finance
is proposed and the following application to closed-end funds. In Lee, Shleifer,
Thaler (1991) one can find a comprehensive approach to closed-end fund puzzle,
explained thanks to a model based on the limits of arbitrage. The presence on the
market of "noise traders", irrational agents who make decisions based on
misperceptions of price, involves the arbitrageurs with a limited time horizon to
endure not only the fundamental risk, but also the noise trader risk, that is the risk
that the sentiment of noise traders becomes even more extreme. Then the
arbitrageurs fail to reduce the price of closed-end funds to the value of the NAV
(unless part of the discount could be explained by rational reasons) since forced to
bear the risk that the sentiment of noise traders
gets worse and the discount widens.
Finally, a model of the first years of the new century is presented, as part of
a broader reflection on neoclassical theory and behavioural finance. In Ross
(2002), motivations are recovered based on neoclassical finance. The article takes
the view of managerial fees as a cause of discount and proposes a new model
based on the recent developments of academic finance.
After an extensive overview of the literature on the causes of the discount,
it was possible to narrow down the research to the investment company under
analysis, City of London Investment Management. In order to evaluate the best
performance, it appeared necessary to understand in detail what is the investment
process that can allow the fund to achieve its objectives, that is to obtain an
outperformance compared to the corresponding index. As already mentioned, the
company manages funds investing in closed-end funds, therefore the strategy
ABSTRACT
17
through which it seeks to achieve higher returns than the benchmark is based on
the exploitation of inefficiencies existing in the global market for this particular
type of funds. Regarding the geographical area of investment, it is focused on
emerging markets. The context therefore requires a structured investment process,
able to identify the countries and funds towards which allocate the available
capitals. It is divided into two macrophases: Country Allocation and Stock
Selection.
The first macrophase is a top-down process of macroeconomic nature in
turn divided into three steps. In the first, purely quantitative, the economist
collects, for each of about 50 nations that make up the universe of emerging
markets of the City of London, macroeconomic data on twenty indicators. At this
stage of the process, nations are divided into six categories depending on the
economy evolution. The second step is mainly quantitative; in this the economist,
relying mainly on his skills and knowledge of emerging markets, develops a
ranking of the countries. The output is a list of nations divided into 3 categories:
"overweight", "neutral", "underweight" in relation to the market index. For each
country, we talk about how to separate the weight of the benchmark. In the final
step, the portfolio managers and research analysts review and discuss the
recommendations of the economist. The investment management team makes a
new ranking of the countries based on its available values within the closed-end
funds of City of London.
The second macrophase is a bottom – up process of financial nature that
considers four factors to decide which closed-end funds invest. The first is the
expertise of the fund manager, represented by the historical track-record of the
NAV compared to the correspondent benchmark. The second is the discount to the
Net Asset Value; the value is not considered in absolute terms but is compared
with its historical trend, and with the one of competitors. The third is the possible
date of liquidation; if closed-end funds shows a liquidation date, it is possible to
calculate the performance achieved in that year, caused by the fact that at the time
of liquidation shares are returned to the value of NAV. The last factor
ABSTRACT
18
contemplates the possibility of corporate activities carried out by the closed-end
fund board in order to govern
the discount; examples of such actions are buyback, tender offer, open-ending.
The next part is the most interesting of the work. Reflecting on the
performance of City of London, one can see that its returns are in the long run
higher than the corresponding benchmark, with a lower level of risk. The research
is focused on analysis to include more detailed explanations of the results of the
group and therefore what are the strengths and the weaknesses.
Initially, the analysis was done by using tests and models proposed by the
financial literature, but as already shown they are designed primarily to evaluate
the performance of funds that invest in traditional asset classes. The results thus
obtained from this initial analysis are therefore not very significant. To develop an
appropriate system of assessment, research has focused on the investment process,
in order to identify the determinants of performance of the group. In reviewing the
investment process, it was possible to identify four indicators. Country Allocation
measures the total effect upon performance, caused by market movements, due to
overweight or underweight positions in specific countries. Currency Movements
takes the total effect upon performance, caused by local currency movements
against the US dollar, due to overweight or underweight positions in specific
countries. Portfolio Holding NAV measures the total effect of holdings’ NAV
performances compared to their respective benchmark constituent indices. Finally,
Discount Movements is always for the same holdings, the value added resulting
from variations in the levels of discount. Upon examination of these four
indicators the difference has been noted as positive is the ability to identify funds
whose discount will narrow, while the negative is the ability to select nations.
The analysis is therefore focused on the marker Country Allocation. It was
therefore developed a model act to verify the ability of market-timing of City of
London on the selection of nations, first for each country and then in aggregate
level. Specifically, the model includes a coefficient indicating the forward-looking
ability of the firm, the ability to anticipate the market. The value obtained for this
ABSTRACT
19
coefficient is negative; what emerges from the empirical data done so that the
macroeconomic phase is the negative differential competitive of City of London.
The research continued trying to understand what may be the causes of this
experience from empirical results. To find the explanations of the conclusions
obtained, it is necessary to go through in more detail the investment process. For
each country, the output of the first phase of the investment process is the
difference, compared to the index, of the investment made in that country. But this
difference, on which was calculated the indicators and the forward-looking
coefficient of the model developed, is released after a review of the economist
recommendations on the part of portfolio managers, based on financial logic. In
the third step of the macrophase of Country Allocation takes a re-ranking of the
countries played by investment team on the basis of the value added achievable by
discount movements of funds investing in a given country. The output after the
second step is therefore different from that issued at the end of the macrophase of
Country Allocation, because the last step weights are modified favoring those
countries in which there are funds that thanks to the future movements of discount
will performe better. Consequently, in order to obtain better results than
benchmarks, financial criteria must be given priority rather than economic,
causing negative performance of indicator Country Allocation and excellent
indicator Discount Movements.
The research work was concluded with a final survey. The analysis was
focused on Stock Selection, part of the investment process that provides the best
returns. A basic model was developed to evaluate the ability of City of London to
invest in funds that enable good performance in terms of NAV and discount
movements. Lack of data, is the exact composition of the portfolio of funds that
the information concerning closed-end funds, precludes a good analysis and
results aren’t significant, but some indicators show a weak predictive ability of
City of London.
INTRODUZIONE
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Introduzione
Il presente lavoro analizza e misura le performance del processo d’investimento di
City of London Investment Management, un gestore di fondi che investono in
closed-end funds.
Per svolgere lo studio nella maniera più appropriata, è innanzitutto
necessario comprendere le logiche di funzionamento del core business della
società d’investimento. Il closed-end fund è uno strumento d’investimento
relativamente poco noto in Italia, mentre è ampiamente utilizzato nel resto del
mondo. Si tratta di un fondo comune d’investimento la cui caratteristica distintiva
è la struttura fissa del capitale: il numero di quote emesse è infatti costante.
Solitamente il fondo è quotato e le singole azioni vengono scambiate ad un prezzo
determinato da domanda ed offerta, generalmente diverso da quello del Net Asset
Value (NAV) corrispondente. A questa differenza è dovuta la peculiarità del
prodotto, ovvero che il fondo quota a sconto o a premio rispetto al valore degli
assets sottostanti; dai dati empirici si rileva che usualmente il prezzo della quota
del fondo è inferiore al NAV.
In letteratura il tema delle cause dello sconto è stato ed è tuttora
ampiamente affrontato. Le prime trattazioni risalgono agli inizi degli anni Settanta
e da subito si è attivato un dibattito tra alcuni studiosi che appoggiano le tesi della
finanza neoclassica ed altri che invece le rifiutano. L’evoluzione di tale
discussione si è protratta negli anni fino ai giorni nostri, senza raggiungere una
teoria unanimemente accettata.
Le motivazioni razionali sostenute dalla teoria neoclassica possono essere
suddivise in tre categorie: i costi di agenzia, l’illiquidità degli assets, le passività
dovute alle tasse sui capital gains.
I costi di agenzia considerano due motivazioni: le management fees e le
aspettative del mercato riguardo alle scelte future del portfolio manager. Le
remunerazioni del fund manager costituiscono dunque una parte dello sconto,
proporzionale all’entità delle commissioni. Inoltre, un’eventuale attesa pessimista
circa la gestione futura del portafoglio, con una previsione peggiore dell’attuale o
INTRODUZIONE
21
del benchmark, causa la diminuzione del prezzo del fondo e il conseguente
ampiamento dello sconto.
L’illiquidità degli assets fa riferimento in primo luogo all’eventuale
proprietà da parte dei closed-end funds di restricted stocks, titoli valutati come la
corrispondente parte unrestricted, ma la cui vendita è sottoposta a restrizioni e di
conseguenza di valore inferiore a quello utilizzato nel calcolo del NAV. In
secondo luogo, la teoria osserva che il NAV pubblicato si riferisce al valore
marginale dell’ultima contrattazione, mentre una potenziale vendita in blocco di
un numero cospicuo di azioni causerebbe un ricavo minore.
Le potenziali passività dovute alle tasse riguardano capital gains non ancora
realizzatisi. Il NAV di un closed-end funds non riflette infatti le passività che si
concretizzeranno nel momento in cui verranno venduti assets apprezzatisi in
valore.
Le suddette motivazioni razionali vengono tuttavia contestate dai
sostenitori della finanza comportamentale. Essi affermano che, anche considerate
contemporaneamente, dai dati empirici si evince che le cause addotte dalla finanza
neoclassica non siano in grado di spiegare completamente il fenomeno. La
motivazione da essi trovata risiede semplicemente nella constatazione che il
prezzo riflette domanda e offerta; di conseguenza, lo sconto è il risultato di un
sentiment degli investitori; più precisamente, lo sconto rispecchia l’andamento
delle aspettative di piccoli investitori individuali, modellizzati come una categoria
di agenti irrazionali presenti sui mercati finanziari.
Dopo aver compreso in maniera più approfondita i principi alla base dei
rendimenti dei closed-end funds, è possibile analizzare la società d’investimento
oggetto d’analisi, presso la quale è stata svolta un’internship mensile al fine di
comprenderne in maniera più accurata le logiche di funzionamento e reperire i dati
necessari all’analisi empirica. City of London Investment Management è
un’impresa di asset management avente sede a Londra e operante nel business dei
closed-end funds attivi sui mercati emergenti.
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