Putting Markowitz Theory at Work
Il presente lavoro ha come scopo quello di esplorare soluzioni di asset allocation alternative al modello di Markowitz. Non si tratta di abbandonare il modello presentato dallo stesso Markowitz, ma di intervenire sullo stesso nel tentativo di migliorarlo. Difatti la base di tutti i modelli in seguito proposti resta il modello di programmazione quadratica, seppur vengano apportate alcune variazioni allo stesso.
I modelli alternativi di asset allocation analizzati in questo lavoro vanno ad intervenire o sul modo in cui in cui l’ottimizzazione agisce o sul modo in cui si ottengono i dati input da utilizzare per lanciare l’ottimizzazione. Tali modelli sono stati ideati nel tentativo di rimuovere le numerose perplessità caratterizzanti i portafogli output dell’ottimizzazione classica à la Markowitz.
I portafogli à la Markowitz si caratterizzano infatti per l’instabilità della composizione, la poca ragionevolezza e l’eccessiva esposizione agli errori di stima. Il punto di partenza dei modelli alternativi è il riconoscere l’incertezza sottostante ai rendimenti attesi stimati, che rappresenta la causa principale delle problematiche appena descritte. Seppur operanti in modo diverso, tutte le tecniche esposte nel corso di questo lavoro hanno come obiettivo quello di costruire portafogli meno esposti a tali problematiche.
Prima di esporre nel dettaglio le varie tecniche di asset allocation, si è andati a presentare, in via generale, le basi dell’asset allocation. Dopo aver esposto le fasi caratterizzanti il processo di costruzione dei portafogli di investimento, si sono definiti i principali indicatori di rischio e di efficienza. Si è inoltre ritenuto opportuno analizzare le differenze tra asset allocation strategica, asset allocation tattica e stock picking, nonché evidenziare i principali vantaggi della gestione passiva e di quella attiva. Si è infine fatto un breve excursus delle principali anomalie riscontrate nelle scelte di investimento prese dagli investitori.
Il lavoro procede poi nell’illustrare il modello di Markowitz e le tecniche di asset allocation alternative allo stesso. Con riguardo ad ogni modello è stato illustrato nel dettaglio il modo in cui agisce, anche con riferimento alla matematica dietro ai modelli. Si sono poi evidenziati i pregi e i difetti di ogni modello, anche attraverso l’applicazione pratica ad un esempio costruito dall’autore. Tutte le tecniche di asset allocation, ovvero il modello di Markowitz, i vincoli di peso, il Resampling™ e il modello di Black-Litterman, sono state accuratamente approfondite nel dettaglio.
Prima di esporre le tecniche di asset allocation alternative, si è approfondito nello specifico il modello di Markowitz, nel tentativo di evidenziare in modo completo il funzionamento di tale modello. Questo permette di cogliere i motivi per cui si ottengono portafogli efficienti ex-ante ma esposti a tutta una serie di problemi operativi che li rendono impresentabili agli investitori.
Nel corso dell’ultimo capitolo si è andati ad attuare un caso concreto di asset allocation. Sono state selezionate 12 asset class reali rappresentate da indici negoziati sul mercato finanziario. Tali asset class sono state poi utilizzate come dati input per il modello di Markowitz, per i vincoli di peso, per il Resampling™ e per il modello di Black-Litterman. I risultati ottenuti sono stati commentati dall’autore e, seppur chiaramente relativi alle specifiche asset class selezionate, in molti casi forniscono dei risultati validi a livello generale.
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Informazioni tesi
Autore: | Diego Fontana |
Tipo: | Tesi di Laurea Magistrale |
Anno: | 2012-13 |
Università: | Università degli Studi di Verona |
Facoltà: | Economia |
Corso: | Economia e Finanza |
Relatore: | Emanuele Maria Carluccio |
Lingua: | Italiano |
Num. pagine: | 183 |
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