I dividend yield come views nel modello di Black Litterman

“Quantitative asset allocation models havve not played the important role they should in global portfolio management. A good part of the problem is that such models are difficult to use and tend to result in porfolios that are badly behaved”. Così Black e Litterman commentano il fallimento operativo delle tecniche quantitative, da ricondurre alla loro incapacità di realizzare un modello di costruzione dei portafogli coerente con il modo di operare dei gestori.

Difatti, come visto nel precedente capitolo, il modello di ottimizzazione alla Markowitz non consente di ottenere composizioni degli asset class ritenuti ragionevoli. Pertanto un modello matematico che non voglia rimanere destinato al solo aspetto teorico, deve incorporare le esigenze degli asset manager e secondo Pomante deve pertanto possedere una serie di proprietà che gli consentino di essere applicato nella vita di tutti i giorni:

- il modello deve privilegiare la diversificazione, cercando di evitare la costruzione di corner portfolio;
- dovrebbe tenere in considerazione le capitalizzazioni di borsa, in modo da consentire al gestore di discostarsi dalle posizioni di equilibrio solo quando vi sono aspettative affidabili;
- le stime di rendimento atteso, rischio e correlazioni, non dovrebbero basarsi esclusivamente sull’analisi delle serie storiche bensì includere views che riflettano aspettative future degli asset manager;
- il modello dovrebbe consentire di esprimere views relative e assolute;
- le views dovrebbero riguardare principalmente i mercati che i gestori conoscono meglio.

Fisher Black e Robert Litterman recepiscono nel loro modello (1992) queste proprietà divenendo un ottimo strumento a disposizione dei gestori per ridurre l’estimation error, rendendo applicabile il modello di Markowitz e trovando degli stimatori più robusti per la media e la varianza che permettessero di generare portafogli meno sensibili ai problemi di stima e più diversificati. Per fare ciò, concentrano la loro attenzione sulla stima del vettore μ e suggeriscono un metodo di tipo bayesiano che permetta al manager di integrare le informazioni disponibili con alcune proposizioni soggettive che prendono il nome di “view”.

Le principali novità introdotte dai due autori riguardano il meccanismo di formazione delle attese circa i rendimenti, che deriva da una giusta combinazione tra rendimenti attesi di equilibrio (prior information) e le view addizionali: il vettore dei rendimenti che si ottiene (post information) risulta essere una loro media ponderata.

Secondo questa impostazione le quote di portafoglio sono ottenute come deviazione dall’equilibrio generata dall’imposizione delle suddette view. Il vettore dei rendimenti attesi di equilibrio rappresenta il punto di partenza del modello sia perché costituisce l’input indispensabile per formulare decisioni di investimento, sia perché è in relazione biunivoca col vettore dei presi di portafoglio. Nei principali contributi esistenti in letteratura si suggerisce di stimare il rendimento atteso di equilibrio utilizzando il CAPM.

L’interesse verso la metodologia introdotta dagli autori nel 1990-1992, ha spinto e spinge molti accademici ad approfondire il tema, arricchendo il modello di nuovi spunti di analisi che lo rendono attuale e in continua evoluzione. Attingendo dunque dalla copiosa letteratura, tentiamo di spiegare il modello nei paragrafi seguenti, partendo dalle ipotesi di B-L per giungere poi alla definizione degli input che saranno utilizzati nell’ultimo capitolo per il processo di ottimizzazione. Per comodità proponiamo nella seguente immagine le tappe da seguire per l’identificazione delle variabili oggetto di studio.