Teoria della selezione del portafoglio e modelli di equilibrio del ...

Si deve comunque arrivare a valutare il rendimento del business i intrapreso in t con
PRit
Rit
,
Cit
=
, + 1
,
dove:
Pri,t+1 profitto derivante dalla produzione e vendita dell'i-esimo prodotto o business
nel periodo (t, t+1) e riportato alla fine del periodo, cioè in t+1;
Ci,t capitale investito in t, inizio del periodo, nell’i-esimo prodotto o business.
Naturalmente tutto questo deve essere valutato ex-ante, anche sulla base di esperienze
trascorse, ma “corrette” per il futuro, o di simulazioni sulla distribuzione dei rendimenti
(Monte Carlo, brainstorming, analisi top down) o di ipotesi, tutte tecniche che portano poi
alla valutazione del rendimento atteso e del rischio delle singole possibilità di
investimento.
1.3. Rendimento atteso e rischio di un titolo o business
D'ora in poi per rendimento si intenderà il tasso di rendimento moltiplicato per 100 (per
esempio, 17 sta per 17%) e si trascurerà l'indice temporale, dato che ci si occuperà di una
sola, prossima, unità temporale rilevante per il decisore.
Si utilizza quindi un modello uniperiodale. Se un decisore ha scelto il mese come unità
periodale, è scontato che prima della fine di ogni mese applichi, uttilizzando le
informazioni disponibili al momento, mese dopo mese, il modello decisionale
monoperiodale per simulare, controllare a priori, gli effetti delle nuove informazioni sul
rendimento e rischio del suo portafoglio o della sua azienda per il mese prossimo.
A priori, il prezzo di un titolo in t=0, cioè inizio periodo, è noto, ma in t+1 non è certo e
quindi il rendimento è una variabile casuale (v.c.) e il decisore dovrà assegnarle una
distribuzione di probabilità 7. Quale sia nella realtà il tipo di distribuzione di probabilità del
rendimento di un titolo o business, in generale, è un problema del tutto illusorio.
Si sa che l'unità temporale influenza la distribuzione; alcune verifiche empiriche hanno
portato ad accettare distribuzioni diverse anche se, ancor oggi, per convenienza didattica
od operativa, si ricorre spesso alla distribuzione Gaussiana 8. L'utilizzo della trasformazione
logaritmica appena vista è ritenuto utile anche per verificare la normalità delle
distribuzioni dei rendimenti 9. Allora, per eludere tali problemi e semplificare l'approccio,
direzionale: tendenze evolutive, Etas Libri, Milano, 1991; CODA V., I costi standard nella programmazione e
nel controllo, Giuffrè, Milano, 1975; DEAKIN E.B., MAHER M.W., Cost Accounting, Irwin, Homewood,
1992; EMMANUEL C., OTLEY D., MERCHANT K., Accounting for Management Control, Chapman & Hall,
London, 1990; MACIARIELLO J.A., KIRBY C.J., Management Control Systems, Prentice Hall Intl, Englewood
Cliffs, 1994; BURCH J.G., Contabilità direzionale e controllo di gestione; impatto delle nuove tecnologie,
EGEA, Milano, 1997.
7 LINTNER J., "The Valuation of Risky Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and
Capital Budgets", Review of Economics and Statistics. Feb. 1965; LEVY H., SARNAT M., Capital Investment
and Financial Decisions, Prentice Hall Int., N.Y., 1986.
8 BREALEY R., EDWARDS H., A Bibliography of Finance, Vol. 2, cap.10.3, The MIT Press, Cambridge,
Mass., 1991; CANESTRELLI E., NARDELLI C., Criteri per la Selezione del Portafoglio, Giappichelli, Torino,
1991; BOOKSTABER R.M., MCDONALD J.B., "A General Distribution for Describing Security Price Returns",
Journal of Business, July 1987, vol. 60.3, pagg. 401-424; FAMA E.F., "The Behavior of Stock Market
Prices", Journal of Business, Jan. 1965, vol. 38, pagg. 34-105; ALEXANDER G.J., FRANCIS J.C., Portfolio
Analysis, Prentice Hall, New York 1986.
9 GARBADE K., Teoria dei Mercati Finanziari, Il Mulino, Bologna, 1989, pagg. 85 e seg.
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