01.06.2013 Views

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

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

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

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

7<br />

MODELLI SEMPLIFICATI DI SELEZIONE DEL PORTAFOGLIO<br />

MODELLI A PIU’ INDICI<br />

I mo<strong>del</strong>li unifattoriali valutabili con quanto esposto nel capitolo 6 si basano sull'ipotesi che<br />

i ren<strong>di</strong>menti dei titoli considerati siano funzione <strong>del</strong> ren<strong>di</strong>mento <strong>di</strong> un unico in<strong>di</strong>ce <strong>di</strong> base,<br />

che in genere è un in<strong>di</strong>ce <strong>di</strong> mercato. Tale ipotesi è assai forte ovvero è da tempo chiaro<br />

che i ren<strong>di</strong>menti dei titoli non possono essere mossi da un solo “basic underlying factor”,<br />

ma risentono <strong>di</strong> molti fattori, spesso <strong>di</strong> <strong>di</strong>fficile rilevazione <strong>di</strong>retta.<br />

Considerando il mo<strong>del</strong>lo unifattoriale come caso particolare, si può generalizzare questa<br />

ipotesi introducendo più variabili esplicative <strong>del</strong>l'andamento dei ren<strong>di</strong>menti dei titoli, più<br />

in<strong>di</strong>ci <strong>di</strong> riferimento. Si parla in questo caso <strong>di</strong> mo<strong>del</strong>li multifattoriali.<br />

7.1. Mo<strong>del</strong>li a più in<strong>di</strong>ci<br />

Lo scopo <strong>di</strong> questi mo<strong>del</strong>li è <strong>di</strong> spiegare meglio dei mo<strong>del</strong>li unifattoriali la variabilità dei<br />

ren<strong>di</strong>menti pur mantenendo basso il numero <strong>di</strong> informazioni necessarie all'analisi, numero<br />

che deve essere inferiore a quello <strong>del</strong> mo<strong>del</strong>lo generale <strong>di</strong> Markowitz56 e, possibilmente, <strong>di</strong><br />

or<strong>di</strong>ne n.<br />

In questi mo<strong>del</strong>li il ren<strong>di</strong>mento <strong>del</strong> titolo i-esimo si esprime come combinazione lineare <strong>del</strong><br />

valore degli in<strong>di</strong>ci scelti:<br />

* * * * * * *<br />

Ri = α i + β i1I1+ β i2I2 + ....... + β iKIK+ ui<br />

dove:<br />

∗ ∗<br />

, βij parametri;<br />

αi ui variabile erratica costante (<strong>di</strong>fferenza tra valore <strong>del</strong> ren<strong>di</strong>mento e ren<strong>di</strong>mento<br />

2<br />

previsto) con E(ui)=0 e V(ui)=σ . Questo valore rappresenta la misura <strong>del</strong> rischio<br />

ui<br />

associato all'i-esimo titolo che non <strong>di</strong>pende dalla relazione <strong>del</strong> titolo stesso con gli in<strong>di</strong>ci;<br />

∗<br />

I j variabili esplicative, j=1, 2, ..., k.<br />

Nell'analisi multivariata non si può prescindere dal considerare la possibilità <strong>di</strong><br />

correlazione tra le variabili, gli in<strong>di</strong>ci. Operativamente ciò <strong>di</strong>sturba57 sia la stima dei<br />

parametri sia la loro gestione e si rende necessario ortogonalizzare (rendere in<strong>di</strong>pendenti)<br />

le variabili <strong>del</strong> sistema.<br />

Se, ad esempio, si considera un mo<strong>del</strong>lo bifattoriale (si usano due soli in<strong>di</strong>ci) si può<br />

esprimere il ren<strong>di</strong>mento <strong>di</strong> un titolo come:<br />

* * * * *<br />

R = α + β I + β I + u<br />

*<br />

dove gli in<strong>di</strong>ci I1 e I2<br />

dall'effetto <strong>del</strong>l'altra.<br />

i i i1 1 i2 2 i<br />

* sono linearmente <strong>di</strong>pendenti; bisogna quin<strong>di</strong> depurare una variabile<br />

Posto I1 I1<br />

utilizzando la tecnica <strong><strong>del</strong>la</strong> regressione si ottiene<br />

*<br />

I = γ + γ I + <strong>di</strong> * = (dove la mancanza <strong>del</strong>l'asterisco in<strong>di</strong>ca d'ora in poi la variabile ortogonale) e<br />

2 0 1 1<br />

*<br />

Si chiama I2 un nuovo in<strong>di</strong>ce ottenuto depurando I2 dall'effetto <strong>di</strong> I1 ossia<br />

( γ γ )<br />

*<br />

I2 = I2− 0 + 1I1 = <strong>di</strong> 56 ELTON E., GRUBER M.J., 1984, op. cit.<br />

57 Si considerino le problematiche circa la correttezza, l'efficienza, la consistenza <strong>del</strong>le stime nella statistica<br />

inferente e nell'econometria.<br />

80

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!