rischio, oppure il rendimento nullo. Nella pratica la scelta della misura di disper- sione da associare al rischio spesso dipende anche dalla forma della distribuzione del rendimento, e da qualche metrica di performance presa in considerazione.
Oltre alle misure di rischio basate sulla varianza, iniziate da Markowitz, l’attitudine al rischio dell’investitore pu`o essere codificata mediante funzioni matematiche pi`u generali, note come funzioni di utilit`a. Le funzioni di utilit`a sono scelte in modo tale che le loro propriet`a descrivano le caratteristiche desiderate dall’investitore. Ad esempio l’assunzione che un maggior profitto `e preferibile ad un minor prof- itto rende le funzioni di utilit`a crescenti, anche se non dice nulla sulla loro forma. Oppure, una funzione di utilit`a concava indica che l’investitore `e avverso al ris- chio, mentre una funzione convessa indica che siamo in presenza di un investitore propenso al rischio, ecc. La classe delle funzioni di utilit`a concave pu`o essere ulteriormente suddivisa in due classi (il lettore si riferisca a [2, 51]). Per definire queste due sottoclassi, definiamo RA(w) e RR(w) i coefficienti dell’avversione al
rischio assoluta e relativa, come segue: RA(w) = −u
00(w)
u0(w), R(w) = − u00(w)
u0(w)w.
La prima sottoclasse contiene le funzioni di utilit`a con avversione al rischio asso- luto costante, e esempi di queste funzioni di utilit`a sono le funzioni esponenziali negative. La seconda sottoclasse contiene invece le funzioni con avversione al rischio relativo costante, e include ad esempio le funzioni di utilit`a logaritmiche. Notiamo anche che una funzione di utilit`a quadratica non sta in alcuna di queste due sottoclassi, ma pu`o essere caratterizzata dal fatto che le utilit`a marginali sono lineari nella ricchezza. Presenteremo la teoria dell’utilit`a, inclusi alcuni suoi sviluppi, nei dettagli nel prossimo capitolo.
2.3
Il modello di Markowitz
Nella teoria di portafoglio media-varianza, che trae le sue origini da [45], i rendi- menti dei beni finanziari sono modellizzati mediante variabili aleatorie. Il prob- lema della selezione di un portafoglio, una volta definite formalmente le variabili, diventa un problema di ottimalit`a, ovvero di programmazione stocastica.
La teoria di portafoglio media-varianza, nella sua versione base, ipotizza un modello che si sviluppa in un solo periodo temporale, e suppone che gli investitori basino le loro scelte di portafoglio soltanto sulla media e varianza dei rendimenti
40 TEORIE DI PORTAFOGLIO
del portafoglio (essendo il rischio definito come la deviazione standard del rendi- mento di un portafoglio). Se le altre condizioni restano uguali, gli investitori si suppone che preferiscano portafogli con rendimento medio pi`u alto, e varianza dei rendimenti pi`u bassa.
Descriviamo ora formalmente il modello media-varianza. Consideriamo il bene i-esimo, e denominiamo ri la variabile aleatoria associata con il tasso di
rendimento del bene. Definiamo il vettore aleatorio z = [r1, . . . , rn]T. Chiamamo
µila speranza di ri, m = [µ1, . . . , µn]T il vettore delle speranze, e Σ = cov(z) la ma-
trice delle covarianze. Se [w1, . . . , wn] `e l’insieme di pesi associato al portafoglio,
allora il tasso di rendimento di tale portafoglio sar`a r=
n
∑
i=1
riwi.
Il tasso di rendimento r del portafoglio `e allora anch’esso una variabile aleatoria, di media mTw, e varianza wTΣw. Se indichiamo con µbil minimo tasso di rendi-
mento medio accettabile per l’investitore, allora nella teoria di portafoglio che sti- amo analizzando il problema della selezione pu`o essere posto come un problema di ottimalit`a. Indicheremo tale problema conM :
min 12wTΣw mTw≥ µb eTw= 1
dove abbiamo indicato con e il vettore e = (1, . . . , 1)T. Trattasi di un problema di programmazione quadratica, in quanto la funzione da minimizzare 12wTΣw `e quadratica nelle w. Le condizioni necessarie per la risoluzione di tale problema, ovvero le condizioni KKT, in questo caso forniscono
Σw − λ m − γ e = 0 mTw≥ µb eTw= 1 λ ≥ 0 λT(mTw− µb) = 0 .
Tale sistema di condizioni deve essere soddisfatto per qualche λ , γ ∈ R. Siccome la matrice di covarianza `e simmetrica e definita positiva, sappiamo che se (w, λ , γ) `e una tripla di numeri che soddisfa le condizioni KKT, allora w `e necessariamente
2.3 Il modello di Markowitz 41
una soluzione del problema M . D’altra parte la seguente proposizione mostra che se il problemaM `e ammissibile, allora una soluzione al problema di ottimiz- zazione esiste, e quindi una tripla di numeri che risolvono le condizioni KKT pu`o essere sempre trovata.
Proposizione 1 Siano date le matrici A ∈ Rm×n, B∈ Rm×t, E∈ Rs×n, F ∈ Rs×t, M ∈ Rt×n, Q∈ Rn×n, H ∈ Rt×t, con Q e H matrici. Inoltre supponiamo che la matrice ˆ Q= Q M T M H
sia semidefinita positiva. Se il seguente problema min 12 uTQu+ 2vTMu+ vTHv Au+ Bv ≤ r Eu+ Fv = h u≥ 0
`e ammissibile, allora possiede un valore ottimale finito, e una soluzione che rag- giunge tale valore.
In generale la soluzione di un problema di selezione di portafoglio come quello che stiamo prendendo ora in considerazione, grazie ai risultati teorici appena enunciati, pu`o essere trovata mediante una serie di step, che portano alla soluzione in maniera costruttiva.
• Controllo dell’ammissibilit`a, ovvero controllare se il problema ammette al- meno una soluzione.
• Check della soluzione a varianza minima
Se il problemaM `e ammisibile, allora calcolare Σ−1, ovvero l’inversa della matrice di covarianza, e la soluzione a minima varianza
wmv= Σ
−1e
eTΣ−1e.
Nel caso in cui la condizione mTwmv≥ µb `e soddisfatta, wmvrisolve il prob-
42 TEORIE DI PORTAFOGLIO
• Calcolo della soluzione
Se il problema `e ammissibile, ma wmvnon `e una soluzione, allora calcolare
il vettore dei pesi
wmk= Σ
−1m
eTΣ−1m,
e formare il vettore v = wmk− wmv. La soluzione al problema di ottimiz-
zazioneM `e quindi w = wmv− α(wmk− wmv). Per determinare α si fa uso
dell’uguaglianza mTw= µb, da cui si ricava
α = µb− m
Tw mv
mTv .
Facciamo alcune osservazioni sul metodo appena riportato. Quando non vi `e disponibilit`a di alcun bene privo di rischio, il problema di ottimizzazione media- varianza del portafoglio pu`o comunque essere risolto. Mettendo su un grafico il rendimento atteso del portafoglio contro la corrispondente deviazione standard minima (per tale rendimento) del portafoglio stesso, otteniamo ci`o che `e denom- inata la frontiera del portafoglio. All’interno di tale frontiera, possiamo identifi- care i portafogli aventi minima varianza, secondo il metodo appena mostrato: tali portafogli sono chiamati portafogli a minima varianza. Una volta avute queste due grandezze, i punti della frontiera del portafoglio con rendimenti attesi maggiori dei rendimenti attesi del portafoglio a minima varianza (chiamiamoli ¯Rmv) si dice
che giacciono sulla frontiera efficiente. Quando includiamo nel portafoglio titoli privi di rischio, la frontiera efficiente diventa una linea retta, tangente alla frontiera efficiente del portafoglio con solo titoli rischiosi, con coefficiente angolare uguale al tasso privo da rischio. Se ogni investitore implementasse l’ottimizzazione media- varianza, allora ognuno di loro avrebbe lo stesso portafoglio di titoli rischiosi, insieme con una posizione libera da rischio. Siccome questo portafoglio, in tal caso, sarebbe posseduto da tutti gli investitori, tale portafoglio “ideale” `e chiam- ato portafoglio di mercato. Vale inoltre la pena di osservare che la soluzione del problemaM di selezione del portafoglio pu`o essere sempre rappresentata come la combinazione lineare di due portafogli: quello a minima varianza, i cui pesi abbiamo indicato con wmv(da minimum variance), e quello dei pesi di mercato, i
cui pesi abbiamo indicato con wmk(da market).
L’approccio media varianza ha comunque evidenziato nel tempo alcune crit- icit`a, che andiamo a elencare di seguito.