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Peer Group Ranking di Fondi Comuni di Investimento: Modelli e Tecniche a Confronto

L'obiettivo del lavoro è quello di classificare fondi comuni di investimento all'interno di due gruppi, equity e bond, utilizzando diverse metodologie quali la Data Envelopment Analysis (DEA) e quella utilizzata da Prometeia nel ranking dei fondi. Attraverso la mia analisi è possibile vedere quali congruenze e/o divergenze è possibile vedere utilizzando le diverse tecniche e introducendo le voci di costo (sottoscrizione, gestione, riscatto), oltre alle misure di performance utilizzate in finanza (rischio, rendimento, risk adjusted return, ecc.) rispetto ai precedenti lavori e anche rispetto al metodo di Prometeia che non vengono incluse. Sia con la DEA sia con Prometeia Peer Group Ranking è possibile ottenere un efficiency score per poi classificare i fondi all'interno del gruppo. Per quanto riguarda la DEA è possibile calcolare le inefficienze di ogni singola variabile inclusa nel modello che risolve un problema di ottimo vincolato sfruttando tecniche di programmazione lineare. Inoltre, è stato condotto uno "smoothed bootstrap" per vedere il bias dei coefficienti calcolati attraverso la DEA e quelli della distribuzione empirica. L'ottica è quella di vedere in una fase posteriore quale delle metodologie meglio approssima la performance reale di tali fondi.

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13 2. Metodologie e literature review 2.1. Metodologia DEA 2.1.1. Descrizione del modello La valutazione, in termini di efficienza e di performance, dei Fondi Comuni di Investimento (FCI), definiti Open End Funds nel linguaggio finanziario, avviene, in questo mio lavoro, mediante una metodologia denominata DEA, acronimo di Data Envelopment Analysis. L’ approccio DEA riconosce la sua prima applicazione nel 1978 ai suoi pionieri Charnes et al. (1978) che hanno sviluppato il modello, definito con le loro rispettive iniziali, CCR. Il metodo viene utilizzato in alternativa alle analisi di tipo econometrico (parametriche) che richiedono l' esplicitazione a priori di una funzione di produzione. Al contrario, la DEA non si basa su stime econometriche di parametri di una particolare specificazione di funzione di produzione, bensì presuppone l’ impiego del metodo della programmazione lineare per valutare l’ efficienza relativa di varie Decision Making Units, DMU, all’ interno del peer group che si vuole analizzare. In entrambi i casi si tratta di metodi che consentono di tenere conto del carattere eterogeneo dell’output ottenuto dalle diverse unità operative oltre a permettere di incorporare anche le principali caratteristiche qualitative/quantitative. L’ applicazione dell’ analisi DEA è soprattutto in ambito economico e soprattutto nelle diverse istituzioni/settori tipo banche, ospedali, ecc. che hanno diversi obiettivi (output) e/o diversi input. Le DMU sono un gruppo di unità produttive (es. filiali di una banca o qualsiasi istituzione), con medesime caratteristiche in termini di input (es. numero dei dipendenti) e di output (es. fatturato, numero delle transazioni, metri quadri di una struttura). Ad esempio, Rebba e Rizzi (2000) valutano l’efficienza relativa degli ospedali del Veneto utilizzando diversi input (ad es. infermieri, medici) e output (prestazioni erogate); Luciano e Regis (2007) ottengono dal modello utilizzato, informazioni relative alle economie (diseconomie) di scala e differenze geografiche, in seguito ai processi di fusione delle banche italiane nel contesto europeo. Per quanto concerne l’ efficienza degli Open End Funds, la prima applicazione della DEA risale al 1997 con Murthi et al. (1997).

Laurea liv.II (specialistica)

Facoltà: Economia

Autore: Paolo Cosenza Contatta »

Composta da 99 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 935 click dal 07/06/2011.

Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.