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L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle scelte di Asset Allocation Tattica

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Anteprima della tesi: L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nelle scelte di Asset Allocation Tattica, Pagina 5
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Capitolo 1 
 
1. Asset Allocation 
 
 
 
1.1 Introduzione 
In questo primo capitolo si introduce la teoria della costruzione di portafoglio, 
che si può definire come quella parte della finanza che si occupa dei problemi teorici 
connessi all’allocazione di un capitale fra diversi investimenti possibili. L’obiettivo del 
capitolo è quello di illustrare le fasi necessarie per costruire, in maniera razionale, una 
strategia di investimento. La differenza tra un individuo che gestisce un portafoglio in 
maniera razionale, e chi in maniera irrazionale, è proprio nella capacità di dare una 
logica alla disciplina della costruzione di portafoglio. Il primo stadio prevede la 
profilatura dell’investitore. Questa rappresenta una fase ex ante ma indispensabile in 
quanto permette di raccogliere informazioni essenziali per l’asset manager. Dopo aver 
raccolto queste informazioni è possibile iniziare la fase di costruzione di portafoglio. 
L’errore più macroscopico che si può commettere a riguardo è immaginare che il 
portafoglio nasca come una semplice trasformazione di una somma di denaro in una 
combinazione di prodotti di investimento. Un portafoglio non nasce mai come 
combinazione di prodotti ma innanzitutto come combinazione di asset class ovvero 
mercati finanziari. L’importanza dell’asset allocation è stata materia di discussione per 
decenni. L’elaborato che ha il merito di accendere il lungo dibattito sul tema è l’articolo 
“Determinants of Portfolio Performance” di Gary Brinson, Randolph Hood e Gilbert 
Beebower (BHB) del 1986. I tre esperti analizzarono la performance di 91 fondi 
pensione americani tra il 1974 e il 1983 argomentando che l’asset allocation strategica è 
il fattore decisivo della performance di un portafoglio contribuendovi per il 93,6% in 
termini di variazione dei rendimenti medi del fondo. Nel 1991 BHB pubblicarono un 
aggiornamento del loro studio analizzando le performance dal 1977 al 1987 
confermando sostanzialmente il risultato di cinque anni prima, nel lungo termine l’asset 
allocation è decisiva (91,5% anziché 93,6%).
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Informazioni tesi

  Autore: Paolo Lubrano Lavadera
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2019-20
  Università: Università degli Studi di Roma Tor Vergata
  Facoltà: Economia
  Corso: Mercati finanziari e Finanza quantitativa
  Relatore: Ugo Pomante
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 102

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Parole chiave

finanza
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rete neurale
intelligenza artificiale
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asset allocation
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