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Modelli di ottimizzazione per la selezione di portafoglio

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Anteprima della tesi: Modelli di ottimizzazione per la selezione di portafoglio, Pagina 5
Introduzione 
 
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corretta interpretazione alla necessità di considerare i dati storici non ugualmente importanti 
per la determinazione del portafoglio ottimale. Tutti i modelli illustrati nel secondo capitolo 
assegnano un peso pari ad 1/T ad ogni osservazione nell’orizzonte temporale di analisi T, e 
considerano azioni particolarmente volatili allo stesso modo di azioni che mantengono una 
certa uniformità nelle quotazioni. In questo capitolo si discuterà sulla necessità di introdurre 
dei pesi di confidenza dell’azione, che penalizzino azioni troppo volatili e che nel contempo 
conferiscano maggiore importanza alle osservazioni recenti nella misura in cui il 
comportamento azionario lo consente. Sarà proposto quindi un tipo di peso che rispecchia tali 
caratteristiche e che verrà applicato contemporaneamente ai dati storici ed alle misure di 
rischio.  
Questa innovazione si è ben adattata a tutti i principali modelli presentati in questo lavoro e 
pertanto vengono presentate varianti ai modelli di programmazione lineare inizialmente 
proposti, che pur mantenendo una certa semplicità di formulazione, si adattano ai concetti 
sopra esposti. 
 
Nel quarto capitolo si concede spazio a un nuovo promettente ambito della programmazione 
lineare matematica, che utilizza come fonte di innovatività la logica Fuzzy, che ha come 
capostipiti Zadeh (1965) e Zimmermann (1987). Dopo aver introdotto tramite una breve 
rassegna i principali concetti su cui si basa la logica fuzzy, ed in particolare le ipotesi su cui si 
basa la programmazione matematica fuzzy, si introduce un esempio per far comprendere 
come si opera con la programmazione possibilistica. Partendo dal concetto che 
programmazione stocastica e programmazione possibilistica sono in stretta connessione 
(Inuiguchi, Sakawa, 1995), si adattano i concetti della teoria del portafoglio a questo nuovo 
ambito, in particolare si evidenziano i vantaggi e gli svantaggi che comporta il considerare le 
variabili aleatorie rendimento come numeri fuzzy. 
Attraverso lo studio di  alcuni esempi di programmazione possibilistica si indaga 
l’applicabilità dei concetti della logica fuzzy ad alcuni problemi di selezione di portafoglio, 
seppure con la consapevolezza di non fornire una trattazione completa, anche per il fatto che 
il settore di studio è molto giovane ed ancora ricco di prospettive ( Tanaka e Guo,1999). 
 
Nel quinto capitolo si riportano gli esiti di una approfondita fase sperimentale condotta per 
alcuni dei modelli proposti in questa tesi. Lo studio computazionale è stato svolto per due

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Informazioni tesi

  Autore: Ida Mendini
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2000-01
  Università: Università degli Studi di Brescia
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria gestionale
  Relatore: Renata Mansini
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 236

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