Previsioni e complessità: metodi e processi nella gestione del risparmio

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1 Previsioni e complessità: metodi e processi nella gestione del risparmio Vittorio De Luigi Responsabile Analisi Macroeconomica Gruppo Monte Paschi Asset Management SGR

2 Previsioni e complessità: il caso di una società di gestione del risparmio complessità dell attività di gestione ( asset management ) complessità dell ambiente (economia e finanza internazionale) finalità esplorative e normative della previsione nell ambito della gestione del risparmio (previsioni del contesto macroeconomico, previsioni della distribuzione dei rendimenti delle attività finanziarie, previsioni dei portafogli)

3 Complessità della gestione caratteristiche della clientela (privata o istituzionale) obiettivi di rischio-rendimento differenti (funzioni di utilità differenti) orizzonti temporali diversi numerosità delle linee di investimento (per paese o area valutaria omogenea, per merito creditizio, per settore economico) diversificazione dei prodotti offerti (fondi comuni, fondi pensione, GPM, GPF, polizze vita, fondi chiusi, SICAV)

4 Complessità dell ambiente interdipendenze tra aree economiche eterogeneità delle variabili di contesto macroeconomico globalizzazione dei mercati finanziari impatto dell innovazione fonti di incertezza numerose e varie

5 Previsioni: metodi e processi complessità della gestione vincolo 1: tempestività ed uniformità delle previsioni complessità dell ambiente vincolo 2: quantificazione ed automazione della previsione

6 Previsioni: metodi e processi elementi della previsione: metodi quantitativi (per gestire al meglio la parte quantificabile della complessità) e valutazioni soggettive (per trattare ciò che non è quantificabile e per gestire al meglio le discontinuità) scelta quantitativa dei portafogli: problema matematico di selezione (allocazione)

7 Previsioni: metodi misurazione delle variabili, stima dei nessi tra le stesse e delle retroazioni (metodologia econometrica della LSE) variabili di contesto macroeconomico: ciclo economico, inflazione, variabili di policy, aggregati monetari variabili di mercato: tassi di interesse (curva per scadenze), tassi di cambio, indici azionari previsione quantitativa: valore atteso e confidenza

8 Previsioni: metodi stima dell equazione di lungo periodo o di equilibrio: valutazione dell attività finanziaria stima dell equazione di breve periodo o dinamica: simulazione e previsione dell attività finanziaria esempio: obbligazione decennale del Tesoro USA

9 Previsioni: metodi equazione di equilibrio (T. Sargent, 1969 e Y.P. Mehra, 1994): TL e s M = d0 + d1e( P & ) + d2rdef d3y d4 + d5 Y P ove: TL: tasso a 10 anni di equilibrio E(P): aspettative di inflazione RDEF: deficit pubblico Y: PIL M/P: offerta reale di moneta

10 Previsioni: metodi stima dell equazione di equilibrio: 6 mesi addietro (ottobre 1999) TLUSA SUPUSA INFUSA

11 Previsioni: metodi previsione 6 mesi avanti (ex-post) mediante l equazione dinamica (novembre 99-aprile 2000) :01 97:07 98:01 98:07 99:01 99:07 00:01 TLUSAF TLUSA TLUSALP INFUSA SUPUSA

12 Previsioni: metodi previsione 6 mesi avanti (ex-post) mediante l equazione dinamica (novembre 99-aprile 2000) :01 97:07 98:01 98:07 99:01 99:07 00:01 TLUSAF TLUSA TLUSALP INFUSA SUPUSA

13 Previsioni: metodi stima dell equazione di equilibrio: 6 mesi dopo (aprile 2000) TLUSA SUPUSA INFUSA

14 Previsioni: processi analisi ed integrazione delle previsioni quantitative al fine di considerare variabili quantitative omesse, variabili qualitative e variabili latenti analisi delle prestazioni previsive passate identificazione e comprensione delle fonti di incertezza: spunti di metodologia degli scenari di previsione

15 Previsioni: processi rendimenti attesi per gli indici rappresentativi delle classi di attività (obbligazionario, azionario, liquidità) volatilità (o rischio) degli indici (momento secondo della distribuzione dei rendimenti) allocazione: ottimizzazione statica ed ottimizzazione dinamica

16 Previsioni: processi ottimizzazione statica (modello mediavarianza e ipotesi alternative sulla funzione di utilità e sulla distribuzione dei rendimenti) ottimizzazione dinamica (raccordo con la metodologia degli scenari di previsione: metodi matematici per la derivazione di punti di ottimo in presenza di sequenze temporali alternative per le distribuzioni dei rendimenti)

17 Previsioni: questioni aperte accuratezza dei metodi quantitativi (limiti da inaffidabilità, da inattendibilità e parzialità dei dati, impossibilità di contemplare discontinuità future) comprensibilità dei metodi quantitativi: adattabilità all impiego operativo (compatibilità logico-funzionale con le procedure operative, in primis con l allocazione)

18 Previsioni: questioni aperte utilità dei metodi quantitativi: capacità di generare previsioni per gli elementi rilevanti della distribuzione dei rendimenti (supporto al decisore nell allocazione) credibilità delle ipotesi sulle fonti di incertezza

19 Conclusioni i vincoli ambientali ed operativi generano incertezza e complessità i metodi quantitativi consentono di ridurle la metodologia degli scenari di previsione (solo abbozzata) consente di comprenderle e delimitarle i metodi ed i processi presentati rappresentano un approccio di previsione nell ambito della gestione del risparmio è fondamentale l interazione tra previsore e decisore (persuasione, consapevolezza dei limiti, feedback )