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GLI INVESTIMENTI SRI IN EUROPA
Mercato SRI europeo > crescita significativa sia in Italia che in Europa. Crescente consapevolezza degli investitori retail e istituzionali sulla rilevanza dei temi ESG che per le attività finanziarie.
La sostenibilità in Italia: diversamente dal resto d'Europa, gli SRI non sono guidati da fondi pensione. La definizione arriva da Assogestioni che li definisce come "politica di investimento che vieta l'acquisto di un insieme di titoli e privilegia l'acquisto di titoli sulla base di analisi che integrano criteri ambientali, sociali e di buon governo".
STRUMENTI DI INVESTIMENTO SOSTENIBILE
I greenbond > strumenti finanziari o non finanziari che vengono utilizzati per finanziare o rifinanziare progetti ambientali sulle energie rinnovabili, rifiuti, tutela della biodiversità, miglioramento dell'efficienza energetica. Vengono utilizzati come strumenti per permettere il transito di capitali utili alla
Creazione di un'economia sostenibile e ridurre i costi del debito realizzati con ripercussioni ambientali. Sono strumenti emessi da enti sovranazionali (inizialmente) a cui sono poi seguite emissioni di imprese, amministrazioni pubbliche e stati. 85➢ Questi sono stati emessi dopo l'accordo di parigi (cop 21) per limitare l'emissione di gas serra e l'utilizzo di combustibili fossili. Ne è un esempio la Cina con le sue numerose emissioni di greenbonds volte a sostenere una veloce riconversione verso l'economia circolare.
I greenbond in Italia: Il mercato italiano dei green bond nasce nel 2014. Circa l'80% dei volumi è coperto da società private, il 12% da enti pubblici e il restante 10% da società finanziarie. Enel occupa il primo posto tra gli emittenti italiani a cui segue Hera che risulta il primo emittente del settore.
I greenbonds approdano sul mercato italiano MOT ed ExtraMOT nel 2017, con specifici benefici o impatti di natura
Ambientale ("green bonds") e/o sociale ("social bonds"). L'identificazione passa attraverso la certificazione iniziale di un soggetto terzo indipendente e l'aggiornamento, almeno annuale, dell'informativa riguardante l'utilizzo dei fondi raccolti.
Nel 2018 la CdP e Credit Agricole hanno emesso i loro primi green bonds. Nel caso di CdP si tratta di un sustainability bond, il primo emesso in Italia. Anche per ovviare al rischio di greenwashing alcune aziende hanno deciso di pianificare delle linee di credito a obiettivi. Tra queste si citano Hera (a maggio 2018 ha attivato una linea di credito Esg Linked Rcf Facility), A2A (linea di credito da 400 milioni della durata di cinque anni in rispetto ai principi ESG con un meccanismo di bonus collegato al rating Esg Standard Ethics) ed Iren (quotato su ExtraMOT per il green bond).
SOCIAL IMPACT BONDS: obbligazioni, che sono state emesse da Banche di Credito Cooperativo (BCC) e da altre banche di grandi
dimensioni in italia. Sono sostanzialmente strumenti “charitable” e cioè adevoluzione (realtà locali come parrocchie o case di riposo..)
QUALI SONO I TREND FUTURI? interesse crescente per il tema ESG anche nel settore fixed income (green bond, social bond), oltreche in quello azionario (Fondi). Aumenta il peso delle informazioni non esplicitate nella disclosurevolontaria, ma considerate dagli investitori.
Una delle principali fonti informative dell’analista finanziario che svolge «analisi fondamentale» ècostituita dal Bilancio annuale. «Report di sostenibilità» (in passato noti anche con il termine«Bilanci sociali») o «Report integrati» (ovvero report che integrano le informazioni contabili dinatura economico-patrimoniale con quelle sociali ed ambientali, mettendo in evidenza anche lerisorse immateriali di una azienda, quali il capitale umano, ecc.).
I DUE MODELLI OBBLIGATORI SONO SOSTANZIALMENTE
DUE:1 BILANCIO SOCIALE: bilancio d'esercizio + informazioni utili ai fini ambientali e alla trattazione con il cliente e la società 2 DNF: l'obbligo di comunicare informazioni di carattere non finanziario (DNF) da parte di imprese e gruppi di grandi dimensioni. Questo obbligo integra l'informativa contabile fornita con il bilancio di esercizio e rappresenta il riconoscimento dell'importanza che hanno assunto temi quali l'ambiente, le risorse umane, i diritti umani e la lotta alla corruzione passiva ed attiva nelle prassi gestionali delle imprese. La DNF intende armonizzare, sia pure con rilevanti margini di flessibilità, la pubblicazione delle informazioni non finanziarie con l'obiettivo di renderle facilmente accessibili a investitori e consumatori. 86 Le imprese devono utilizzare un modello di rendicontazione di sostenibilità accreditato: in Italia e in Europa il modello (volontario) più utilizzato è il GRI, che quindi –di una strategia di asset allocation strategica è un obiettivo fondamentale per le imprese che devono rispettare la direttiva sulla DNF.GRI. Gli standard GRI forniscono linee guida per la creazione di report sulla performance sostenibile o sociale. Questi standard sono strutturati in modo modulare e interdipendente per consentire la creazione di report completi in ambito economico, sociale e ambientale. Nel capitolo 3, intitolato "Asset Allocation Strategica: Principi e Metodi", vengono presentati i concetti fondamentali legati alla determinazione della composizione di un portafoglio in termini di asset class e categorie di investimento. Questa attività è finalizzata a individuare gli strumenti finanziari da considerare ammissibili e ragionevoli nel medio-lungo termine. La definizione di asset allocation strategica viene spesso utilizzata per indicare l'attività di costruzione di un portafoglio. Il raggiungimento di una strategia di asset allocation strategica ben definita è un obiettivo cruciale per le imprese.di un insieme di strutture portanti di portafoglio proprio dell'asset allocation strategica debba rappresentare il primo passo di un processo di investimento sano, disciplinato e ben impostato.
Nel medio-lungo periodo l'attività di asset allocation strategica spiega una percentuale preponderante delle variabilità dei rendimenti di un portafoglio across time e del livello di rendimento di un ptf.
Principi dell'asset allocation: analisi e comprensione del comportamento dei mercati visti in modo isolato e insieme ad altri mercati. Successivamente è indispensabile la tecnica di portfolio optimization come strumento fondamentale.
b. IL COMPORTAMENTO DELLE SINGOLE ASSET CLASS
Asset class costituiscono un componente elementare di un portafoglio. Il punto di partenza è dato dall'osservazione di quanto di oggettivo è disponibile o accessibile relativamente ad esse. Come da prassi, ciascuna asset class è identificata in modo non ambiguo.
attraverso un parametro di riferimento obenchmark (resto descritto sulle slides)c. IL COMPORTAMENTO DI UNA COMBINAZIONE DI ASSET CLASS
L'attività di asset allocation strategica si propone di suggerire delle composizioni di ptf in asset class ragionevoli.
Dal punto di vista del rendimento e del rischio, la conoscenza nei due fondamentali parametri statistici descrittivi della combinazione consente di formulare delle constatazioni, riguardanti la correlazione tra i diversi assets con valori per "pi" che vanno da -1 a +1 con incidenza sullo zero. 88
d. L'OTTIMIZZAZIONE DI PORTAFOGLIO SECONDO MARKOWITZ 89
Portafogli mean-variance efficient. Il minor livello possibile di deviazione standard per ciascun livello di rendimento atteso conseguibile o pft che massimizzano il rendimento atteso x ciascun livello di rischio. I ptf corrispondenti a questa descrizione rappresentati in un piano di coordinate rischio-rendimento, identificano la cosiddetta frontiera efficiente. Un
Il algoritmo di ottimizzazione è formato da tre componenti essenziali:
- La funzione obiettivo, espressione matematica di ciò che si desidera ottimizzare (min o max)
- Il set di variabili decisionali, inizialmente incognite, dalle quali dipende il valore dell'espressione matematica da ottimizzare
- Il set di vincoli da applicarsi al set di variabili decisionali
La funzione obiettivo nel mean-variance optimization si pone di pervenire alla decisione circa i pesi da assegnare alle asset class con l'obiettivo di minimizzare il rischio del portafoglio nel rispetto di un dato valore di rendimento atteso del portafoglio e assicurando che ciascun peso sia non negativo e che la somma dei pesi sia pari a 1.
Si possono avanzare alcune indicazioni di massima:
- Driver nella diversificazione con la conseguente connotazione delle composizioni strategiche in termini geografici o settoriali
- Evitare o limitare fortemente le situazioni di parziale
sovrapposizione tra le asset class selezionatec
non eccedere nel numero di asset class selezionate per evitare complessità e portare risultati concreti
preservare la possibilità di avere accesso alla diversificazione internazionale evitando l'home bias
assumere una decisione circa il trattamento della currency exposure negli investimenti denominati in valuta estera
viene poi associato un benchmark identificativo e di riferimento che rappresenti l'andamento del mercato.
Viene così ad abbinarsi l'asset class-benchmark per rimuovere l'elemento di ambiguità, permettere di disporre di elementi oggettivi, condivisibili e accessibili sui quali condurre le elaborazioni necessarie per le stime dei parametri richiesti dall'algoritmo di ottimizzazione e, in terzo luogo, è di ausilio per la fase di gestione dei portafogli in cui si richiede di concretizzare le esposizioni suggerite verso le asset class chiarendo fin da subito
l'obiettivo a cui la gestione dovrà tendere o con la quale dovrà confrontarsi a seconda che prevalga la gestione passiva o attiva. Al momento del suo impiego operativo, l'approccio di Markowitz restituisce dei portafogli che sono dotati di scarso valore pratico, contro intuitivi e da qui quindi si parla di: f. ASSET ALLOCATION STRATEGICA IN PRATICA ED ESTIMATION RISK 9293 Portafoglio construction > MVO in un contesto deterministico. Da qui le stime dei parametri sono definibili come estimation risk (rischio di stima) e interpretabile come possibilità di commettere degli estimation errors perché basso grado di diversificazione delle composizioni degli assets che includono transizioni violente lungo il tracciato della frontiera efficiente. Si vanno a creare una serie di portafogli statisticamente indifferenti. Esiste una relazione di tipo inverso tra grado di diversificazione dei portafogli e grado di esposizione al problema delladeludente performance out.or, è possibile utilizzare diverse tecniche di regolarizzazione come la riduzione del numero di feature, l'aggiunta di termini di regolarizzazione nella funzione di costo o l'utilizzo di tecniche di validazione incrociata. Inoltre, è importante tenere conto del bilanciamento tra bias e varianza nel modello. Un modello con un alto bias può essere troppo semplice per catturare la complessità dei dati, mentre un modello con una alta varianza può essere troppo complesso e adattarsi troppo ai dati di addestramento, perdendo la capacità di generalizzare su nuovi dati. Per evitare l'overfitting, è possibile utilizzare tecniche come la regolarizzazione, la riduzione delle dimensioni del modello, l'uso di tecniche di validazione incrociata e l'aggiunta di dati di addestramento. In conclusione, l'overfitting è un problema comune nell'apprendimento automatico e può essere affrontato utilizzando diverse tecniche di regolarizzazione e bilanciando il bias e la varianza del modello.