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Il Ruolo degli Attivi Senza Rischio nella Finanza

Esplora l'importanza degli asset privi di rischio e il loro impatto sugli investimenti.

Davide Lauria, JiHo Park, Yuan Hu, W. Brent Lindquist, Svetlozar T. Rachev, Frank J. Fabozzi

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Attivi senza rischioAttivi senza rischiosvelatidi mercato.senza rischio e alle loro implicazioniUno sguardo approfondito agli asset
Indice

Nel mondo della finanza, spesso si parla di "assets privi di rischio." Sembra quasi un unicorno finanziario – troppo bello per essere vero, giusto? Eppure, hanno un ruolo importante nel funzionamento dei mercati finanziari. Quindi, cosa sono questi esseri misteriosi, e come influenzano i nostri investimenti?

Prima di tutto, diamo un’occhiata a cosa intendiamo per "assets privi di rischio." Immagina di avere un salvadanaio. Metti dentro un dollaro, e quando lo prendi, vale ancora un dollaro. Nessun trucco contabile elaborato o lunghe spiegazioni – solo freddo e duro contante. È un po' come un asset privo di rischio, dove il valore rimane stabile senza bisogno di un'attenta analisi o di un consulente finanziario per spiegare cosa sta succedendo.

Il Ruolo degli Assets Sicuri

Gli assets sicuri hanno un posto cruciale nella finanza. Banche, governi e persino il tuo vicino che tiene sempre contante sotto il materasso si affidano a questi assets. Vengono usati per rispettare le normative, fungere da benchmark di prezzo e persino come garanzia in affari finanziari.

Negli anni, la quantità di assets finanziari negli Stati Uniti è schizzata alle stelle. Infatti, è aumentata di circa il 250% dal 1952! Eppure, sorprendentemente, la fetta di debito sicuro nell’economia è rimasta stabile intorno al 32%. Questo è come un negozio che aggiunge sempre più prodotti ma mantiene lo stesso numero di casse. Frustrante, vero?

Mentre la quantità totale di assets cresce, la natura degli assets sicuri è cambiata. Quello che un tempo era costituito principalmente da obbligazioni governative e contante ora è stato sostituito da prodotti finanziari innovativi, grazie all’ascesa del shadow banking. Questi shadow bank non devono seguire le stesse regole delle banche tradizionali, permettendo loro di utilizzare i loro assets di più e potenzialmente assumere più rischi.

La Crisi Finanziaria del 2008

L'importanza degli assets sicuri è diventata dolorosamente chiara durante la crisi finanziaria del 2008. Tutti noi ricordiamo quel periodo: le case valevano meno del prezzo di un donut e le banche si comportavano come nel west selvaggio! Dopo questo caos, sono state introdotte normative come il Dodd-Frank Act per aiutare a stabilizzare la situazione, ma hanno anche ridotto la disponibilità di assets sicuri.

Numerosi studi hanno evidenziato le sfide di avere meno assets sicuri. Una mancanza di opzioni sicure può creare instabilità e rendere difficile il funzionamento fluido dei sistemi finanziari. Questa situazione può portare a panico più frequente e persino peggiorare le recessioni economiche.

Il Concetto di Tasso Riskless Ombra

Passiamo ora all'idea di un tasso riskless ombra. Questo termine suona come qualcosa uscito da un romanzo di fantascienza sull'economia. Si riferisce a una sorta di tasso d'interesse teorico per un mondo senza assets privi di rischio tradizionali. Il concetto è emerso dalla consapevolezza che, anche senza questi assets tradizionali, possiamo derivare una sorta di tasso "privo di rischio" dal comportamento degli assets rischiosi.

Come facciamo a capire questo tasso riskless ombra? Si basa su ciò che chiamiamo un deflatore di prezzo statale. Pensa a questo come a un modo elegante di comprendere come possiamo valutare gli assets rischiosi mentre immaginiamo che ci sia un'opzione priva di rischio che fluttua in background.

Per calcolare questo tasso riskless ombra, possiamo osservare i modelli nei prezzi degli assets nel tempo. Se tutti questi prezzi fossero su una corsa tranquilla, non avremmo bisogno di scrivere nulla di interessante oggi! I prezzi degli assets sono influenzati da molti fattori, tra cui la Volatilità di mercato e i rendimenti basati sulle condizioni economiche.

Dalla Teoria alla Pratica

Anche se sembra una teoria divertente e interessante, non è qualcosa che possiamo semplicemente tenere in testa. Per rendere questa teoria applicabile nella vita reale, le persone hanno sviluppato metodologie pratiche. Un approccio prevede l’uso di dati storici per stimare questo tasso riskless ombra.

Immagina di cercare una mappa del tesoro basata su indizi dal passato. Gli esperti finanziari fanno qualcosa di simile con l'analisi dei dati. Utilizzando tecniche come l'analisi delle componenti principali, possiamo modellare come vari assets rischiosi si comportano in relazione tra loro. Questo metodo ci aiuta a capire come diversi fattori hanno influito sulle performance degli assets nel tempo.

Lavorare con la Volatilità

Ma non finisce qui! Dobbiamo anche valutare la volatilità. La volatilità è come una corsa sulle montagne russe per i prezzi degli assets – può salire, scendere e farti girare senza preavviso. Comprendere quanto oscillano i prezzi ci aiuta ad avere un quadro più chiaro degli investimenti con cui stiamo trattando.

Per mantenere i nostri calcoli stabili, possiamo applicare alcune tecniche di regolarizzazione. Pensa alla regolarizzazione come a una cintura di sicurezza finanziaria. Aiuta a mantenere le nostre stime in carreggiata quando le condizioni cambiano rapidamente. In questo modo, possiamo goderci il viaggio senza essere sbattuti troppo!

Il Processo di Calcolo

Quindi, come facciamo a calcolare questo tasso riskless ombra? Prima di tutto, raccogliamo dati storici sui prezzi degli assets. Con questi dati, osserviamo i rendimenti e come cambiano, il che ci fornisce informazioni sulla volatilità. Utilizzando l'analisi delle componenti principali, possiamo identificare i fattori più influenti nelle performance degli assets.

Successivamente, creiamo una matrice che cattura queste relazioni. Questa matrice è come un puzzle, dove ogni pezzo si incastra per rivelare un'immagine più grande. Dobbiamo assicurarci che i pezzi del puzzle non si mescolino troppo, ed è qui che entra in gioco la regolarizzazione. Garantisce che le nostre stime rimangano affidabili anche quando alcuni pezzi sono un po' imperfetti.

Una volta che abbiamo tutti i nostri dati e strumenti pronti, possiamo calcolare il tasso riskless ombra. È un po' come il cuoco che prepara un piatto complicato: hai bisogno degli ingredienti giusti e del metodo di cottura per ottenere qualcosa di delizioso!

Applicare il Tasso Riskless Ombra

Ora che abbiamo preparato il nostro tasso riskless ombra, cosa possiamo farci? Questo tasso può aiutare a distinguere tra diverse classi di assets. Se una classe di assets ha un tasso riskless ombra più alto, potrebbe essere vista come un'opzione d'investimento più desiderabile rispetto ad altre con tassi più bassi.

Immagina di avere la scelta tra due tipi di investimenti. Uno ha un tasso riskless ombra più alto, mentre l'altro no. Se cerchi di minimizzare il rischio ma vuoi comunque ottenere un rendimento, potresti inclinarti verso l’investimento con il tasso più alto. È simile a scegliere tra due gusti di gelato: uno è un classico vaniglia e l'altro è menta cioccolato, ma la menta beneficia di una spruzzata di polvere magica che promette un sapore più avvincente.

L'Analisi dei Dati

Per vedere l’applicazione pratica di questo concetto, i ricercatori hanno esaminato vari set di dati di azioni e fondi negoziati in borsa (ETF). Analizzano come diversi gruppi di assets si comportano nel tempo, confrontando i loro tassi riskless ombra per vedere quali se la cavano meglio.

Utilizzando metodi come le finestre mobili, possono calcolare i tassi riskless ombra su diversi periodi e osservare i cambiamenti. Questo processo è un po' come esaminare un diario delle performance degli assets, guardando le voci di diversi momenti per rilevare modelli e spostamenti nel comportamento.

L'Impatto della Dimensione del Gruppo

Esaminando gruppi più grandi di assets, i ricercatori hanno scoperto che le performance possono variare notevolmente. Guardando a una raccolta di 1252 azioni invece di solo 28, hanno notato che il comportamento del tasso riskless cambiava. È come confrontare una piccola riunione di famiglia con un grande festival: dinamiche diverse in gioco!

Le scoperte indicano che gruppi più grandi tendono ad avere una maggiore volatilità e cambiamenti nelle condizioni, il che significa che il tasso riskless ombra può comportarsi in modo piuttosto differente. Queste informazioni sono importanti per gli investitori che vogliono essere a conoscenza dei rischi che affrontano.

Osservare il Comportamento del Deflatore di Prezzo

Uno dei risultati interessanti di questa ricerca è la capacità di osservare come il deflatore di prezzo statale si comporta nel tempo. Possiamo guardare al suo andamento e alla sua volatilità totale per vedere come questi elementi cambiano e cosa potrebbero implicare sulle condizioni di mercato.

Man mano che si verificano fluttuazioni, tracciare questi comportamenti può rivelare intuizioni critiche sull’ambiente economico complessivo. Proprio come controllare il meteo prima di uscire, può aiutare gli investitori a decidere come posizionarsi nel mercato.

Le Sfide Future

Anche se tutto ciò sembra fantastico, ci sono delle sfide. L'assunzione che i prezzi degli assets seguano sempre un modello prevedibile può essere fallace. A volte, il comportamento reale non si presenta ordinato su carta. Man mano che i mercati cambiano, così anche la necessità di adeguare calcoli e modelli.

Il compito di creare un tasso riskless ombra per vari tipi di assets e mercati diversi richiederà ulteriori ricerche e affinamenti. I mercati finanziari sono complessi e, man mano che si evolvono, così devono fare anche i nostri strumenti per comprenderli.

Conclusione

Alla fine, il concetto di tasso riskless ombra è un affascinante sguardo su come la finanza può adattarsi a una nuova realtà. Riconoscendo che gli assets privi di rischio tradizionali non sono sempre disponibili, possiamo sviluppare approcci innovativi alla valutazione del rischio e prendere decisioni di investimento informate.

Mentre navighiamo nell'ever-changing landscape della finanza, queste metodologie possono aiutarci a tracciare la strada verso decisioni migliori. Proprio come avere una mappa affidabile quando ci si allontana dai sentieri battuti, il tasso riskless ombra fornisce una luce guida nel complesso mondo degli investimenti.

Quindi, la prossima volta che qualcuno menziona assets privi di rischio, puoi annuire con cognizione di causa e magari anche fare una battuta sulla natura mistica di quei tesori elusive. Dopo tutto, che si parli di soldi o gelato, è sempre bello mantenerlo divertente!

Fonte originale

Titolo: An Empirical Implementation of the Shadow Riskless Rate

Estratto: We address the problem of asset pricing in a market where there is no risky asset. Previous work developed a theoretical model for a shadow riskless rate (SRR) for such a market in terms of the drift component of the state-price deflator for that asset universe. Assuming asset prices are modeled by correlated geometric Brownian motion, in this work we develop a computational approach to estimate the SRR from empirical datasets. The approach employs: principal component analysis to model the effects of the individual Brownian motions; singular value decomposition to capture the abrupt changes in condition number of the linear system whose solution provides the SRR values; and a regularization to control the rate of change of the condition number. Among other uses (e.g., for option pricing, developing a term structure of interest rate), the SRR can be employed as an investment discriminator between asset classes. We apply the computational procedure to markets consisting of groups of stocks, varying asset type and number. The theoretical and computational analysis provides not only the drift, but also the total volatility of the state-price deflator. We investigate the time trajectory of these two descriptive components of the state-price deflator for the empirical datasets.

Autori: Davide Lauria, JiHo Park, Yuan Hu, W. Brent Lindquist, Svetlozar T. Rachev, Frank J. Fabozzi

Ultimo aggiornamento: Nov 11, 2024

Lingua: English

URL di origine: https://arxiv.org/abs/2411.07421

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.07421

Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.

Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.

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