Modelli stocastici per la selezione di portafoglio con rilassamento fuzzy

Progetto: Research project

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Description

Si vogliono sviluppare modelli di selezione di portafoglio che integrino programmazione stocastica e rilassamento fuzzy al fine di valutarne l’efficacia nell’attivita' di decisione ottima in ambiti in cui i dati del modello dipendono sia dall’incertezza che dall’imprecisione.

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Obiettivi
Il comportamento dei mercati finanziari e' influenzato da fattori legati all’incertezza e da fattori non probabilistici come la vaghezza e l’ambiguita'. I modelli di selezione di portafoglio sono influenzati dall’incertezza dato che le decisioni di investimento devono essere fatte in istanti antecedenti agli effetti da esse prodotti e/o alcuni dati empirici sono mancanti o non attendibili o influenzati da disturbi esterni che non possono essere controllati dal decisore. Per contro tali modelli devono tener conto dell’imprecisione che puo' essere determinata dalla vaga definizione di relazioni, da valutazioni umane e dalla traduzione matematica del linguaggio naturale, da incompletezza o inconsistenza dei dati e dal fatto che le variabili di stato possono essere descritte soltanto in modo approssimato.
L’obiettivo della ricerca e' di sviluppare modelli di selezione di portafoglio che integrano programmazione stocastica e rilassamento fuzzy al fine di valutarne l’efficacia nell’attivita' di decisione ottima in ambiti in cui i dati del modello dipendono sia dall’incertezza che dall’imprecisione.

Metodi
I modelli di asset liability management sono modelli di programmazione matematica che possono essere scritti sotto forma di programmi lineari di grosse dimensioni, spesso con variabili intere. Tali modelli si riferiscono ad un investitore che dovendo sopperire ad una sequenza di pagamenti (passivita') nel tempo vuole selezionare un portafoglio titoli che gli consenta di coprire tali passivita' sotto un varieta' di possibili scenari ed a un costo minimo. Sia l’entita' delle passivita' che il rendimento dei titolo dipendono dallo stato del mondo nel futuro. Il problema viene modellato come un programma lineare stocastico multi periodo a due stati con ricorsione. Si vuole approfondire lo studio su un modello di asset liability management che incorpori l’approccio fuzzy. Le analisi gia' condotte in (V. Lacagnina, A. Pecorella, 2006) su un modello molto elementare hanno mostrato che e' possibile tener conto di scenari derivati da un approccio probabilistico e del grado di confidenza che il decision maker ha rispetto tali scenari. Il beneficio e' di considerare insieme fattori oggettivi come gli scenari con fattori soggettivi quali la non neutralita' delle stime di esperti. La ricerca vuole estendere lo studi del citato articolo utilizzando modelli di asset liability management piu' realistici ed estendendo l’approccio fuzzy.
StatoAttivo
Data di inizio/fine effettiva1/1/07 → …

Fingerprint

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