Il corso illustra le tematiche, la modellistica e le tecniche operative del segmento della gestione professionale dei portafogli di investimento per investitori istituzionali. Il corso analizza tutte le tecniche idonee alla definizione dell’asset allocation strategica e tattica di portafogli, dalla teoria classica della Moderna Teoria di Portafoglio, implementata in modo da risolvere il problema dell’estimation error, alla Post Modern Portfolio Theory, agli approcci legati al risk budgeting, al factor e smart beta investing.
Completano il percorso le tecniche operative di analisi dell’asset allocation, degli stili di gestione, di individuazione dei fattori ai fini dei portafogli multifattoriali, e le tematiche sempre vagliate in ottica operativa del climate investing e dell’ESG. Il corso si chiude con una presentazione delle tecniche base di machine learning in asset allocation. Il corso prevede l’utilizzo di Excel e di Matlab.

Al termine dell’insegnamento di Asset Allocation gli studenti avranno acquisito:
a) conoscenze avanzate in merito alla normativa domestica e internazionale sulla gestione di portafoglio (knowledge and understanding);
b) conoscenza delle tematiche tradizionali e innovative in tema di asset allocation, tramite libri di testo e articoli di taglio accademico o professionale (learning skills).
c) conoscenze dei principali modelli avanzati di misurazione e gestione dei portafogli mobiliari, prevalentemente in ottica di gestione da parte dell’investitore istituzionale (knowledge and understanding);
d) la capacità di applicare modelli avanzati di misurazione e gestione dei portafogli mobiliari (applying knowledge and understanding);

Agli studenti vengono erogate esercitazioni e viene assegnato un project work che permette di sviluppare la capacità di ricercare dati e informazioni da elaborare, di decidere la modellistica più utile a rispondere a domande di ricerca e di elaborare modellistiche avanzate di tenore quantitativo arrivando a conclusioni in merito alla gestione dei portafogli (making judgements); di lavorare in team e di organizzare e gestire un progetto (learning skills) e la comunicazione col docente; di migliorare la capacità di comunicare i risultati, rivelandone i punti critici e analizzando gli output utilizzando autonomia di giudizio (communication skills), gestendo Excel e linguaggi di programmazione (communication skills).