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La moderna teoria del portafoglio (MPT) ei suoi precetti hanno un'influenza diffusa tra i gestori di portafogli contemporanei. La teoria afferma che il rischio tra le attività detenute simultaneamente può essere diversificato eliminando la correlazione positiva tra di essi. I gestori utilizzano l'analisi statistica delle prestazioni storiche di vari asset nel tentativo di costruire i portafogli che hanno il massimo potenziale per rendimenti positivi, a condizione che tali rendimenti non siano correlati troppo strettamente.

Correlazione e diversificazione

Correlazione è una metrica utilizzata nelle statistiche per misurare la relazione tra due variabili. Una forte correlazione positiva mostra che due variabili tendono ad aumentare e cadere insieme allo stesso tempo. Forte correlazioni negative mostrano che le due variabili tendono a muoversi in direzioni opposte.

Questo semplice concetto è lo strumento fondamentale della diversificazione del portafoglio. Un portafoglio diversificato combina diversi investimenti per ridurre il rischio globale trovando ritorni che non sono correlati da vicino. L'esempio più comune di attività a bassa correlazione sono azioni e obbligazioni. Anche se le azioni e le obbligazioni hanno attraversato periodi in cui si innalzano e cadono allo stesso tempo, le obbligazioni hanno tipicamente effettuato molto meglio nei mercati in discesa e molto peggio in tempi di crescita elevata.

Portafogli di correlazione e investimenti

Perché i gestori dei fondi cercano di ridurre la correlazione positiva tra le attività nei loro portafogli? L'ipotesi è che un alto coefficiente di correlazione positiva indica che entrambi i prezzi delle attività sono guidati dalle stesse forze del mercato. Sarebbe rischioso investire interamente in beni che si muovono insieme allo stesso tempo; apparentemente, un unico evento economico potrebbe causare tutti i beni perdere un sacco di valore contemporaneamente.

Esistono diverse tecniche che i gestori dei fondi utilizzano per stimare potenziali correlazioni future. Alcuni utilizzano matrici di correlazione, che presentano la correlazione tra diverse risorse in forma tabulare. Altri si affidano agli strumenti di MPT, come beta e R-squared. Alcuni utilizzano un'analisi di regressione econometrica più complessa per vedere sia la covarianza che probabilmente la causalità tra indicatori larghi. L'obiettivo finale è sempre lo stesso: ridurre la correlazione per ridurre il rischio negativo.