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Borello, Giuliana. "EMPIRICAL EVIDENCE ON PREDICTABILITY OF EXCESS RETURNS: CONTRARIAN STRATEGY, DOLLAR COST AVERAGING, TACTICAL ASSET ALLOCATION BASED ON A THICK MODELING STRATEGY", Università Cattolica del Sacro Cuore, XXII ciclo, a.a. 2008/09, Milano, [http://hdl.handle.net/10280/694].

Title: EMPIRICAL EVIDENCE ON PREDICTABILITY OF EXCESS RETURNS: CONTRARIAN STRATEGY, DOLLAR COST AVERAGING, TACTICAL ASSET ALLOCATION BASED ON A THICK MODELING STRATEGY
Author: BORELLO, GIULIANA
Tutor: ANOLLI, MARIO
Supervisor: BANFI, ALBERTO
Language: ENG
Italian Abstract: Questa tesi è composta da 3 differenti lavori che ci confermano la prevedibilità degli extra rendimenti rispetto al mercato usando semplici strategie di portafoglio azionario utilizzabili sia dal semplice risparmiatore sia dall'investitore istituzionale. Nel primo capitolo è stata analizzata la profittabilità della contrarian strategy nel mercato azionario Italiano. In letteratura é stato già abbondantemente dimostrato che i rendimenti azionari sono caratterizzati da un’autocorrelazione negativa nel breve periodo e da un effetto di ritorno alla media nel lungo periodo. La contrarian strategy é utilizzata per trarre profitto dalla correlazione seriale negativa dei rendimenti azionari, infatti, vendendo i titoli che si sono rivelati vincenti nel passato (in termini di rendimento) e acquistando quelli "perdenti" si ottengono profitti inaspettati. Nel secondo paper, l'analisi si focalizza sulla strategia di portafoglio definita Dollar Cost Averaging (DCA). La Dollar Cost Averaging si riferisce a una semplice metodologia di portafoglio che prevede di investire una somma fissa di denaro in un'attività rischiosa a uguali intervalli di tempo, per tutto l'orizzonte temporale prefissato. Il lavoro si propone di confrontare i vantaggi, in termini di riduzione sostanziale del rischio, di questa strategia dal punto di vista di un semplice risparmiatore. Nell'ultimo capitolo, ipotizzando di essere un investitore istituzionale che possiede ogni giorno numerose informazioni e previsioni, ho cercato di capire come egli può usare tutte le informazioni in suo possesso per decidere prontamente come allocare al meglio il patrimonio del fondo. L’investitore normalmente cerca di identificare la migliore previsione possibile, ma quasi sempre non riesce ad identificare l’esatto processo dei prezzi sottostanti. Quest’osservazione ha condotto molti ricercatori ad utilizzare numerosi fattori esplicativi per ottenere un buona previsione. Il paper supporta l’esistente letteratura che utilizza un nuovo approccio per trasformare previsioni di rendimenti in scelte di gestione di portafoglio che possano offrire una maggiore performance del portafoglio.Partendo dal modello d’incertezza di Pesaran e Timmerman(1996), considero un cospicuo numero di fattori macroeconomici per identificare un modello predittivo che mi permetta di prevedere i movimenti del mercato tenendo presente i maggiori indicatori economici e finanziari e considerato che il loro rispettivo potere predittivo cambia nel tempo.
English Abstract: This thesis is composed by three different papers that confirm us the predictability of expected returns using different simple portfolio strategy and under different point of view (i.e. a generic saver and institutional investor). In the first chapter, I investigate the profitability of contrarian strategy in the Italian Stock Market. However empirical research has shown that asset returns tend to exhibit some form of negative autocorrelation in the short term and mean-reversion over long horizons. Contrarian strategy is used to take advantage of serial correlation in stock price returns, such that selling winners and buying losers generates abnormal profits. On the second chapter, the analyse is focused in another classic portfolio strategy called Dollar Cost Averaging (DCA). Dollar Cost Averaging refers to an investment methodology in which a set dollar amount is invested in a risky asset at equal intervals over a holding period. The paper compares the advantages and risk of this strategy from the point of view of a saver. Lastly, supposing to be an institutional investor who has a large number of information and forecasts, I tried to understand how using all them he decide with dispatch how to allocate the portfolio fund. When a wide set of forecasts of some future economic events are available, decision makers usually attempt to discover which is the best forecast, but in almost all cases a decision maker cannot identify ex ante the true process. This observation has led researchers to introduce several sources of uncertainty in forecasting exercises. The paper supporting the existent literature employs a novel approaches to transform predicted returns into portfolio asset allocations, and their relative performances. First of all dealing with model uncertainty, as Pesaran and Timmerman (1996), I consider a richer parameterization for the forecasting model to find that the predictive power of various economic and financial factors over excess returns change through time.
Defense Date: 15-Mar-2010
URI: http://hdl.handle.net/10280/694
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