teoria della finanza Flashcards
qual’è il problema della teoria della finanza?
il problema consiste nell’allocare una certa ricchezza tra n attività rischiose. è quindi un problema decisionale e la teoria delle decisioni prevede 3 casi:
- in condizioni di certezza
- in condizioni di incertezza
- asimmetria informativa e interazione strategica
cosa dice la teoria decisionale in condizioni di certezza?
è molto semplice; ad ogni azione corrisponde una certa conseguenza: la funzione che collega ciascun azione a una conseguenza è detta ATTO. in questo caso prendere una decisione ottimale significa semplicemente individuare la conseguenza preferita che massimizza la funzione di utilità (quindi sostituendo ogni c in u(c) e vedere quale genera un u maggiore) e individuare l’azione che porta a quella conseguenza.
ciò chiaramente vale se abbiamo una f. di utilità.
cosa sono i concetti di preferenza e funzione di utilità?qual e l eccezione in cui non serve la f. Di utilità?
si dice che il decisore ha una preferenza, che si indica con >=, quando posto davanti a 2 conseguenze è in grado di stabilire quale delle 2 preferisce.
una funzione u si dice funzione di utilità che rappresenta l’ordinamento di preferenze se: c1>=c2 SE E SOLO SE u(c1) >= u(c2)
c’è un ECCEZIONE: quando le conseguenze sono monetarie u non serve in quanto è sufficente l’assioma di NON SAZIETA’ secondo cui di fronte a 2 somme monetarie la maggiore è sempre preferita.
cosa dice la teoria decisionale in condizioni di incertezza? che ipotesi semplificatrice facciamo noi?
qui le conseguenze non dipendono solo dall’insieme delle azioni A ma anche dall’insieme dei possibili scenari/stati del mondo S. qui c è una funzione sia di a che di s. può quindi succedere che in uno scenario u(c1) > u(c2) mentre in un altro u(c2) > u(c1)
nelle nostre analisi noi ipotizzeremo che S è un insieme FINITO per le cui realizzazioni esiste una distribuzione di probabilità NOTA e CONDIVISA : (c’è quindi SIMMETRIA informativa) da tutti e INDIPENDENTE dagli agenti
cosa dice la teoria decisionale in condizioni di asimmetria informativa e interazione strategica?
nel mondo reale non tutti hanno le stesse info; spesso qualcuno ha più conoscenza sugli scenari futuri e gli altri cercano di estrapolare queste info dalle loro azioni; i decisori quindi sanno che la loro azione genererà delle risposte di altre persone (es. Warren Buffet): questa è L’INTERAZIONE STRATEGICA.
qui le conseguenza dipendono da 3 cose:
- azione
- risposta r(a): non controllabile e parzialmente prevedibile
- scenario: non controllabile e imprevedibile
Elenca alcune proprietà delle preferenze e di quali sono necessarie affinchè esista una funzione di utilità.
la funzione di utilità che rappresenta una relazione di preferenza è unica?
- le preferenze sono complete se dati 2 pacchetti a e b siamo SEMPRE in grado di dire se preferiamo a, b o sono indifferenti
- le preferenze soddisfano la transitività quando se a>=b e b>=c allora a è >=c
- Le preferenze sono continue se dati 2 pacchetti di consumo che tendo a x e y; se xn> yn per tutte le n allor anche x sarà > a y (la preferenza si conserva sui valori limite).
le prime 2 sono NECESSARIE affinchè una preferenza sia razionale e rappresentabile con una f. di utilità; la 1, la 2 e la 3 sono SUFFICENTI a garantire l’esistenza di una f. di utilità.
no; NON è mai unica. ne posso costruire un altra per ogni funzione STRETTAMENTE CRESCENTE che trovo: ne posso quindi costruire infinite. —-> dimostrazione sugli appunti (si basa sul fatto che l’unica cosa che conta è l’ordine non il valore dell’indice di utilità)
qual’è lo scopo della teoria dell’utilità attesa?
essa risponde al quesito su come si comporta un individuo razionale nella scelta tra diverse opzioni quando ciascuna di esse ha un esito incerto.
l’intuizione di base è che il criterio di decisione è dato da un qualche indice statistico U(a).
per elaborare prendiamo il setup più semplice in cui gli atti possono essere rappresentati come lotterie binarie e facciamo una serie di ipotesi/convenzioni):
1)[x,y,1] = x
[x,y;pi greco]= [y,x, 1-pigreco]
guarda appunti
2) >= è completa e transitiva
3) >= è continua
4) se y >= z allora [x,y, pi greco] >= [x,z, pigreco]: assioma di indipendenza
5) supponiamo che esiste sempre una strategia migliore delle altre e una peggiore
guarda le 2 conseguenze banali
TEOREMA: se le proprietà dalla 1 alla 5 sono soddisfatte allora esiste una funzione di utilità U tale che rappresenta la preferenza e in particolare esiste una funzione u tale che U(x,y, pi greco)= pigreco* u(x) + (1-pigreco)*u(y)
U è chiamata funzione di utilità di von Newmann- Morgenster o utilità attesa e u l’utilità associata alla funzione monetaria.
Mentre U è cosi per tutti i decisori la u cambia da persona a persona.
il risultato può essere esteso a lotterie non binarie con tanti stati del mondo ottenendo il funzionale di von neuman- morgenster che è uguale alla sommatoria delle probabilità di ciascuno stato del mondo pi greco moltiplicate per l’utilità associata alla funzione monetaria u per ogni stato del mondo e viene anche indicato come E(u(c))
cosa e quali sono i paradossi al paradigma dell’utilità attesa?
sono dei comportamenti empirici che deviano rispetto a ciò che direbbe la teoria dell’utilità attesa (anomalie comportamentali). alcuni sono.
1) paradosso di allais
2) paradosso di ellsberg
3) i paradossi di kahnemann-zuesky: la prospect theory
4) la preferenza per la risoluzione temporale dell’incertezza (kreps e portens)
5) paradosso di condorchet
in cosa consiste il paradosso di allais?
nel fatto che gli individui empiricamente tendano a scegliere una lotteria che da 1000 euro certi rispetto ad una che da 5000 euro nel 10% dei casi, 1000 nel 89% e 0 nell’1% e tendono a preferire una lotteria che da 5000 euro nel 10% dei casi e 0 nel 90% rispetto ad una che da 1000 euro nell’11% dei casi e 0 nel 89% quando queste 2 preferenze sono in CONTRADDIZIONE tra loro secondo la teoria dell’utilità attesa.
in cosa consiste il paradosso di ellsberg?
questo paradosso riflette l’avversione all’ambiguità. egli ha empiricamente dimostrato che date 30 palline rosse e 60 tra le nere e le blu e data una strategia che da 100 se esce una pallina rossa e 0 altrimenti e 1 che da 100 se esce una pallina nera e 0 altrimenti le persone preferiscono la prima perchè è più TRASPARENTE da un punto di vista probabilistico. allo stesso modo per lo stesso modo le persone preferiscono una strategia che da 100 se la pallina è nera o blu e 0 altrimenti rispetto ad una che da 100 se è rossa o blu e 0 altrimenti. queste 2 preferenze sono in CONTRADDIZIONE con quanto dovrebbe accadere secondo la teoria dell’utilità attesa
in cosa consistono i paradossi di kahnemann-zuesky e cos’è la prospect theory?cosa sono i decision weight?
1) effetto di riflessione= mette in luce un asimmetria comportamentale tra vincite e perdite. infatti mentre molti preferiscono una lotteria in cui vinci 3000 euro sicuri rispetto a una in cui vinci 4000 con probabilità 80% e 0 con probabilità 20%, gli stessi preferiscono una lotteria in cui con probabilità 80% perdi 4000 e con probabilità 20% perdi 0 rispetto ad una in cui sicuramente perdi 3000.
2) effetto di certezza= hanno visto empiricamente come molte persone poste davanti a una lotteria in cui vinci 4000 con 80% di probabilità e 0 con 20% e una in cui vinci 3000 sicuro scelgono la seconda mentre se alla prima sostituisci una lotteria che ti da 4000 il 20% delle volte e 0 le restanti e alla seconda lotteria ne sostituisci una in cui vinci 3000 il 25% delle volte o 0 altrimenti le persone preferiscono la prima.
queste 2 preferenze sono in contraddizione secondo la teoria dell’utilità attesa.
prospect theory= i 2 autori che hanno dimostrato questi 2 effetti (paradossi alla teoria dell’utilità attesa) hanno cercato di proporre quindi un modello alternativo a quello dell’utilità attesa che concepisse questi paradossi; la cosiddetta “prospect theory”. la tradizionale funzione di utilità u viene sostituita con una funzione valore v sulle perdite e che è definita in base ai guadagni e perdite sulla ricchezza iniziale e non finale e che è CONCAVA sui guadagni e CONVESSA sulle perdite; inoltre le tradizionali probabilità vengono sostituite con i decision weights (pigreco) che sono una trasformazione non lineare delle probabilità.
in cosa consiste la preferenza per la risoluzione temporale dell’incertezza? cosa propongono gli autori? Cos e alpha e quando questo valore riflette una maggior preferenza per la risoluzione temporale dell incertezza?
kreps e portens si accorgono che il modello di vonnewman-morgester non tiene conto di una cosa importante ovvero del TEMPO che spesso ha un impatto sulle decisioni. ad esempio se consideriamo due lotterie in cui nella prima al tempo t1 hai 100 con probabilità pigreco e 100 con probabilità pi greco e in t2 hai 10 nel primo caso e 20 nel secondo e un’altra in cui hai invece 100 in t1 e 10 con probabilità pigreco in t2 e 20 con probabilità 1-pigreco; esse dal punto di vista della teoria dell’utilità attesa sono equivalenti ma i decisori potrebbero preferire una all’altra in base alle loro preferenze sulla risoluzione temporale dell’incertezza che nella prima lotteria è anticipata e nella seconda è posticipata.
essi quindi propongono una funzione, detta aggregatore temporale di preferenze, in cui viene incluso un parametro B che assegna un diverso peso ai consumi temporalmente diversi (è una sorta di peso temporale) e un parametro ALFA che ci dice quanto è importante il momento di risoluzione dell’incertezza per il decisore: più alfa è minore di 1 più il decisore preferisce la risoluzione anticipata e più è grande di 1 più preferisce quella posticipata mentre quando è uguale a 1 è indifferente
in cosa consiste il paradosso di Condorchet?
consiste nell’osservazione del fatto che, mentre individualmente il paradigma della transitività delle preferenze che è uno di quelli su cui si basa la teoria dell’utilità attesa quasi mai viene violato, una collettività speso può NON essere transitiva.
consideriamo ad esempio tre candidati per una carica: A, B e C. se per 1/3 dei votanti A>B>C, per 1/3 B>C>A e per 1/3 C>A>B allora avremo che per 2/3 dei votanti A>B e B>C perciò per la transitività delle preferenze dovremmo avere che A>C ma in realtà C>A per i 2/3 dei votanti.
cos’è una lotteria equa?
cos ‘è l’avversione al rischio?
una lotteria si dice equa se il suo costo iniziale p per poter accedere a questa lotteria è pari al valore atteso di tutti i possibili payoff (E(z)).
perciò se un individuo accetta di giocare una lotteria equa la sua ricchezza finale y1 sarà una variabile aleatoria pari a y0 (ricchezza iniziale)+ z (esito lotteria: è aleatorio ed è ciò che fa rendere aleatoria la ricchezza finale) - p (prezzo lotteria).
si dice che le preferenze di un individuo mostrino avversione al rischio SE egli RIFIUTA di giocare una lotteria equa (qualunque sia la sua ricchezza iniziale); ciò accade se E( u (y0+z-p) ) < u (y0). egli preferisce l’utilità associata alla cifra certa y0 rispetto al valore atteso dell’utilità associata a y1
quali sono le conseguenze dell’avversione al rischio sulla forma della funzione di utilità?
Quando una funzione e concava?
facendo una serie di passaggi matematici presenti sugli appunti si può dimostrare come la funzione di utilità di un individuo avverso al rischio sia CONCAVA (dimostrazione fatta con lotterie eque e gratuite ma che si può estendere anche ai casi generali: esiste infatti un teorema che dice che l’avversione al rischio si ha SE E SOLO SE la f. di utilità è concava e viceversa), quella di un individuo amante del rischio sia convessa e quello di uno neutrale al rischio sia ne concava ne convessa.
una funzione concava è una funzione che ha la derivata seconda minore di 0 come ad esempio la funzione logaritmica ln(y). una funzione convessa ha invece derivata seconda maggiore di 0 come la funzione esponenziale e^y mentre una funzione ne concava ne convessa ha derivata seconda nulla.
cosa afferma la disuguaglianza di Jensen? a cosa porta per un individuo avverso al rischio?
essa afferma che data una funzione concava si ha sempre che E (f(x)) < f (E(x)).
un individuo con una f. di utilità che rispetta le assunzioni della diseguaglianza di jensen ed è quindi avverso al rischio RIFIUTERA’ SEMPRE una lotteria equa: preferisce un ammontare certo x rispetto a una lotteria rischiosa con valore atteso x
(guarda gli esempi sul libro pag 16)
guardando alla funzione di utilità siamo in grado di dire se un soggetto è avverso al rischio o no ma come facciamo a dire QUANTO sia avverso al rischio e come facciamo a comparare 2 individui per capire quale sia più avverso al rischio dei due? Cosa indica l’ RRA?
la derivata seconda della f. di utilità potrebbe essere un indicatore ma sfortunatamente non lavora molto bene; ad esempio se consideriamo una f. di utilità u(y) e una g(y)= b+ au(y) con a>0 esse rappresentano entrambe le stesse preferenze ma se si guarda alle derivate seconde esse sono diverse e quindi concluderemmo che il secondo individuo è più avverso al rischio quando in realtà non è vero.
per avere una misura corretta di avversione al rischio dobbiamo avere un indice che NON è affetto da trasformazioni affini. per costruirlo partiamo da un assumption: diciamo che la derivata prima della f. di utilità è sempre positiva in base al principio di non sazietà (più ricchezza porta più utilità).
dopo di chè possiamo costruire un indice , detto coefficente di avversione al rischio assoluto a un certo livello di ricchezza W ARAuw, prendendo il rapporto, con il MENO davanti (cosi da ottenere un numero positivo), tra la derivata seconda e la derivata prima della f. di utilità. più l’ARA è alto più la funzione è concava e quindi maggiore è l’avversione al rischio.
una misura alternativa di avversione al rischio è il coefficente relativo di avversione al rischio RRA che è pari all’ARA*W (livello di ricchezza). Questo indice misura l’aumento percentuale di ricchezza che l’agente richiede per accettare una scommessa rischiosa per un certo livello di ricchezza iniziale W.
cosa succede nel mondo reale dal punto di vista delle assunzioni fatte sulla f. di utilità?
- la non sazietà, ovvero il fatto che la derivata prima della f. di utilità sia positiva, è generalmente un ipotesi valida soprattutto per ammontari non troppo alti
- l’avversione al rischio, OVVERO la derivato seconda della f. di utilità negativa, sembra anch’essa un assunzione valida
- l’ammontare investito in asset rischiosi aumenta all’aumentare della ricchezza iniziale dell’individuo
- RRA è una descrizione più ragionevole dell’avversione al rischio rispetto all’ARA
un decisore avverso al rischio è disposto a rinunciare a un importo certo pari al valore atteso di una lotteria z in cambio della stessa lotteria z?
cos’è il certo equivalente? e il premio al rischio?
la risposta è NO. per dimostrarlo partiamo dal fatto che per un soggetto avverso al rischio y0 è preferito a y0 +z -E(z) e aggiungiamo un k a entrambi i membri che poi poniamo arbitrariamente pari a E(z) che è un numero. in questo modo otteniamo che y0+ E(z) > Y0 + Z ma ciò vale solo per un decisore avverso al rischio; se fosse neutrale al rischio ci sarebbe un uguale e se fosse risk lover un minore.
applicando la definizione u( y0+ E(z)) > E[u(y0+z)); per eliminare la disuguaglianza siccome u è una funzione crescente devo ridurre l’argomento al primo membro.
Esisterà quindi una somma certa c< E(z) tale che la diseguaglianza diventi una uguaglianza e tale somma certa è detta CERTO EQUIVALENTE: esso è il valore certo che il decisore avverso al rischio sarebbe indifferente nel ricevere piuttosto che nel giocare la lotteria z (siccome il decisore è avverso al rischio esso è minore del valore atteso della lotteria in quanto egli è disposto a liberarsi della lotteria rischiosa in cambio di una somma certa minore del suo valore atteso).
dunque la sua definizione è: data una ricchezza iniziale y0 e una lotteria z, si dice certo equivalente di z al livello y0 la somma certa CE tale che u(y0+ CE)= E[u(y0+z)].
La differenza tra E(z) e CE è detta PREMIO AL RISCHIO (pigreco(z)) che per un decisore avverso al rischio è sempre positivo in quanto CE>E(z).
dunque un investitore avverso al rischio è disposto a rinunciare a una somma certa E(z) in cambio della lotteria z E di una somma fissa aggiuntiva pigreco(z) ovvero il premio al rischio e allo stesso modo è disposto a pagare il premio al rischio per scambiare la lotteria z con la somma certa pari al suo valore atteso.
per un decisore neutrale al rischio CE= E(z) e il premio al rischio è nullo mentre per uno propenso al rischio CE>E(z) e il premio al rischio è negativo.
spiega perchè il concetto di premio al rischio e avversione al rischio siano alla base del business delle assicurazioni e fai un esempio
le persone di solito comprano le assicurazioni per ridurre il danno in caso di eventi incerti e terribili e l’avversione al rischio delle persone e la loro disponibilità a pagare un premio al rischio è ciò che permette alle compagnie assicurative di fare dei profitti e non fallire.
facciamo questo esempio:
considera un auto dal valore di 20 e c’è un 10% di probabilità che un incidente possa ridurre il suo valore a 5 mentre nel 90% dei casi il valore rimane 20. una persona potrebbe voler evitare il rischio che la macchina scenda di valore comprando un assicurazione che copra i rischi in caso di incidente. in questo caso il pagamento atteso per l’assicuratore sarebbe quindi di 1,5 ovvero 150,1 + 00,9 ma se l’assicuratore chiedesse questa cifra per l’assicurazione in media avrebbe un profitto nullo e non potrebbe vivere a lungo perciò dovrà richiedere un ammontare superiore che il decisore accetterà perchè avverso al rischio. per trovare l’ammontare massimo che l’assicuratore può richiedere senza che la sua proposta venga rifiutata egli deve trovare il certo equivalente per il decisore e sottrarlo al valore iniziale della macchina ossia 20.
ad esempio se la funzione di utilità del decisore fosse u= - e^(-0.1y) allora potrei trovare CE uguagliando E(u(Y)) e u(CE(Y)) dove il primo è 0,9-e^(-0.120) +0,1-e^(-0,15) e il secondo -e^(-0,1*x). svolgendo i passaggi si ottiene che x ossia il certo equivalente è 17. 01 e perciò il massimo ammontare che si può richiedere senza che la proposta sia rifiutata è 2,99 di cui 1,5 è la compensazione per la perdita attesa e 1,49 è il premio al rischio
in cosa consiste il basic portfolio problem?
nell’applicazione del modello sull’utilità attesa per la risoluzione di un problema di decisione in condizioni di incertezza ovvero per la decisione su come allocare la ricchezza tra una serie di asset con payoff incerto. il caso più semplice è quello in cui ci sono 2 titoli, uno rischioso e l’altro no, e 2 stati del mondo e bisogna scegliere come alloccare la ricchezza tra i 2 titoli per massimizzare l’utilità attesa rispettando il vincolo di budget. quindi per trovare l’allocazione ottimale del portafoglio dobbiamo fare la derivata prima dell’utilità attesa rispetto ad a, che è la quota di ricchezza da allocare nel titolo rischioso, e porla uguale a 0: questa è la FOC (nelle funzioni concave sappiamo che se troviamo un punto di massimo esso è un massimo globale quindi non abbiamo il problema di chiederci se sia locale o globale).
FOC: E[U’(Y1(a))*(r-rf)]=0
chiaramente se il rendimento del titolo rischioso è maggiore del rendimento del titolo riskfree in entrambi gli scenari allora a sarà uguale a 1, se è minore in entrambi gli scenari a sarà uguale a 0 mentre se è minore in uno e maggiore nell’altro a sarà compreso tra 0 e 1 e in particolare a dipenderà dalla FOC: QUANDO LA DERIVATA PRIMA DEL VALORE ATTESO DELL’UTILITA’ RISPETTO AD A E’ MAGGIORE DI 0 ALLORA A VA AUMENTATO MENTRE SE E’ MINORE DI 0 A VA DIMINUITO; infatti alla fine nella posizione ottimale a deve essere tale che la derivata prima sia nulla.
come si amplia il modello del basic portfolio problem nel caso in cui le securities rischiose sono n e gli scenari sono finiti e pari a l?
GUARDA LE IMPLICAZIONI INTERESSANTI DELLA FOC A PAG24 DELL OPEN BOOK E FAI FLASHCARDS
anche qui possiamo massimizzare l’utilità attesa sotto il vincolo di budget (non possiamo spendere più della ricchezza disponibile) usando la lagrangiana. la FOC è che il gradiente che contiene tutte le derivate parziali rispetto alle varie a (quote di allocazione) sia NULLO. la condizione è la stessa del modello binomiale ovvero che E(U’(Y1)(RJ-R0))=0 ma stavolta deve essere verificata per TUTTI i titoli rischiosi: è un sistema di n equazioni con n variabili. Nota che la condizione di derivata prima rispetto a lambda uguale a 0 è il rispetto del vincolo.
in cosa consiste l’analisi media-varianza? quando questo approccio è consistente con quello dell’utilità attesa?
in un metodo molto più applicabile rispetto a quello dell’utilità attesa di newmann-morgenster anche se meno soddisfacente dal punto di vista teorico. Markowitz con questo approccio ipotizza che gli unici 2 parametri di portafoglio rilevanti per un investitore siano il valore atteso dea ricchezza futura (parametro di reddittività) e la sua varianza (parametro di rischiosità).
l’idea alla base di questo approccio è che spesso studiare il comportamento di una funzione può essere molto complesso e per semplificare il problema possiamo quindi approssimare la funzione con l’espansione di taylor e considerare come rilevanti solo i primi 2 momenti.
questi 2 metodi sono consistenti in 2 casi:
- sotto l’ipotesi che i tassi di rendimento dei titoli rischiosi si distribuiscano normalmente
- quando la f.di utilità che ipotizziamo è quadratica
quando un titolo a domina un titolo b nell’approccio di media varianza?
il titolo a domina il titolo b quando ha un rendimento atteso maggiore e una deviazione standard minore ovvero quando è più redditizio e meno rischioso del titolo b: in questo caso infatti nessuno comprerà il titolo b ma tutti compreranno il titolo ; al contrario nessuno dei 2 titoli sarà dominato quando uno dei 2 ha miglior reddittività e quindi maggiore rendimento atteso mentre l’altro ha minor rischio ovvero deviazione standard minore: in questo caso entrambi i titoli possono essere potenzialmente domandati a seconda di quali siano le esigenze dell’investitore