Previdenza

 

Le 5 bugie sulla previdenza: i Mercati Finanziari (Seconda Parte)

11 Giu, 2014

Le 5 bugie sulla previdenza: i Mercati Finanziari (Seconda Parte)

11 Giu, 2014

Pasquale Merella, FRM

3 min read

A seguito del dibattito sulle tematiche di previdenza complementare avvenuto in occasione della GNP – Giornata Nazionale della Previdenza (14 – 16 Maggio 2014) sono stati identificati nella tavola rotonda organizzada da AICP (Associazione Italiana di Cultura Previdenziale) cinque temi principali presentati come cinque “bugie” per non aderire alla previdenza complementare.

Qui di seguito il secondo contributo per “il Punto” – di seguito il Link: http://www.giornatanazionaledellaprevidenza.it/site/home/il-punto/le-5-bugie-sulla-previdenza-i-mercati-finanziari-sono-delle-roulette.html

Quante volte abbiamo sentito espressioni tipo <<la borsa è come una roulette, se verso il mio TFR ai Fondi Pensione loro se lo giocano al casinò>>. E’ proprio così? Evidentemente no. Si tratta appunto di una delle famose cinque bugie per “non aderire” alla previdenza complementare”.

Se come accennato nel primo articolo di questa serie, risulta necessario pensare al risparmio previdenziale come una sorta di “salvadanaio consapevole”. La novità rispetto al salvadanaio così come l’abbiamo conosciuto nella nostra infanzia è rappresenta dall’evoluzione che i mercati finanziari operano sui nostri risparmi previdenziali.

I mercati finanziari non sono certo privi di rischio ma non dobbiamo dimenticarci la peculiarità dell’orizzonte di investimento che ai fini previdenziali sarà evidentemente di lungo periodo.

Se effettuiamo una simulazione utilizzando un portafoglio azionario con un rendimento atteso del 8% con una standard deviation del 20%, dopo un anno la gamma dei risultati possibili è molto ampia, da quelli disastrosi a quelli eccezionali. Noteremo che la ditribuzione assume la forma di una campana molto schiacciata con delle lunghe code. Effettivamente qui il caso domina.

Se proviamo ad allungare l’orizzonte di simulazione, tenendo sempre lo stesso rendimento atteso e volatilità attesa, in un orizzonte pari a dieci anni la gamma dei possibili risultati si è ristretta intorno ad un valore medio positivo e i risultati disastrosi sono molto meno probabili. Avremo una distribuzione a campana molto più “compressa” intorno al suo valore medio, si veda il grafico delle due distribuzioni.

rendimentisimulati

C’è una notevole differenza tra il gioco d’azzardo ed il funzionamento dei mercati finanziari. Prima di tutto dei primi non disponiamo alcuna informazione sulla propria natura eccetto la probabilità calcolabile dal rapporto di casi favorevoli su casi possibili definiti dalla nostra scommessa. Dei mercati finanziari – invece – anche se nessuno ha la sfera di cristallo, sicuramente possiamo individuare la soluzione più adeguata al nostro profilo di rendimento rischio in sintonia con il bisogno previdenziale e l’orizzonte d’investimento dato dagli anni prima della quiescenza.

Ad esempio se abbiamo appena iniziato a lavorare potremmo allocare i nostri risparmi previdenziali su un comparto più aggressivo con una percentuale di azionario rilevante. Se invece siamo prossimi alla pensione ecco che il nostro obiettivo cambia, avremo interesse a preservare il nostro capitale fino a quel momento accumulato e magari un comparto garantito potrebbe rispondere più propriamente a tale profilo di rischio. Risulta chiaro che in tutto questo chi parla di “roulette” delle due l’una: o non è mai andato al casinò oppure non conosce i mercati finanziari.

Qui di seguito il codice matlab utilizzato per la simulazione:

% Code by Pasquale Merella - pasquale@merella.it
% MonteCarlo Simulation
t=52; % sample periods
%
n=10; % years
% total numbers of periods
np=n*t+1;
%
%
% Univariate MC sim
dt=1/t;
sim_mc=10000;
port_mc=zeros(n+1,sim_mc);
%
port_mc(1,:)=100; % starting point
%
mu=0.08; % expected return
sigma=0.20; % standard deviation ex-ante
mean=(mu-0.5*sigma^2)*dt; % geometric proccess
%
%% Montecarlo Sim - univariate
RandStream.setDefaultStream ...
(RandStream('mt19937ar','seed',100));

for j=1:sim_mc
    for i=2:np % total number of periods
    port_mc(i,j)=port_mc(i-1,j)*(1+(mean+sigma*normrnd(0,1)*sqrt(dt)));
    end
end
%
% Average Annual Yield
rend=(((port_mc(end,:)./port_mc(1,:))).^(1/n)-1)';
%

Ecco i Twitt: