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Portfolio selection using behavioral models
Nell'ambito dei problemi di scelta in condizioni di rischio introduciamo un nuovo modello comportamentale e implementiamo un'analisi empirica basata sul confronto con il classico approccio della Teoria del Prospetto. L'applicazione di questi modelli è validata nella selezione di portafoglio attraverso tre modelli di portafoglio tradizionali utilizzati come riferimento (portafoglio a varianza minima, portafoglio a deviazione mediana assoluta e portafoglio equamente ponderato). L'obiettivo di questo lavoro di ricerca è quello di incorporare la percezione del rischio degli investitori nelle scelte dei portafogli ottimali. Proponiamo un'analisi out-of-sample di quattro indici azionari per dimostrare la superiorità dei modelli comportamentali di selezione di portafoglio rispetto a quelli tradizionali. DOI: 10.13134/979-12-5977-249-7
A risk-gain-sparsity optimization approach
Uno dei principi fondamentali dei modelli di selezione del portafoglio è la minimizzazione del rischio attraverso la diversificazione degli investimenti. Tuttavia, i benefici della diversificazione si riducono in presenza di un'elevata correlazione tra gli asset. È noto che la diversificazione attraverso l'uso di portafogli più ampi non è il modo migliore per ottenere un miglioramento della performance fuori campione. Inoltre, l'inclusione di un numero elevato di posizioni nel portafoglio aumenta i costi di gestione e di transazione. Mentre i modelli classici di selezione del portafoglio si concentrano sulla minimizzazione del rischio e sulla massimizzazione del rendimento, lo scopo di questo lavoro è quello di includere un terzo obiettivo: la norma-1. Ciò consente di selezionare portafogli sparsi, cioè con un numero limitato di attività, che sono più facili da gestire e consentono di ottenere buoni risultati in termini di rischio-rendimento. La nostra analisi empirica si basa su un dataset di riferimento disponibile pubblicamente e spesso utilizzato in letteratura. DOI: 10.13134/979-12-5977-332-6
Fractional Volterra Integral Equations: A Neural Network Approach
Il Calcolo Frazionario ha recentemente guadagnato un crescente interesse nella letteratura economica e finanziaria. Per quanto riguarda i modelli economici, quelli di crescita sono stati modellati utilizzando una rappresentazione tramite derivate frazionarie. Questo tipo di equazioni non consente soluzioni in forma chiusa e quindi è necessario ricorrere a metodi numerici appropriati per ottenere approssimazioni accurate delle soluzioni. Per questo motivo, in questo contributo, proponiamo un approccio basato sulle cosiddette Physics Informed Neural Network per risolvere le equazioni integrali di Volterra di ordine frazionario. Alcuni esperimenti numerici mostrano l’accuratezza dell’algoritmo suggerito.
Make Art - International Artists primo volume 2023
Un nuovo catalogo d'arte contemporanea che la galleria virtuale Make Art Gallery di Roma, ha voluto dedicare ai nuovi collezionisti d'arte. Scoprirete opere di artisti emergenti e consolidati provenienti da tutto il mondo e arricchirete la vostra collezione d’arte presente e futura con una pluralità di proposte artistiche che viaggiano tra arte tradizionale e digitale, nelle loro forme più diverse. A cura del direttore artistico Stefano Fiore. Diviso in 4 collezioni d'autore, l'ebook presenterà gli artisti: - Collezione 1 Bela Balog, Simone Quaglia, Bpp Chourmo, Alessandra Congedo, Lorenzo Fumagalli, Elena Laurella. - Collezione 2 Ivana Urso, Chiara De Zan, Mauro Rubini, Doi Coimbra, Sitacra, Dino Puglisi, Silvano Annibali. - Collezione 3 Marco Galletti, Lara Aayna, Sara Annunziata, Francesco Puliga, Riccardo Stasi, JC Jessie, Gabriele Pandiani. - Collezione 4 Giorgio Grimaldi, Paolo Sarti, Ezio Curletto, Elizaveta Mamai Aleksandrovna, Skripnik Dmirtro Yurievich.
L'Italia ai tempi del Covid-19 Tomo II
I volumi nascono dalla esigenza comune da parte della comunità scientifica operante nel dipartimento di Economia Aziendale dell’Università degli studi di Roma Tre di dare il suo contributo alla ripartenza conseguente la pandemia da Covid-19, peraltro ancora in corso. L’iniziativa nasce da uno scambio di idee, esercitato nel corso del lockdown da parte di alcuni colleghi, cui ha fatto seguito un’azione coordinata da alcuni ma condivisa e sposata da tutti gli autori. Il Dipartimento ha aderito in toto, con ciò dando un concreto segnale di quanto tutti i Professori del Dipartimento di Economia Aziendale, ciascuno con le sue competenze specifiche abbiano saputo dare il loro contributo all’iniziativa. I volumi rappresentano un concreto esempio dell’attività multidisciplinare perpretata, nel continuo, all’interno del nostro Dipartimento attraverso la fattiva attività di ciascuno dei suoi membri ed il coordinamento del Direttore. Ogni contributo è stato inserito nell’ambito di una tematica più generale creata per dare spazio alle inclinazioni scientifiche di ciascun docente.
Veleno
La vicenda Ilva vista dalla parte di chi non si arrende. La dimostrazione che l'ostinazione, il profondo senso di giustizia e la passione possono rendere grande chi è piccolo e annientare chi sembra immenso, invincibile, destinato a dominarci per sempre.
Atti
None
Toxic Matters
In Toxic Matters, Monica Seger considers two Italian environmental disasters: an isolated factory explosion in Seveso, just north of Milan, in 1976 and the ongoing daily toxic emissions from the Ilva steelworks in the Apulian city of Taranto. Both have exposed residents to high concentrations of the persistent organic pollutant known as dioxin. Although different in terms of geography and temporality, Seveso and Taranto are deeply united by this nearly imperceptible substance, and by the representational complexities it poses. They are also united by creative narrative expressions, in literary, cinematic, and other forms, that push back against dominant contexts and representations perpetuat...
