Real estate risk management. Application of Monte Carlo simulation model for real estate investment decision

The aim of the thesis paper is to understand if and to what extent the Monte Carlo statistical simulation method can prove effective during the risk management process in real estate investment. The Monte Carlo model was chosen for its incredible ability to simulate a potentially unlimited number of scenarios starting from solid and reliable input data, closely related to concrete cases. Although it simulates multiple possible scenarios on the basis of random variables, it satisfactorily manages to remain extremely close to reality, not needing particular assumptions and/or theoretical hypotheses in order to be applied. It is therefore able to consider the variability and uncertainty relating to certain input parameters, which a DCF model is unable to do. The thesis starts from a theoretical study on the topics and dynamics related to the real estate investment and on the tools useful for the analysis of the same, to then develop the core body on the themes of the definition, management and diversification of the related specific risk. The final part of the paper, instead, puts into practice what has been described; by analysing the Alpha real estate fund, its current performance was studied and, on the basis of the detailed procedural indications in the ISO 31000 standard, the paper went through defining the approach to be adopted to deal with the registered negative performances. Starting from the definition of the context in which the fund is located and continuing with the technical-economic documentary review, it was possible to define the risk typologies involved. With the application of the Monte Carlo method, the quantitative analysis highlights how the change of strategy described in Scenario 1 is able to reduce the investment risk, leading the fund to an increase in the expected value of just under 30%. From the whole analysis it can be said that the Monte Carlo method is actually a useful and effective tool during the real estate risk management process. It should be underlined, however, that although it is able to effectively integrate random variables into the DCF model, it cannot be considered the only useful method for assessing the riskiness of a real estate investment, as it is unable to give important information regarding the profitability, solvency and capacity of a assets to generate cash flows, which indicators such as ROE and ROA are able to do.

Lo scopo che si pone l’elaborato di tesi è quello di capire se e in che misura il metodo di simulazione statistica Monte Carlo può rivelarsi efficace durante il processo di gestione del rischio di investimento immobiliare. Il modello Monte Carlo è stato scelto per la sua incredibile capacità di simulare un numero potenzialmente illimitato di scenari partendo da dati input solidi, affidabili e strettamente legati a casistiche concrete. Sebbene simuli molteplici scenari possibili sulla base di variabili aleatorie, riesce in maniera soddisfacente a rimanere estremamente vicino alla realtà, non avendo bisogno di particolari assunzioni e/o ipotesi teoriche per poter essere applicato. È dunque in grado di prendere in considerazione la variabilità e l’incertezza relativa a certi parametri input, cosa che un modello DCF non è in grado di fare. Il lavoro di tesi parte da un’analisi teorica sui temi e le dinamiche relative all’investimento immobiliare e sugli strumenti utili all’analisi dello stesso, per poi sviluppare il corpo principale circa il tema della definizione, gestione e diversificazione del relativo rischio specifico. La parte conclusiva dell’elaborato mette invece in pratica quanto descritto; prendendo in analisi il fondo immobiliare Alpha, ne è stata studiata la performance attuale e, sulla base delle indicazioni procedurali dettagliate nella norma ISO 31000, si è proseguito verso la definizione dell’approccio da adottare per far fronte alle relative performance negative. Partendo dalla definizione del contesto in cui il fondo si colloca e proseguendo con l’analisi documentale tecnico-economica, è stato possibile definire le tipologie di rischio coinvolte. Con l’applicazione del metodo Monte Carlo, l’analisi quantitativa evidenzia come il cambio di strategia descritto nello Scenario 1 sia in grado di ridurre il rischio di investimento, portando il fondo ad un incremento del valore atteso di poco meno del 30%. Dall’intera analisi si può affermare che il metodo Monte Carlo è effettivamente uno strumento utile ed efficace durante il processo di gestione del rischio immobiliare. Va sottolineato però che, nonostante sia in grado di integrare efficacemente variabili aleatorie nel modello DCF, non può considerarsi il solo metodo utile a valutare la rischiosità di un investimento immobiliare, in quanto incapace di dare informazioni importanti in merito alla redditività e alla capacità di un asset di generare flussi di cassa, cosa che indicatori come ROE e ROA sono in grado di fare.