Fund of funds : an extension of the PSO method in the insurance framework

In this thesis we develop a method in order to face the problem of asset allocation, starting from the work of Sironi on the Probability Scenario Optimisation method, a long-term goal based investing framework for portfolio modeling. Sironi designed a procedure in order to evaluate a general set of simulation on a discretized set of portfolios, choosing the one that respects the investor risk appetite and optimizes a proper objective function based on the computation of the probability to reach a defined goal. In the first part of the dissertation some innovations are introduced, applying a more robust risk adequacy procedure and more comprehensive objective functions. This section is concluded by a wide backtesting on a set of American stocks and bonds evaluated in slightly different scenarios from 2007 to 2017, in which the validity of the method is proved in absence of liabilities. In the second part, taking inspiration from the approach of Hilli, Koivu and Pennanen that considers fund of funds, the method is further modified, in order to be applied to a more general case study, such as one in which the investment is performed from an insurance company to manage a pension fund. In this case the final method is tested taking into account a wide spectrum of factors, showing the robustness of the method with different perturbations with respect to the volatility and the transactions costs.

In questa tesi si è sviluppato un metodo volto a determinare una strategia di asset allocation, a partire dal lavoro di Sironi relativo al metodo Probability Scenario Optimisation, che definisce una struttura per la valutazione di investimenti sul lungo periodo focalizzata sul raggiungimento di obiettivi. Sironi ha definito una procedura per valutare una generica collezione di simulazioni su un insieme discreto di portafogli, scegliendo quelli che rispettano la propensione al rischio dell’investitore e massimizzano un’opportuna funzione obiettivo basata sulla probabilità di raggiungere un obiettivo prefissato. Nella prima parte dell’elaborato vengono introdotte delle modifiche al metodo, andando ad applicare una diversa procedura di valutazione del rischio e delle funzioni obiettivo che valutano in modo puntuale le informazioni estrapolate dalle distribuzioni empiriche. Questa sezione è conclusa da un ampio backtesting effettuato a partire da un dataset composto da azioni e bond statunitensi su scenari compresi tra il 2007 e il 2017, mostrando la validità del metodo in assenza di liabilities. Nella seconda parte dell’elaborato, prendendo spunto dall’approccio di Hilli, Koivu e Pennanen, che considera fondi composti da fondi, il metodo è ulteriormente modificato, al fine di essere applicato a un caso di studio generico, quale quello costituito dalla definizione di una strategia di investimento per un fondo pensione. In questo caso il metodo è testato su un ampio spettro di fattori, andando a verificarne la robustezza rispetto a variazioni nella volatilità e ai costi di transazione.