The aim of the thesis is to improve the asset allocation process by extracting information from financial networks where assets represent nodes and links indicate a certain type of interconnection. Several approaches to the network construction together with different network-based measures like centrality measures and graph density have been used. Applying networks on a dataset composed of stocks, government bonds and commodities indexes become evident that graph visualization is valuable. From further analysis it is observable that graph density increase after negative economic events and that peripheral nodes show better performance. Some innovative asset allocation strategies based on network variables and a portfolio optimization problem based on nodes centrality have been developed and back-tested.
Lo scopo della tesi è quello di migliorare il processo di asset allocation estraendo informazioni da reti finanziarie in cui gli asset rappresentano i nodi e i link indicano un certo tipo di interconnessione. Sono stati utilizzati diversi approcci nella costruzione delle reti, insieme a diverse misure basate sulla rete stessa, come misure di centralità e densità del grafico. Dall'applicazione delle reti a un set di dati composto da indici azionari, titoli di stato e indici sulle materie prime diventa evidente che la visualizzazione dei grafici fornisca informazioni preziose. Da ulteriori analisi è osservabile che la densità del grafico aumenta dopo eventi economici negativi e che i nodi periferici mostrano prestazioni migliori. Alcune strategie innovative di asset allocation basate su variabili di rete e un problema di ottimizzazione di portafoglio basato sulla centralità dei nodi sono state sviluppate e sottoposte a backtesting.
Network Approaches to improve asset allocation
BICCHIERINI, FRANCESCO
2018/2019
Abstract
The aim of the thesis is to improve the asset allocation process by extracting information from financial networks where assets represent nodes and links indicate a certain type of interconnection. Several approaches to the network construction together with different network-based measures like centrality measures and graph density have been used. Applying networks on a dataset composed of stocks, government bonds and commodities indexes become evident that graph visualization is valuable. From further analysis it is observable that graph density increase after negative economic events and that peripheral nodes show better performance. Some innovative asset allocation strategies based on network variables and a portfolio optimization problem based on nodes centrality have been developed and back-tested.È consentito all'utente scaricare e condividere i documenti disponibili a testo pieno in UNITESI UNIPV nel rispetto della licenza Creative Commons del tipo CC BY NC ND.
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https://hdl.handle.net/20.500.14239/11292