Valutazione della Performance dei Fondi Comuni di Investimento: il ruolo delle diverse misure di rendimento aggiustate per il rischio

This thesis investigates the evaluation of mutual fund performance by combining a theoretical framework with an empirical analysis. The study aims to assess the consistency and reliability of different performance measures and to propose an alternative approach grounded in empirical evidence. The theoretical section reviews the main academic contributions on mutual fund evaluation, discussing both traditional, also benchmark-based measures and alternative risk-adjusted metrics designed to address comparability issues across funds. The empirical analysis covers a sample of equity mutual funds, selected from the Morningstar database and analyzed using data retrieved from Bloomberg. Performance measures are computed in MATLAB over the period 2004-2025, using daily returns. The study is inspired by the work of Eling and Schuhmacher (2007), aiming to verify whether the choice of performance measure affects fund evaluation, by extending their temporal framework (analysis of the subsequent twenty-year period, i.e., 2004-2025) and methodological approach along three main dimensions: replacing hedge funds with mutual funds, using daily rather than monthly data, and expanding the set of indicators analyzed, including new measures and additional parameters in the correlation matrix, in order to obtain a more comprehensive view of the funds’ risk-return profile. Results indicate that, although most metrics produce broadly consistent rankings, differences emerge for certain measures, particularly the Calmar Ratio and the Upside Potential Ratio, when returns display asymmetry and fat tails. Overall, the study contributes to the understanding of performance evaluation under non-normal return distributions and provides a replicable MATLAB framework for further research.

La presente tesi analizza la valutazione della performance dei fondi comuni di investimento, combinando un approccio teorico e un’analisi empirica. L’obiettivo è valutare la coerenza e l’affidabilità delle diverse misure di performance e proporre un approccio alternativo fondato sull’evidenza empirica. La parte teorica ripercorre i principali contributi della letteratura in tema di valutazione dei fondi, esaminando sia le misure tradizionali, anche basate su benchmark sia gli indicatori corretti per il rischio sviluppati per affrontare i problemi di comparabilità tra fondi. L’analisi empirica riguarda un campione di fondi azionari selezionati dal database Morningstar e analizzati utilizzando dati storici estratti da Bloomberg. Le misure di performance sono calcolate in MATLAB sul periodo 2004-2025, utilizzando rendimenti giornalieri. Lo studio si ispira al lavoro di Eling e Schuhmacher (2007), per verificare se la scelta della misura di performance influenzi la valutazione dei fondi, estendendone il framework temporale (analisi del ventennio successivo ovvero 2004-2025) e metodologico sotto tre principali dimensioni: sostituzione degli hedge funds con mutual funds, utilizzo di dati giornalieri anziché mensili e ampliamento dell’insieme di indicatori analizzati, includendo nuove misure e parametri aggiuntivi nella matrice di correlazione, al fine di ottenere una visione più completa del profilo rischio-rendimento dei fondi. I risultati mostrano che, sebbene la maggior parte delle metriche produca classifiche tra loro coerenti, emergono differenze significative per alcune misure, in particolare per il Calmar Ratio e l’Upside Potential Ratio, in presenza di rendimenti caratterizzati da asimmetria e code pesanti. Nel complesso, lo studio contribuisce a migliorare la comprensione della valutazione della performance in contesti di non normalità dei rendimenti e fornisce un framework replicabile in MATLAB per future ricerche.