Dai modelli di ottimizzazione alle scelte reali: costruzione di portafogli tra teoria finanziaria e psicologia dell'investitore

This thesis starts from a question that sounds simple but turns out to be quite concrete: is investing really as complicated and exclusive as most people think? Or has it become, today, an opportunity within reach of anyone willing to put themselves out there and learn a few basic concepts? To answer this, I have organised the work into four chapters. The first two lay the theoretical foundations: the difference between saving and investing, the relationship between risk and return, the role of diversification and time horizon. But also, and this is an aspect I have insisted on, why so many Italian households keep their money idle, between cultural habits, distrust of markets, and a certain psychological resistance to change. Chapter 3 is more practical: it examines the two main paths available to investors today. On one side, robo-advisors, which decide on the investor's behalf; on the other, digital platforms that allow full self-directed management. I did not want to declare one better than the other, but rather to weigh their costs, benefits, and how much each truly requires one to know. In this chapter I also included four real portfolios, built by people with very different profiles and resources, precisely to give a concrete sense of how these choices play out in practice. Chapter 4, finally, is the empirical part. Drawing on Giudici and Polinesi's (2019) work on risk profiling in robo-advisors, I estimated three statistical models: an ordinal logistic regression and two neural networks, on Bank of Italy data (SHIW 2022). The aim was to see which household characteristics are genuinely associated with a higher or lower risk tolerance. The results confirm the starting hypothesis: investing is today more accessible than commonly believed, but on one condition: having at least a basic awareness of what one is doing. Accessible, however, does not mean fast. Building wealth takes time, and time, in finance, is the most powerful lever an investor has. The models also reveal an interesting limitation: intermediate risk categories are the hardest to classify correctly. Neural networks, though more flexible, do not always improve overall accuracy; in fact, they sometimes reduce it. A result that, in my view, invites reflection on how much interpretability matters in this field not just predictive power.

Questa tesi parte da una domanda che sembra banale, ma che alla prova dei fatti si rivela piuttosto concreta: investire è davvero così complicato e riservato a pochi come molti credono? O, al contrario, è oggi un'opportunità alla portata di chiunque sia disposto a mettersi in gioco e a imparare qualche concetto di base? Per rispondere, ho organizzato il lavoro in quattro capitoli. I primi due pongono le basi teoriche: la differenza tra risparmio e investimento, il legame tra rischio e rendimento, il ruolo della diversificazione e dell'orizzonte temporale. Ma anche ,e questo è un aspetto su cui ho insistito, perché in Italia tante famiglie tengono i propri soldi fermi, tra abitudini culturali, diffidenza verso i mercati e una certa resistenza psicologica al cambiamento. Il terzo capitolo è più pratico: esamina le due strade principali che un investitore ha oggi a disposizione. Da un lato i robo-advisor, che decidono al posto suo; dall'altro le piattaforme digitali che permettono di gestire tutto in autonomia. Non ho voluto decretare quale sia migliore, ma ho cercato di capire costi, benefici e quanto ciascuna richieda davvero di sapere. In questo capitolo ho anche inserito quattro portafogli reali, costruiti da persone con profili e disponibilità molto diverse, proprio per dare un'idea concreta di come queste scelte si traducano nella pratica. Il quarto capitolo, infine, è la parte empirica. Prendendo spunto dal lavoro di Giudici e Polinesi (2019) sul profilamento del rischio nei robo-advisor, ho stimato tre modelli statistici: una regressione logistica ordinale e due reti neurali, sui dati della Banca d'Italia (SHIW 2022). L'obiettivo era vedere quali caratteristiche delle famiglie italiane siano davvero associate a una maggiore o minore propensione al rischio. I risultati confermano l'ipotesi di partenza: investire è oggi più accessibile di quanto si creda, ma a una condizione: avere una minima consapevolezza di ciò che si sta facendo. Attenzione però: accessibile non significa veloce. Costruire ricchezza richiede tempo, e il tempo, in finanza, è la leva più potente che un investitore abbia. Dai modelli emerge anche un limite interessante: le categorie intermedie di rischio sono le più difficili da classificare. Le reti neurali, pur essendo più flessibili, non sempre migliorano l'accuratezza complessiva; anzi, a volte la riducono. Un risultato che, a mio parere, invita a riflettere su quanto conti, in questo campo, non solo la capacità di prevedere, ma anche la chiarezza e l'interpretabilità dei modelli che si usano.