This thesis examines the effectiveness of a return-scenario simulation mechanism for constructing and optimizing stock portfolios. The analysis starts from the Single-Index Model, which assumes that stock returns are driven by one market factor and then extends this approach using a two-factor Multi-Index Model, which also considers the systematic effects of each stock’s industry sector; the scenarios generated by both models are used in a Mean–CVaR optimization process and assessed through a rolling out-of-sample backtest. The results indicate that sectoral information gives a clearer picture of the relationships between stock returns and leads to differences in portfolio composition and risk; overall, the Multi-Index strategy achieves better performance and risk-adjusted results than the Single-Index strategy and comparing both strategies with market benchmarks and other portfolio optimization methods further helps assess the robustness and competitiveness of the proposed approach.

Questa tesi esamina l'efficacia di un meccanismo di simulazione di scenari di rendimento per la costruzione e l'ottimizzazione di portafogli azionari; l'analisi parte dal Single-Index Model, che presuppone che i rendimenti azionari dipendano da un unico fattore, rappresentato dal mercato, ed estende questo approccio attraverso il Multi-Index Model a due fattori, che considera anche gli effetti sistematici del settore industriale di ciascun titolo; gli scenari generati da entrambi i modelli vengono utilizzati in un processo di ottimizzazione Mean-CVaR e valutati tramite un backtest a finestra mobile su dati non utilizzati nella fase di stima. I risultati indicano che le informazioni settoriali forniscono un quadro più chiaro delle relazioni tra i rendimenti azionari e portano a differenze nella composizione del portafoglio e nel rischio; nel complesso, la strategia basata sul Multi-Index Model ottiene una migliore performance in termini di rendimento corretto per il rischio rispetto all'approccio basato sul Single-Index Model, inoltre il confronto di entrambe le strategie con i benchmark di mercato e altri metodi di ottimizzazione del portafoglio contribuisce ulteriormente a valutare la robustezza e la competitività dell'approccio proposto.

Performance empiriche di un meccanismo di simulazione di scenari di portafoglio basato su un modello a due fattori con indice settoriale

BALTAZZI, MARTINA
2025/2026

Abstract

This thesis examines the effectiveness of a return-scenario simulation mechanism for constructing and optimizing stock portfolios. The analysis starts from the Single-Index Model, which assumes that stock returns are driven by one market factor and then extends this approach using a two-factor Multi-Index Model, which also considers the systematic effects of each stock’s industry sector; the scenarios generated by both models are used in a Mean–CVaR optimization process and assessed through a rolling out-of-sample backtest. The results indicate that sectoral information gives a clearer picture of the relationships between stock returns and leads to differences in portfolio composition and risk; overall, the Multi-Index strategy achieves better performance and risk-adjusted results than the Single-Index strategy and comparing both strategies with market benchmarks and other portfolio optimization methods further helps assess the robustness and competitiveness of the proposed approach.
2025
Empirical performances of a portfolio scenarios simulation mechanism based on a two-factor industry index model
Questa tesi esamina l'efficacia di un meccanismo di simulazione di scenari di rendimento per la costruzione e l'ottimizzazione di portafogli azionari; l'analisi parte dal Single-Index Model, che presuppone che i rendimenti azionari dipendano da un unico fattore, rappresentato dal mercato, ed estende questo approccio attraverso il Multi-Index Model a due fattori, che considera anche gli effetti sistematici del settore industriale di ciascun titolo; gli scenari generati da entrambi i modelli vengono utilizzati in un processo di ottimizzazione Mean-CVaR e valutati tramite un backtest a finestra mobile su dati non utilizzati nella fase di stima. I risultati indicano che le informazioni settoriali forniscono un quadro più chiaro delle relazioni tra i rendimenti azionari e portano a differenze nella composizione del portafoglio e nel rischio; nel complesso, la strategia basata sul Multi-Index Model ottiene una migliore performance in termini di rendimento corretto per il rischio rispetto all'approccio basato sul Single-Index Model, inoltre il confronto di entrambe le strategie con i benchmark di mercato e altri metodi di ottimizzazione del portafoglio contribuisce ulteriormente a valutare la robustezza e la competitività dell'approccio proposto.
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14239/36984