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Asset allocation dinamica per i fondi pensione: un modello basato sugli algoritmi genetici
di Ugo Pomante, Vincenzo Farina, Elisa Lupo, Paolo Antonio CucurachiMarzo 2023 - n. 3
Keywords: Goal based investing, asset allocation dinamica, algoritmi genetici, asset & liability management, fondi pensione
Jel codes: J26, J32
In questo lavoro si propone un modello che, con l'ausilio degli algoritmi genetici, consente la creazione di una dinamica personalizzata nella scelta dei comparti di un fondo pensione, finalizzato a perseguire l'obiettivo di assicurare, con elevata probabilità, una rendita pensionistica adeguata. I risultati confermano l'efficienza del modello grazie alla sua elevata capacità di convergenza verso le migliori soluzioni in un tempo di calcolo limitato. Tale metodologia può essere facilmente applicata, anche in una logica web-based, al fine di definire in modo personalizzato – sulla base dei fabbisogni pensionistici individuali – le dinamiche di investimento utili a soddisfare le esigenze previdenziali. L'applicazione di un modello di questo tipo può contribuire a ridurre il divario previdenziale e a combattere la tendenza a investire in comparti poco rischiosi, pur in presenza di orizzonti temporali di investimento lunghissimi.