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Da Gerd Kommer E Daniele Ganowski
Se desideri creare un portafoglio azionario passivo diversificato a livello globale, dovresti chiederti come vuoi ponderare le azioni, i paesi o le regioni nel tuo portafoglio. I seguenti otto metodi sono i più conosciuti e i più importanti nella pratica:
○ Ponderazione della capitalizzazione di mercato (“MCW”): Con la ponderazione della capitalizzazione di mercato, un titolo nell'indice (e quindi nell'ETF che replica questo indice) viene ponderato in base al rapporto tra il suo MC e il MC di tutti i titoli nell'universo rilevante. [1] Indirettamente, a livello dei singoli titoli, MCW porta anche al MCW dei singoli stati a cui quei titoli appartengono (i paesi in cui le società hanno la loro principale quotazione in borsa). Il metodo MC è il metodo e lo standard di mercato più utilizzato negli investimenti passivi. È facile da comprendere e si basa su una logica economica intuitivamente plausibile. Rappresenta la ponderazione “naturale” che risulta dal mercato stesso. Nessun altro metodo produce un turnover azionario inferiore nell’indice, il che a sua volta contribuisce ai bassi costi di transazione (costo di acquisto/vendita) nell’ETF che replica tale indice.
○ Uguale ponderazione (“EW”): Tutti i titoli dell’indice hanno lo stesso peso. Il metodo EW (chiamato anche metodo 1/N o ponderazione naïve) funziona in pratica solo nel segmento azionario a grande capitalizzazione (ma funziona molto bene lì), poiché comporta costi di transazione inaccettabilmente elevati nel segmento azionario a piccola capitalizzazione. In un indice EW internazionale, il peso degli USA diminuirebbe significativamente e quello dei paesi emergenti aumenterebbe. Attualmente in Germania sono offerti 15 ETF EW, la maggior parte dei quali basati su indici nazionali statunitensi.
○ Ponderazione del prezzo (“PW”): Qui le aziende vengono ponderate in base al rapporto tra i rispettivi corsi azionari (prezzi) - un metodo di ponderazione piuttosto privo di logica, poiché questo rapporto è del tutto arbitrario in termini economici. Tuttavia, il metodo PW viene utilizzato per ragioni storiche, ad es. B. applicato all'indice Dow Jones Industrial Average (“indice Dow Jones”) e all'indice giapponese Nikkei. In Germania vengono offerti ETF basati su entrambi gli indici.
○ Ponderazioni puramente fondamentali: Ciò include principalmente ponderazioni basate sulle vendite aziendali (ponderazione dei ricavi) o sugli utili aziendali (ponderazione degli utili). Questi metodi sono anche chiamati Indicizzazione fondamentale conosciuto. Come nel caso della parità di ponderazione e della ponderazione dei prezzi, non esiste alcun collegamento con i prezzi di mercato (prezzi delle azioni). È stato dimostrato per la ponderazione dei ricavi che i rendimenti azionari sono generalmente più elevati rispetto al metodo MC (Cohen et al. 2019, Hao 2023). A causa delle forti oscillazioni degli utili da un periodo all'altro, la ponderazione dell'utile può comportare un'elevata rotazione del portafoglio e quindi costi elevati a livello di fondo. Gli ETF che implementano questi due metodi di ponderazione non sono offerti in Germania.
○ Ponderazione dei premi fattoriali/Investimento fattoriale: L’investimento fattoriale (chiamato anche investimento smart beta) è la deviazione più comune dalla ponderazione MC nella pratica di investimento passivo. Dei circa 1.600 ETF azionari offerti in Germania alla fine di luglio 2023, 283 rientravano nella categoria degli investimenti fattoriali. Nell’investimento fattoriale, una combinazione di due criteri determina il peso di un titolo nel portafoglio (e quindi anche il peso del paese a cui appartiene il titolo). Il primo criterio è l’intensità dell’espressione di un “fattore” – ad esempio il fattore small size, il fattore value o il fattore momentum – rispetto a questa intensità per tutti gli altri titoli nell’universo azionario sottostante. Dopo che uno specifico sottoinsieme di azioni dall'universo complessivo è stato preselezionato utilizzando il criterio 1, nella seconda fase la capitalizzazione di mercato determina il peso di un singolo titolo in questo sottoinsieme (criterio 2). Se il criterio 1 è definito da più premi fattoriali contemporaneamente, si parla di investimento multifattoriale integrato.
○ Ponderazione del PIL: La ponderazione in base al Prodotto Interno Lordo (PIL). In questo caso, il peso MC di ciascun titolo nell’indice viene adeguato al rialzo o al ribasso in base a un fattore PIL. Nello specifico, l’aggiustamento viene effettuato in base alla quota percentuale che il PIL del paese di quel titolo (il paese di quotazione primaria) ha nel PIL globale. Ciò si traduce nella riduzione del peso delle azioni di un paese che ha un grande mercato azionario rispetto alla sua economia (l’esempio di oggi sono gli Stati Uniti) e nell’aumento del peso delle azioni di un paese che ha un piccolo mercato azionario rispetto alla sua economia (come la maggior parte dei mercati emergenti). Attualmente in Germania è disponibile un solo ETF azionario che tiene conto dell’elemento di ponderazione del PIL (vedere alla fine di questo testo). Detto questo, la ponderazione del PIL è ragionevolmente facile da implementare da parte di un investitore privato attraverso la composizione adeguata di diversi ETF regionali convenzionali individuali, anche se con lavoro aggiuntivo. La seconda parte di questo post del blog riguarda il confronto tra il metodo di ponderazione BIP e il metodo MC.
○ Ponderazione casuale: Anche se questo metodo sembra strano, è stato anche studiato e, prima dei costi, porta apparentemente a risultati altrettanto buoni del metodo MC (Levy 2013, Arnott et al. 2016). Tuttavia, a seconda dell’implementazione specifica, la ponderazione casuale potrebbe causare costi di transazione elevati. In ogni caso, non esistono ETF per implementare questo metodo come investitore privato.
○ Ottimizzazione della varianza media (“MVO”): il metodo di ponderazione MVO viene utilizzato solo per i singoli portafogli, non per gli indici (forse perché funziona in modo così costantemente scarso). Il MVO è stato formulato nel 1954 dal ricercatore statunitense Harry Markowitz (1927 - 2023) e ha rappresentato concettualmente un'importante pietra miliare per l'ulteriore sviluppo dell'economia finanziaria scientifica. Per questa ricerca Markowitz ha ricevuto il Premio Nobel per l’economia nel 1990. La ponderazione MVO è matematicamente relativamente sofisticata, ma nella maggior parte degli studi scientifici ha prestazioni scadenti in termini di rendimenti assoluti e adeguati al rischio (Sharpe Ratio), spesso anche il peggiore tra tutti i metodi analizzati (Marques Mendes/Santos 2019). Il motivo principale del fallimento empirico del metodo MVO è che quasi nessun altro metodo si basa tanto sulle previsioni a breve e medio termine dei prezzi, della volatilità e delle correlazioni. È noto che gli investimenti basati sulle previsioni funzionano male a causa della natura soggetta a errori delle previsioni e degli elevati costi di transazione per la loro attuazione.
Naturalmente i metodi qui menzionati possono anche essere combinati.
Il fatto che la ponderazione MC porti generalmente o anche prevalentemente a una migliore combinazione rendimento-rischio rispetto ai metodi di ponderazione alternativi qui elencati (ad eccezione del MVO, che ha prestazioni scadenti a livello universale) è stato spesso e costantemente confutato dagli scienziati negli ultimi 20 anni [2]. Queste analisi mostrano che la maggior parte dei metodi di ponderazione alternativi hanno storicamente prodotto rendimenti assoluti o combinazioni rendimento-rischio (Sharpe Ratio) più interessanti rispetto al MCW, a condizione che il periodo di analisi sia sufficientemente lungo. MCW tende a funzionare molto bene o addirittura meglio rispetto a serie di dati relativamente brevi che coprono l'ultimo decennio. Parleremo del motivo di ciò di seguito.
Prima di arrivare al confronto dei rendimenti tra il metodo MC e il metodo BIP, vorremmo affrontare brevemente il tema del “rischio cluster con il metodo MC”.
Poiché la ponderazione MC ha un’influenza minima sull’andamento del mercato, può portare a un “clumping” particolarmente forte, ovvero – a seconda della prospettiva – a “squilibri” o concentrazioni indesiderabilmente elevati rispetto a singoli valori, settori e paesi. A questo proposito, la tabella seguente mette a confronto le alternative ponderate MC e PIL di due noti indici azionari internazionali.
Tabella 1: Confronto di due indici azionari ponderati per la capitalizzazione di mercato con le loro alternative ponderate per il PIL per quanto riguarda l'aspetto del rischio cluster (al 30 giugno 2023)
► Fonte: Schede informative dei rispettivi indici. ► La maggior parte delle percentuali sono state arrotondate a livello commerciale.
La tabella 1 mostra che le varianti dell’indice ponderato con il PIL (GDP Weighted) sono meno concentrate in generale e in particolare per quanto riguarda il peso del singolo Stato più grande (qui USA).
Riteniamo che un’elevata concentrazione in un singolo paese crei un inutile rischio di cigno nero, che gli investitori passivi a lungo termine possono e dovrebbero evitare. Di seguito sono riportati quattro mini casi di studio storici. Questi casi di studio hanno lo scopo di illustrare che anche i paesi con un mercato azionario relativamente ampio possono passare “da 100 a 0” in un breve periodo di tempo.
○ Caso studio Russia del 1917: Nel 1917, l’anno della rivoluzione russa, il mercato azionario russo subì una perdita non compensata del 100% in meno di 12 mesi a causa della nazionalizzazione di tutte le società quotate. La borsa russa rimase poi chiusa per 76 anni, fino al 1994. La quota del mercato azionario russo sul mercato azionario mondiale nel 1917 era di circa l’11%.
○ Caso di studio Germania del 1941: Nel corso dei sei anni dalla fine del 1941 alla fine del 1947, il mercato azionario tedesco subì una perdita del 96%. Il livello dell'indice del 1941 fu nuovamente raggiunto nel 1953 (ma non per gli azionisti che vivevano nella parte orientale dell'ex impero tedesco, cioè nella RDT e nelle aree ex tedesche in Polonia e Russia). A quel tempo, la quota del mercato azionario tedesco sul mercato azionario mondiale era di circa il 5%.
○ Caso studio Cina dal 1949: Il mercato azionario cinese ha subito una perdita del 100% dal 1937 alla fine del 1949, quando la Borsa cinese fu chiusa nel contesto della rivoluzione comunista. Tutte le società quotate furono nazionalizzate senza indennizzo nel 1949/1950. La borsa cinese è stata riaperta solo 43 anni dopo, nel 1992. Nel 1949 la quota del mercato azionario cinese sul mercato azionario mondiale era di circa il 5%
○ Caso studio Giappone del 1989: Con lo scoppio della bolla immobiliare e azionaria giapponese, a partire dal marzo 1989 il mercato azionario giapponese subì un crollo al rallentatore, che raggiunse il massimo calo di meno 74% (reale in USD) dopo 14 lunghi anni solo a metà del 2003. Adeguato all’inflazione, il mercato azionario giapponese non ha ancora completamente compensato questa perdita in dollari o euro fino ad oggi, 34 anni dopo l’inizio del crollo. La quota del Giappone nel mercato azionario mondiale a quel tempo era sorprendentemente pari al 44%, superando la quota degli Stati Uniti.
Negli ultimi 100 anni numerosi altri paesi sono diventati temporaneamente “stati falliti” le cui economie e borse (se ce n’erano) hanno subito gravi e gravi danni, tra cui l’Austria dal 1914 in poi, che all’epoca aveva una piccola borsa.
In questo contesto, una domanda retorica ai lettori di questo post del blog: quale impatto avrebbe sui rendimenti se il peso di tale “stato fallito” nel proprio portafoglio azionario fosse stato precedentemente pari al 65%?
Non è ovvio che gli Stati Uniti siano fondamentalmente esenti da un simile rischio. Nessun paese è fondamentalmente esente da questo. A questo proposito potrebbe essere considerato preoccupante l’“assalto al Campidoglio” (edificio del Parlamento) negli Stati Uniti nel gennaio 2021. L’uccisione del Vice Presidente (Mike Pence) e del Presidente della Camera (Nanci Pelosi) rientrava nel campo delle possibilità. A quel tempo i principali politici americani parlavano del pericolo di una guerra civile.
Tale rischio del cigno nero deve essere ridotto per il proprio portafoglio nella misura in cui ciò può essere implementato con costi e sforzi ragionevoli. Il metodo BIP è un’opzione razionale e facile da implementare a questo scopo con gli ETF.
In pratica, il metodo del PIL tenderà a portare a ponderazioni nazionali più equilibrate, riducendo il peso dei paesi nel portafoglio in cui il mercato azionario supera significativamente la quota statale nell’economia globale. Questo peso liberato viene poi ridistribuito a quei paesi le cui borse sono al di sotto della media rispetto alle dimensioni dell’economia nazionale e hanno il potenziale per recuperare terreno.
Nella Tabella 2 confrontiamo i rendimenti storici delle ponderazioni MC e PIL utilizzando le serie di dati più lunghe disponibili per due regioni del mercato azionario globale.
Tabella 2: Confronto dei rendimenti di due indici azionari regionali: indice ponderato per paese in base alla capitalizzazione di mercato rispetto all'indice ponderato in base al prodotto interno lordo - in USD, adeguato all'inflazione
► “EAFE” = abbreviazione di Europa, Australasia, Estremo Oriente = la parte non nordamericana dell'indice MSCI World. ► Vengono mostrate le serie di dati più lunghe per le due coppie di indici. ► Non sono disponibili indici ponderati per il PIL risalenti a periodi successivi al 1970. ► Rendimenti corretti per l'inflazione in USD esclusi costi e tasse. ► L'implementazione tramite ETF comporterebbe costi di transazione leggermente più elevati con il metodo BIP a causa della necessità di ribilanciamento, che dovrebbero essere detratti dai rendimenti dell'indice.
La tabella mostra che il metodo di ponderazione del PIL ha prodotto un rendimento leggermente superiore rispetto all’MCW a livello globale nei paesi sviluppati (indice MSCI World) per l’intero periodo di 53,5 anni a partire dal 1970. Se si divide l’intero periodo in due metà, il metodo del PIL era leggermente avanti nella prima e leggermente indietro nella seconda. Se si considerassero solo gli ultimi dieci anni fino a giugno 2023, il metodo MC presenterebbe un chiaro vantaggio, poiché in questo periodo gli Stati Uniti hanno sovraperformato quasi tutti gli altri mercati azionari nazionali del mondo e perché agli Stati Uniti viene attribuita una ponderazione particolarmente elevata nel metodo MC a causa del loro grande mercato azionario.
La considerazione separata dei soli paesi industrializzati esclusivo Gli Stati Uniti e il Canada che utilizzano l'indice MSCI EAFE (vedi tabella) forniscono informazioni interessanti: è stato il caso individuale degli Stati Uniti tra i 23 paesi dei mercati sviluppati (secondo la definizione MSCI) che ha portato il metodo della capitalizzazione di mercato in leggero vantaggio nell'MSCI World nella seconda metà del periodo. Tra i 21 paesi EAFE, il metodo del PIL era in vantaggio anche nel secondo sottoperiodo.
I dati sono sufficienti per i mercati emergenti Indice MSCI EM PIL ponderato solo fino al giugno 2000. Nei 23 anni da allora fino al giugno 2023, l’indice ponderato sul PIL ha prodotto un rendimento medio superiore di quasi un punto percentuale annuo rispetto all’indice MC.
Le statistiche relative ai tre indici considerati dimostrano che il metodo PIL fornisce buoni risultati in termini di rendimenti.
Perché gli indicatori di rischio Volatilità (Fluttuazione dei rendimenti mensili o annuali) e Prelievo massimo (perdita cumulativa massima) erano molto vicini tra loro in tutti i periodi qui indicati per le due varianti dell'indice (i due metodi di ponderazione), per motivi di spazio non mostriamo questi valori di rischio.
La nostra analisi storica mostra che il metodo BIP presenta un vantaggio in termini di rendimento, ma nel complesso non è abbastanza ampio da consigliarlo rispetto al metodo MC solo per questo motivo.
La nostra principale motivazione per preferire il metodo BIP è che è meno probabile che si traduca in “rischi di cluster nazionali” nel portafoglio e quindi meno rischio di cigno nero in relazione ai paesi in cui hanno sede queste società.
Un gradito effetto collaterale del metodo BIP è che riduce anche il rischio di cluster in relazione ai cinque o dieci titoli singoli più grandi in un portafoglio.
Attualmente (al 30 giugno 2023), un portafoglio ponderato in base al PIL viene valutato anche in modo significativamente più favorevole rispetto a un portafoglio basato sulla ponderazione MC (vedere il risultato nella tabella 1), il che ha un effetto positivo sul rendimento atteso di un portafoglio.
Abbiamo dimostrato sopra utilizzando i numeri che il metodo BIP è uguale e forse addirittura superiore al metodo MC in termini di rendimento e rischio. Attraverso la nostra digressione storica abbiamo cercato di sostenere che comporta un minor rischio di cigno nero.
Resta infine la confutazione di quattro deboli argomentazioni contro la ponderazione del PIL che incontriamo di tanto in tanto.
○ Argomento 1 del metodo anti-PIL: "Le più grandi società quotate in borsa a livello mondiale hanno le migliori prospettive di crescita e dovrebbero quindi ricevere la massima ponderazione in un portafoglio passivo. Ciò può essere ottenuto solo con il metodo MC."
Per quanto possiamo vedere, non esiste alcun supporto scientifico per questa tesi, tutt’al più per il suo contrario (Dimensional Fund Advisors 2020). Anche il fatto, in gran parte indiscusso nella ricerca, che quasi tutti i metodi di ponderazione, incluso il radicale opposto di questo argomento - il metodo della ponderazione uguale - portano a cifre di rischio di rendimento che sono altrettanto buone o migliori del metodo MC a lungo termine confuta questa argomentazione. La tesi secondo cui le mega-large cap hanno rendimenti particolarmente interessanti è il risultato di un malinteso comune Bias di recency, ovvero considerare erroneamente quanto accaduto nel recente passato come particolarmente rappresentativo del futuro. In altre parole: il passato recente viene estrapolato più o meno linearmente nel futuro. Tra i oltre 50 errori cognitivi, che ha studiato il campo della finanza comportamentale negli ultimi decenni, il recency bias è probabilmente il più grave perché causa il maggior danno finanziario.
○ Argomento 2 del metodo anti-PIL: “Le migliori aziende del mondo con la crescita più rapida tendono a quotarsi negli Stati Uniti perché gli Stati Uniti offrono le borse valori più attraenti del mondo” (NYSE, Nasdaq).
Questa è una variazione della falsa argomentazione anti-PIL menzionata sopra, ma l’argomentazione n. 2 è ancora più incerta. Innanzitutto, soffre del recency bias tanto quanto l’argomentazione 1. Fino alla fine degli anni ’80, l’argomentazione 2 avrebbe potuto essere applicata alla Borsa di Tokio, con conseguenze spiacevoli sui rendimenti. [3] Il fatto che oggi gli Stati Uniti dispongano di borse particolarmente attraenti non deve restare tale e non lo sarà a lungo termine, perché c'è troppa concorrenza tra i 195 paesi del mondo e le loro borse. Inoltre, la tendenza a quotare dove la società si aspetta le valutazioni più elevate (se tale tendenza esistesse) sarebbe dannosa per i rendimenti dal punto di vista degli azionisti. Valutazioni elevate riducono i rendimenti attesi.
Inoltre, la dichiarazione ““Le migliori aziende del mondo che producono più crescita tendono ad essere quotate negli Stati Uniti”. comunque non è d'accordo con i fatti. Da anni il numero delle società quotate negli USA diminuisce, mentre negli altri paesi, soprattutto nei mercati emergenti, aumenta. La ragione principale del declino negli USA è la rigorosa regolamentazione statunitense in materia, che altrove è meno rigorosa, meno rischiosa dal punto di vista giuridico e meno costosa. È raro che un’azienda già grande e di successo sposti la sua quotazione principale negli Stati Uniti. [4] Stimiamo che il 98% delle aziende nei paesi sviluppati abbia la quotazione principale nel paese in cui si trova la sede centrale. Sono quindi particolarmente esposti ai rischi politici, fiscali, normativi e macroeconomici di questo Paese. Le società dei mercati emergenti che hanno la loro quotazione principale all’estero hanno maggiori probabilità di essere quotate a Londra e in altre borse valori piuttosto che a New York.
Inoltre, una società può essere quotata in più borse valori attraverso una “quotazione secondaria”, come avviene per molte grandi aziende. Pertanto, se una grande e fiorente società non statunitense vuole accedere al liquido mercato azionario statunitense, è sufficiente una “quotazione non primaria” relativamente poco costosa negli Stati Uniti. (Tuttavia, l'allocazione geografica in un indice azionario avviene tramite la quotazione primaria, che è quasi sempre nel paese in cui ha sede la società.)
○ Argomento 3 del metodo anti-PIL: "Internet e il progresso tecnologico, compreso l'"effetto rete", hanno cambiato radicalmente le regole del gioco in tutti i principali mercati. Pertanto, le intuizioni e le regole per investire valide fino a pochi anni fa sono ormai obsolete."
In termini di tema di fondo, questo “nuovo” argomento è in realtà vecchio quanto il mercato azionario stesso. Ad esempio, è stata proposta quasi esattamente nella stessa forma nel periodo precedente la bolla delle Dot.Com alla fine degli anni '90. I lettori di questo blog sanno cosa è successo alle azioni della “New Economy” dall'inizio del 2000 (lo scoppio della bolla delle Dot.Com).
In generale, i sostenitori del secolare argomento “questa volta è diverso” forniscono sempre molte storie combinate con una buona parte di “economia da tavola dei clienti abituali”, ma poco in termini di numeri concreti o scoperte scientifiche consolidate. Il settore high-tech storicamente non ha prodotto rendimenti azionari più elevati rispetto al mercato complessivo, ma ha fornito maggiori rischi (vedi Qui).
Per inciso, l’economia “dirompente” non è stata scoperta da Frank Thelen; esiste da 250 anni. Tutto ebbe inizio con la rivoluzione industriale intorno al 1770. 150 o 75 anni fa esisteva proprio come oggi, l’“alta tecnologia” dirompente, vale a dire nuove tecnologie “rivoluzionarie” che spesso sembravano miracoli ai contemporanei e spesso favorivano strutturalmente il leader di mercato a causa di effetti di scala o di rete [5] e ha promosso il cambiamento strutturale economico. Ma anche i vantaggi strutturali non aiutano a lungo termine contro le forze della concorrenza, la “sclerosi” delle grandi imprese (“costi di complessità”) e le misure antimonopolio dello Stato.
In ogni caso, a partire dal 1970 circa, il cambiamento tecnologico ha subito un rallentamento anziché un'accelerazione, ma molti professionisti dei media e YouTuber a quanto pare non se ne sono ancora accorti. Questo rallentamento è visto dai macroeconomisti come una delle ragioni principali del declino della crescita economica globale negli ultimi decenni (Gordon 2018).
○ Argomento 4 del metodo anti-PIL: "Poiché secondo MC le più grandi aziende del mondo, ad esempio Apple, esportano in molti altri paesi, non è necessario avere tutti i paesi o le regioni nel portafoglio; sono sufficienti le più grandi aziende negli Stati Uniti o nel mondo."
Anche se questo argomento viene spesso utilizzato contro il metodo del PIL, se si osserva attentamente non è affatto diretto contro di esso, ma contro la diversificazione globale in sé. (Tuttavia, i sostenitori di questo argomento non sempre sembrano notarlo.) In generale, l’argomento è così debole che difficilmente vale la pena spendere molto spazio per confutarlo. Se lo avessi seguito con costanza, avresti dovuto investire sempre e solo nelle dieci, venti o cinquanta aziende più grandi del mondo. Il risultato sarebbe un portafoglio che avrebbe prodotto un rendimento peggiore corretto per il rischio (indice di Sharpe) e soprattutto un rendimento assoluto peggiore rispetto a un portafoglio del mercato azionario mondiale meglio diversificato sulla maggior parte dei periodi di dieci anni negli ultimi 50 o 100 anni e sull’intero periodo. Sì, negli ultimi dieci anni circa, un portafoglio a mega-large cap sarebbe stato bello, il che ci riporta all’errore di base del recency bias.
Conclusione
Chi vuole rendere il proprio portafoglio “ultrastabile” pensa anche ai rischi del cigno nero, che forse si verificano solo ogni 20-40 anni e che non possono essere né calcolati né previsti. Uno di questi “rischi di coda” è che un paese con un mercato azionario particolarmente grande, per un proprio fallimento interno o per ragioni esterne, cada in un malessere improvviso o graduale che non colpisce allo stesso modo gli altri 194 paesi del mondo. Questo rischio potrebbe esistere oggi per un investitore azionario passivo rispetto agli Stati Uniti perché il paese rappresenta circa il 65% di un portafoglio ponderato in base alla capitalizzazione di mercato. Un modo razionale per mitigare questo rischio e altre manifestazioni di rischio di cluster nel portafoglio è utilizzare la ponderazione del PIL o una combinazione di ponderazione PIL e MC, come facciamo nel caso ETF multifattoriale L&G Gerd Kommer (WKN WELT0A).
Note finali
[1] La capitalizzazione di mercato delle azioni corrisponde al valore di mercato del flottante della società (non al valore di mercato del capitale totale, come alcuni credono). Matematicamente: MC = numero di azioni in circolazione × prezzo delle azioni.
[2] Vedi ad es. B.DeMiguel et al. 2009, Chow et al. 2011, Chiara et al. 2013, Taljaard/Mare 2020, Dai/Saito 2022, Swedroe 2023.
[3] Nei 15 anni trascorsi dal marzo 1989 (quando la bolla azionaria giapponese iniziò a scoppiare) al febbraio 2004, l’MSCI World PIL Weighted ha avuto un rendimento di 1,4 punti percentuali all’anno. superiore al tradizionale MSCI World.
[4] Il passaggio dell’ex quota DAX Linde alla Borsa di New York all’inizio del 2023 non è stato un esempio di tale “trasferimento”, anche se talvolta viene affermato. Si tratta piuttosto del risultato della fusione tra Linde e la società statunitense Praxair. La società risultante dalla fusione voleva comprensibilmente ridurre i costi elevati di una doppia quotazione. Per inciso, quattro anni prima del delisting a Francoforte, Linde aveva trasferito la propria sede dalla Germania a Dublino per evitare quelle che Linde considerava disposizioni eccessivamente restrittive della legge tedesca sulla co-determinazione.
[5] Pensa ad es. B. le ferrovie a vapore apparse nel primo terzo del XIX secolo, prima in Gran Bretagna e qualche tempo dopo in altri paesi, tutte di proprietà di società private (non statali).
letteratura
Arnott, Robert/Jason Hsu/Vitali Kalesnik/Phil Tindall (2013): “L'alfa sorprendente della scimmia di Malkiel e le strategie sottosopra”; In: Giornale di gestione del portafoglio; 39; N. 4; Marzo 2013
Chow, Tzee-man/Jason Hsu/Vitali Kalesnik/Bryce Little (2011): “A Survey of Alternative Equity Index Strategies”; In: Giornale degli analisti finanziari; 67; N. 5; Settembre 2011
Clare, Andrew/Nick Motson/Steve Thomas (2013): “Una valutazione degli indici azionari alternativi – Parte 1: Schemi di ponderazione euristici e ottimizzati”; 01 aprile 2013; Riferimento Internet: SSRN/Social Sciences Research Network
Cohen, Laura/Mo Haghbin/Christopher Malloy/Matthew Schilling (2019): “Rivisitare l’indicizzazione fondamentale: un’immersione profonda nelle entrate”; 14 marzo 2019; Riferimento Internet: SSRN/Social Sciences Research Network
Dai, Wei/Namiko Saito (2022): “Ponderazione per quello giusto: progettazione di schemi di ponderazione per portafogli azionari sistematici”; 18 agosto 2022; DFAE; Riferimento Internet: SSRN/Social Sciences Research Network
Dimensional Fund Advisors (nessun autore) (2018): "Grandi e responsabili? Le aziende giganti in cima al mercato non sono una novità"; 17 maggio 2020; Riferimento Internet: www.dimensional.com
DeMiguel, Victor/Lorenzo Garlappi/Raman Uppal (2009): “Diversificazione ottimale contro ingenua: quanto è inefficiente la strategia di portafoglio 1/N?” In: Rassegna di studi finanziari; 22; N. 5; Maggio 2009
Gordon, Robert (2018): “Perché la crescita economica è rallentata mentre l’innovazione sembra accelerare?”; Documento di lavoro dell'NBER; aprile 2018; Riferimento Internet: https://www.nber.org/papers/w24554
Hao, Wenli Bill (2023): “Indici ponderati sui ricavi: un’alternativa alle azioni core”; S&P Dow Jones; 29 marzo 2023; Riferimento Internet: sito web S&P Dow Jones
Kanzler, Daniel ha preso (2022): "Come gestire in modo intelligente il potenziale rischio di cluster negli Stati Uniti nel vostro portafoglio mondiale ETF"; video di YouTube; 20 marzo 2022; Fonte Internet: canale YouTube Gerd Kommer
Levy, Moshe (2016): “È facile battere il mercato”; In: Giornale di gestione degli investimenti; 14; N. 3; Terzo trimestre 2016
Marques Mendes, António/Dinis Santos (2019): “Metodi di ponderazione del portafoglio: diversificazione ingenua vs. diversificazione scientifica”; 25 ottobre 2019; Riferimento Internet: SSRN/Social Sciences Research Network
Taljaard, Byran/Eben Mare (2020): "Perché il portafoglio di pari peso ha sottoperformato e cosa possiamo fare al riguardo?" 23 maggio 2020; Riferimento Internet: SSRN/Social Sciences Research Network
Swedroe, Larry (2023): “Una strategia di diversificazione 1/N ingenua è efficiente?” 31 marzo 2023; Riferimento Internet: https://alphaarchitect.com/2023/03/naive-diversification/