Page 9 - BM146_preview

Sommario
7.4 L’ottimizzazione di portafoglio 195 7.4.1 La funzione obiettivo 196 7.4.2 I vincoli all’ottimizzazione 197
7.5 L’allocazione strategica degli investimenti: un’applicazione 198
7.6 I principi di sostenibilità e gli investimenti della Banca d’Italia 199 7.6.1 L’integrazione dei principi di sostenibilità 200 7.6.2 La sostenibilità nella gestione dei portafogli di titoli privati 201
7.7 Conclusioni 204
Appendice - Evoluzione del bilancio della Banca d’Italia 204 Bibliografia 206
8. Machine learning, metriche ESG e investimenti sostenibili 209 Ariel A.G. Lanza, Enrico Bernardini, Ivan Faiella
8.1 I punteggi ESG 209
8.2 Rassegna della letteratura 211
8.2.1 Fattori di rischio per i rendimenti azionari 211 8.2.2 Metodi di gestione per gli investimenti sostenibili 213 8.2.3 Le informazioni ESG: fattori decisivi o fuochi fatui? 216 8.2.4 Machine learning nella finanza 218
8.3 Descrizione e trattamento dei dati 218 8.3.1 Dati azionari e indici 218 8.3.2 Le fonti dei dati ESG 220
8.3.2.1 Refinitiv-Asset 4 220
8.3.2.2 MSCI 221
8.4 Il metodo di machine learning proposto 222 8.4.1 Un approccio promettente 222 8.4.2 Approccio ad albero: idea generale 222 8.4.3 Addestramento degli alberi 225
8.5 Risultati 226 8.5.1 I risultati usando gli indicatori ESG 227 8.5.2 I risultati usando i soli indicatori ambientali 228
8.6 Conclusioni 230
Bibliografia 232
9. La crescita del mercato globale delle obbligazioni ESG
e la loro diffusione in Italia 235
Danilo Liberati, Giuseppe Marinelli
9.1 Le obbligazioni sostenibili 235
9.2 Rassegna della letteratura 237
9