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Nel mondo odierno ricco di nuove tecnologie, è facile rendersi conto dell’interazione tra le innovazioni digi¬tali e le nostre vite personali. Possiamo ordinare prodotti alimentari con un semplice comando vocale, lasciare mance con il nostro cellulare, o chiedere prestiti online senza alzarci dal divano. Meno ovvi sono i modi in cui la scienza dei dati e l’analisi digitale hanno trasformato i metodi con cui certi gestori patri¬moniali analizzano i rischi e generano rendimenti.
Attenzione, l’obiettivo dell’analisi del rischio non consiste nell’evitare rischi. Al contrario, assumere qualche rischio è indispensabile per generare rendi¬menti positivi. Il lavoro principale di un gestore obbligazionario comporta di distinguere tra i rischi che hanno più probabilità di remunerare gli investitori e quelli che probabilmente non riusciranno a farlo. In quest’articolo esaminiamo le modalità con cui le tecniche di machine learning possono misurare i rischi dei prestiti ai consumatori e sulle case, aiutando a identificare i rischi che a nostro avviso vale la pena di assumere.
Elementi chiave da ricordare
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Cominciamo esaminando un’asset class rela¬tivamente nuova: i prestiti digitali. I consumatori stanno accedendo a prestiti concessi da venditori online in tutto il mondo. Con l’uso di algoritmi predittivi, ossia tecniche di modellizzazione statistiche che prevedono i risultati, possiamo analizzare rapidamente migliaia di prestiti e scoprire quali tra questi offrono secondo noi profili di rischio migliori.
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Spieghiamo perché la scienza dei dati da sola non è una panacea per misurare i rischi o costruire strategie obbligazionarie multisetto¬riali. Senza l’esperienza pratica nella gestione del reddito fisso in regimi di mercati diversi, l’analisi basata sui dati da sola può portare fuori strada i gestori degli investimenti.
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Approcci quantitativi possono essere più idonei per essere applicati a certi settori del reddito fisso rispetto ad altri. Esaminiamo uno dei più ampi mercati del reddito fisso mondiali, i mutui ipotecari residenziali statu¬nitensi, e spieghiamo come si può usare la scienza dei dati per analizzare l’impatto che può avere un uragano su ipoteche cartolariz¬zate che includono migliaia di prestiti.