Si analizzaranno vari modelli per la selezione di portafoglio basati o collegati agli ordinamenti tra variabili aleatorie indotti dalla dominanza stocastica.
Più precisamente, si intende individuare nuovi approcci che consentano di conciliare il classico paradigma di minimizzazione del
rischio, espresso per mezzo di molteplici possibili misure alternative, con la proprietà di efficienza secondo tali ordinamenti
Alcune possibili sintesi degli approcci di ottimizzazione e di diversificazione conducono a problemi di ottimizzazione di vario genere, spesso caratterizzati dalla presenza di variabili binarie e di notevole complessità computazionale.
Si intende quindi approfondire lo studio dei vari possibili approcci sia dal punto modellistico e computazionale, sia dal punto di
vista empirico per mezzo di backtesting basati su dati reali al fine di individuare nuovi modelli di gestione del rischio e di asset
management che siano sostenibili computazionalmente e preferibili ai modelli classici dal punto di vista della performance empirica
misurata con vari possibili indicatori
A partire dai risultati noti in letteratura sulle connessioni fra l'ottimizzazione di portafoglio e la dominanza stocastica, la ricerca si
articolerà sia su aspetti teorici sia su aspetti pratici, focalizzandosi sulle varie possibili formulazioni del problema e sullo
sviluppo di algoritmi di ottimizzazione. Per questi ultimi, lo studio coinvolge l'analisi teorica, l'analisi di complessità, l'implementazione e
la sperimentazione su dati reali e simulati. Si prevede di ottenere risultati di rilievo sia in campo teorico sia in quello sperimentale.