E&M
2018/5
Indice
Dossier: Verso l’economia circolare
Che cos’è l’economia circolare
Politiche e strategie per cambiare paradigma
Nuovi modelli di business made in Italy
La Life Cycle Assessment per progettare il prodotto
Le logiche di design for environment
Logistica e sostenibilità: un binomio possibile
Euroscenari
Moneta, finanza e regole
Themes
Entrepreneurship in Established Firms
Work-life balance, questione di cultura
La sfida di essere mogli, madri e manager internazionali
Creatività ed esecuzione nei team: le buone pratiche
Verso un ageing 4.0 grazie alle tecnologie
Science
La frontiera della sostenibilità italiana
Il Value at Risk per lo stress test delle valutazioni di portafoglio immobiliare
Il Value at Risk per lo stress test delle valutazioni di portafoglio immobiliare
In questo lavoro proponiamo l’applicazione della metodologia del Value at Risk (VaR) al real estate, per quantificare i rischi di mercato e i rischi di urbanizzazione tipici dei portafogli immobiliari. Il VaR del rischio di mercato deriva dalla stima della volatilità dei rendimenti di immobili situati in varie province italiane, mentre il VaR del rischio di urbanizzazione è ricavato dall’applicazione della simulazione Monte Carlo. Per mostrare un esempio di applicazione della metodologia consideriamo un portafoglio di asset immobiliari coinvolto in un caso di ristrutturazione aziendale. Oltre a calcolare la perdita massima derivante da fattori di rischio di mercato e di urbanizzazione, mostriamo come usare i risultati dell’applicazione del modello per calcolare le probabilità associate a «intervalli di resistenza» i cui estremi sono definiti da valutazioni eque e precauzionali determinate da esperti indipendenti.
Stress Testing Real Estate Portfolio Valuations Through Value at Risk. We propose an application of the Value at Risk (VaR) methodology to account for market and urbanization risks in real estate portfolios. In our application, the market VaR is derived from an estimate of the volatility of assets located in various Italian municipalities, while the urbanization VaR is derived through a Monte Carlo simulation analysis. We apply our methodology to a portfolio of real estate assets associated with a corporate restructuring event. We compute the maximum loss due to the risk factors and show how to use the model to derive the probability that both the single assets and the portfolio returns lie within certain relevant ranges whose limits have been defined by the judgment of independent experts.
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