MARKET TIMING DURANTE LA PANDEMIA DA COVID-19: UN’ANALISI STATISTICA DELLE PERFORMANCE DEI FONDI COMUNI DI INVESTIMENTO EUROPEI

The Covid-19 pandemic crisis has caused severe financial disruptions globally, with stock markets experiencing significant fluctuations and bond markets witnessing unprecedented volatility in yields. In such an uncertain context, in Europe, the management of actively managed equity mutual funds has faced significant challenges in identifying appropriate entry and exit points to optimize investment returns, often failing to outperform the benchmark. Furthermore, with the rapid spread of preventive measures adopted by governments worldwide, significant performance disparities have been observed among different companies and sectors. Some industries, such as technology and healthcare, have experienced a notable increase in value, while others, like travel and energy sectors, have suffered a severe setback. Therefore, this thesis aims to utilize the statistical market timing models of Treynor-Mazuy and Henriksson-Merton to measure the ability of European mutual fund managers to effectively predict market changes during the pandemic. Additionally, statistical style analysis models are used to identify the sector selection strategy that managers have chosen to invest in.

La crisi pandemica da Covid-19 ha provocato gravi sconvolgimenti finanziari a livello globale, con mercati azionari che hanno subito forti oscillazioni e mercati obbligazionari i cui rendimenti hanno registrato volatilità senza precedenti. In un contesto così incerto, in Europa, il management di fondi comuni azionari a gestione attiva ha affrontato importanti sfide legate alla capacità di individuare gli opportuni punti di ingresso e di uscita per ottimizzare i rendimenti degli investimenti, spesso però, non riuscendo a garantire performance superiori a quelle del benchmark di riferimento. Inoltre, con il rapido diffondersi delle misure di prevenzione adottate dai governi di tutto il mondo, si sono osservate significative disparità di performance tra diverse aziende e settori. Alcune industrie, come quelle legate alla tecnologia e alla sanità, hanno registrato un notevole aumento di valore; mentre altre, come i settori dei viaggi e dell’energia, hanno subito un grave contraccolpo. La seguente tesi si propone, quindi, di utilizzare i modelli statistici di market timing di Treynor-Mazuy e Henriksson-Merton per misurare l’abilità dei gestori di fondi comuni europei nel prevedere efficacemente i cambiamenti nel mercato durante la Pandemia; in aggiunta, si utilizzano modelli statistici di style analysis per identificare la strategia di selezione dei settori in cui i gestori hanno reputato più opportuno investire.