I potenziali effetti collaterali dell'intelligenza artificiale sugli investimenti ESG e le implicazioni per il terzo settore

The essay examines the influence of the liquidity premium (understood as the spread between the bid and ask prices) on the implied probability of default (PD) derived from equity returns, focusing on the impact of automated trading algorithms (so-called “algos”) and artificial intelligence (AI) strategies on market microstructure. In a bullish market environment, automated trading algorithms further reinforce this trend, resulting in an overall decrease in the returns of these financial instruments and a reduced perception of implied default risk. A side effect of this dynamic is an increase in the liquidity premium. With concentrated buying by algorithms, demand rises while the number of potential sellers remains limited. Consequently, the market becomes less liquid and structurally more vulnerable to negative shocks (i.e., a sudden flow of news capable of triggering mass selloffs). This paper aims to provide an economic explanation for the causes of defaults by analysing the determinants of yield spreads and adapting to new market dynamics influenced using advanced technological tools and the growing sensitivity of investors to specific themes and news flows. Moreover, it is observed that equity concentration, particularly in stocks related to ESG criteria, inevitably increases the liquidity premium, generating inefficiencies and a false sense of security that drives investors to increase portfolio exposure. Finally, the implications of these dynamics for the Third Sector are discussed, highlighting both the challenges and opportunities.

Il saggio esamina l’influenza del premio di liquidità (inteso come differenziale tra prezzo di acquisto e prezzo di vendita) sulla probabilità implicita di default (PD) derivante dai rendimenti azionari, focalizzandosi sull’impatto degli algoritmi di trading automatizzato (c.d. “algos”) e delle strategie di intelligenza artificiale (AI) sulla microstruttura del mercato. In un contesto di mercato rialzista, gli algoritmi di trading automatizzati contribuiscono ulteriormente al rafforzamento di questa tendenza, con conseguente diminuzione dei rendimenti complessivi di tali strumenti finanziari e della percezione del rischio di insolvenza implicita. Un effetto collaterale di questa dinamica è l'incremento del premio di liquidità. Con l’acquisto concentrato da parte degli algoritmi, la domanda cresce mentre il numero di potenziali venditori rimane limitato. Di conseguenza, il mercato diventa meno liquido e strutturalmente più vulnerabile in caso di shock negativi (i.e., un flusso improvviso di notizie in grado di innescare vendite di massa). Il presente lavoro si propone di fornire una spiegazione economica delle cause dei default, analizzando le determinanti degli spread di rendimento e adattandosi alle nuove dinamiche di mercato, influenzate dall'uso di strumenti tecnologici avanzati e dalla crescente sensibilità degli investitori verso temi specifici e flussi di notizie. Si osserva, inoltre, come la concentrazione azionaria, in particolare per i titoli legati ai criteri ESG, aumenti inevitabilmente il premio di liquidità, generando inefficienze e un falso senso di sicurezza, che spinge gli investitori ad aumentare l'esposizione dei portafogli finanziari. Infine, si discutono le implicazioni di queste dinamiche per il terzo settore, mettendo in evidenza sia le sfide che le opportunità.