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Un'analisi di regressione logistica nell'ambito della valutazione creditizia: lo studio di una banca tedesca

Informazioni tesi

  Autore: Elena Marsili
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Ferrara
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia, gestione delle imprese e degli intermediari finanziari
  Relatore: Rosa Arboretti
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 58

La tesi consiste in un'analisi di regressione logistica sui dati riferiti ai clienti di una banca della Germania meridionale

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2 Introduzione L’obiettivo di questa tesi è costruire un modello che, sulla base di alcuni indicatori o parametri riferiti a caratteristiche specifiche della clientela, permetta la valutazione dell’affidabilità dei clienti rispetto al rimborso del credito concesso. In particolare si vuole studiare l’affidabilità creditizia delle persone che richiedono alle banche un credito al consumo, ossia un finanziamento erogato dagli istituti di credito (banche, società finanziarie, società emittenti carte di credito) alle famiglie per acquistare beni o servizi. Gli istituti di credito, ricevendo ogni giorno un’enorme quantità di richieste di concessione di credito, hanno il problema di decidere se concedere il credito o no. Essi si trovano in difficoltà in quanto talora dispongono di poche informazioni per valutare il grado di solvibilità dei richiedenti e pure devono avere un buon metodo che permetta loro di decidere in tempi rapidi e che abbia costi minimi. Le banche sono quindi sottoposte a vari rischi che devono accuratamente valutare. Valutare il rischio che accada un certo evento significa misurare in una qualche maniera l’incertezza che questo avvenimento accada. Di conseguenza le banche devono valutare il rischio di credito e quindi determinare l’incertezza che un soggetto a cui è stato concesso il credito assolva o non assolva la propria obbligazione. Per fare ciò le banche possono utilizzare l’esperienza del management e possono utilizzare particolari strumenti scientifici a supporto delle loro decisioni. Tra questi strumenti ci sono i modelli di credit scoring che sono modelli statistici che classificano ogni cliente come “buono” o “cattivo”. L’obiettivo finale di tale processo consiste nella concessione del credito o nel rifiuto di tale concessione. Tali modelli, detti anche di score-cards, assegnano ad ogni cliente un punteggio in base al comportamento tenuto e la somma dei punteggi assegnati a ciascun soggetto rappresenta lo score di ciascun soggetto. La decisione di concedere o meno il prestito verrà quindi presa confrontando la probabilità che è stata stimata di restituire il prestito con una soglia di accettazione fissata dal management (detta anche benchmark). A seconda che lo score del soggetto sia superiore o inferiore al benchmark stabilito, il cliente è ritenuto meritevole o non meritevole del credito.

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Parole chiave

affidabilità creditizia
modelli di credit scooring
regressione
regressione logistica
rischio di credito
un caso studio
valutazione creditizia

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