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Il rischio di credito: analisi e valutazione di due modelli

Informazioni tesi

  Autore: Alessandro Dal Moro
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1999-00
  Università: Università degli Studi Ca' Foscari di Venezia
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia Aziendale
  Relatore: Paolo Bortot
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 185

In questo lavoro vengono analizzati e confrontati 2 modelli di previsione dell'insolvenza: quello messo a punto da KMV Corporation, basato sul modello di Black, Scholes e Merton e su dati di mercato e uno di tipo più innovativo e sperimentale, che utilizza le proprietà di ricerca degli algoritmi genetici e gli indici di bilancio dell'impresa oggetto dell'esame. Di questo secondo modello è stato realizzato un programma in TurboPascal.

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Domandò il Coniglio Bianco: "Da dove devo incominciare, Maestà?" "Incomincia dal principio", disse molto gravemente il Re, "e vai avanti fino alla fine: allora fermati". L. Carroll, Alice nel paese delle meraviglie Introduzione Quando viene concesso un prestito ad un'impresa esiste sempre una più o meno remota possibilità che quest'ultima, al momento del rimborso, diventi insolvente. Si può affermare, in estrema sintesi, che il rischio di credito consiste nell'incertezza che circonda la capacità di un soggetto di far fronte al proprio debito. Dal momento che risulta impossibile stabilire anticipatamente chi onorerà le proprie obbligazioni e chi diverrà inadempiente, la ricerca si è concentrata nel tentativo di realizzare modelli in grado di fornire ipotesi verosimili sulla probabilità d'insolvenza dei soggetti economici. Sempre maggiore è l'interesse che il mercato e gli intermediari finanziari mostrano verso le complesse problematiche connesse alla gestione del rischio di credito e sempre più ampio è il numero di metodologie proposte per fronteggiarlo, con approcci spesso completamente differenti l'uno dall'altro. In questo lavoro ne verranno presentati due che, sulla base dei rispettivi fondamenti teorici e del tipo di dati utilizzati, si rivelano essere antitetici: il primo consiste nel modello di KMV Corporation, basato su informazioni

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