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Lo scoring del credito

Nel corso degli ultimi dieci anni la quasi totalità delle grandi banche internazionali ha effettuato ingenti investimenti in risorse umane e tecnologiche per ristrutturare il proprio modo di gestire il rischio di credito.
Alla base di tutto questo vi è lo sviluppo di modelli per la misurazione del rischio di credito che rispondono all'esigenza di quantificare in modo appropriato il grado di rischio associato alle esposizioni creditizie e risultano funzionali all'obiettivo della banca di utilizzare in modo più efficiente la propria capacità complessiva di assumere rischio.
I modelli per la misurazione del rischio di credito si propongono di stimare il grado di rischio di una certa esposizione creditizia come il prestito, titolo obbligazionario, strumento derivato OTC, ecc. o di un portafoglio di esposizioni.
I modelli tradizionalmente più diffusi per prevenire l'insolvenza di un'impresa sono i cosiddetti modelli di scoring, modelli multivariati di natura statistica che utilizzano come input i principali indici economico-finanziari di un'impresa. Questo scoring è una procedura automatizzata con cui è possibile valutare le richieste di credito in tempi molto rapidi; tale procedura si fonde su una serie di analisi statistiche, su elementi socioeconomici e sulla verifica dei dati del richiedente presso diverse banche dati. Il risultato di tale procedura è un punteggio, il credit score che è un indicatore sintetico dell'affidabilità creditizia di un soggetto. Attribuendo a ognuno di essi un coefficiente di ponderazione che riflette l'importanza relativa di ognuno di essi nel prevedere l'insolvenza, si giunge a una valutazione del merito creditizio che viene sintetizzata in un unico valore numerico rappresentativo della probabilità d'insolvenza.
Seppure la struttura fondamentale sottostante i modelli di scoring sia stata elaborata ancora negli anni Trenta da autori quali Fischer (1936) e Durand (1941), la spinta decisiva allo sviluppo e alla diffusione di questi modelli si è avuta negli anni Settanta con Beaver (1967)e Altman (1968).
I modelli di scoring possono essere impiegati con due obiettivi: la previsione delle insolvenze e la classificazione degli impieghi in diverse categorie di rischio. Tale distinzione è importante in quanto la scelta degli input di un modello di scoring può essere diversa in funzione dell'obiettivo perseguito.
I modelli di scoring possono essere classificati in quattro principali categorie:
1. l'analisi discriminante lineare lineare, originariamente applicata alla previsione delle insolvenze da Edward Altman negli anni Settanta;
2. i modelli di regressione lineare quali il linear probalistic model;
3. i modelli logit (logistic probability model) e probit;
4. i più recenti modelli induttivi di natura euristica quali le reti neurali e gli algoritmi genetici.
Mentre le prime tre categorie di modelli (analisi discriminante, linearregression, probit e logit) si fondano su un approccio deduttivo volto a identificare le relazioni causali di natura economica che spiegano il fenomeno dell'insolvenza, la quarta categoria (reti neurali e algoritmi genetici) segue un approccio puramente empirico di tipo induttivo.

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Premessa L'impresa o il singolo soggetto, bisognoso di contante per finanziare i propri investimenti, richiede in banca un prestito. Questo comporta che la banca dovrà effettuare una valutazione del richiedente nel senso che dovrà considerare se il prestito richiesto, una volta concesso, verrà restituito alla banca stessa o per qualche motivo rimarrà un prestito insoluto. La banca si dovrà dimostrare, proprio per questo, abile nel valutare il richiedente del prestito e decidere sull' eventualità della concessione. Il lavoro dell' istituto di credito sarà quello di indagare la posizione globale del soggetto e di effettuare una valutazione con un punteggio (score) attraverso il cosiddetto scoring del credito e così poter decidere se concedere o meno il prestito richiesto. 7

Tesi di Laurea

Facoltà: Economia

Autore: Luca Capradossi Contatta »

Composta da 152 pagine.

 

Questa tesi ha raggiunto 2700 click dal 19/09/2014.

 

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Disponibile in PDF, la consultazione è esclusivamente in formato digitale.