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Misurazione e Controllo del Rischio di Credito

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Una applicazione ad un portafoglio di titoli obbligazionari 91 Figura 5.7: Andamento dell’intervallo di confidenza al 95% per lo 0, 1%-percentile della distribuzione del valore all’aumentare del numero di iterazioni 1.755,00 1.755,50 1.756,00 1.756,50 1.757,00 1.757,50 1.758,00 1.758,50 1.759,00 1.759,50 1.760,00 1 0 0 . 0 0 0 2 0 0 . 0 0 0 3 0 0 . 0 0 0 4 0 0 . 0 0 0 5 0 0 . 0 0 0 6 0 0 . 0 0 0 7 0 0 . 0 0 0 8 0 0 . 0 0 0 9 0 0 . 0 0 0 1 . 0 0 0 . 0 0 0 Sulla base della distribuzione ottenuta possono essere ricavate misure quali la perdita attesa e il valore a rischio corrispondente a diversi livelli di confidenza. Nella figura 5.8 viene riportato il grafico a istogrammi della distribuzione ottenuta. E` interessante verificare come la forma della distribuzione sia conforme a quella attesa. Figura 5.8: Istogramma di frequenza per classi dei valori di modello del ptf Nota: istogramma per 1.000.000 di valori suddivisi in 100 classi di ampiezza 1100 (max−min) La perdita attesa (Expected Loss, EL) puo` essere calcolata come differenza tra il valore di modello a un anno del portafoglio nell’ipotesi di invarianza dei rating (FV , deducibile dalle tabelle 5.1 e 5.10) e l’Expected Value: EL = FV − EV.
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Misurazione e Controllo del Rischio di Credito

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Informazioni tesi

  Autore: Alessia Cosmi
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2005-06
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Scienze Statistiche ed Economiche
  Relatore: Massimo De Felice
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 116

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