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Tecniche statistiche algoritmiche per il monitoraggio del rischio di credito e l’individuazione dei fattori di rischio di default aziendale

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9 riguardanti un campione, distribuito a livello nazionale, di imprese corporate clienti del Gruppo Banca Popolare di Vicenza (in seguito Banca), al fine di delineare l’importanza di talune variabili al fine del verificarsi della situazione di default aziendale In particolare nei paragrafi del quarto capitolo si presenterà l’attività e la storia della Banca e successivamente nel quinto capitolo verrà descritto il dataset utilizzato per far funzionare il modello RF, specificando, laddove possibile per comprensibili vincoli di riservatezza e data la natura particolarmente delicata delle variabili, il significato e la modalità di calcolo dei dati utilizzati. Verranno descritte le modifiche effettuate rispetto al dataset originale quali la riduzione di talune modalità categoriali e l’eliminazione di alcune variabili dalla fonte dei dati del modello, avvenute per ragioni di tipo computazionale legate alla specificità del modello utilizzato. Nel sesto capitolo si proseguirà con la descrizione delle variabili contenute nel dataset, integrando la descrizione del capitolo procedente con grafici e tabella univariate per ciascuna delle variabili di interesse. Nel settimo capitolo si illustrerà il funzionamento del modello previsionale, costruito applicando le tecniche descritte nei precedenti capitoli ai dati a disposizione con l'obiettivo di delineare le variabili maggiormente significative a i fini della previsione di default. Infine, si analizzerà l’impatto dei predittori rilevanti, secondo il modello proposto basato sulle Random Forests, specificando il significato dei risultati ottenuti non solo in termini statistici, ma anche dal punto di vista del significato economico.
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Informazioni tesi

  Autore: Daniele Rosa
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2008-09
  Università: Università degli Studi di Brescia
  Facoltà: Economia
  Corso: Tecniche e metodi per la società dell'informazione
  Relatore: Paola Zuccolotto
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 239

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