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Il rischio operativo: l'utilizzo delle reti neurali per la previsione del rischio di frode

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Anteprima della tesi: Il rischio operativo: l'utilizzo delle reti neurali per la previsione del rischio di frode, Pagina 2
Introduzione
La Barings Banks, una delle più vecchie e prestigiose banche inglesi, fu ridotta al 
fallimento nel 1995, a causa di Nicholas Leeson, trader della Barings per la 
negoziazione in derivati, per perdite superiori a 800 milioni di sterline cumulate 
nell'arco di 2 anni a piena insaputa della stessa banca.
Caso simile per Societè Generale che ha registrato perdite per oltre 4 miliardi di 
euro sempre per posizioni assunte su derivati, ad opera del trader Jerome Kerviel.
Eventi simili a quelli descritti dimostrano quanto possa essere significativo il 
rischio connesso all'attività d'impresa, specialmente in quella finanziaria, dove la 
stabilità del sistema stesso può essere  compromessa così facilmente. 
Lo studio e l'attuazione di misure idonee a fronteggiare la problematica del rischio 
operativo, risultano arretrati rispetto agli altri rischi. 
A tal proposito, il Comitato di Basilea ha introdotto delle regole che impongono 
alle banche una gestione orientata alla redditività (come può essere per altri tipi di 
imprese), ma che tenga conto anche della rischiosità delle scelte.
Il Comitato in realtà non impone soltanto delle regole, ma mette a disposizione 
una serie di soluzioni che suggeriscono il modo in cui affrontare il problema del 
rischio, inducendo le banche a sviluppare delle unità operative di Risk Management, 
con dei veri e propri sistemi di gestione dei rischi.
Per le differenti tipologie di rischio, quindi anche per quello operativo, l'Accordo di 
Basilea descrive diversi approcci con cui misurare il profilo di rischiosità e quindi il 
capitale da accantonare a copertura. 
Tra gli approcci forniti, quelli con un maggior grado di semplicità, hanno una 
minore efficacia nella corretta misurazione del rischio assunto e quindi un maggior 
costo in termini di capitale da accantonare. Al contrario, quelli più complessi 
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Informazioni tesi

  Autore: Alfredo Ficcadenti
  Tipo: Laurea II ciclo (magistrale o specialistica)
  Anno: 2011-12
  Università: Università degli Studi Roma Tre
  Facoltà: Economia
  Corso: Finanza
  Relatore: Alessandra Carleo
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 127

FAQ

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Parole chiave

neural network
reti neurali
risk management
frodi
operational risk
rischio operativo
rischio di frode
frodi bancarie
forecasting

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