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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 3
richiedono alti investimenti per l'implementazione, ma riescono ad individuare quali 
aspetti della gestione mettono in risalto la rischiosità per l'intera banca. Inducendo le 
istituzioni a sviluppare dei sistemi di monitoraggio e copertura dal rischio, il Comitato 
persegue l'obbiettivo di rendere l'intero sistema finanziario meno soggetto ad eventi 
che ne compromettano la stabilità. 
Lo studio e l'attuazione di misure idonee a fronteggiare la problematica del rischio 
operativo, risultano arretrati rispetto agli altri rischi, ma l'attività del Risk Management 
negli ultimi anni all'interno del rischio operativo ha avuto una crescita notevole. 
Tra i principali assunti di partenza, c'è la consapevolezza dell'esistenza di una 
distinzione tra i rischi generati da eventi “High Frequency Low Impact” (HFLI), ossia 
caratterizzati da un'elevata frequenza ma da un ridotto impatto economico, con quelli 
originati da eventi “Low Frequency High Impact” (LFHI), cioè caratterizzati da una 
bassa probabilità di verificarsi ma con un alto impatto in termini economici.
Ai fini del calcolo del coefficiente patrimoniale richiesto dall'Accordo di Basilea, 
l'attività di Risk Management ha mostrato le difficoltà esistenti nel modellizzare gli 
eventi LFHI, al contrario degli HFLI.
Gli eventi LFHI presentano infatti un grado di difficoltà elevato per quanto 
riguarda la previsione e la misura del reale rischio assunto nonostante l'evoluzione 
dei modelli matematici ad oggi applicati. Ciò rende evidenti dei possibili riflessi sul 
mercato assicurativo in termini di domanda di strumenti a copertura degli eventi 
cosiddetti catastrofici.
Invece andare a misurare il costo in termini probabilistici degli eventi HFLI non 
risulta particolarmente difficile con l'utilizzo di modelli statistici, ma la necessità di 
misurare i costi subiti al verificarsi di tali eventi, dovrebbe suggerire lo sviluppo di 
sistemi di monitoraggio dei rischi, al fine di ridurne il più possibile la frequenza. In tale 
ambito trova una reale applicazione l'utilizzo di modelli matematici esperti, quali le reti 
neurali, in grado di lavorare come strumento previsionale per il rischio di frode nelle 
richieste di finanziamento.
L'obiettivo del lavoro sarà quello di descrivere nel primo capitolo l'attuale 
regolamentazione nell'ambito del Rischio Operativo del settore bancario con 
principale riferimento all'Accordo di Basilea 2 sulla vigilanza prudenziale, descrivendo 
gli approcci dettati dal Trattato al fine di misurare e fronteggiare le perdite derivanti 
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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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