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L'analisi discriminante per la valutazione del rischio di credito

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Anteprima della tesi: L'analisi discriminante per la valutazione del rischio di credito, Pagina 2
Tesi di laurea:
 L'analisi discriminante per la valutazione del rischio di credito.
Introduzione
Il presente lavoro affronta la tematica dell'analisi discriminante, come metodo 
previsionale per valutare ex-ante l'affidabilità, la solvibilità economica e finanziaria 
di una qualsiasi impresa. Misura che consente a priori di formulare un giudizio 
coerente con i dati rilevabili dai dati di bilancio aziendali; che combina insieme tutti 
gli elementi ottenendo un valore sintetico simultaneo anziché sequenziale espressivo 
della capacità di credito di un soggetto.                            .                                                                         
Il lavoro di tesi è dedicato quindi alle metodologie di stima del merito creditizio, 
tematica che ha assunto una importanza strategica crescente in seguito alla crisi 
internazionale che ha trasmesso al sistema bancario, in generale, la sua fragilità  per 
non aver gestito correttamente le proprie posizioni di liquidità e di costi di specifici.  
In effetti, i fallimenti degli intermediari finanziari  sono spesso originati da un 
eccessiva ed incontrollata esposizione economica verso specifici gruppi di prenditori 
di fondi con le conseguenze  recessive per l’economia mondiale.                                    
Nella stesura verranno presentati i modelli di analisi discriminante che si sono 
succeduti nel corso del tempo  che iniziano a partire da quello di R. Fischer (1936), 
D.D Durant (1975) e E. Altman (1941) per proseguire con i metodi qualitativi di  
V .Coda (1995),W. A. Diamond (1983), S. Caselli (2003) e F. Pistelli (2001), che a 
differenza dei modelli quantitativi improntati, si basano su indicazioni soggettive 
proprie del valutatore.
Nel corso del lavoro si faranno cenni all'analisi discriminante classica e logistica con 
i modelli logit e profit.
Verrà, in particolare approfondito lo studio del modello di Fischer- Altman che 
maggiormente si concentra sulla distribuzione campionaria delle imprese attraverso 
le curve di normalità  e della uguaglianza delle varianze e covarianze delle due 
diverse popolazioni, e che riesce ad individuare lo Z trascurando del tutto l'analisi di 
regressione lineare, la quale risolve il problema di una relazione funzionale  tra le 
variabili misurate sulla base di un campione individuando una retta che meglio si 
adatta ai dati osservati. Lo score Z, invece, stabilisce, sinteticamente, un punto che 
rappresenta il baricentro di due ipotetiche popolazioni costituite da imprese sane ed 
anomale.
Il modello necessita di uno studio approfondito delle variabili discriminanti, dei 
coefficienti  ed eventuali modifiche che consentano di utilizzare realtà economiche al 
meglio. C'è subito da dire che la scelta delle variabili è di tipo soggettivo affidata alla 
valutazione dell'analista, mentre la scelta dei pesi (coefficienti) è puramente oggettiva 
e dipende dalle caratteristiche delle due popolazioni.
L'intento del nostro studio è quello di applicare il modello dello Z- score ad un 
campione di PMI italiane, cercando di definire in maniera specifica per la realtà 
analizzata, le variabili discriminanti che meglio si adattano allo scopo. L'obiettivo è 
2

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L'analisi discriminante per la valutazione del rischio di credito

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Informazioni tesi

  Autore: Vincenzo Iacobellis
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2012-13
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia Bancaria, Finanziaria ed Assicurativa
  Relatore: Pasqualina Porretta
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 85

FAQ

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Parole chiave

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finanziamento
rischio di credito
basilea ii
score
prestito alle imprese
pmi laziali
bilancio per indici

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