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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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Anteprima della tesi: Tecniche statistiche algoritmiche per il monitoraggio del rischio di credito e l’individuazione dei fattori di rischio di default aziendale, Pagina 1
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Introduzione 
 
Il desiderio di approfondire un tema di interesse economico 
connesso al mio ambito lavorativo e la possibilità, accordatami dal 
gruppo bancario Popolare di Vicenza per cui lavoro come Consulente 
PMI presso Banca Popolare di Vicenza, di ottenere un ampio dataset su 
cui poter effettuare delle elaborazioni statistiche, mi ha portato ad 
indirizzare la tematica della tesi verso un argomento di impatto 
quotidiano per il sottoscritto dal punto di vista professionale, e anche di 
concreta attualità per la situazione di crisi economica che ad oggi non ha 
ancora concluso le sue ripercussioni sul sistema economico-finanziario 
globale. 
Il peggioramento della situazione congiunturale con un progressivo 
aumento delle numerosità, sia in termini assoluti che relativi, delle 
situazioni di difficoltà finanziaria da parte di una crescente quota delle 
piccole e medie imprese rappresentative del nostro tessuto economico 
nazionale, ha condotto ad un’aumentata sensibilità da parte degli istituti 
di credito verso la tematica del credit risk management. Tale rinnovata 
sensibilità sta conducendo ad un perfezionamento di modelli 
previsionali sempre più efficienti dal punto di vista della stima della 
probabilità di default (PD) di un soggetto finanziato, ossia la previsione 
che tale soggetto non sia più in grado di restituire i finanziamenti 
concessi. 
Dal punto di vista statistico, la disponibilità di un dataset relativo ad 
aziende corporate (small e mid) clienti della Banca (trattasi in generale 
di PMI escluse le microimprese con fatturato inferiore da 517.000 euro 
50 milioni di euro circa), idoneo sia in termini di numerosità e varietà 

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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

FAQ

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