dc.contributor.advisor |
Basso, Antonella |
it_IT |
dc.contributor.author |
Facchin, Giovanni <1993> |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2020-02-16 |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2020-06-16T06:52:24Z |
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dc.date.available |
2020-06-16T06:52:24Z |
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dc.date.issued |
2020-03-09 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/16998 |
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dc.description.abstract |
Ci si è chiesti come le banche concedono il credito e quali siano le determinanti per erogare un finanziamento.
A tale fine si è posto l’accento sui modelli per il credit scoring che si avvalgono di una procedura automatizzata delle informazioni del cliente, assegnandogli uno score che riflette la sua affidabilità creditizia. Tali sistemi vengono usati negli affidamenti retail, corporate e small business. La maggior parte di essi usano variabili o criteri finanziari che possono essere raggruppati in 5 categorie( solvibilità a breve e lungo termine, utilizzazione, profittabilità, leva finanziaria e performance).
Vengono prese in considerazione le tecniche classiche e innovative del credit scoring e si pone particolare accento ai modelli di riferimento(modello logit basato sulla distribuzione logistica, l’analisi discriminante e l’approccio multicriteriale).
Un accenno generale viene fatto alle normative quadro di Basilea applicate a livello globale, prestando particolare attenzione ai tre pilastri di Basilea II e all’introduzione del metodo dei rating interni, IRB.
In risposta alla grave crisi finanziaria, il Comitato ha ideato una nuova normativa denominata Basilea III per promuovere un settore bancario più sicuro attraverso regole più stringenti per quanto riguarda il capitale globale e le regole di liquidità.
Recentemente il Comitato ha introdotto una riforma della normativa precedente (Basilea III) denominata Basilea IV. Questa riforma, la cui realizzazione era inizialmente prevista per il 2019, entrerà in vigore a partire dal 1 Gennaio 2022 modificando ulteriormente l’applicazione del metodo dei rating interni con l’IRB 2.0.
Mi soffermerò in particolar modo su una tecnica innovativa da applicare su un campione di aziende di interesse per comprendere se quest’ultima potrà essere un punto focale per il calcolo del rating da parte delle banche.
Avrò così modo di valutare l’adeguatezza di tale modello di scoring. |
it_IT |
dc.language.iso |
it |
it_IT |
dc.publisher |
Università Ca' Foscari Venezia |
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dc.rights |
© Giovanni Facchin, 2020 |
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dc.title |
Metodi Innovativi per il credit rating |
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dc.title.alternative |
Metodi innovativi per il credit rating |
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dc.type |
Master's Degree Thesis |
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dc.degree.name |
Economia e finanza |
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dc.degree.level |
Laurea magistrale |
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dc.degree.grantor |
Dipartimento di Economia |
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dc.description.academicyear |
2018/2019, sessione straordinaria |
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dc.rights.accessrights |
openAccess |
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dc.thesis.matricno |
988181 |
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dc.subject.miur |
SECS-P/06 ECONOMIA APPLICATA |
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dc.description.note |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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it_IT |
dc.date.embargoend |
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dc.provenance.upload |
Giovanni Facchin (988181@stud.unive.it), 2020-02-16 |
it_IT |
dc.provenance.plagiarycheck |
Antonella Basso (basso@unive.it), 2020-03-02 |
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