dc.contributor.advisor |
Giacomelli, Andrea |
it_IT |
dc.contributor.author |
Doni, Francesca <1998> |
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dc.date.accessioned |
2023-06-19 |
it_IT |
dc.date.accessioned |
2023-11-08T14:55:59Z |
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dc.date.issued |
2023-07-14 |
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dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/24316 |
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dc.description.abstract |
Gli istituti di credito raccolgono fondi da soggetti in surplus finanziario (risparmiatori) e li trasferiscono ad operatori in deficit di risorse (imprese). Tuttavia, per svolgere questa funzione di intermediazione, le banche devono valutare attentamente il rischio di credito dell’azienda debitrice che, in caso di insolvenza, può generare perdite ed intaccare la stabilità dell’intero sistema economico. Di conseguenza, per garantirne la sana e prudente gestione, le norme di vigilanza impongono agli intermediari il rispetto del requisito patrimoniale minimo proporzionale al livello di rischio assunto. Dunque, le banche stimano la probabilità di default (PD), e quindi la rischiosità, della controparte affidata mediante sistemi di rating che sfruttano modelli di calcolo strutturali (Modello di Merton e Modello KMV) o statistici (Logit e Probit). Quest’ultimi costituiscono uno strumento efficace per quantificare la PD delle aziende non quotate ma, basandosi su dati storici come gli indici di bilancio e i dati comportamentali della Centrale Rischi, sono incapaci di prevedere gli eventi di default su orizzonti temporali instabili. Per superare questi limiti, l’EBA (European Banking Authority) impone agli istituti di utilizzare sistemi di rating costruiti secondo una logica forward looking. A questo scopo, le valutazioni del merito creditizio devono essere integrate con le informazioni ambientali (Environmental), sociali (Social) e di governo societario (Governance) in grado di offrire indicazioni sulla stabilità prospettica dell’impresa non finanziaria e quindi sulla sua probabilità di insolvenza futura. La finanza sostenibile, infatti, considera i fattori ESG nel processo decisionale di investimento con l’obiettivo di indirizzare i flussi finanziari verso progetti ecosostenibili nel lungo termine e perciò combattere il cambiamento climatico. Concretamente, gli Stati membri dell’Unione Europea firmano il Green Deal il quale mira alla costruzione di un nuovo modello economico, trasformando l’Europa nel primo continente al mondo ad impatto climatico zero entro il 2050. Ciò da vita al Regolamento Tassonomia, una classificazione delle attività economiche che possono essere qualificate come ecosostenibili se allineate agli obiettivi ambientali definiti dall’Unione. La Tassonomia Europea incoraggia il sistema finanziario a concedere risorse alle aziende “verdi” e a quelle in fase di transizione verso la sostenibilità ambientale, ridefinendo termini di finanziamento più vantaggiosi per le stesse. |
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dc.language.iso |
it |
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dc.publisher |
Università Ca' Foscari Venezia |
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dc.rights |
© Francesca Doni, 2023 |
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dc.title |
Il rischio di credito e la Tassonomia Europea. L’impatto dell’informazione ESG sulla valutazione del merito creditizio delle imprese non finanziarie. |
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dc.title.alternative |
Il rischio di credito e la Tassonomia Europea. L’impatto dell’informazione ESG sulla valutazione del merito creditizio delle imprese non finanziarie. |
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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 |
2022/2023_sessione estiva_10-luglio-23 |
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dc.rights.accessrights |
embargoedAccess |
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dc.thesis.matricno |
872691 |
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dc.subject.miur |
SECS-P/09 FINANZA AZIENDALE |
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dc.description.note |
Il presente lavoro intende analizzare l’impatto delle informazioni ESG (Environmental, Social, Governance) sulla valutazione del merito creditizio delle imprese non finanziarie e presentare un possibile modello di rating creditizio adatto per integrare i fattori climatici nella quantificazione del rischio di credito. |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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dc.date.embargoend |
2024-11-07T14:55:59Z |
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dc.provenance.upload |
Francesca Doni (872691@stud.unive.it), 2023-06-19 |
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dc.provenance.plagiarycheck |
None |
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