I metodi statistici per il credit scoring: applicazione del modello logistico per la valutazione del rischio di credito delle imprese
Preziosi, Filippo (A.A. 2019/2020) I metodi statistici per il credit scoring: applicazione del modello logistico per la valutazione del rischio di credito delle imprese. Tesi di Laurea in Statistica, Luiss Guido Carli, relatore Livia De Giovanni, [Bachelor's Degree Thesis]
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Abstract/Index
Il credit scoring. Fasi del credit storing. Motivazioni alla base dell'utilizzo dei metodi di credit scoring. Effetti del credit scoring sulla selezione dei mutuatari e sulla performance del credito. Rischio di credito e relativa regolamentazione. Gestione del rischio di credito: analisi delle componenti. Basilea II. Limiti di Basilea II. Basilea III. Il modello di regressione logistica. Concetti introduttivi alla compressione del modello. Selezione preliminare delle variabili esplicative. Verifica della capacità predittiva del modello. Applicazioni del modello di regressione logistica per valutare il rischio di credito di un campione di imprese.
References
Bibliografia: pp. 67-69. Sitografia: p. 70.
| Thesis Type: | Bachelor's Degree Thesis |
|---|---|
| Institution: | Luiss Guido Carli |
| Degree Program: | Bachelor's Degree Programs > Bachelor's Degree Program in Economics and Management (L-18) |
| Chair: | Statistica |
| Thesis Supervisor: | De Giovanni, Livia |
| Academic Year: | 2019/2020 |
| Session: | Autumn |
| Deposited by: | Alessandro Perfetti |
| Date Deposited: | 19 Mar 2021 11:51 |
| Last Modified: | 19 Mar 2021 11:51 |
| URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/28721 |
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