Panone, Alessandra (A.A. 2022/2023) Information imbalance: una misura per il contagio finanziario. Tesi di Laurea in Econometria per la finanza, Luiss Guido Carli, relatore Federico Carlo Eugenio Carlini, pp. 50. [Master's Degree Thesis]

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Abstract/Index

Il fenomeno delle crisi bancarie. Descrizione del fenomeno. I fallimenti bancari del 2023. Stima del contagio: letteratura empirica tradizionale vs un approccio non lineare. Machine learning per il contagio finanziario. Machine learning per l’analisi dei big data. Modalità di apprendimento del machine learning: supervisionato e non supervisionato. Riduzione della dimensionalità e selezione delle caratteristiche. Information imbalance: un metodo non lineare di fare features selection. Presentazione dei risultati empirici. Descrizione, costruzione e manipolazione del dataset. Metric comparison: una classe di algoritmi per il calcolo dell’information imbalance. Analisi dei risultati empirici per banche US. Analisi dei risultati empirici per banche EU.

References

Bibliografia e sitografia: pp. 43-44.

Thesis Type:	Master's Degree Thesis
Institution:	Luiss Guido Carli
Degree Program:	Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Economics and Finance (LM-56)
Chair:	Econometria per la finanza
Thesis Supervisor:	Carlini, Federico Carlo Eugenio
Thesis Co-Supervisor:	Polo, Andrea
Academic Year:	2022/2023
Session:	Autumn
Deposited by:	Alessandro Perfetti
Date Deposited:	07 Jun 2024 14:36
Last Modified:	07 Jun 2024 14:36
URI:	https://tesi.luiss.it/id/eprint/38802

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