RISK MANAGEMENT AND CAPITAL REQUIREMENTS

Obiettivi formativi

L’obiettivo del corso è mettere a disposizione degli studenti gli strumenti quantitativi per l’implementazione di modelli di valutazione del capitale economico e dei metodi di controllo della stabilità finanziaria di Banche, Fondi di Investimento e Assicurazioni, in accordo con le disposizioni emanate dai Regolatori di settore. I principali temi trattati nel corso riguardano: (a) la definizione di modelli quantitativi per il calcolo del valore economico ( ad esempio: EVA, Embedded Value, Economic Capital), (b) l’applicazione di misure di rischio a problemi di valutazione nel contesto teorico dell’economic capital, (c) l’implementazione di tecniche di allocazione del capitale per linea di business fondate su un approccio risk based, per la misurazione di performance rischio aggiustate. Conoscenza e comprensione. Dopo aver frequentato il corso, gli studenti saranno in grado di conoscere i metodi di valutazione dei requisiti patrimoniali di solvibilità e comprendere i risultati dei modelli matematici usati per il controllo dell’esposizione al rischio di una istituzione finanziaria. Capacità di applicare conoscenza e comprensione. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di usare strumenti di calcolo avanzati per la valutazione della stabilità finanziaria di istituzioni finanziarie, in piena coerenza con la regolamentazione internazionale e, quindi, applicare la corretta interpretazione dei risultati per il monitoraggio del livello di stabilità di una banca, un fondo di investimento e di una compagnia di assicurazione. Capacità critiche e di giudizio. Alla fine del corso, gli studenti saranno in grado di interpretare i risultati derivati dall’applicazione di formule di aggregazione dei rischi, utilizzate per calcolare l’allocazione del capitale e spiegare il contributo di ciascuna fonte di rischio (rischio di tasso di interesse, rischio spread, rischio di concentrazione, rischio di correlazione, rischio operativo, etc.) alla stabilità finanziaria di una istituzione. Capacità di comunicare quanto si è appreso. Dopo aver superato l’esame, gli studenti saranno capaci di spiegare e discutere degli argomenti trattati durante il corso e proporre osservazioni e commenti sull’impiego degli strumenti quantitativi appresi. Capacità di proseguire lo studio in modo autonomo nel corso della vita. Dopo aver superato l’esame, gli studenti avranno una piena competenza dei metodi e delle tecniche per la valutazione dei requisiti patrimoniali di solvibilità di istituzioni finanziarie nell’ambito di un approccio di tipo risk based, competenza che consentirà loro di affrontare studi futuri e applicazioni nel settore del risk management.

Canale 1
CLAUDIA CECI Scheda docente

Programmi - Frequenza - Esami

Programma
Introduzione: mercati OTC, rischio di credito e misurazione della qualità del credito. Mathematical background: processi stocastici, moto browniano, il moto browniano geometrico. La formula di Ito. Media condizionata ad una sigma-algebra. Modello strutturale di default: modello di Merton, calcolo della probabilità di default (DP) utilizzando le proprietà del moto browniano geometrico. Pricing dell'equity e del debito. Il credit spread nel modello strutturale di Merton. Modelli di primo passaggio: probabilità di default nel modello proposto nel Documento Tecnico “Credit Grades” RiskMetric Group (2002). Modelli basati sull'intensità (o hazard rate): intensità di default come misura istantanea del rischio di default. Probabilità di sopravvivenza condizionata. Determinazione del prezzo delle obbligazioni a rischio d'insolvenza: DZCB con e senza recupero, obbligazioni con cedola. Credit spread. Determinazione del prezzo e calibrazione del Credit Default Swap (CDS) (l'hazard rate implicito). Struttura generale dei derivati creditizi. Rischio di credito di controparte (CCR), Credit Value Adjustment (CVA) e Debt Value Adjustment (DVA). Calcolo del CVA e del DVA per i CDS. Mitigazione del rischio di credito di controparte per un portafoglio di CDS: Netting e Collateral. Modelli lineari generalizzati: normale, logistico e di Poisson. Applicazione al portafoglio di prestiti retail. Modello Probit vs Logit per le stime di LGD e PD. Metriche di convalida: punteggio di Brier, curva di calibrazione (nota anche come diagramma di affidabilità), test binomiale, Jeffrey’s Prior. Previsione della probabilità di default: il modello completo: stime della probabilità di default TTC (durante il ciclo) vs PIT (punto nel tempo). Modello asintotico a fattore di rischio singolo (Vasicek) nell'ambito del framework di Basilea per i requisiti patrimoniali. Approcci basati su scenari di stress EBA/FRB. Tecniche di Machine Learning per le stime della probabilità di default (albero decisionale e foreste casuali).
Prerequisiti
Elements of financial mathematics, probability theory, and stochastic processes
Testi di riferimento
- McNeil, A.F., Frey, R., Embrechts, P.: Quantitative Risk Management: Concept, Techniques and Tools, Princeton Series in Finance. - Rösch, R., Scheule, H. (2022), Deep Credit Risk Machine Learning in Python - Agresti, A. and Kateri, M., Foundations of Statistics for Data Scientists: With R and Python (2021), Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science Il materiale di supporto, comprendente slides delle lezioni, esercizi proposti e dispense, sono disponibili al link https://classroom.google.com/c/MjE3OTMzNDI3NDha?hl=it&cjc=e7n3p6jb
Frequenza
Per questo insegnamento è altamente consigliata la frequenza delle lezioni ai fini di una comprensione piena degli argomenti teorici del programma. Lo studente che frequenta le lezioni ha la possibilità di vedere gli argomenti illustrati e commentati dal docente in aula e ha la facoltà di intervenire, durante o alla fine della lezione, per porre eventuali domande. La frequenza e la partecipazione attiva alle lezioni e alle esercitazioni potenzia le capacità di ragionamento e apprendimento e permette allo studente di capire come si illustra un argomento formale attraverso un ragionamento basato su implicazioni logiche. Per gli studenti che non possono seguire le lezioni, verrà prodotto materiale integrativo (su teoria e esercizi) disponibile e scaricabile dalle pagine web dedicate all’insegnamento.
Modalità di esame
L'esame mira ad accertare il possesso delle conoscenze teoriche trasmesse durante il corso e delle capacità di utilizzare tali conoscenze per formalizzare, analizzare e risolvere problemi pratici. È fondamentale nella prova d’esame verificare che lo studente abbia acquisito sia le nozioni teoriche sia le capacità pratiche di analisi e di ragionamento, unitamente alle non meno importanti capacità di presentazione e argomentazione di un risultato. La prova d’esame è finalizzata alla valutazione delle capacità acquisite dallo studente sotto due aspetti diversi: l’aspetto pratico per la risoluzione di problemi; la conoscenza dal punto di vista teorico di tali strumenti e delle loro proprietà. L’esame prevede una prova scritta con esercizi e domande aperte e una prova orale.
Modalità di erogazione
Il corso è impartito in maniera tradizionale con lezioni frontali volte principalmente all’illustrazione e spiegazione dei concetti formali della teoria e degli strumenti quantitativi utilizzati. Per le nozioni teoriche i concetti vengono definiti e caratterizzati in maniera rigorosa, attraverso l’argomentazione di un ragionamento logico-matematico. Ogni concetto teorico introdotto viene illustrato nella sua applicazione pratica.
  • Codice insegnamento10592806
  • Anno accademico2025/2026
  • CorsoFinanza e assicurazioni - Finance and insurance
  • CurriculumFinancial risk and data analysis - in lingua inglese
  • Anno2º anno
  • Semestre2º semestre
  • SSDSECS-S/06
  • CFU9