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Modelli predittivi delle agenzie di rating internazionali:
il modello MEU evoluto (maximum expected utility)
Mattia Ciprian*, Daria Marassi°, Valentino Pediroda*
[email protected] [email protected] [email protected]
* Dipartimento di Ingegneria Meccanica, Università di Trieste, Trieste, Italy
° Dipartimento di Economia e Tecnica Aziendale, Università di Trieste, Trieste, Italy
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Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
Il modello MEU evoluto che qui presentiamo analizza le aziende del DB COMPLEX al fine di determinarne il loro grado di rischiosità in
termini di probabilità di default
La probabilità di default viene definita quale rischio per l’impresa di non riuscire a far
fronte alle proprie obbligazioni
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Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
Il processo di valutazione del default dell’impresa si divide in diverse fasi
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Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
Gli indicatori ovvero i dati di input del modello Meu vengono anche definiti
indicatori predittivi del default in quanto possiedono un forte valore predittivo verso
l’insolvenza dell’impresa.
Al fine di definire un indicatore predittivo del default è necessario distinguere le aziende
in due sottocampioni: - Imprese fallite - Imprese non fallite
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Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
Scelta degli indici di bilancio più correlati alla
probabilità di default analisi statistica.
Varie metodologie disponibili:• parametro di t-Student;• SOM (Self Organizing Maps);• Default Frequency.
Ogni metodologia dà informazioni aggiuntive.
Utilizzo contemporaneo degli indici di correlazione.
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Parametro di t-Student: indice statistico per la significatività della media di due popolazioni distinte (default-No default).
Ogni indice viene diviso in due intervalli (metà inferiore-metà superiore).
Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
D
twoone
two twoione oneiD
s
xxt
NNNN
xxxxs
2121
2211
2
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Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
Indici eliminati
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SOM (Self Organizing Maps)
Necessità di usare anche strumenti più efficienti di indagine;
L’idea è stata di utilizzare un potente strumento di indagine: le SOM (Self-Organizing Maps) .
Le SOM permettono di esplicitare i rapporti tra gli elementi per mezzo di una proiezione non lineare da uno spazio di dati multi-dimensionale ad un piano bidimensionale.
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Correlazione Nessuna correlazione
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Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
La relazione tra gli indici con alto potere predittivo e il default è generalmente monotona.
Default Frequency: analisi della distribuzione probabilistica tra imprese in default e meno, in relazione agli indici di bilancio
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Esempio di indice non correlato con il default, analizzato con Default Frequency.
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Metodologia MEU (Maximum Expected Utility)
Dati il vettore delle osservazioni X (indici di bilancio) e la variabile Y 0,1 (no default-default) bisogna trovare la misura di probabilità condizionata p(1|x)
Metodologie esistenti: Fitting Logistic Regression Models, Clustering, Reti Neurali, Support Vector Machines.
Nessuna considerazione finanziaria
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Idea base di MEU:
1. Cercare la misura di probabilità che massimizza la funzione utilità di un investitore sui dati futuri (non conosciuti);
2. Il modello deve essere consistente con i dati conosciuti (DataBase).
Il problema diventa MULTI OBIETTIVO
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Massimizzazione della funzione utilità
Dati due modelli 1 e 2 con misure di probabilità dell’evento q1 e q2 si può definire il fattore entropia relativa:
Il modello 1 sarà migliore del modello 2 se Du,O>0
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y
yyyy
yyyOU OqbUqOqbUqqqD ))(())(()( 2*
1*
21,
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Consistenza con i dati
La consistenza del modello con i dati conosciuti deve essere una funzione strettamente decrescente rispetto la differenza tra il kernel calcolato sui dati reali e quelli modellati.
I valori c sono i parametri liberi del modello evitare valori elevati (problema dell’overfitting)
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0)(
)()(1
21
cNcq
qqTdata
datadata
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Algoritmo
Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
Nxyp
exypZ
xypeZ
xyp
Nxyp
Nh
h
k
T
T
yk
xyf
yx
xyf
x
Tk
N
kk
1:0
),(
1,0
0
0),()(
1
)(
*
1
)(
)()( e
)()(
1)(con
)(log1
)(con
)(maxarg Trova
Massimizzazione di una likelihood (massimizzazione funzione utilità).
Minimizzazione valore assoluto pesi (consistenza dati).
parametro di peso tra gli obiettivi
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Funzioni di kernel
Lineare
Quadratica
Kernel
Introduzione – DataBase - Analisi Indici – Meu – Risultati - Conclusioni
jxxyf )(),(
ji xxxyf )()(),(
2
2)(
))(())((),( ax
jj exgxgxyf
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Test numerico (tratto da relazione tecnica Standard & Poor’s)
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1,0
21),1(
2,1
212121
x
xxxxxxp
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Superficie di probabilità modellata con MEU
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Utilizzo di MEU per la probabilità di default d’impresa
Dati:• 580 imprese (490 no default-90 default)• 11 indici di bilancio (utilizzate SOM, t-Student, Default
Frequency).
Kernel: utilizzo delle tre metodologie (lineare, quadratico, esponenziale).
Metodo di Newton per la minimizzazione della funzione likelihood (MATLAB).
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Buona aderenza tra risultati del modello e dati del database
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Valori dei parametri del modello limitati (-100,100)
buona probabilità di evitare l’overfitting
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Con la metodologia MEU è possibile rappresentare la superficie di probabilità, correlandola a due indici di bilancio
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Importante contributo del termine esponenziale
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In questa zona dello spazio delle variabili importanza del termine quadratico.
Metodologia adattativa
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Buona aderenza tra risultati del modello e dati del database
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Il numero di imprese viste in termini di probabilità di default
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La frequenza delle imprese in termini di probabilità di default
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• La metodologia MEU può essere considerata un utile tecnologia numerica per determinare la probabilità di default (incoraggianti primi test).
• Ottimi fondamenti numerici: si parte da considerazioni finanziarie.
• Fondamentale è la conoscenza approfondita del problema che si vuole esaminare (data base completo).
• Tempi di calcolo lunghi (5-10 ore).• Dipendenza del modello dai dati di ingresso:
− Studio sul potere predittivo degli indici;− Studio della metodologia per la gestione degli outliers e dei missing
data− Studio delle variabili qualitative nonché macroeconomiche quali
input del modello MEU• Sviluppi futuri:
– Possibilità di utilizzare/sviluppare diverse tecnologie di kernel;– Determinare diverse funzioni utilità;
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