By Elena Stanghellini
Credit Scoring è l’insieme delle tecniche statistiche in step with prendere decisioni riguardo alle strategie di advertising, alla approvazione e alla gestione dei crediti. Il libro descrive in dettaglio gli strumenti statistici maggiormente utilizzati nel settore della valutazione ex ante della capacit� creditizia. Le tecniche, tipicamente impiegate nell’ambito del credito al consumo, sono usate anche consistent with l. a. quantificazione della probabilit� di insolvenza di piccole e medie imprese, resa necessaria dalle disposizioni del "Secondo accordo sul capitale" di Basilea. Il libro è introduttivo ed esaustivo, con un linguaggio accessibile anche da quanti si avvicinino alla materia in line with l. a. prima volta.
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Example text
Xp)T un vettore di p variabili casuali con distribuzione congiuntamente normale (si veda Appendice A). Siano σjl e σ jl , nell’ordine, un generico elemento fuori diagonale di Σ e di Σ −1 . Si verifichi ⊥Xl | Xresto dove con Xresto si intende le che σ jl = 0 se e solo se Xj ⊥ variabili in X meno Xj e Xl . Si verifichi inoltre che σjl = 0 se e solo se Xj ⊥ ⊥Xl . 4. Siano X1 e X2 due variabili casuali binarie. Si dica come cambia il cpr(X1 , X2 ) se invertiamo le categorie di X1 . 5. 6. 6. Siano X1 , X2 e X3 tre variabili casuali binarie.
4). 1. c. c. che descrive se l’impresa ha fatto default. 2. 2. 9. Si determini: (a) se l’impresa appartiene a A1 ; (b) la probabilit` a a posteriori che l’unit`a sia solvibile; (c) a quale valore dell’indicatore di bilancio corrisponde il valore della soglia c e qual’`e la probabilit` a a posteriori di solvilibilit` a. 2. c. di interesse tale che f0 (x) `e una distribuzione normale con valore atteso μ0 e varianza σ 2 e f1 (x) `e una distribuzione normale con valore atteso μ1 e varianza σ 2 . Sia C(1|0) = C(0|1) e P (Y = 1) = P (Y = 0): f (x) (a) si verifichi che s(x) = log f10 (x) = 1 σ2 [(μ1 − μ0 )x − 12 (μ21 − μ20 )]; o (b) si ponga μ1 > μ0 e si verifichi che la regione di accettazione A1 pu` essere scritta come μ1 + μ0 ; A1 = x | x > 2 si determinino le probabilit` a di compiere un errore del primo e del secondo tipo.
I−1 DI−1 . 3) 52 3 Il modello logistico La scelta della parametrizzazione non `e unica. Quella qui presentata, detta d’angolo, `e quella maggiormente utilizzata dai software statistici che stimano il modello logistico. Il nome deriva dal fatto che una modalit` a viene presa come riferimento, e i parametri rappresentano la distanza, in termini di logit, tra questa e le altre configurazioni delle esplicative. Si osservi che esiste sempre un modello che ricostruisce perfettamente le probabilit` a della distribuzione congiunta di (Y, X).