Finanziamento riuscito! Questo progetto ha raggiunto il suo obiettivo (campagna terminata il 05/11/2015).

Il progetto

Descrizione del progetto: Il progetto risponde alla necessità di avere strumenti e metodi capaci di integrare dati di varia natura (quantitativi, qualitativi, strutturati, non strutturati) per ottimizzare in termini di capacità predittiva, discriminatoria e stabilità le previsioni dei modelli statistici oggi utilizzati nella previsione dei rischi finanziari, con particolare riferimento alla gestione del rischio di credito, operativo anche con riferimento alle frodi interne e al problema del riciclaggio di denaro.

La normativa vigente e i controlli delle autorità di vigilanza di Banca d’Italia, impongono agli intermediari finanziari di dotarsi di strumenti e metodologie accurate e sicure per la mitigazione dei rischi finanziari e questo è possibile da un lato utilizzando tutto il patrimonio informativo rappresentato da dati di diversa natura interni ed esterni, sia con la proposta di nuovi modelli sempre più precisi capaci di massimizzare in termini di efficacia ed efficienza i risultati ottenibili da algoritmi di classificazione e previsione e da modelli innovativi di data science basati su approcci di averaging.

L’idea di questo progetto nasce da un articolo scientifico “Statistical merging of rating models” pubblicato sulla rivista internazionale Journal of the Operational Research Society, dove empiricamente è stato dimostrato che l’integrazione tra dati qualitativi e quantitativi per la stima della probabilità di fallimento di piccole medie imprese, utilizzando sia modelli classici sia dinamici, comporta un miglioramento significativo in termini di corretta previsione dell’evento default, una migliore capacità di discriminazione tra “good” e “bad”, risultati stabili e una minimizzazione del tasso di errore con particolare riferimento al tasso di falsi negativi. L’idea metodologica è direttamente estendibile allo studio della probabilità di insolvenza per mutui o prestiti di persone fisiche.

L’intermediario bancario, adottando la nostra proposta, in parte già testata su dati reali forniti da Credit Reform Rating Agency nell’ambito del progetto europeo MUSING finanziato nel Sesto Programma Quadro, avrebbe a disposizione uno strumento che consente la stima di probabilità di rischio di default per una impresa o la stima del rischio di credito per soggetti che chiedono finanziamenti con maggiore rigore scientifico e possibilità di essere affidabile per formulare una corretta decisione su una richiesta di finanziamento.

La metodologia proposta è direttamente applicabile anche nel contesto marketing con particolare riferimento al rischio di churn, stima del lifetime value e propensity models.

Un’ulteriore applicazione è legata all’uso di dati interni ed esterni per lo studio del problema del riciclaggio usando la social network analysis. Alcuni risultati relativi all’applicazione delle reti sociali per l’anti-riciclaggio sono stati presentati in una audizione presso il Ministero dell’Economia e delle Finanze e presso l’Unità di Informazione Finanziaria di Banca d’Italia.

Il problema di integrazione di dati interni con dati esterni e con gli open data è una naturale estensione di questa idea progettuale, pertanto, anche la pubblica amministrazione può essere interessata all’uso della nostra proposta metodologica per creare modelli di governace più efficienti e precisi.

Il progetto è supportato da un comitato scientifico che include esperti internazionali del settore, con particolare riferimento per l’uso di metodologie di data science per il rischio (Prof.ssa Antonietta Mira, Istituto interdisciplinare di data science dell’Università di Lugano; Prof. Omiros Papaspiliopoulos, Direttore del Master in Data Science Università di Barcellona; Prof.ssa Raffaella Calabrese, University of Essex), modelli di governante a supporto della pubblica amministrazione (Dott. Jukka Onnela, Assistant Professor School of Public Health, Università di Harward), metodi di simulazione e di computer science (Dott.ssa Rossella Conte, Vice Presidente CNR e responsabile del Laboratory of Agent Based Social Simulation presso Institute for Cognitive Science of Technology), metodologie innovative di previsione dei rischi finanziari (Credit Research Centre Università di Edimburgo; Prof. Peter Sarlin Hanken School of Economics Helsinki e Direttore di RiskLab Finland).


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Progetti Europei con coinvolgimento diretto del referente del progetto

MUSING – MUlti-industry, Semantic-based next generation business INtelliGence http://economia.unipv.it/cibie/UPV%20Musing%20web%20page%20english.htm

SYRTO – Systemic Risk Tomography http://syrtoproject.eu/research-team/

Modello Antiriciclaggio:

http://www.dt.tesoro.it/it/news/antiriciclaggio_transazioni_finanziarie.html
http://www.scuola24.ilsole24ore.com/art/universita-e-ricerca/2015-03-24/da-tre-universitari-pavia-sistema-scovare-riciclaggio-danaro-162416.php?uuid=ABUItMED
http://www.rai.tv/dl/RaiTV/programmi/media/ContentItem-355c6fef-77ad-492a-9042-c61d0b7650ba-tgr.html#p=0
http://ischool.startupitalia.eu/34999/ischool-2/ecco-come-tre-studenti-universitari-combattono-il-riciclaggio-di-denaro/
http://www.italianews24.it/video/162685/Pavia-studenti-creano-un-metodo-antiriciclaggio
http://www.adnkronos.com/fatti/pa-informa/economia/2015/03/26/antiriciclaggio-dall-universita-pavia-nuovo-modello-per-analisi-delle-transazioni-finanziarie_Pi6I79eKwfYwsb8JwCcecN.html

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Obiettivi

I fondi raccolti a supporto del progetto verranno impiegati per finanziare borse di studio per brillanti laureati o dottorandi di ricerca con competenze economiche e quantitative.

Il costo annuale per una borsa di studio è pari a euro 25000.

Il progetto necessita di dati reali da analizzare per dimostrare sul campo la bontà della nostra proposta metodologica.

La prima fase del progetto prevede il finanziamento di una borsa di studio per lo studio della metodologia di integrazione dei dati e degli algoritmi computazionali; la seconda fase prevede l’uso di dati reali forniti da parte di intermediari interessati all’uso della metodologia proposta e l’impiego di due persone finanziate da borsa di studio per l’analisi dei dati.

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Riconoscimenti

 

Donazioni che superano i 5.000 euro

Verrà riportato il nome del donatore nei "quaderni di ricerca" del Dipartimento e nelle presentazioni a convegni di rilevanza nazionale

Donazioni che superano i 10.000 euro

Verrà riportato il nome del donatore nelle presentazioni a convegni internazionali e nella sezione ringraziamenti

Donazioni che superano i 20.000 euro

Il partner donatore diventerà membro di un Advisory Board costituito attorno al progetto e verrà indicato nei ringraziamenti di articoli pubblicati su rivista internazionale. Copia del paper sarà inviata al donatore per posta elettronica.

Team

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Silvia Figini

Prof. | Capo progetto

Silvia Figini

Prof. | Capo progetto
Professore associato, Dipartimento di Scienze Politiche e Sociali, Università degli studi di Pavia Link CV
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Team

Team

Il progetto verrà sviluppato presso il Dipartimento di Scienze Politiche Sociali dell’Università di Pavia, con il coinvolgimento di docenti di area economica e quantitativa.

Donatori

  1. Antonietta
  2. Res srl srl
  3. Anonimo
  4. Anonimo
  5. Anonimo
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  7. Anonimo
  8. Anonimo
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