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R.P.A. - Recursive Partitioning Algorithm - Modelli e strumenti per la valutazione del rischio di impresa nelle compagnie di assicurazione

Nelle pagine, stese per la realizzazione di questa tesi, non si ha certo la pretesa di contribuire in modo cospicuo allo sviluppo degli studi matematico-statistici, né di consegnare alle scienze aziendali un decisivo approccio dottrinale.
Il criterio cui si è cercato di attenersi può essere sintetizzato da una parte nell’intenzione di evitare troppo sottili ed astratte considerazioni, e dall’altra nel costante riferimento agli indispensabili supporti teorici e dottrinali, ringraziando peraltro gli autori che hanno fornito la base e lo spunto per lo svolgimento di questo lavoro.
Lo scopo è quello di formulare alcune linee di impostazione e di indicare alcuni temi, certamente suscettibili di approfondimento e senza dubbio perfettibili sotto l’aspetto della sistemazione scientifica, ma di sicuro interesse per chi vuole affrontare il problema "azienda" sia sul piano teorico quanto su quello della pratica applicazione.
Il lavoro svolto comprende tre parti:
Parte prima: questa parte si occupa di definire i vari sub-sistemi in cui, come noto, si scompone il sistema azienda, sinteticamente individuabili nell’organizzazione, nella gestione e nel controllo; fornendo inoltre, alcune delle più rilevanti informazioni attinenti l’esercizio d’impresa di una compagnia di assicurazioni e valutando i ratios di bilancio come principali indicatori delle condizioni di operatività del complesso aziendale.
Parte seconda: il proposito che si intende qui realizzare è quello di fornire alcune nozioni di base per lo sviluppo e la costruzione di modelli di valutazione del rischio d’impresa, in particolare esaminando quegli aspetti più propriamente e cospicuamente riferibili alle metodologie matematico-statistiche. A tal fine vengono presentati due approcci, quello di A.D. (Analisi Discriminante) e quello di R.P.A. (Recursive Partitioning Algorithm).
Parte terza: in ultimo, vengono presentati gli aspetti pratici di due modelli, quello del BUORO e quello di FRYDMAN, al fine di evidenziare i risultati ottenibili da una pratica applicazione delle due metodologie e con l’obiettivo di individuare analogie e differenze nei due approcci. Infine, viene proposta un’ipotesi di applicazione del modello di R.P.A. per la "valutazione del rischio d’impresa" nelle compagnie di assicurazione.
Analizzando le qualità delle nuove metodologie statistiche di classificazione, applicate alle problematiche delle imprese, è stato dimostrato come la tecnica R.P.A. sia stata costruita, con l’intento di sfruttare le caratteristiche delle informazioni a contenuto multivariato, ma allo stesso tempo con il fine di mantenere la semplicità degli approcci di tipo univariato.
L’R.P.A., come metodologia non parametrica, resta “invulnerabile” dalle critiche ascrivibili alle tecniche parametriche e, negli esempi dati, l’accuratezza delle classificazioni deve ritenersi superiore a quella dei tradizionali approcci discriminanti.
Questo non vuol dire che si richieda all’R.P.A. di superare sempre, in termini di efficienza, l’accuratezza delle classificazioni rispetto alle numerose altre tecniche statistiche, nè che abbia le qualità di un sistema continuo di assegnazione dei punteggi come quello dell’analisi discriminante.
Da un punto di vista rigorosamente statistico l’R.P.A., come ben dimostrato dalle riuscite applicazioni pratiche, presenta delle qualità uniche e molto attraenti.
Le tecniche di classificazione, applicate alle scelte finanziarie, continueranno ad essere ridefinite e sperimentate, con l’obiettivo di migliorare ulteriormente l’essenza delle classificazioni, e di incrementare il potenziale inferenziale delle stesse.
Allo stesso modo, la letteratura scientifica è certa che le caratteristiche delle nuove metodologie, tra cui l’R.P.A., possano essere presentate e valutate senza la necessità di dimostrare l’assoluta superiorità rispetto ad altre procedure.
Per questo, una tecnica quale l’R.P.A. può, insieme con altre procedure, e magari combinandone l’applicazione, essere utilizzata “tranquillamente”, come supporto matematico per la soluzione di decisioni di natura economica ma soprattutto pratica.
Nelle ricerche scientifiche future, considerando in particolare la crescente complessità dei sistemi di mercato, ed la sempre maggiore “globalizzazione” che coinvolge i sistemi aziendali, un progetto di sicuro interesse potrebbe essere quello di esaminare la convenienza ed i benefici ottenibili dall’utilizzo combinato delle tecniche R.P.A., A.D., ed altre ancora, magari per la classificazione di aree finanziarie ed economiche non ancora conosciute all’alba del terzo millennio.
Ad esempio, sin d’ora si potrebbe parlare di un’estensione dell’applicazione della tecnica R.P.A. alle problematiche delle imprese, magari classificando quelle stesse imprese, già fallite, in base al potenziale successo di un progetto di riorganizzazione.

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7 Premessa Nelle pagine, stese per la realizzazione di questa <<TESI>>, non si ha certo la pretesa di contribuire in modo cospicuo allo sviluppo degli studi matematico-statistici, n� di consegnare alle scienze aziendali un decisivo approccio dottrinale. Il criterio cui si � cercato di attenersi pu� essere sintetizzato da una parte nell�intenzione di evitare troppo sottili ed astratte considerazioni, e dall�altra nel costante riferimento agli indispensabili supporti teorici e dottrinali, ringraziando peraltro gli autori che hanno fornito la base e lo spunto per lo svolgimento di questo lavoro. Lo scopo � quello di formulare alcune linee di impostazione e di indicare alcuni temi, certamente suscettibili di approfondimento e senza dubbio perfettibili sotto l�aspetto della sistemazione scientifica, ma di sicuro interesse per chi vuole affrontare il problema <<azienda>> sia sul piano teorico quanto su quello della pratica applicazione. Il lavoro svolto comprende tre parti: Parte prima: questa parte si occupa di definire i vari sub-sistemi in cui, come noto, si scompone il sistema azienda, sinteticamente individuabili

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Informazioni tesi

  Autore: Marco Di Cintio
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 1999-00
  Università: Università degli Studi di Lecce
  Facoltà: Economia
  Corso: Economia e Commercio
  Relatore: Donato Scolozzi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 296

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Parole chiave

analisi di bilancio
analisi multivariata
analisi per indici
assicurazioni
modelli economici
recursive partitioning algorithm
matematica finanziaria
rischio di assicurazione
imprese di assicurazione

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