Energia & Finanza: come calcolare il rischio di investimenti nelle tecnologie per il risparmio energetico

Lo scenario in cui il mondo della finanza e il settore energetico si muovono oggi è mutato, così come è mutata la funzione della tecnologia.
Questa evoluzione ha portato ad una forte richiesta di strumenti di calcolo innovativi a supporto della crescente diffusione di strumenti finanziari sofisticati e della contemporanea esigenza di calcolare e monitorare in maniera stringente il rischio a cui le parti sono esposte.

MATLAB organizza un seminario per evidenziare alcune opportunità di sviluppo e integrazioni di  applicazioni complesse per la gestione di strategie di portafoglio, stima della domanda di energia, misura del rischio e pricing di strumenti derivati.

  Sede Data Orario
  Milano, Italy 22 mar 2011 17.15 – 20.00

Iscriviti al seminario gratuito Invita un collega //

A chi è indirizzato

Il seminario e’ rivolto a coloro che in istituzioni finanziarie e in aziende Energy & Utilities quotidianamente affrontano problematiche di finanza quantitativa nei ruoli di:

  • Analisti quantitativi
  • Quantitative risk strategist
  • Portfolio manager
  • Energy analyst
  • Sviluppatori di sistemi di trading
  • Attuari
  • IT team manager

Punti Principali

L’obiettivo di questo seminario consiste nell’illustrare come l’ambiente MATLAB costituisca una valida piattaforma per la realizzazione di sistemi di calcolo per applicazioni finanziarie, dalla prototipazione dell’algoritmo fino all’integrazione della soluzione implementata in architetture software complesse.
 

 

Implementazione e test di un modello di credit scoring:

modeFinance, società attiva in AREA Science Park, porterà la propria esperienza e presenterà le proprie soluzioni in:

  • Analisi di predittività del default sui vari indici al fine di scegliere i migliori
  • Scelta del modello di credit scoring più adatto allo scopo
  • Ottimizzazione dei parametri liberi del problema
  • Test finale del potere discriminante del modello elaborato

> Info e iscrizione online

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L’esperienza di modeFinance
Attualmente modeFinance ha a diposizione uno dei più completi insiemi di dati finanziari, grazie ai quali è possibile monitorare con accuratezza l’andamento economico, finanziario e del rischio di singole imprese, settori produttivi, regioni politiche e geografiche, città, tutti appartenenti alla Vecchia e Nuova Europa. L’analisi di tali sistemi può essere affrontata con raffinate metodologie di derivazione ingegneristica che garantiscono, quando applicate all’analisi aziendale, un’estrema trasparenza sul versante creditizio. Sarà quindi possibile interpretare le cause che hanno prodotto un certo effetto e quindi comprendere le dinamiche aziendali generate dalla gestione del management.

modeFinance è stata costituita nel 2003 da Valentino Pediroda, ingegnere meccanico, PhD in Metodi Numerici, ricercatore confermato presso l’Università degli Studi di Trieste e docente dei corsi “Fluidodinamica” e “Fondamenti numerici della progettazione” e Mattia Ciprian, ingegnere meccanico, PhD in Finanza, consulente per alcune agenzie di rating italiane. I membri di modeFinance hanno iniziato a lavorare nel campo finanziario nel 2003 nell’ambito di un progetto nazionale, che ha visto sviluppare e dare alla luce nuove metodologie d’analisi del rischio di insolvenza d’impresa, del rischio di mercato e del rischio paese. Contemporaneamente all’attività di cui sopra, Ciprian e Pediroda hanno svolto attività di consulenza per agenzie di rating italiane sviluppando per queste i loro modelli di quantificazione del rischio d’insolvenza e gli strumenti di supporto alle decisioni. Avendo acquisito nel corso degli anni sufficiente maturità nell’analisi del merito creditizio, i due ricercatori hanno deciso, grazie all’opportunità offerta da Area Science Park, di “mettersi in proprio” estendendo le proprie competenze all’analisi delle società non italiane e, in particolar modo, a quelle della nuova Europa.

MORE (Multi Objective Rating Evaluation), prodotto principale della costituenda società, nasce dall’esperienza maturata dai soci come collaboratori di alcune società di rating italiane (future ECAI). Per mezzo di MORE, integrando analisi quantitativa e qualitativa, si può ottenere la valutazione del rischio di insolvenza di ogni società. Le peculiarità di MORE, che lo distinguono dagli altri metodi di credit scoring, possono essere così riassunte: è stato dimostrato che, in mancanza di dati e di informazioni (soprattutto sulle imprese fallite), i modelli di origine euristica sono molto più performanti dei modelli machine learning. Viceversa i modelli basati sull’analisi dati catturano in modo più accurato le situazioni di sofferenza quando c’è larga disponibilità di informazioni. MORE è un modello che combina questi due aspetti: permette di esplicitare le conoscenze maturate dagli analisti nel corso della loro carriera professionale, offrendo loro il supporto di un esame dettagliato dei dati a disposizione condotto per mezzo di avanzate tecniche di data mining

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