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Notiziario Marketpress di
Martedì 10 Marzo 2009 |
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PRESENTATA A BORSA DI MILANO MODEFINANCE, INIZIATIVA IMPRENDITORIALE DELL’INCUBATORE DI “PRIMO MIGLIO”DI AREA SCIENCE PARK, INNOVATION FACTORY.
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Milano, 10 marzo 2009 - Una metodologia numerica che guarda all’impresa come ad un “sistema ingegneristico”: ogni società può essere analizzata come fosse una macchina caratterizzata da svariati attributi, spesso in contrapposizione tra loro. È questa l’innovazione portata nella valutazione del rischio finanziario dal Gruppo di Sviluppo di modeFinance. Modefinance affronta un tema quanto mai attuale, integrando le conoscenze finanziarie con l’utilizzo di moderni modelli numerici ingegneristici. Lo strumento messo a punto da modeFinance fornisce un valido supporto per tutti i gestori del rischio finanziario, estendendo le competenze all’analisi delle società non italiane, in particolar modo a quelle della nuova Europa. 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. More, innovativo strumento di valutazione del rischio finanziario, è stato presentato questa mattina alla Borsa di Milano a operatori e giornalisti. Modefinance è uno spin-off dell’Università di Trieste, costituito da due soci fondatori: Valentino Pediroda, Phd in Metodi Numerici, ricercatore confermato presso l’Università degli Studi di Trieste e docente dei corsi “Fluidodinamica” e “Fondamenti numerici della progettazione”; Mattia Ciprian, Phd in Finanza, consulente per alcune agenzie di rating italiane. L’iniziativa imprenditoriale è supportata da Innovation Factory, l’incubatore di “primo miglio” di Area Science Park di Trieste, costituito per fornire supporto e assistenza alla creazione di nuove imprese innovative. 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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