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dc.contributor.authorDi Stasi, Donato
dc.date.accessioned2016-06-20T08:48:38Z
dc.date.available2016-06-20T08:48:38Z
dc.date.issued2016-03-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10556/2108
dc.description2014 - 2015it_IT
dc.description.abstractL’attività di ricerca si inserisce nell’ambito del Risk Managament, con specifico riferimento al Risk Analysis e Risk Allocation applicati alla finanza strutturata. Le attività di Risk Management, con specifico riferimento al project financing, si articolano in una prima fase nell’identificazione dei rischi e in una successiva fase nell’allocazione e distribuzione degli stessi tra i partecipanti all’operazione. L’obiettivo principale è stato di analizzare i rischi che si manifestano nelle operazioni di Project Financing e sviluppare modelli di valutazione per stimare il livello di rischiosità di un progetto al fine di minimizzare e gestire la volatilità dei flussi di cassa e mantenere un profilo rischio-rendimento del progetto accettabile per i tutti i soggetti coinvolti nell’operazione. La volatilità infatti può negativamente condizionare il valore del progetto, un’attenta analisi dei rischi può evitarlo o almeno ridurre i suoi effetti. Il presente lavoro descrive due modelli, il cui fine è la stima della rischiosità del progetto, l’utilizzo di derivati finanziari per controllare il rischio di domanda, l’applicazione degli alberi binomiali come valida alternativa per l’analisi di sensitività e in ottica delle disposizioni di Basilea un’analisi quantitativa di progetti a partire dal rating del progetto. Una delle fasi più critiche di un Progetto di Finanza è quella relativa alla fase di configurazione della struttura finanziaria, ovvero il mix tra debito e capitale che a sua volta determinerà la leva finanziaria. Il primo modello sviluppato in questo lavoro ha come obiettivo principale quello di proporre una ipotesi di struttura finanziaria, che sia in linea con i profili delle società operanti nello stesso business del progetto. . Il secondo modello proposto misura il rischio per le differenti tipologie di opere (calde, fredde e tiepide), utilizzando la consueta formula di misurazione rischio: Rischio=Impatto∗Probabilità In particolare, la stima dell’impatto è stata determinata distribuendo un questionario mentre la probabilità è stata calcolata con un processo di AHP (Analytic hierarchy Process) considerando l’unicità del progetto. Si e ritenuto indispensabile, infine, un approfondimento circa i possibili ruoli delle banche, necessario per comprendere meglio alcuni concetti nodali rispetto al rating e al pricing di un progetto. Nell’ultimo capitolo sono state trattate le valutazioni e le considerazioni di base, in ottica Risk Management e in ottica Basilea, che una banca è chiamata a sviluppare prima di decidere se partecipare o meno ad una operazione in project. [a cura dell'autore]it_IT
dc.language.isoitit_IT
dc.publisherUniversita degli studi di Salernoit_IT
dc.subjectProjectit_IT
dc.subjectFinanceit_IT
dc.subjectFinancingit_IT
dc.titleModelli di risk management nel project financing:case studies ed implicazioni per gli istituti di credito bancariit_IT
dc.typeDoctoral Thesisit_IT
dc.subject.miurING-IND/17 IMPIANTI INDUSTRIALI MECCANICIit_IT
dc.contributor.coordinatoreSergi, Vincenzoit_IT
dc.description.cicloXiV n.s.it_IT
dc.contributor.tutorDe Falco, Massimoit_IT
dc.identifier.DipartimentoIngegneria Industrialeit_IT
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