Improving credit scoring model

The Early Warning is a statistical credit-scoring model that permit to predict a default event in the short time, from six to twelve months. In particular, in the Risk Management function this represents a statistical tool of control used to minimized risk factors: in fact, it is an alarm indicator. The purpose of this thesis is to develop an Early Warning model with technical and expert variables, which will be applied in the Credit Risk Unit of Mediolanum Bank and to improve this credit-scoring model with a covariates coming from the “world” of social networks.

L’Early Warning è un modello statistico di credit-scoring che permette di predire l’evento default entro un breve-brevissimo orizzonte temporale, generalmente dai sei ai dodici mesi. In particolare, nella funzione di Risk Management, questo rappresenta uno strumento statistico di controllo utilizzato per minimizzare i fattori di rischi: infatti è un indicatore di allarme. Lo scopo di questa tesi è per prima cosa di sviluppare un modello di Early Warning con variabili tecniche e su base esperta, che troverà applicazione nell’Unità di Credit Risk di Banca Mediolanum, ed in secondo luogo apportare un miglioramento del modello attraverso l’aggiunta di variabili provenienti dal “mondo” dei social networks.