Un modello probabilistico per governare il risk appetite framework

di Nicola Novielli, Giuseppe Giannelli e Maurizio Polato

La Banca d’Italia, nell’ambito dell’impianto dei controlli interni, ha recentemente previsto l’introduzione di un sistema di obiettivi di rischio – risk appetite framework (Raf) – che impegna le banche a definire la propria propensione al rischio, le soglie di tolleranza, i limiti di assunzione, le politiche di governo del rischio oltre che illustrare i correlati processi organizzativi.

In tale prospettiva, il lavoro ha inteso esplorare l’applicazione di un modello previsionale di tipo probabilistico al calcolo delle soglie definite in ambito Raf. In sostanza, il modello misura “cosa accadrebbe” qualora, in un contesto di scenario declinato probabilisticamente, si implementassero le strategie pianificate, assumendo valida la struttura del modello previsionale.

L’approccio probabilistico presentato non si caratterizza come strumento finalizzato al perseguimento di un singolo, specifico obiettivo tecnico. Nasce, al contrario, quale supporto al governo della banca che non “ragiona” per rappresentazioni formulate “nel discreto” ma, piuttosto, articolate per intervalli di probabilità; così facendo, tende a esplorare la sensibilità dei risultati di un modello previsionale alle ipotesi sottostanti alla sua costruzione considerando (ovvero non ignorando) la natura stocastica degli eventi.

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