DISTRIBUZIONE DEL RISCHIO FINANZIARIO NELL'UNIONE EUROPEA: ANALISI COMPARATIVA MEDIANTE CATENE DI MARKOV ED ENTROPIA DI THEIL

This work analyzes sovereign risk and financial fragmentation in the European Union, serving as a continuation of the study by D'Amico, G., Scocchera, A. and Storchi, G. (2018), "Financial risk distribution in European Union". In addition to classical metrics, the research incorporates an approach based on entropic finance, aimed at capturing structural asymmetries and risk polarizations that are undetectable through traditional linear methods. The methodological framework combines discrete-time Markov chains to model sovereign credit rating migration probabilities and the Theil Index to quantify the relative concentration of risk within the European system. The study includes a short- to medium-term forecasting extension via Monte Carlo simulations and highlights how the major global rating agencies present differing assessments; the paper thus offers an alternative analytical perspective, while acknowledging the structural limitations of the models employed.

Questo lavoro analizza il rischio sovrano e la frammentazione finanziaria nell'Unione Europea, ponendosi come proseguimento dello studio di D'Amico, G., Scocchera, A. e Storchi, G. (2018), "Financial risk distribution in European Union". La ricerca affianca alle metriche classiche un approccio basato sulla finanza entropica, volto a intercettare asimmetrie strutturali e polarizzazioni del rischio non rilevabili con i metodi lineari tradizionali. Il framework metodologico combina le Catene di Markov a tempo discreto, per modellizzare le probabilità di migrazione dei credit rating sovrani, e l'Indice di Theil, per quantificare la concentrazione relativa del rischio nel sistema europeo. Lo studio include un'estensione previsionale a breve-medio termine tramite simulazioni Monte Carlo ed evidenzia come le principali agenzie di rating globali presentino valutazioni differenti; lo studio offre quindi una diversa prospettiva di analisi, pur riconoscendo i limiti strutturali dei modelli utilizzati.