La Banca Centrale Europea pubblica un working paper in si applicano gli algoritmi di Random Forest (RF) per stimare la Probabilità di Default (PD) delle imprese non finanziarie europee, con implicazioni rilevanti per gli stress test del settore bancario. La ricerca combina i dati sui bilanci aziendali (database Orbis) con quelli della centrale dei rischi europea Anacredit, per verificare come le tecniche di machine learning migliorino la valutazione del rischio di credito rispetto ai modelli tradizionali.
Il risultato principale mostra che il Random Forest cattura con maggiore precisione la sensibilità al rischio rispetto alla regressione logistica, rivelando un effetto non lineare tra la gravità degli scenari di stress e la probabilità di default delle imprese.
