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Reverse Stress Testing for Multivariate Scenarios

Reverse Stress Testing for Multivariate Scenarios

Gli stress test tradizionali partono da uno scenario predefinito — una crisi, un crollo di mercato, un evento geopolitico — e ne stimano l'impatto sul portafoglio. Un approccio utile, ma con un limite: presuppone che si sappia già quale scenario temere.

Il Reverse Stress Testing (RST) inverte questa logica. Invece di chiedersi "cosa succede se si verifica X?", si parte dall'esito avverso e ci si domanda: quali configurazioni di mercato potrebbero generarlo? È un cambio di prospettiva che permette di scoprire vulnerabilità latenti nei portafogli, spesso invisibili con i metodi tradizionali.

Il paper sviluppa un framework condizionale per ricostruire scenari di stress multivariati coerenti a partire da un singolo shock di mercato, rispettando la struttura storica delle correlazioni tra asset class. Il modello è applicabile a contesti reali di risk management e si articola in tre distinti approcci distribuzionali.

Autori: Lorenzo Viola e Michele Sparviero — Financial Software & Analytics, Arca Fondi SGR

Pubblicato su
arXiv · 2026
Area di ricerca
Risk Management
Metodologia
Reverse Stress Testing

I tre approcci distribuzionali

  • APPROCCIO 1
    Parametrico

    Assume la normalità congiunta dei rendimenti: lo scenario più probabile coincide con la media condizionale degli asset non colpiti dallo shock, calcolata tenendo conto delle correlazioni storiche.


  • APPROCCIO 2
    Semiparametrico

    Lo scenario centrale è stimato tramite empirical likelihood, senza ipotesi distributive. Le traiettorie circostanti sono generate con campionamento locale Gaussiano o Student-t, per catturare anche i movimenti di coda.


  • APPROCCIO 3
    Non parametrico

    Le traiettorie di stress nascono dal ricampionamento delle osservazioni storiche più vicine allo scenario stimato, pesate per distanza di Mahalanobis. Nessuna ipotesi sulla distribuzione: tutto dai dati.


  • Reverse Stress Testing for Multivariate Scenarios

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