• Catene di Markov
• matrici di transizione
• rischio di credito

La tesi contiene un'analisi del rischio di credito nei mercati mondiali. Si parte dalla descrizione dello strumento teorico delle catene di Markov, del rischio di credito in generale e delle agenzie di rating. In seguito si dimostra che Standard & Poor's, una delle agenzie di rating più importanti al mondo, utilizza le catene di Markov per creare le matrici delle probabilità di transizione tra diversi livelli di rating. Tali matrici e tanti altri dati sono stati ricavati dai default studies pubblicati annualmente dalla stessa agenzia. Per concludere è stata svolta un'analisi sui default aziendali globali, sulle categorie di rating e sulle probabilità di default mettendo a confronto e commentando le differenze tra i dati ricavati dai default studies pubblicati prima del 2008 e quelli ricavati dai default studies pubblicati dopo tale data.