La Logica del Rischio

In questa puntata esploriamo il tema del rischio in ambito nucleare insieme al Prof. Fabio Giannetti dell'Università "Sapienza" di Roma.
Fabio insegna Applicazioni dell'Energia Nucleare, Sicurezza Nucleare e Sistemi di Emergenza, e Progettazione Tecnologica Nucleare. La sua ricerca si concentra sull'analisi di sicurezza e sui calcoli termo-idraulici di transitori incidentali, con l'obiettivo di ottimizzare la progettazione di nuovi sistemi e componenti per i reattori nucleari di ultima generazione (GEN III, GEN IV e fusione).
Per maggiori informazioni, visitate il suo sito personale: https://fabiogiannetti.site.uniroma1.it/home

Su https://www.pasqualecirillo.eu/ldr/ trovate la curva di Farmer che citiamo nel podcast.

Bentornati!

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Oscillazioni di mercato, deviazione standard, VIX e tanto altro: in questo episodio smontiamo la volatilità pezzo per pezzo. Partiamo dalle sue proprietà matematico-statistiche di coerenza, passiamo alle sue due “facce” ( storica vs implicita ), e arriviamo alle sue limitazioni.
Con esempi che vanno dal Black Monday al mini‑shock dei dazi 2025, scopriremo perché misurare il rischio con la volatilità è un’arte bella e pericolosa.
Un piccolo concentrato di finanza più o meno pratica, psicologia di mercato e strumenti tecnici, per non farsi cogliere impreparati quando il grafico di borsa diventa un elettrocardiogramma.

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In questa puntata della Logica del Rischio approfondiamo il concetto di correlazione, una misura statistica tanto popolare quanto spesso fraintesa. Scopriremo innanzitutto che ne esistono diverse tipologie, anche se la più nota è quella di Pearson, basata su covarianza e deviazione standard, che misura solo le relazioni lineari tra due variabili.
Capiremo meglio cosa significa una correlazione positiva, negativa o nulla, e affronteremo insieme alcuni limiti fondamentali di questa misura, come la sua vulnerabilità agli eventi estremi (le cosiddette code grasse) e la differenza cruciale tra correlazione e causalità.
Come sempre, concluderemo ricordando l’importanza del buon senso: nessuna statistica può sostituire uno sguardo attento ai dati.

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In questo episodio trattiamo un concetto in sé semplice, ma che a molti appare esoterico: l'ergodicità.
Ne diamo una definizione operativa di facile comprensione, senza inutili dettagli tecnici, e ne deriviamo l'uso pratico.
Con diversi esempi, discutiamo il perché sia utile capire che la nostra vita non è (quasi mai) ergodica, nonostante molti modelli (in finanza e non) lo assumano.
Guest start: il Sig. Pino.

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In questo episodio ci addentriamo nel concetto di “accettabilità del rischio” partendo dalle riflessioni del poliedrico Nicholas Rescher.
Vediamo come, al di là dell’analisi quantitativa, sia fondamentale integrare aspetti etici, distributivi e di responsabilità sociale. Ripercorriamo contributi di studiosi come Cass Sunstein, Martin Peterson e Kristin Shrader-Frechette, evidenziando quanto sia complesso bilanciare benefici collettivi e potenziali danni (specie quelli che, pur remoti, possono avere conseguenze catastrofiche).
Affrontiamo dunque l’importanza della trasparenza, della fiducia nelle istituzioni e di processi decisionali inclusivi, capaci di dare voce a tutte le parti interessate.
Questo perché decidere se un rischio è “accettabile” non è mai solo una questione di numeri, ma implica valori, principi di giustizia e visioni di società.

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Gli incendi di Los Angeles, l’esposizione al rischio idrogeologico in Italia, un mercato assicurativo in affanno: dietro questi eventi c’è un problema che pochi vogliono affrontare.
La risk inequality è la disuguaglianza nella distribuzione (e nella percezione) del rischio tra diverse fasce della popolazione e aree geografiche. Alcuni possono permettersi protezioni adeguate, altri dipendono da un sistema pubblico spesso impreparato. Ma cosa succede quando il vero costo del rischio viene nascosto? E perché la politica preferisce ignorarlo? Un viaggio tra mercato, assicurazioni e scelte che potrebbero costarci molto caro.

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Ciao. In questo episodio cerchiamo di rispondere ad alcune domande fondamentali nella gestione del rischio: Chi decide? Bisogna lasciare tutto nelle mani degli esperti, oppure occorre coinvolgere il pubblico? Come si può fare? E chi sono gli esperti?
Buon ascolto.

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Rieccoci. In questo episodio, iniziamo a parlare di come si comunica il rischio, partendo da due esempi fallimentari: AIDS e COVID-19. Analizzeremo gli errori fatti, le loro conseguenze, e daremo qualche prima indicazione per una comunicazione corretta. Di comunicazione del rischio parleremo spesso in futuro, oggi gettiamo le basi.
Data la lunga ricreazione, consiglio di riascoltare i vecchi episodi della prima stagione, in particolare dal primo al decimo.
Bentornati!

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In questo episodio ci soffermiamo sulla relazione tra tempo e rischio, o meglio sul tempo come dimensione del rischio.
La valutazione e la gestione del rischio sono infatti grandemente dipendenti dall'orizzonte temporale di riferimento. Iniziamo a vedere come.

PS: Si consiglia di ascoltare o riascoltare l'episodio 17QRM della passata stagione.

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Ritorna la Logica del Rischio.
In questo episodio parliamo di percezione del rischio, richiamando alcuni concetti della prima stagione, e introducendo in nuce alcuni degli argomenti di cui parleremo nelle prossime puntate.
Grazie al paradosso della ringhiera, cercheremo di capire perché il rischio non si gestisce con mille regole create sull'onda dell'emozione, ma solo studiando e preparandosi adeguatamente, e accettando che il rischio zero non esiste.

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In questo episodio QRM parliamo della variabile aleatoria che prende il nome da Vilfredo Pareto. La introduciamo come l'antagonista della variabile aleatoria Normale.
Caratteristica fondamentale di una Pareto è la possibile non esistenza dei momenti, a seconda del valore del parametro di coda "alpha".

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In questo episodio QRM continuiamo a parlare di rischio e fallacie logiche, occupandoci di tacchini, ovvero di distorsione storica, di cani e di code, e di esperti che si prendono troppo sul serio. Per chi non avesse seguito l'episodio 17QRM, se ne consiglia vivamente l'ascolto per completezza.

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In questa puntata QRM discutiamo alcune comuni fallacie logiche in ambito di valutazione e gestione del rischio. Conoscerle è importante per non cadere in errore.
ATTENZIONE: mi è stato fatto notare un errore di distrazione mentre parlavo. Ovviamente il 10.5% di 1000 è 105, non 10.5. Ero rimasto con la testa all'idea di fare esempi con le centinaia, ma poi sono passato alle migliaia parlando. Ringrazio Robi Rottigni per la segnalazione.
Rilascerò quanto prima un errata corrige.

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In questa puntata speciale della serie SFS parliamo di uno dei più pericolosi vulcani al mondo: il complesso di Somma-Vesuvio. Qual è il rischio di eruzione nei prossimi 100 e 1000 anni? E con quale violenza? Vediamo cosa dicono alcuni studi, e soprattutti se siamo pronti.

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In questo episodio QRM ci occupiamo della variabile aleatoria normale, la regina delle variabile aleatorie continue, analizzandone alcune proprietà, ma anche sottolineandone alcuni limiti.
Su pasqualecirillo.eu/ldr trovi grafici utili e vari dettagli matematici.

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In questo episodio ci occupiamo brevemente del Talmud, sul quale torneremo in modo più esteso in futuro. Parliamo del doppio dubbio, uno dei primi ragionamenti probabilistici degni di questo nome, che troviamo applicato a una particolare fattispecie matrimoniale ebraica.

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In questo episodio parliamo delle principali leggi dei grandi numeri. Esatto: ce ne sono più di una. Qui ci occupiamo di quella di Bernoulli, di quella di Kolmogorov e accenniamo anche a qualche altra variante.
Disclaimer: non vi aiuterò a trovare la dolce metà, mi spiace.

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Questa puntata della serie SFS è dedicata al rischio in alcune importanti tradizioni filosofico-religiose dell'antica Cina, con idee e intuizioni che ancora oggi influenzano il modo in cui questo grande paese si approccia alla gestione dell'aleatorio.

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In questo episodio continuiamo a parlare dei momenti, e finalmente cerchiamo di chiarire che cosa intendiamo quando diciamo che alcuni di essi potrebbero non esistere.

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In questo episodio analizziamo brevemente alcuni interessanti ragionamenti sul rischio che ritroviamo in uno dei testi sacri dell'induismo, il (o la) Bhagavadgītā.

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Ci spostiamo sui momenti standardizzati di una variabile aleatoria, e tra questi ci occupiamo di due importanti quantità: l'asimmetria e la curtosi.
Saperle leggere è molto importante per gestire il rischio.

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In questo episodio speciale della serie SFS, ci occupiamo del rischio di guerra, cercando di stimare quale sia la probabilità di eventi pericolosi come un conflitto nucleare, e discutendo del perché la teoria "Long Peace" non regga all'evidenza empirica.

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In questo episodio della serie SFS discutiamo di come il concetto di rischio fosse trattato dai filosofi e dai pensatori latini, e in particolare in Cicerone e Galeno. Galeno sarà una sorpresa interessante, vedrete.

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In questo episodio QRM ci occupiamo dei momenti di una variabile aleatoria.
Iniziamo da quelli semplici, e parliamo del valore atteso.
Introduciamo inoltre la distinzione fondamentale tra momenti teorici e momenti empirici.

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Da oggi il podcast prevede due parti QRM e SFS, fruibili separatamente. Questa è SFS (storia, filosofia, società), nella quale ci occupiamo degli aspetti sociali, storici e filosofici del rischio. In questa puntata iniziamo a parlare della storia del rischio, considerando il modo in cui gli antichi greci guardavano a rischio e probabilità.
NB: I primi 9 episodi sono utili per entrambe le parti.

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Da oggi il podcast prevede due parti QRM e SFS, fruibili separatamente. Questa è QRM (quantitative risk management), nella quale continuiamo la trattazione matematico-statistica del rischio. In questa puntata parliamo di estremi e outlier.
NB: I primi 9 episodi sono utili per entrambe le parti.

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Il nono episodio introduce importanti funzioni per descrivere una variabile aleatoria, come quella di ripartizione, quella di densità o quella di quantile.
Parliamo anche di Valore a Rischio, e chiariamo la differenza tra scenario e previsione.
[Episodio dedicato a Peter Carr. Ciao Peter.]

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Per misurare il rischio abbiamo bisogno di definire appropriate misure. Come fare? E cos'è uno spazio di probabilità? In questa puntata rispondiamo, preparandoci ad entrare nell'arena della gestione del rischio.

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Questo episodio chiude la nostra carrellata tra le principali definizioni di probabilità. Oggi ci dedichiamo al logicismo di Keynes, Jaynes e Jeffreys, e all'approccio assiomatico di Kolmogorov. Completando il quadro sulla probabilità, saremo pronti a continuare verso le misure di rischio.

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