Il lavoro presenta un modello ad agenti eterogenei del mercato immobiliare italiano e propone un metodo di calibrazione basato su algoritmi di machine learning. Il modello è stato utilizzato per simulare gli effetti dell'introduzione di un limite dell'80 per cento al rapporto tra importo del mutuo e valore della garanzia (loan-to-value, LTV) e di un limite del 30 per cento a quello tra servizio del debito e reddito familiare (loan service-to-income ratio, LSTI).
In Italia l'introduzione del limite al LTV e al LSTI comporterebbe una riduzione dei prezzi delle case e del numero di transazioni lieve e transitoria. Anche l'impatto sul tasso di insolvenza dei mutui sarebbe relativamente modesto. Questi risultati sono riconducibili, da un lato, con il livello relativamente elevato della solidità finanziaria delle famiglie italiane, dall'altro, con i bassi livelli attuali di LTV e LSTI nel nostro paese.
