Obiettivo del capitolo è illustrare le principali tecniche di previsione delle insolvenze aziendali presenti in letteratura. In particolare, il contributo indaga gli elementi essenziali delle tecniche di previsione basate sull’intuizione, sull’analisi di bilancio e delle tecniche che si basano su metodi statistici. Fra questi si prenderanno in esame i seguenti: l’analisi discriminante, la regressione, la tecnica delle componenti principali, le reti neurali, l’analisi RPA e gli algoritmi genetici. Dopo un inquadramento generale delle principali tecniche, si ripercorre l’evoluzione degli studi internazionali secondo le pratiche utilizzate ponendo successivamente il focus sulle analisi empiriche delle previsioni delle insolvenze applicate alle imprese di piccole dimensioni. In ultima analisi, si propone una disamina dei principali punti di forza e debolezza delle ricerche presentate, gli elementi di originalità e le implicazioni manageriali che l’applicazione di tali modelli comportano.
I modelli di gestione anticipata delle crisi: la previsione delle insolvenze / Gabbianelli, Linda. - (2013), pp. 85-132.
I modelli di gestione anticipata delle crisi: la previsione delle insolvenze
Gabbianelli, Linda
2013
Abstract
Obiettivo del capitolo è illustrare le principali tecniche di previsione delle insolvenze aziendali presenti in letteratura. In particolare, il contributo indaga gli elementi essenziali delle tecniche di previsione basate sull’intuizione, sull’analisi di bilancio e delle tecniche che si basano su metodi statistici. Fra questi si prenderanno in esame i seguenti: l’analisi discriminante, la regressione, la tecnica delle componenti principali, le reti neurali, l’analisi RPA e gli algoritmi genetici. Dopo un inquadramento generale delle principali tecniche, si ripercorre l’evoluzione degli studi internazionali secondo le pratiche utilizzate ponendo successivamente il focus sulle analisi empiriche delle previsioni delle insolvenze applicate alle imprese di piccole dimensioni. In ultima analisi, si propone una disamina dei principali punti di forza e debolezza delle ricerche presentate, gli elementi di originalità e le implicazioni manageriali che l’applicazione di tali modelli comportano.Pubblicazioni consigliate
I metadati presenti in IRIS UNIMORE sono rilasciati con licenza Creative Commons CC0 1.0 Universal, mentre i file delle pubblicazioni sono rilasciati con licenza Attribuzione 4.0 Internazionale (CC BY 4.0), salvo diversa indicazione.
In caso di violazione di copyright, contattare Supporto Iris