Obiettivo del paper: Verificare se l’utilizzo di variabili qualitative inerenti il territorio e la relazione impresa-territorio consente di migliorare l’efficacia dei modelli predittivi del default della piccola impresa. Metodologia: Abbiamo applicato la regressione logistica ad un insieme di 141 piccole imprese marchigiane ed abbiamo elaborato due diversi modelli predittivi del default d’impresa: uno utilizzando solamente indici di bilancio ed uno utilizzando congiuntamente indici di bilancio e variabili territoriali. Risultati: Le variabili relative al territorio di insediamento ed alla relazione impresa-territorio consentono di migliorare l’efficacia previsionale dei modelli predittivi. Limiti della ricerca: I dati relativi alle variabili territoriali sono influenzati dalle percezioni soggettive dei rispondenti delle imprese analizzate. Non vengono impiegate ulteriori variabili qualitative come le strategie competitive adottate, le competenze del management e la gestione della conoscenza. Implicazioni pratiche: Il lavoro suggerisce la possibilità per il management di dotarsi di un modello di diagnosi dello stato di salute delle imprese e l’opportunità, per gli istituti finanziari, di integrare le variabili qualitative relative al territorio e alla relazione impresa-territorio nei processi di elaborazione dei propri modelli di credit rating. In un ottica di controllo strategico, i modelli di previsione delle insolvenze possono fungere, come strumenti di valutazione ex ante delle performance aziendali e di manifestazione dei primi sintomi di difficoltà. Originalità del lavoro: In letteratura sono relativamente pochi i precedenti studi sul contributo degli aspetti relativi al territorio per la previsione del default d’impresa.

I modelli di previsione delle insolvenze e le piccole imprese: evidenze empiriche in una prospettiva territoriale / Gabbianelli, Linda. - In: SINERGIE. - ISSN 0393-5108. - 34:101(2016), pp. 117-139.

I modelli di previsione delle insolvenze e le piccole imprese: evidenze empiriche in una prospettiva territoriale

Gabbianelli, Linda
2016

Abstract

Obiettivo del paper: Verificare se l’utilizzo di variabili qualitative inerenti il territorio e la relazione impresa-territorio consente di migliorare l’efficacia dei modelli predittivi del default della piccola impresa. Metodologia: Abbiamo applicato la regressione logistica ad un insieme di 141 piccole imprese marchigiane ed abbiamo elaborato due diversi modelli predittivi del default d’impresa: uno utilizzando solamente indici di bilancio ed uno utilizzando congiuntamente indici di bilancio e variabili territoriali. Risultati: Le variabili relative al territorio di insediamento ed alla relazione impresa-territorio consentono di migliorare l’efficacia previsionale dei modelli predittivi. Limiti della ricerca: I dati relativi alle variabili territoriali sono influenzati dalle percezioni soggettive dei rispondenti delle imprese analizzate. Non vengono impiegate ulteriori variabili qualitative come le strategie competitive adottate, le competenze del management e la gestione della conoscenza. Implicazioni pratiche: Il lavoro suggerisce la possibilità per il management di dotarsi di un modello di diagnosi dello stato di salute delle imprese e l’opportunità, per gli istituti finanziari, di integrare le variabili qualitative relative al territorio e alla relazione impresa-territorio nei processi di elaborazione dei propri modelli di credit rating. In un ottica di controllo strategico, i modelli di previsione delle insolvenze possono fungere, come strumenti di valutazione ex ante delle performance aziendali e di manifestazione dei primi sintomi di difficoltà. Originalità del lavoro: In letteratura sono relativamente pochi i precedenti studi sul contributo degli aspetti relativi al territorio per la previsione del default d’impresa.
2016
34
101
117
139
I modelli di previsione delle insolvenze e le piccole imprese: evidenze empiriche in una prospettiva territoriale / Gabbianelli, Linda. - In: SINERGIE. - ISSN 0393-5108. - 34:101(2016), pp. 117-139.
Gabbianelli, Linda
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