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Applicazione dell'analisi discriminante alle previsioni di insolvenza. Una analisi per il settore imprese tessili.

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2 Indice: Introduzione 4 Parte I I metodi per la previsione dell’insolvenza di una impresa 7 Capitolo primo: L’insolvenza di una impresa Pag. 1.1 Le definizioni di insolvenza 9 1.2 Le cause dell’insolvenza 10 1.3 Lo stato di crisi 14 Capitolo secondo: Metodologie e procedure per la previsione dell’insolvenza Pag. 2.1 Importanza della previsione dell’insolvenza di una impresa 18 2.2 La probabilità di insolvenza 19 2.3 L’approccio di analisi: univariata e multivariata 21 2.3.1 L’approccio univariato 21 2.3.2 L’approccio multivariato 24 2.4 Procedura standard per la valutazione dell’insolvenza, con particolare riferimento all’applicazione dei metodi multivariati 26 2.4.1 Definizione dei gruppi 28 2.4.2 Composizione del campione 31 2.4.3 Distribuzione dei ratios aziendali 33 2.4.4 Definizione del criterio classificatorio 36 2.4.5 Scelta degli indicatori 37 2.4.6 Verifica della capacità previsionale e stima dei costi di errata classificazione 42 Capitolo terzo: L’analisi discriminante Pag. 3.1 Modelli di analisi discriminante 48 3.2 L’analisi discriminante lineare 49 3.3 Descrizione analitica del modello 51 3.4 Presentazione geometrica del modello 55 3.5 Analisi delle ipotesi del modello lineare di Fisher 62 3.6 Il modello probabilistico di Welch 66 3.7 Il modello di Anderson 70 3.8 Il contributo di Welch nell’introduzione dei costi di errata classificazione 73 3.9 Principali differenze riguardo ai metodi esaminati 75 3.10 Principali critiche al modello di analisi discriminante 76 3 Parte II Le previsioni di insolvenza per il settore delle imprese tessili italiane 81 Capitolo quarto: Organizzazione delle analisi Pag. 4.1 Presentazione della ricerca 83 4.2 La definizione dei gruppi di imprese 84 4.3 Formazione dei due gruppi di imprese 85 4.4 Scelta degli indicatori 88 Capitolo quinto: Analisi preliminari dei dati delle aziende selezionate Pag. 5.1 Analisi delle distribuzioni dei dati degli indicatori aziendali 98 5.2 Analisi delle distribuzioni dei dati degli indicatori delle aziende insolventi selezionate 100 5.3 Analisi delle distribuzioni dei dati degli indicatori delle aziende in attività selezionate 112 5.4 Conclusioni analisi descrittiva 124 Capitolo sesto: Applicazione dell’analisi discriminante Pag. 6.1 Analisi discriminante 127 6.2 Analisi discriminante lineare con uguale probabilità a priori 128 6.3 Analisi dati ottenuti dal modello lineare di Fisher 135 6.4 Analisi discriminante lineare con diversa probabilità a priori 137 6.5 Funzione discriminante quadratica con uguale probabilità a priori 140 6.6 Funzione discriminante quadratica con diversa probabilità a priori 142 Conclusioni 144 Bibliografia 146 Siti consultati 147
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Informazioni tesi

  Autore: Lorenzo Savi
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2010-11
  Università: Università degli Studi di Firenze
  Facoltà: Economia
  Corso: Scienze economico-aziendali
  Relatore: Luigi Biggeri
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 147

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