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Paolo Giudici DATA MINING Capitolo 10 METODI STATISTICI PER LA PREVISIONE DELLE INSOLVENZE D'IMPRESA* *Questa presentazione illustra un caso simile a quello.

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1 Paolo Giudici DATA MINING Capitolo 10 METODI STATISTICI PER LA PREVISIONE DELLE INSOLVENZE D'IMPRESA* *Questa presentazione illustra un caso simile a quello illustrato nel capitolo, citato negli approfondimenti, e dettagliato nel lavoro di Bontade e Giudici (2000)

2 Copyright The McGraw-Hill Companies srl Riassunto Un caso illustrativo Analisi esplorativa Il modello Indici di bontà del modello Conclusioni

3 Copyright The McGraw-Hill Companies srl Lapplicazione: il campione considerato Imprese good Imprese bad 85,5%14,5% Variabile risposta Variabili esplicative

4 Copyright The McGraw-Hill Companies srl Le altre variabili esplicative C.A.P. ed ETA Settore Variabili di bilancio Variabili macro-economiche

5 Copyright The McGraw-Hill Companies srl Quattro tipi di modelli Modello anagrafico Modello con variabili di bilancio Modello macro-economico Modello con interazione

6 Copyright The McGraw-Hill Companies srl Segmentazione delle variabili esplicative: gli alberi decisionali Conclusioni sebbene interessanti, si preferisce utilizzare unanalisi di tipo univariato standard

7 Copyright The McGraw-Hill Companies srl Analisi esplorativa

8 Copyright The McGraw-Hill Companies srl Il modello logistico Funzione di regressione logistica Società sane (good) = Società anomale (bad)= Potenza, Facilità di interpretazione Vantaggi Vantaggi


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