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METODI STATISTICI PER LA PREVISIONE DELLE INSOLVENZE D'IMPRESA*
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)
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Riassunto Un caso illustrativo Analisi esplorativa Il modello
Indici di bontà del modello Conclusioni
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L’applicazione: il campione considerato
Variabile risposta Imprese good Imprese bad 85,5% 14,5% Variabili esplicative
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Le altre variabili esplicative
C.A.P. ed ETA’ Settore Variabili di bilancio Variabili macro-economiche
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Quattro tipi di modelli
Modello anagrafico Modello con variabili di bilancio Modello macro-economico Modello con interazione
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Segmentazione delle variabili esplicative: gli alberi decisionali
Conclusioni sebbene interessanti, si preferisce utilizzare un’analisi di tipo univariato standard
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Analisi esplorativa
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Il modello logistico Vantaggi Funzione di regressione logistica
Società sane (good) = Società anomale (bad)= Vantaggi Potenza, Facilità di interpretazione
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