MODELLO PER L’ANALISI DEL RATING AZIENDALE: ARP (Algoritmo di Ripartizione Proporzionale)
Premessa La previsione delle insolvenze è un obiettivo non raggiungibile in assoluto È possibile ricercare elementi in grado di identificare situazioni di difficoltà dell’azienda
L’interesse crescente Le leve generatrici di nuovo interesse verso la previsione delle insolvenze sono: La recessione economica L’avvento di Basilea 2
ARP - lo sviluppo - Studi sulla metodologia - Primo modello computerizzato - Analisi a 30 aziende - Analisi qualitativa (teorica) - Analisi statistica - Analisi a 64 aziende - Definizione risultati 2005 2006 2007
Campione-variabili-insolvenza Il campione: insieme di aziende sulle quali è effettuata l’analisi Le variabili: espresse sia da indici di bilancio che da fattori qualitativi L’insolvenza: rappresentata dalla dichiarazione di fallimento
Bilanci in IV Direttiva Procedura di calcolo Bilanci in IV Direttiva Riclassificazione CE a VA SP a CI e LE A L G O R I T M Calcolo indici x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 Area1 Area2 Area3 Area4 Area5 Area6
Procedura di calcolo Area1 Area2 Area3 Area4 Area5 Area6 G O R I T M x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 Area1 Area2 Area3 Area4 Area5 Area6 Valutazione per ogni indice Aggregazione indici in aree Valutazione per ogni area Score Integrato
Algoritmo L’algoritmo è assolutamente nuovo per la storia dei modelli di rating. La peculiarità è il superamento del limite implicito ai modelli statistici (tipicamente di regressione) che non sempre offrono output interni l’intervallo 0-1.
Algoritmo Tale risultato è stato ottenuto applicando i principi logici della gaussiana e della relativa funzione cumulata alle informazioni (numeriche e non) derivanti dall’azienda sotto analisi.
Lo score integrato
Risultati: ipotesi ottimizzanti Ipotesi sottostanti: Esclusione di aziende appartenenti a gruppi Punto di cut-off ottimizzante, ρ=460 ARP Altman 77 Coefficiente ARP vs A77 ECLDF 0,20% 0,24% 1,2
Confronti con altri modelli Rappresentazione di 14 modelli con maggior accuratezza, su 64 analizzati
Sviluppi futuri dell’ARP Target: banche, aziende Possibili sviluppi metodologici: Reti neurali su algoritmi genetici Board