Il rischio di default nelle PMI italiane: un'analisi empirica

This thesis investigates default risk in Italian SMEs, starting with an analysis of the logit model for estimating insolvency probability. After extracting data from the Orbis database for companies with revenues between 4 and 50 million euros, it was found that a single logistic regression model on the entire sample was not adequately calibrated due to structural heterogeneity. To address this, the sample was divided into four revenue classes. The logit models specific to each class showed proper calibration and good discriminatory power. The results indicate that variables such as EBITDA and equity reduce the risk of default across all brackets. The effectiveness of equity is more pronounced in smaller firms. Conversely, high financial leverage increases default risk in larger companies, while long collection periods are a crucial risk factor for firms in the 6-10 million bracket. In conclusion, firm size is a decisive factor in modeling default risk, influencing which variables are significant and the intensity of their impact.

L'approfondimento tematico indaga il rischio di default nelle PMI italiane, partendo dall'analisi del modello logit per la stima della probabilità di insolvenza. Dopo aver estratto i dati dal database Orbis per le aziende con un fatturato tra 4 e 50 milioni di euro, si è riscontrato che un singolo modello di regressione logistica sull'intero campione non era adeguatamente calibrato a causa dell'eterogeneità strutturale. Per ovviare a ciò, il campione è stato suddiviso in quattro classi di fatturato. I modelli logit specifici per ogni classe hanno mostrato una corretta calibrazione e una buona capacità discriminante. I risultati indicano che variabili come EBITDA ed equity riducono il rischio di default in tutte le fasce. L'efficacia dell'equity è più marcata nelle imprese più piccole. Al contrario, un'elevata leva finanziaria aumenta il rischio di default nelle aziende più grandi, mentre lunghi tempi di incasso sono un fattore di rischio cruciale per le imprese nella fascia 6-10 milioni. In conclusione, la dimensione aziendale è un fattore determinante nella modellizzazione del rischio di default, influenzando quali variabili sono significative e l'intensità del loro impatto