Francesca Pierri Dipartimento di Economia Finanza e Statistica Università degli Studi di Perugia

Transcript

1 Francesca Pierri Dipartimento di Economia Finanza e Statistica Università degli Studi di Perugia

2 Introduzione La ricerca accademica ha spesso evidenziato l esigenza di costruire indicatori delle performance di breve o lungo periodo a partire dalle poste di bilancio Nel corso degli anni sono stati prodotti numerosi indici con obiettivi diversi e particolareggiati Alla pluralità di indici non corrisponde un altrettanto vasto insieme di fenomeni osservabili, in quanto spesso fra loro correlati Per fini previsionali è indispensabile ridurre le informazioni ad un paniere essenziale

3 Popolazione di riferimento e obiettivi Lo studio è effettuato con riferimento al contesto toscano, in relazione alle società di capitale L evento di studio è l apertura della procedura concorsuale di fallimento (default) Obiettivo: Individuare un sottoinsieme di indici di bilancio in grado di misurare accuratamente lo stato di salute aziendale Analizzare gli indicatori con maggiore capacità predittiva delle crisi aziendali in un tessuto industriale caratterizzato da PMI

4 I dati Estratti dalla banca dati AIDA Aziende toscane Ricavi delle vendite>=0 Anno 2006 Verifica dello stato giuridico a maggio 2010

5 Distribuzione delle aziende per stato giuridico Stato Giuridico Frequenza Percentuale Ditta attiva Ditta in fallimento Ditta in liquidazione Ditta inattiva

6 Variabili utilizzate per l analisi

7 Indici Finanziari

8 Indici Finanziari (continua)

9 Indici della gestione corrente

10 Indici di redditività

11 Immobilizzazioni e costo del personale

12 Scelte metodologiche Solo l 1.42% delle aziende risulta in fallimento e pertanto non si possono utilizzare Stime ottenute attraverso tecniche statistiche su dati longitudinali Stime ottenute con il modello logistico classico Si otterrebbero stime instabili ed una elevata probabilità di errata classificazione delle aziende in default (King e Zeng, 2001)

13 Scelte metodologiche Possibilità di implementare tecniche di bilanciamento del campione (Stanghellini, 2009) estrazione casuale di un numero pari di aziende sane ed in default Impiego del modello logistico per studi caso-controllo (Hosmer e Lameshow, 2000; Pierri, Burchi, Stanghellini, in corso di stampa 2013) Suddivisione del campione in gruppi omogenei di unità (strati) Associazione ad ogni azienda in default di un insieme di aziende sane all interno di ogni strato

14 Il modello logistico caso- controllo Individuazione delle variabili di stratificazione: primi due caratteri del Codice ATECO (settore merceologico) e Forma giuridica Creazione degli strati ed estrazione casuale di 4 controlli (2144 aziende sane) per ogni azienda in default all interno di ciascuno strato (536). Individuazione di un primo gruppo di indicatori significativi (logistica univariata) Analisi della correlazione fra gli indicatori e loro selezione Scelta del migliore modello logistico condizionato

15 Software utilizzato: SAS Creazione data set PROC SURVEYSELECT <options> ; STRATA variables </ options> ; Stima del modello PROC LOGISTIC <options> ; STRATA effects </ options> ; MODEL events/trials=<effects></ options> ;

16 Indicatori finanziari ICIF: Indice di copertura delle Immobilizzazioni (Finanziario) (Tot. Patr. Netto+Debiti a oltre)/totale immobilizzazioni ICIP: Indice di copertura delle Immobilizzazioni (Patrimoniale) Tot. immobilizzazioni materiali/tot. patrimonio netto IIB: Indice di Indebitamento a Breve Debiti a breve termine/totale debiti IIL: Indice di indebitamento a lungo Debiti a oltre/(debiti a breve + Debiti a oltre

17 Indicatori finanziari IL: Indice di Liquidità (Attivo circolante-tot. Rimanenze)/Debiti a breve OF: Oneri finanziari Tot. oneri fin./(ric. vendite e prestazioni+altri ricavi)*100 RI: Rapporto di indebitamento Totale attivo/totale patrimonio netto

18 Indicatori di redditività e di gestione corrente e altre poste di bilancio EBITDAV: EBITA/Ricavi delle vendite e prestazioni ((Risultato operativo+totale ammortamenti e svalutazioni)/(ricavi vendite e prestazioni+altri ricavi))*100 RCI: Rotazione del capitale investito Ricavi vendite e prestazioni/totale attivo TII: Totale Immobilizzazioni Immateriali UN: Utile Netto

19 Distribuzione dell utile netto

20 Distribuzione dell indice di liquidità

21 Distribuzione dell indice di rotazione del capitale investito

22 Distribuzione dell EBITDAV

23 Modello I: le stime

24 Modello I: stime degli odds ratio

25 Studio della linearità delle variabili

26 Studio della linearità delle variabili

27 Modello II: le stime

28 Modello II: gli odds ratio

29 Variabili che entrano a far parte del modello Utile netto 4 indicatori finanziari 1 indicatore della gestione corrente 1 indicatore di redditività

30 Interpretazione del modello Premiata la capacità di attrarre finanziamenti a lungo periodo (+ IIB) con diminuzione dell indebitamento a breve (- IL) Premiate le forme di finanziamento interne e ogni forma di patrimonializzazione: RI (+) ed ICIP (-) Premiata la redditività derivante dal core-business (- EBITDAV ) Premiata la gestione corrente e la efficacia operativa dell azienda (-RCI)

31

32

33

34

35

36

37 Confronto dei modelli: Curva Roc Modello I Modello II

38 Confronto dei modelli Modello I Modello II Aziende sane Aziende fallite Aziende sane Aziende fallite Probfall< Probfall>= Probfall< Probfall>=

39 Confronto dei modelli Modello I AIC= ROC CURVE area= R. CURVE campione= h(p40)=50.47 h(p30)=35.13 Errore I tipo (P40)=58.54 Errore II tipo (P40)=11.42 Errore I tipo (P30)=79.19 Errore II tipo (P30)=4.31 Modello II AIC= ROC CURVE area= R. CURVE campione= h(p40)=61.87 h(p30)=42.14 Errore I tipo (P40)=42.32 Errore II tipo (P40)=16.81 Errore I tipo (P30)=69.86 Errore II tipo (P30)=7.11

40 Il modello Umbro e Toscano La capacità predittiva degli indicatori di bilancio: un metodo per le PMI (Pierri, Burchi, Stanghellini; in corso di pubblicazione 2013) Conferma della presenza di alcuni indicatori: Rotazione del capitale investito, Indice di indebitamento a breve, EBITDAV Presenza di indicatori altamente correlati con l indice di liquidità: Indice di disponibilità, Grado di indebitamento da terzi, Indice di indipendenza finanziaria Significativi solo per l Umbria gli oneri finanziari Significativo solo per la Toscana l utile netto

41 Il modello Umbro I modello EBITDAV, RCCL, ID premia la capacità del manager di ridurre il fabbisogno di finanziamento dell attivo circolante la redditività derivante dal core business la capacità di attrarre finanziamenti di medio/lungo termine II modello GIT, ID, IIB, OF gratifica la riduzione del peso dei finanziamenti a breve termine sul totale delle passività e la sostenibilità dell azienda III modello RCI, IIB, IIF premia le imprese con elevato peso di finanziamenti a lungo termine evidenzia l importanza sia di un elevato rapporto fra patrimonio netto e totale dell attivo patrimoniale che del rapporto tra il totale dei ricavi e l attivo di bilancio.

42 Conclusioni Lo studio ha consentito di ridurre un paniere iniziale di 40 indicatori a 6 rilevanti con una prevalenza degli indicatori finanziari confermando risultati già evidenziati in precedenti indagini Il modello ha una buona capacità di descrivere le aziende in crisi ma tende a considerare a rischio aziende che poi si rilevano sane Non si sono potute valutare le capacità esplicative di indicatori di bilancio di potenziale interesse a causa dell elevata quantità di dati omessi

43 Francesca Pierri Dipartimento di Economia Finanza e Statistica francesca.pierri@stat.unipg.it