PIANIFICAZIONE DEI RISCHI E CRISI D'IMPRESA

Il corso fornisce gli strumenti teorici ed empirici per l’analisi del rischio finanziario d’impresa. La prima parte riguarda la diagnosi di bilancio, la liquidità e le scadenze del debito, la previsione dei flussi di cassa e la loro tenuta in scenari di stress. La seconda parte è dedicata ai modelli statistici per la previsione del default, dalla regressione logistica ai metodi di apprendimento automatico e all’analisi di sopravvivenza, con particolare attenzione alla validazione e alle applicazioni su dati di imprese reali. Il corso si conclude con le possibili risposte alla crisi, tra cui la rinegoziazione e la ristrutturazione del debito.

Comprendere i meccanismi del distress finanziario e dell’insolvenza d’impresa.
Analizzare il bilancio per valutare la redditività, la liquidità e la sostenibilità del debito.
Prevedere i flussi di cassa e stimare il fabbisogno finanziario in scenari di stress.
Stimare, confrontare e validare nel tempo modelli di previsione del default, dalla regressione logistica ai metodi di apprendimento automatico e all’analisi di sopravvivenza.
Utilizzare Python per l’analisi empirica di dati d’impresa.
Argomentare una valutazione del rischio e le possibili risposte finanziarie, come la rinegoziazione e la ristrutturazione del debito.

Statistica di base, econometria e principi di finanza aziendale.
È richiesta una conoscenza di base di un linguaggio di programmazione, ad esempio Python o R.

Diagnosi finanziaria, liquidità e stress
- Diagnosi di bilancio, liquidità e scadenze del debito. Distress finanziario e insolvenza.
- Previsione dei flussi di cassa e prove di stress.

Modelli di rischio
- Letteratura sulla previsione del default e costruzione del campione.
- Regressione logistica regolarizzata, alberi decisionali e modelli ensemble.

Validazione e analisi di sopravvivenza
- Validazione, calibrazione e interpretazione dei modelli.
- Analisi di sopravvivenza e modello di Cox.

Dall’analisi alla decisione
- Covenant, rinegoziazione e ristrutturazione del debito.
- Discussione dell’analisi e raccomandazione finale.

Ross, S. A., Westerfield, R. W., & Jaffe, J. (2013). Corporate finance (10ª ed.). McGraw-Hill/Irwin. Capitoli 2, 3, 17 e 30.
Cenciarelli, V. G. (2024). Corporate financial distress: New predictors and early warning. FrancoAngeli. Capitoli 1 e 2.
James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R., & Taylor, J. (2023). An introduction to statistical learning: With applications in Python. Springer.
Slide delle lezioni e altro materiale.

La modalità di apprendimento sarà verificata mediante un esame scritto, volto a valutare la comprensione teorica e la capacità di applicare i metodi quantitativi trattati a situazioni reali.
Potrà inoltre essere prevista la presentazione e discussione di casi di studio o brevi project work empirici, individuali o di gruppo, relativi all’analisi del rischio finanziario e alla previsione del default.

scritto

Il/la docente ha il dovere di vigilare affinché siano rispettate le regole di autenticità e originalità delle prove d'esame. Di conseguenza, nei casi in cui vi sia il sospetto di un comportamento irregolare, l'esame può prevedere un ulteriore approfondimento, contestuale alla prova d'esame, che potrà essere realizzato anche in modalità differente rispetto alle modalità sopra riportate.

La valutazione finale è espressa in trentesimi (0–30). Il voto massimo di 30 e lode corrisponde a una prestazione eccellente, caratterizzata da padronanza completa della teoria, dei metodi e delle applicazioni. I voti compresi tra 28 e 30 indicano un livello molto buono, con conoscenze approfondite e autonome. Una valutazione tra 25 e 27 riflette una preparazione buona e solida, con eventuali lievi imprecisioni. I voti tra 22 e 24 rappresentano una conoscenza soddisfacente, ma con alcune lacune. Una valutazione compresa tra 18 e 21 indica una comprensione sufficiente degli argomenti principali. Un punteggio inferiore a 18 è considerato insufficiente e segnala una conoscenza inadeguata della materia.

Insegnamento frontale e discussione di casi studio

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Capitale umano, salute, educazione" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile