Statistical learning e modelli di credit scoring per le imprese italiane

Questo elaborato ha come obiettivo quello di sviluppare modelli di credit scoring che siano in grado di prevedere accuratamente la probabilità  di insolvenza. Per fare ciಠsono stati utilizzati i dati di bilancio e di eventi di insolvenza relativi ad un campione formato da oltre un milione di imprese italiane, raccolti tra il 2013 ed il 2016, provenienti dalla banca dati AIDA di Bureau van Dijk. Come tecniche di previsione sono stati utilizzati diversi modelli e strutture di reti neurali artificiali, misurando la loro performance in termini di precisione ed accuratezza nelle stime. àˆ stato testato, inoltre, se l'utilizzo delle tecniche di apprendimento di tipo ensemble, in particolare il Bootstrap aggregating (Bagging), possa condurre ad un miglioramento nelle prestazioni dei classificatori utilizzati.