Data Envelopment Analysis come strumento di credit scoring anche per le PMI

Abstract

Questo lavoro propone la Data Envelopment Analysis (DEA) come uno strumento alternativo ai classici modelli di credit scoring. Il metodo, dal punto di vista teorico, presenta una serie di vantaggi rispetto ai convenzionali modelli di previsione, tali da renderlo uno strumento facile e veloce per la valutazione del merito creditizio. Per quanto riguarda l'evidenza empirica, questa metodologia è stata applicata ad un campione di piccole e medie imprese italiane non quotate, estratte casualmente dal database AIDA Bureau Van Dijk. Tramite l'impiego di alcuni indicatori finanziari, si è cercato di dimostrare come il modello permetta di giungere a dei risultati classificatori soddisfacenti e costituisca quindi, per gli istituti di credito, un valido meccanismo per la valutazione del merito creditizio della porzione di clientela più ampia, ovvero quella costituita dalle piccole e medie imprese.