A causa delle conseguenze che il fenomeno comporta, sia sul piano finanziario sia sul fronte dell'economia reale, l'analisi e la previsione delle insolvenze societarie continua a rappresentare un argomento attuale nell'ambito della ricerca economica. I recenti sforzi condotti dal Comitato di Basilea verso la diffusione di criteri di valutazione del rischio di credito più precisi ed oggettivi, hanno ulteriormente accresciuto l'importanza della materia. L'obiettivo del presente studio è l'analisi del fenomeno del fallimento sul territorio italiano, al fine di valutare quali variabili sono più efficaci nell'individuazione di una situazione di dissesto dell'impresa. Per l'analisi si sono sviluppati dei modelli di previsione delle insolvenze in grado di individuare i segnali early warning di dissesto finanziario. L'analisi econometrica è basata su un campione ampio ed originale di fallimenti rilevati negli anni 2003 e 2004: a tal fine sono stati costituiti dei campioni comparabili di imprese fallite e non fallite ed è stato verificato, mediante l'applicazione di una metodologia logit, il potere previsivo di diversi indici di bilancio e di variabili di tipo non finanziario. I risultati ottenuti sono stati validati su un campione hold-out. L'analisi si evidenzia l'importanza delle caratteristiche del settore di attività nel determinare la forma del processo di fallimento: i modelli sector specific ottengono risultati migliori rispetto ai modelli generali stimati. Inoltre, alcuni fattori comuni ai diversi settori di attività si dimostrano particolarmente efficaci nella previsione dei dissesti aziendali: l'età, il livello di leverage e la composizione del debito d'impresa, così come la sua redditività. / Due to the consequences that the phenomenon entails both on the financial and real sides of the economy, the analysis and prediction of corporate failures continue to be a current topic in economic research. The recent efforts laid by the Basel Committee towards the diffusion of more precise and objective ways of assessing credit risk have further increased the importance of this matter. The purpose of the study is to analyse the bankruptcy phenomenon among Italian firms, in order to assess what firm-specific and industry variables are more important in determining corporate failure events. We develop a bankruptcy prediction model that aims at detecting early signals of financial distress. The econometric analysis is based on a wide and unique sample of recent failure events: comparable sets of bankrupt and non-bankrupt firms are identified and several prior balance-sheet and economic indicators are tested for their power in predicting failure probabilities in a logit modelling framework; model performances are cross-validated on hold-out samples. The analyses provide evidence of the importance of industry membership in determining and shaping corporate failure processes: sector-specific models produce a better assessment of financial distress than general ones. Also, some common factors emerge as important predictors of corporate collapse across different industries: age, gearing and the composition of a firm's debt, as well as its capability of generating profits.

La contrazione della formazione di imprese dopo la crisi finanziaria del 2008 è stata in parte determinata dall'inasprimento degli standard creditizi. Incorporare l'imperfezione del mercato del credito nei modelli DSGE è diventato un passo essenziale verso una migliore spiegazione di tali risultati. Nel primo capitolo, indago sul ruolo del finanziamento esterno nella creazione d'impresa. Sottolineo l'impatto del potere di mercato delle banche e la presenza di dispersione tra i tassi di interesse dei grandi e dei piccoli prestiti all'ingresso. Pertanto, sviluppo un modello DSGE che collega l'ingresso dell'impresa al sistema bancario imperfetto e introduco costi di prestito eterogenei per operatori storici e nuovi. Il modello prevede un impatto amplificato degli shock reali e finanziari e mostra una maggiore volatilità man mano che lo spread dei tassi di interesse si allarga. In linea con l'evidenza, la versione sticky-price produce un'entrata prociclica in risposta allo shock monetario espansivo. Nel secondo capitolo, mi concentro sull'interazione tra i prezzi delle case, le insolvenze sui prestiti e l'ingresso di imprese. Presento prove SVAR che rivelano una risposta prociclica positiva della nascita allo shock dei prezzi delle case e una reazione negativa alle inadempienze sui prestiti. Quindi sviluppo un modello DSGE in grado di prevedere e spiegare queste risposte. L'endogeneità del vincolo collaterale e della creazione d'impresa è al centro del meccanismo del modello. Il modello genera dei secondi momenti ragionevolmente vicini alle controparti dei dati. / The contraction of business formation after 2008 financial crisis was driven partly by the tightened credit standards. Incorporating credit market imperfection to DSGE models became an essential step towards better explaining such outcomes. In the first chapter, I investigate the role of external financing in firm creation. I highlight the impact of bank market power, and the presence of dispersion between interest rates of large and small loans on entry. Therefore, I develop a DSGE model linking firm entry to imperfect banking system, and introduce heterogeneous borrowing costs for incumbents and entrants. The model predicts amplified impact of real and financial shocks, and exhibits higher volatility as the spread in interest rates gets wider. In line with evidence, the sticky-price version produces pro-cyclical entry in response to expansionary monetary shock. In the second chapter, I focus on the interaction between house prices, loan defaults, and firm entry. I present SVAR evidence that reveals positive pro-cyclical response of birth to house price shock, and negative reaction to loan defaults. Then I develop a DSGE model that is able to predict and explain these responses. The endogeneity of collateral constraint and firm creation is in the core of the model’s mechanism. The model generates some second moments that are reasonably close to their data counterparts.