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Dynamic Statistical Models for Corporate Failure Prediction in Italy

Journal of Modern Accounting and Auditing 2012年第8期8卷 1214-1224页

作者： alessandra amendola marialuisa restaino luca sensini University of Salerno Salerno Italy

Different models have been proposed in corporate finance literature for predicting the risk of firm＇s bankruptcy and insolvency. In spite of the large amount of empirical findings, significant issues are still unsolved. In this paper, the authors developed dynamic statistical models for bankruptcy prediction of Italian firms in the industrial sector by using financial indicators. The model specification has been obtained via different variable selection techniques, and the predictive accuracy of the proposed default risk models has been evaluated at various horizons by means of different accuracy measures. The reached results give evidence that dynamic models have a better performance in any of the considered scenarios.

关键词： default risk financial ratios variable selection logistic regression hazard model

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