Analisi predittiva dei ricavi aziendali: un modello di regressione lineare multipla basato sui dati di bilancio

La tesi affronta il tema della previsione dei ricavi aziendali attraverso lo sviluppo di un modello di regressione lineare multipla basato sui dati di bilancio. L’obiettivo principale è mostrare come, mediante strumenti statistici e informatici, sia possibile supportare la pianificazione strategica e il controllo di gestione, ponendo le basi per la costruzione di bilanci previsionali più completi e strutturati. Nel primo capitolo viene analizzato il contesto teorico e contabile di riferimento. Sono descritte le principali tipologie di bilancio e i principi contabili nazionali e internazionali, con i relativi schemi. Particolare attenzione è dedicata al bilancio previsionale, analizzato come strumento a supporto dei processi decisionali aziendali. Il secondo capitolo illustra le metodologie statistiche utilizzate, introducendo la regressione lineare multipla, le relative assunzioni, l’analisi dei residui e le metriche di validazione del modello. Vengono inoltre motivate le scelte che hanno condotto alla selezione del settore, della variabile dipendente e di quelle indipendenti. Nel terzo capitolo la teoria viene applicata a un dataset reale, costruito a partire dai dati presenti nella banca dati AIDA, relativi a 131 società operanti nel settore alimentare. Vengono descritte le fasi di costruzione, pulizia ed analisi esplorativa dei dati, per poi passare all'addestramento, con il metodo della rolling window, e alla valutazione e analisi dei risultati, tramite le principali metriche e l’analisi dei residui. Si sono inoltre rappresentati i possibili sviluppi futuri del modello realizzato, tra cui l’integrazione di ulteriori variabili anche di natura non economico-finanziaria, l’utilizzo di ritardi temporali multipli e l’adozione di modelli non lineari, evidenziando come queste estensioni possano contribuire alla costruzione di un bilancio previsionale completo, funzionale all’assunzione di strutturate decisioni strategiche.