英国和意大利小企业的比较分析

这些指标包括盈利能力、杠杆率、流动性和规模。此外，非财务指标也有一些共性，因此突出了SOFT信息对SME绩效分析的重要性。至于差异，对于意大利来说，可支持性指标更为频繁，而对于英国来说，齿轮传动是一个重要的预测因素，在意大利模型中没有体现。为了提高预测精度，已经探索了许多不同的建模方法。广义极值（GEV）回归用于校正logistic回归的对称连接函数，这是信用风险建模的标准方法。通过应用基于GEV链接函数的非参数加性模型BGEVA，放宽了非线性假设。此外，还比较了两种处理缺失值的方法：多重插补和证据权重（WoE）翻译。结果表明，BGEVA具有最佳的预测性能，因此，在对中小企业破产进行建模时，有必要考虑违约的相关数量和非线性模式。与插补相比，WoE通常显示出更好的预测，这表明缺失值是有信息的，不能假设是随机缺失的。本研究首次尝试了解中小企业偿付能力的交叉计数驱动因素，并在所采用的一般方法中进行了探索。进一步的扩展可能包括探索其他国家和其他变量，尤其是非金融性质的变量，但这取决于数据可用性。可以通过结构方程模型研究因果关系。

在实践方面，考虑对两国都有重要意义的预测因素，并构建一个通用模型，目的是将其与特定国家的模型进行比较。最后，可以探索不同的脱离业务的中小企业群体，例如解散。图1：显示非线性模式的2个（4个）连续变量的平滑分量估计。这些是通过对意大利中小企业数据应用BGEVA模式l获得的。结果在预测量表上。该图显示了95%的置信区间。y轴标题中括号内的数字是平滑曲线的估计自由度（Edf）。图2：4个连续变量中的2个呈现非线性模式的平滑分量估计。这些是通过对意大利中小企业数据应用BGEVA模式l获得的。结果在预测量表上。该图显示了95%的置信区间。y轴标题中括号内的数字是平滑曲线的估计自由度（Edf）。参考文献[1]Agresti，A.（2002）。分类数据分析。威利，纽约。[2] 奥尔特曼，E.和纳拉亚南，P.（1997）。商业失败分类模型的国际调查。金融市场、机构和工具，6，1-57。[3] 奥尔特曼，E.和萨巴托，G.（2007）。中小企业信用风险建模：来自美国市场的证据。算盘，43（3），332-357。[4] 奥尔特曼，E.，萨巴托，G.，威尔逊，N.（2010）。非财务信息在中小企业风险管理中的价值。《信贷风险杂志》，第6期，第1-33页。[5] Becchetti，L.和Sierra，J.（2002年）。制造企业的破产风险和生产效率。《银行与金融杂志》，27，2099-2120。[6] 伯格，D.（2007）。利用广义加性模型进行破产预测。

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或低变量Gev模型BGEVA模型times Intaly UK Italy UK全部16个模型短名称Imp-Woe Imp-Woe Imp-Woe Imp-WoeAge X X X X X X X X X 12现金流量X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X董事X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X 1 5Op rev X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X XGev和BGEVA车型遍布全国。X——变量的可燃性为10%s.l.或更低；SX——在10%的s.l.下，可变数的平滑项非常重要。