L'analisi fattoriale è una tecnica statistica che consente di descrivere le numerose variabili osservate attraverso poche variabili non osservabili. Nella costruzione degli ISA l’analisi fattoriale rappresenta il primo passo del percorso che, dai dati dichiarati dai contribuenti, conduce alla determinazione dei Modelli di business (MoB) e al calcolo della probabilità di appartenenza agli stessi per ciascun soggetto economico. Approfondiamo assieme a Andrea Di Giovanni, analista statistico di SOSE.  

 

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Testo Podcast

Nella costruzione degli ISA l’Analisi fattoriale rappresenta il primo passo del percorso che dai dati dichiarati dai contribuenti, conduce alla determinazione dei Modelli di business (MoB) e al calcolo della probabilità di appartenenza agli stessi per ciascun soggetto economico.   

Si tratta di una tecnica statistica che consente di descrivere le numerose variabili osservate attraverso poche variabili non osservabili (latenti) cui si dà il nome di fattori. Esse permettono di cogliere aspetti e relazioni rilevanti altrimenti non individuabili. Per estrarre i fattori, si è scelto di utilizzare l'Analisi delle Componenti Principali.   

Il primo passo dell’Analisi fattoriale è stabilire quali tra le informazioni contenute nel modello di dichiarazione dei dati possano essere utili. La scelta è condizionata dalla teoria economica, dalle analisi statistiche e dall’esperienza.    

Due aspetti in particolare sono tenuti in considerazione: il primo di ordine economico e il secondo di natura statistica.  

 Sul piano economico, le variabili che individuano i fattori devono spiegare il Valore creato dagli operatori economici del settore oggetto di analisi e i processi interni di produzione del bene e/o del servizio.     

Sul piano statistico, le variabili che hanno un forte legame tra loro detto correlazione e che possono sottintendere un fattore vengono utilizzate nell’analisi mentre quelle che hanno correlazioni molto basse o nulle vengono scartate.  

Si può decidere, a volte, di scartare quelle variabili che contribuiscono alla determinazione di più fattori se l’obiettivo è ottenere fattori il più possibile indipendenti tra loro.   

Nello step successivo ci si chiede: quanti fattori si devono estrarre? Per rispondere a questa domanda occorre innanzitutto tenere presente la teoria economica perché ciascun fattore deve sintetizzare elementi caratterizzanti il settore oggetto di analisi. La tecnica statistica ci aiuta poi a “individuare” i legami tra le variabili che, su base teorica, ci aspettiamo. Infine, è necessario che ogni fattore dia un contributo significativo alla spiegazione del modello.   

Al termine del processo, ciascun soggetto economico, in base ai dati forniti in sede di dichiarazione, avrà un punteggio fattoriale derivante dalla combinazione delle variabili che determinano i fattori. Questo punteggio sarà usato al posto dei valori delle singole variabili che lo hanno generato.   

E’ necessario evidenziare che con l’utilizzo dei fattori al posto delle singole variabili, si ha una semplificazione dei dati ed una conseguente perdita di informazione che deve essere controllata e gestita.  

Spesso la teoria economica definisce diverse dimensioni di analisi. Ciascuna di esse è individuata attraverso una specifica Analisi Fattoriale (blocco fattoriale).   

Il compito dell’Analisi fattoriale nel processo di costruzione di un Indice Sintetico di Affidabilità si esaurisce qui. Il passo successivo della procedura consiste nell’utilizzare i blocchi fattoriali per identificare set di gruppi attraverso la Cluster Analysis. Al termine di questo processo ciascun soggetto economico, in base ai dati dichiarati, sarà assegnato ad un Modello di Business con una specifica probabilità. Qualora un soggetto economico abbia caratteristiche riscontrabili in un solo Modello, verrà assegnato al 100% a questo, altrimenti verrà associato a più Modelli di Business.   

La probabilità di appartenenza ai MoB è determinata per ciascuna annualità e viene utilizzata in numerose fasi del processo di costruzione e applicazione dell’ISA.