Capitolo III: Analisi empirica
3.3. Analisi delle variabili
In questa sezione verranno illustrate le variabili utilizzate nei modelli per lo svolgimento dell’analisi. Come variabili dipendenti saranno utilizzati:
Il valore complessivo dei debiti bancari rispetto al debito totale 𝐓𝐎𝐓𝐀𝐋𝐄 𝐃𝐄𝐁𝐈𝐓𝐈 𝐁𝐀𝐍𝐂𝐀𝐑𝐈
45 ove il numeratore è la somma fra i debiti bancari a breve termine e i debiti bancari a lungo termine.
Il valore complessivo delle obbligazioni rispetto al debito totale 𝐓𝐎𝐓𝐀𝐋𝐄 𝐎𝐁𝐁𝐋𝐈𝐆𝐀𝐙𝐈𝐎𝐍𝐈
𝐓𝐎𝐓𝐀𝐋𝐄 𝐃𝐄𝐁𝐈𝐓𝐈
ove il numeratore è la somma tra le obbligazioni ordinarie35, emesse a breve e a lungo termine, e le obbligazioni convertibili36, emesse a breve e a lungo termine.
Per quanto riguarda le variabili indipendenti, saranno utilizzate:
La lunghezza di quotazione, che indica il periodo di permanenza dell’azienda nel mercato, ossia esprime da quanti anni l’azienda è quotata.
35 Le obbligazioni rientrano nella categoria degli strumenti finanziari primari.
Nel dettaglio, un’obbligazione è un titolo di credito che rappresenta una frazione, di uguale valore nominale e con i medesimi diritti, di un’operazione di finanziamento. Il sottoscrittore di tale strumento diventa creditore della società emittente la quale è invece obbligata a rimborsare il capitale investito a scadenza.
Gli elementi caratteristici di un titolo obbligazionario sono:
- Il tasso di interesse nominale, che può essere fisso per tutta la durata dell’obbligazione, oppure variabile, a sua volta predeterminato o indicizzato;
- La durata;
- La cedola, che può essere pari a zero, in tal caso si parla di zero coupon bond, oppure periodica, a scadenze predeterminate;
- La modalità di rimborso, che può essere ordinaria, in questo caso il rimborso è effettuato in un’unica soluzione a scadenza, oppure in maniera progressiva a scadenze predeterminate; o straordinaria, in questo caso il rimborso è anticipato oppure si ha il riacquisto dell’obbligazione sul mercato;
- Il prezzo di rimborso, che può essere fisso o variabile
L'emittente gode di ampia libertà sia nella determinazione del contenuto di tali elementi caratteristici, sia nella possibilità di incorporare nel titolo obbligazionario alcuni elementi opzionali tipici dei contratti derivati.
36
Le obbligazioni convertibili, sono come le obbligazioni su descritte, strumenti rientranti nella categoria degli strumenti finanziari primari. Sono, però, strumenti che si collocano in una posizione intermedia tra i titoli obbligazionari e i titoli azionari. Il loro possessore, infatti, ha la facoltà di decidere se rimanere creditore della società emittente per tutta la durata del prestito, o se, in determinati periodi, convertire il proprio status da creditore a socio (azionista della società emittente) sulla base del rapporto di cambio definito nel regolamento di emissione.
Gli elementi caratteristici di tale obbligazione sono: - Il metodo di conversione, che può essere:
Diretto, qualora le azioni di compendio siano dello stesso emittente delle obbligazioni
Indiretto, qualora le azioni di compendio siano emesse da una società diversa dall'emittente delle obbligazioni;
- Il prezzo di conversione (o rapporto di conversione), che esprime il numero di azioni ottenibili per ogni obbligazione;
- Il periodo di conversione, che rappresenta il periodo (o i periodi) a partire dal quale è possibile chiedere la conversione.
La facoltà di conversione rappresenta un'opzione che viene implicitamente venduta dall'emittente al sottoscrittore; a fronte di ciò l'obbligazionista percepisce un rendimento calcolato in funzione di un tasso nominale inferiore a quello di un'obbligazione ordinaria di pari caratteristiche, poiché tale differenza risulta essere il premio dell'opzione.
46 Tabella 3: Statistiche descrittive “lunghezza di quotazione”
Statistiche descrittive, usando le osservazioni 1:01 - 75:10 per la variabile 'lunghezza di quotazione' (750 osservazioni valide)
Media 0,6
Minimo 0
Massimo 18
Tale tabella evidenzia che le imprese sono quotate in media da 7 mesi, dato ottenuto in proporzione alla media, 0,6, della variabile lunghezza di quotazione. Inoltre tale statistica descrittiva mostra come le imprese del campione presentino una lunghezza di quotazione che va da un minimo di 0 mesi, afferente alle aziende che si sono quotate nell’ultimo anno, ad un massimo di 18 anni, dato relativo ad una sola azienda del campione.
Il totale delle immobilizzazioni immateriali, che esprime il grado di opacità aziendale. Tale valore difatti rappresenta quanto l’azienda sia costituita da beni che difficilmente incontrano una valutazione unanime e oggettiva da parte dei soggetti valutatori, ciò è significativo dal punto di vista delle imprese, perché in base ad una maggiore e minore tangibilità dei beni presenti all’interno di un’azienda cambia anche la probabilità che la stessa possa ricevere un finanziamento.
Il totale delle attività, che in tale analisi è stato utilizzato per misurare la grandezza aziendale.
Tabella 4: Statistiche descrittive “TOTALE ATTIVO”
Statistiche descrittive, usando le osservazioni 1:01 - 75:10 per la variabile 'TOTALE ATTIVO' (532 osservazioni valide) (valori in migliaia di euro)
Media 28586
Mediana 1254
Minimo 11,807
47 Tale statistica descrittiva mostra il valore medio dell’attivo delle 75 imprese del dataset. In media il valore di tale variabile è pari a 28.586 migliaia di euro, inoltre il totale attivo presenta una variabilità piuttosto elevata andando da un valore minimo di 11,807 migliaia di euro ad un valore massimo di 591.880 migliaia di euro. Tale valore massimo è dovuto al valore del totale attivo dell’impresa Gala Engineering, che opera nel mercato dell’energia e in tutti i suoi ambiti (produzione di elettricità da fonti rinnovabili, vendita di energia elettrica e gas, servizi di ingegneria finalizzati al miglioramento dell’efficienza energetica e consulenza per la realizzazione di opere complesse) la quale ha un valore dell’attivo pari a circa 600.000 migliaia di euro.
Dummies relative alla localizzazione geografica. Le dummies sono variabili
binarie che assumono valore 1 o 0 a seconda che la variabile possegga una determinata caratteristica. In tal caso la caratteristica è quella relativa alla provenienza geografica. In particolare nell’analisi si è proceduto alla costruzione di sole due variabili dummies per tale caratteristica: la variabile nord e centro. I valori di queste dummies, riportati in figura 6, hanno evidenziato che il 75% delle PMI quotate ha sede nell’Italia settentrionale, mentre solo il 25% ha sede nel centro Italia, con un’assenza di aziende con sede legale nel sud Italia quotate sul FTSE Aim Italia. Tale risultato evidenzia una netta spaccatura fra le aree italiane, dovuta probabilmente ad una diversa cultura finanziaria e ad una diversa capacità di sviluppo.
Figura 6
75% 25%
PMI quotate su AIM ITALIA: provenienza geografica
nord centro
48
Dummies relative alla tipologia di attività svolta dalle PMI comprese nel
campione. Per la classificazione delle aziende si è utilizzato il sistema della classificazione statistica delle attività economiche nella Comunità europea, nota come codice NACE. Le PMI analizzate sono state ripartite nei seguenti settori di attività: Fornitura di energia e gas, Settore informatico,
Fabbricazione di Macchine e Moto, Attività di Magazzinaggio, Commercio di Macchinari, Attività Cinematografica e Televisiva, Attività Professionali, Attività Finanziaria e Assicurativa, Attività di Intrattenimento, Ristorazione, Attività Manifatturiere, Telecomunicazioni, Attività Immobiliare, Servizi di Supporto, Attività di Trasporto, Alimenti e Beverage.
Di seguito in figura è riportata la ripartizione delle imprese comprese nel
dataset appartenenti a ciascun settore.
Figura 7
Tale grafico evidenzia una netta diversificazione dei settori nei quali operano le PMI, anche se il settore che registra una maggiore
8% 13% 7% 1% 3% 4% 23% 15% 3% 1% 8% 8% 1% 1% 1% 3%
Fornitura di energia e gas Settore informatico Fabbricazione di Macchine e Moto Attività di Magazzinaggio Commercio di Macchinari Attività Cinematografica e Televisiva Attività Professionali Attività Finanziaria e Assicurativa Attività di Intrattenimento Ristorazione Attività Manifatturiere Telecomunicazioni Attività Immobiliare Servizi di Supporto Attività di trasporto Alimenti e Beverage PMI quotate in AIM Italia: settore di appartenenza
49 concentrazione, ossia il 23%, di imprese è quello delle attività professionali a seguire vi è poi il settore informatico che registra il 15% di imprese.
3.4. Risultati analisi empirica
In questa sezione saranno descritti i risultati relativi ai modelli illustrati nella sezione 3.2.
In tale modello panel ad effetti fissi, l’analisi di regressione riguarderà le variabili dipendente, date dal rapporto tra il totale dei debiti bancari e il totale dei debiti, e le variabili indipendenti, date dalla lunghezza di quotazione, il totale delle immobilizzazioni immateriale e il totale attivo.
Tabella 5
Modello: Effetti fissi, usando 509 osservazioni Incluse 69 unità cross section
Lunghezza serie storiche: minimo 1, massimo 10 Variabile dipendente: DEBITI BANCARI/TOTALE DEBITI
coefficiente errore std. rapporto t p-value
COSTANTE 0,295 0,011 25,95 1,52E-90 *** LUNGHEZZA QUOTAZIONE −0,018 0,008 −2,195 0,029 ** TOT.IMMOB. IMMATERIALI 0,0092 0,003 3,534 0,001 *** TOT.ATTIVO -0,0004 0,0002 −1,465 0,144
Media var. dipendente 0,300
SQM var. dipendente 0,248
Somma quadr. Residui 9,949
E.S. della regressione 0,151
R-quadro LSDV 0,681 R-quadro intra-gruppi 0,038 LSDV F(71, 437) 13,141 P-value(F) 0,000 Log-verosimiglianza 279,223 Criterio di Akaike −414,446 Criterio di Schwarz −109,710
50
Hannan-Quinn −294,959
Rho 0,192
Durbin-Watson 1,354
Note: SQM = scarto quadratico medio; E.S. = errore standard
I n
Analizzando i risultati ottenuti si può immediatamente osservare (vedi Tabella 5) come questi siano nel complesso statisticamente rilevanti. In particolare il coefficiente della variabile della lunghezza di quotazione, nella retta di regressione, ha un valore pari a -0,018. Tale valore indica che con l’aumentare degli anni di quotazione e dunque di permanenza delle imprese all’interno del mercato, il rapporto tra i debiti verso le banche e il totale dei debiti si riduce. In particolare la permanenza di un anno in Aim Italia fa si che il rapporto debiti bancari sul totale dei debiti si riduca dell’1,8%. Tale valore dal punto di vista economico è significativo perché se guardiamo alla statistica descrittiva della lunghezza di quotazione (riportata in Tabella 3 della sezione 3.3) si osserva come in media la permanenza delle imprese all’interno di Aim Italia è sette mesi. Inoltre tale valore presenta uno scarto quadratico medio, ossia la distanza dal valore medio dei valori compresi nel campione, che mi dice, a seconda che i dati si posizionano a destra o sinistra della media, la variabilità della lunghezza di quotazione delle imprese. Se dunque prendiamo, per esempio, una lunghezza di quotazione pari a 5 anni, possiamo evincere dai dati ottenuti, che il rapporto tra il totale dei debiti bancari e il totale dei debiti si riduce dell’9%, ottenuto moltiplicando i 5 anni di permanenza nel mercato Aim Italia per il coefficiente della lunghezza di quotazione ottenuto dal modello (-0.018).
Tale coefficiente risulta essere significativo anche dal punto di vista statistico, difatti è significativamente diverso da zero al 5%, con p-value di 0,029.
Un altro coefficiente rilevante è quello della variabile del totale delle immobilizzazioni immateriali, usata come variabile di controllo all’interno del
Test congiunto sui regressori - Statistica test: F(3, 437) = 5,777
con p-value = P(F(3, 437) > 5,777) = 0,001
Test per la differenza delle intercette di gruppo - Ipotesi nulla: i gruppi hanno un'intercetta comune Statistica test: F(68, 437) = 10,972
51 modello. Tale coefficiente (0,0092) ha poca significatività economica, poiché la variazione che un amento del totale delle immobilizzazioni immateriali provocherebbe sul rapporto tra il totale dei debiti bancari e il totale dei debiti sarebbe molto piccola. D’altro lato però, lo stesso coefficiente, risulta essere significativo dal punto di vista statistico, infatti è significativamente diverso da zero all’1%, con p-value di 0,001. In relazione a tale risultato possiamo evidenziare come al variare del valore delle immobilizzazioni immateriali, indicatore del grado di opacità aziendale, a causa di una mancanza di mezzi idonei alla loro corretta valutazione, il rapporto tra il totale dei debiti bancari e il totale dei debiti aumenterebbe.
Poco significativo dal punto di vista statistico ed economico risulta, invece, il coefficiente della variabile totale attivo, anche questa utilizzata come variabile di controllo, che come già detto denota la grandezza aziendale. Tale valore presenta però un segno negativo il che, qualora ci fosse stata valenza economica e statistica, avrebbe denotato che a fronte di un aumento dell’attivo, quindi di un aumento dimensionale dell’azienda, il rapporto tra il totale dei debiti bancari e il totale dei debiti si sarebbe ridotto. Tale valore porterebbe a pensare che le PMI al fine di perseguire politiche volte a sostenere la crescita aziendale, utilizzano non capitale proveniente dal sistema bancario, spesso concesso a breve termine, ma capitale proveniente da altri canali, che solitamente permane in azienda in un periodo medio lungo.
Altro valore rilevante in tale modello è quello di R-quadro, che risulta pari a 0,681. Tale coefficiente di determinazione indica la capacità del modello di spiegare i dati presi in considerazione. Normalmente il valore che esso assume varia tra un minimo di 0 e un massimo di 1. Difatti se il valore di R-quadro è vicino allo 0, indica che i dati non vengono spiegati per nulla dal modello, in quanto, ad esempio, vi sono fattori all’interno del termine di errore che non sono stati considerati, che invece sono in grado di spiegare il modello. Al contrario se il valore di tale coefficiente è vicino all’1, indica che tutti i termini in grado di spiegare il modello sono stati considerati e che nel termine di errore non vi sono valori rilevanti.
In tale modello il valore ottenuto di R-quadro (0,681) è prossimo al valore 1, di conseguenza possiamo dire che le variabili scelte sono state utili ai fini della spiegazione dei dati.
52 Tabella 6
Modello: Effetti fissi, usando 508 osservazioni Incluse 69 unità cross section
Lunghezza serie storiche: minimo 1, massimo 10
Variabile dipendente: TOTALE OBBLIGAZIONI/TOTALE DEBITI
coefficiente errore std. rapporto t p-value
CONSTANTE 0,002 0,009 0,186 0,853 LUNGHEZZA QUOTAZIONE 0,048 0,007 7,094 0,000 *** TOT.IMMOB. IMMATERIALI 0,0009 0,0021 0,429 0,668 TOT.ATTIVO 0,0003 0,0002 1,443 0,150
Media var. dipendente 0,040
SQM var. dipendente 0,148
Somma quadr. Residui 6,680
E.S. della regressione 0,124
R-quadro LSDV 0,395 R-quadro intra-gruppi 0,118 LSDV F(71, 436) 4,004 P-value(F) 0,000 Log-verosimiglianza 379,339 Criterio di Akaike −614,678 Criterio di Schwarz −310,084 Hannan-Quinn −495,237 Rho 0,640 Durbin-Watson 0,707
Note: SQM = scarto quadratico medio; E.S. = errore standard
Test congiunto sui regressori - Statistica test: F(3, 436) = 19,383
con p-value = P(F(3, 436) > 19,383) = 8,16e-012 Test per la differenza delle intercette di gruppo - Ipotesi nulla: i gruppi hanno un'intercetta comune Statistica test: F(68, 436) = 4,007
con p-value = P(F(68, 436) > 4,007) = 5,66e-019
In tale modello panel a effetti fissi, l’analisi di regressione ha riguardato la variabile dipendente data dal rapporto tra il totale delle obbligazioni e il totale dei debiti. In
53 tale analisi si è considerato il valore complessivo delle obbligazioni rapportato al totale dei debiti per capire se la permanenza delle imprese all’interno del mercato comporta, nel breve e lungo termine, un aumento delle emissioni obbligazionari o una loro riduzione. Qualora si verificasse l’aumento delle emissioni obbligazionarie ciò indicherebbe che le imprese quotate hanno incrementato il ricorso al mercato per far fronte alle proprie esigenze finanziarie a discapito delle altre fonti di finanziamento. Al contrario se la permanenza all’interno del mercato comporta una riduzione del totale delle obbligazioni emesse, questo indicherebbe che le imprese pur avendo accesso al mercato non fanno ricorso a quest’ultimo per reperire le risorse.
Analizzando il modello si può immediatamente osservare come i risultati ottenuti non siano nel complesso statisticamente rilevanti, fatta eccezione per il coefficiente della lunghezza di quotazione, pari a 0,048. Tale coefficiente conferma l’ipotesi per la quale la permanenza di un anno all’interno del mercato comporta in termini percentuali un aumento del 4,8% del totale delle obbligazioni sui debiti, questo conferma anche l’evidenza del modello ad effetti fissi precedente, nel quale si è analizzato il rapporto tra i debiti bancari e il totale dei debiti, dal quale è emerso che all’aumentare degli anni di quotazione il rapporto si riduceva. Dunque, l’evidenza ci porta a dire che l’azienda quotata utilizza il suo status in maniera efficace, cercando di diversificare le sue fonti finanziarie, ovviando a quella che è la problematica delle PMI italiane, ossia l’eccessiva dipendenza bancaria. Tale valore risulta significativo dal punto di vista economico e risulta significativo, anche, dal punto di vista statistico. Difatti il coefficiente ottenuto (0,048) risulta statisticamente diverso da zero all’1%.
I coefficienti delle altre due variabili indipendenti, il totale delle immobilizzazioni immateriali e il totale attivo, risultano, invece, statisticamente irrilevanti, dato che i loro p-value sono rispettivamente di 0,668 e di 0,150. Inoltre, non sono significativi neanche dal punto di vista economico poiché la variazione che un aumento di tali variabili provocherebbe sul valore delle obbligazioni rapportare al debito complessivo sarebbe molto piccola, il che indica l’incapacità di queste variabili di incidere sull’andamento delle emissioni obbligazionari. Sebbene non siano valori rilevanti, entrambi presentano un segno positivo, il che evidenza che a fronte di un aumento dei coefficienti delle variabili immobilizzazioni immateriali e totale attivo il valore delle obbligazioni sul totale del debito subirebbe un incremento. Tale tesi
54 avvalora quanto detto in precedenza, a commento della tabella 5, relativamente al totale attivo, ossia che per sostenere politiche di crescita dimensionale l’azienda ricorre al mercato per reperire risorse, piuttosto che al canale bancario.
Il coefficiente di determinazione R2, in tal caso, è abbastanza basso e pari a 0,395, quest’ultimo indica l’incapacità dei dati di spiegare il modello e la presenza di ulteriori fattori all’interno del termine di errore capaci di spiegare, in maniera più efficace la variazione dell’incidenza del totale delle immobilizzazioni immateriali sul debito complessivo.
Tabella 7
Modello: Effetti casuali (GLS), usando 509 osservazioni Incluse 69 unità cross section
Lunghezza serie storiche: minimo 1, massimo 10 Variabile dipendente: DEBITI BANCARI/TOTALE DEBITI
coefficiente errore std. z p-value
CONSTANTE 0,342 0,156 2,190 0,029 ** LUNGHEZZA QUOTAZIONE −0,014 0,007 −1,839 0,066 * TOT.IMMOB. IMMATERIALI 0,00001 0,0024 4,251 0,00002 *** TOT.ATTIVO -0,0003 -0,0002 −1,089 0,276 NORD 0,039 0,065 0,600 0,548 FORNITURA ENERGIA E GAS −0,100 0,169 −0,594 0,552 SETTORE INFORMATICO −0,011 0,155 −0,069 0,945 FABBRICAZIONE MACCHINE E MOTO −0,038 0,169 −0,225 0,822 ATTIVITA’ MAGAZZINAGGIO −0,078 0,241 −0,326 0,744 COMMERCIO MACCHINARI −0,278 0,198 −1,404 0,160 ATTIVITA’ CINEMATOGRAFICA E TELEVISIVA −0,134 0,185 −0,722 0,470 ATTIVITA’ PROFESSESSIONALI −0,156 0,149 −1,041 0,298 ATTIVITA’ FINANZIARIA ASSICURATIVA −0,246 0,162 −1,520 0,129 ATTIVITA’ INTRATTENIMENTO −0,218 0,202 −1,079 0,281 RISTORAZIONE −0,019 0,250 −0,076 0,939 ATTIVITA’ MANIFATTURIERA −0,038 0,164 −0,231 0,817
55 TELECOMUNICAZIONI −0,120 0,163 −0,736 0,461 ATTIVITA’ IMMOBILIARE −0,135 0,251 −0,540 0,589 SERVIZI SUPPORTO −0,312 0,259 −1,209 0,227 ATTIVITA’ TRASPORTO −0,202 0,241 −0,835 0,403
Media var. dipendente 0,300
SQM var. dipendente 0,248
Somma quadr. Residui 26,220
E.S. della regressione 0,231
Log-verosimiglianza 32,588
Criterio di Akaike −25,176
Criterio di Schwarz 59,473
Hannan-Quinn 8,014
Note: SQM = scarto quadratico medio; E.S. = errore standard
Varianza 'between' = 0,036 Varianza 'within' = 0,0228 theta medio = 0,691
corr(y,yhat)^2 = 0,168
In tale modello panel ad effetti casuali, si è analizzata la relazione tra la variabile dipendente, data dal rapporto tra il totale dei debiti bancari e il totale dei debiti, e le variabili indipendenti. Tali variabili indipendenti comprendono, oltre a quelle utilizzate nei modelli panel ad effetti fissi, le variabili dummies, ossia la variabile
nord, indicante la provenienza geografica delle PMI considerate nel campione (nel dataset è presente la variabile centro, anche essa una dummy variables,
Test congiunto sui regressori –
Statistica test asintotica: Chi-quadro(19) = 35,033 con p-value = 0,0138
Test Breusch-Pagan – Ipotesi nulla: varianza dell'errore specifico all'unità = 0
Statistica test asintotica: Chi-quadro(1) = 431,592 con p-value = 7,32e-096
Test di Hausman – Ipotesi nulla: le stime GLS sono consistenti Statistica test asintotica: Chi-quadro(3) = 6,690
56 opportunamente eliminata per perfetta collinearità con la costante); e le altre variabili indicante il settore in cui operano le PMI rientranti nel campione, ossia,
Fornitura di energia e gas, Settore informatico, Fabbricazione di Macchine e Moto, Attività di Magazzinaggio, Commercio di Macchinari, Attività Cinematografica e televisiva, Attività Professionali, Attività Finanziaria e Assicurativa, Attività di Intrattenimento, Ristorazione, Attività Manifatturiere, Telecomunicazioni, Attività Immobiliare, Servizi di Supporto, Attività di Trasporto, Alimenti e Beverage, anche per tali variabili dummies, nel momento in cui si è
impostato il modello si è opportunamente esclusa per perfetta collinearità con la costante l’ultima variabile Alimenti e Beverage.
Analizzando il modello si può osservare come i risultati ottenuti siano in parte non rilevanti, fatta eccezione per i coefficienti delle variabili lunghezza di quotazione e totale delle immobilizzazioni immateriali. Il coefficiente della lunghezza di quotazione presenta un valore negativo (-0,014) economicamente e statisticamente significativo. Ciò , quindi, conferma quanto sopra evidenziato, ossia che ha fronte di un anno di permanenza nel mercato di quotazione le PMI riscontrano una riduzione dei debiti bancari sul totale dei debiti. Dunque possiamo confermare quanto detto circa l’efficacia dello status di società quotata al fine di limitare la forte dipendenza delle PMI dal canale bancario. Tale valore, inoltre, risulta essere statisticamente diverso da zero al 10%, con p-value di 0,066.
Il coefficiente del totale delle immobilizzazioni immateriali ha un valore positivo anche se poco significativo dal punto di vista economico, poiché tale valore indica che all’aumentare di una unità, espressa in termini di migliaia di euro, delle immobilizzazioni immateriali, il rapporto debiti bancari sul totale dei debiti subisce un incremento pari a 0,001%. D’altra parte, però, tale valore, presenta un valenza statistica, infatti il coefficiente è significativamente diverso da zero all’1%, con p-
value pari a 0,00002.
Per quanto riguarda gli altri coefficienti, pur essendo poco rilevanti, è utile sottoporli ad analisi. In particolare il coefficiente della variabile totale attivo presenta una significatività economica minima, difatti un suo aumento implicherebbe una variazione dell’incidenza del debito bancario sul debito complessivo talmente piccola da renderla trascurabile. D’alta parte anche la sua valenza statistica è minima, avendo un p-value pari a 0,276. Unico elemento