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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-09082022-133229


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
LEONCINI, ANNA
URN
etd-09082022-133229
Titolo
Assessment of risk and organizational performance of firms- Valutazione dei rischi d'impresa e delle performance organizzative
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof. Bonaccorsi, Andrea
tutor Ing. Fanizza, Felice Pietro
tutor Dott. Khatib, Angelo
Parole chiave
  • valutazione/assessment
  • auto-valutazione/self-assessment
  • rischi d'impresa/supply chain risks
  • adeguatezza organizzativa/proper organization
  • sostenibilità/sustainability
  • modelli decisionali multi-criterio/MCDM
Data inizio appello
28/09/2022
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
28/09/2025
Riassunto
La tesi si basa su un progetto svolto in collaborazione con Esplores Srl, una start-up innovativa italiana che offre una (omonima) piattaforma di Data Analytics.
Obiettivo del progetto è stata l’integrazione nella piattaforma di uno strumento con funzionalità di self-assessment, che potesse fornire un supporto alle imprese nella valutazione dei rischi e delle prestazioni organizzative. Con il termine prestazioni o performance si intende fare riferimento alla predisposizione di adeguati assetti organizzativi, amministrativi e contabili, in relazione a quanto richiesto alle imprese italiane dal D.lgs n. 14/2019. A fronte delle numerose disposizioni legislative e linee guida emergenti in materia, l'originalità dello strumento da noi progettato risiede nelle caratteristiche elencate di seguito.
a) Separazione della valutazione dei rischi da quella delle misure organizzative adottate dall’impresa.
b) Considerazione non solo dei segnali utili ad identificare uno squilibrio economico-finanziario, ma anche eventuali mancanze o carenze dal punto di vista di tutti gli aspetti fondamentali della gestione.
c) Presenza di un modello, articolato in dimensioni valutative su più livelli gerarchici, che consente la determinazione automatica di un punteggio per ogni dimensione attraverso l'applicazione di formule matematiche.
Le caratteristiche sopra esposte sono state concretizzate attraverso la creazione di un questionario articolato in due moduli, Rischio e Adeguata Organizzazione, e dei due relativi modelli matematici di valutazione basati su modelli decisionali multi-criterio.
Lo strumento non è ancora in fase definitiva, ma è stato testato su un piccolo campione di imprese con risultati incoraggianti.

This thesis is based on a project carried out in collaboration with Esplores Srl, an innovative Italian start-up that offers a Data Analytics platform.
The aim of the project was the integration into the platform of a tool with self-assessment functionality, which could provide support to companies in the assessment of risks and organizational performance.
The term performance refers here to the preparation of proper organizational, administrative and accounting structures, in relation to what is required to Italian companies by Legislative Decree n. 14/2019. In the face of the numerous legislative provisions and emerging guidelines on the subject, the originality of the instrument we designed lies in the characteristics listed below.
a) Separation of the risk assessment from that of the organizational measures adopted by the company.
b) Consideration not only of the signals useful for identifying an economic-financial imbalance, but also of any shortcomings or deficiencies from the point of view of all the fundamental aspects of management.
c) Presence of a model, structured along a number of evaluation dimensions on several hierarchical levels, which allows the automatic determination of a score for each dimension through the application of mathematical formulas.
The above characteristics have been made concrete through the creation of a questionnaire divided into two modules, Risk and Adequate Organization, and of the two related mathematical evaluation models based on multi-criterion decision-making models.
The tool is not yet in its final version, but it has been tested on a small sample of companies with encouraging results.
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