Abstract: La crisi finanziaria degli enti locali rappresenta una minaccia per la stabilità della finanza pubblica. Le procedure attuali, fondate su indicatori ex post e soglie rigide, risultano poco efficaci nel prevenire situazioni di squilibrio. Questo studio propone un modello predittivo basato sull’analisi dei flussi di cassa e applica l’algoritmo Random Forest a un dataset sperimentale relativo a 200 comuni di Campania, Calabria e Sicilia (2022–2024). L’analisi conferma la solidità del modello, dimostrando il potenziale del machine learning come strumento di allerta precoce. I risultati evidenziano l’importanza di integrare tecnologie predittive nei sistemi di monitoraggio e governance finanziaria degli enti locali.
Parole chiave: enti locali, crisi, contabilità predittiva
