Université Lille1 - Sciences et Technologies Prévision de la défaillance d’entreprise et modélisation 658.151 Faillite Prévision Modèles mathématiques Entreprises? -- Disparition Méthode des scores Cartes auto-organisatrices Sélection de variables ; Marge d'erreur TRAVAUX ANTÉRIEURS Nos travaux ont trait à la prévision de faillite et portent plus particulièrement sur des questions liées aux modèles de prévision. Nous avons d’abord étudié la relation existant entre la performance des modèles et les techniques de sélection de variables employées lors de leur élaboration. Puis nous avons analysé leur erreur selon différents horizons de prévision et étudié des moyens de la réduire. Nous avons montré que la précision des prévisions est liée à l’adéquation entre le critère d’évaluation employé par les techniques de sélection de variables et la méthode de modélisation, surtout lorsque cette dernière est non linéaire. Nous avons aussi montré comment éviter l’augmentation de l’erreur à mesure que l’horizon s’accroît, en employant une technique fondée sur la quantification de l’évolution financière des firmes dans le temps. TRAVAUX FUTURS Notre programme de recherche à venir est structuré autour de la problématique liée aux modèles ensemblistes et à la diversité des modèles, et s’articule autour de deux thèmes. Le premier renvoie à la façon d’incarner la diversité des états de faillite et à l’influence de la manière de quantifier cette diversité sur la précision des prévisions. Le second s’inscrit dans ce que l’on pourrait retirer de cette quantification pour mieux discerner ce qui oppose les firmes qui vont disparaître des autres et étudier ce que certaines oppositions pourraient apporter à la modélisation du processus de faillite. Electronic Thesis or Dissertation Text fr application/pdf 1 : 324 Ko https://pepite-depot.univ-lille.fr/RESTREINT/HDR/2015/HDR2015LIL102.pdf Du Jardin Philippe 1959 FR 122930258 2015-09-17 Sciences de gestion Université Lille1 - Sciences et Technologies thesis.degree.grantor_1 026404184 HDR non oui Séverin Éric intervenant_1 067011667 ecoleDoctorale_1 Lille économie et management (LEM) partenaireRecherche_1 161571565 ddc:650 Séverin Éric Université Lille1 - Sciences et Technologies Université Lille1 - Sciences et Technologies Lille économie et management (LEM) ASCII PDF 331669