Modèles de prévision de défaillance d’entreprise et sélection de variables explicatives : le cas de la France

Cet article vise à élaborer différents modèles de prévision de défaillance d’entreprises et à comprendre la trajectoire de la défaillance au fil du temps des entreprises françaises. Les modèles utilisés sont la régression logistique et le réseau de neurones. Les variables introduites dans ces modèles ont été sélectionnées sur la base de trois techniques que sont l’Analyse en Composante Principale (ACP), la technique LASSO (the least absolute shrinkage and selection operator) et l’Analyse Discriminante Linéaire (ADL). Les résultats de nos modèles rapportent que la technique LASSO permet d’obtenir le meilleur « taux de bons classements ». En outre, plus on élargit l’horizon d’analyse, plus la capacité prévisionnelle du modèle se réduit.