L'évaluation des risques de défaillance des entreprises à partir des réseaux de neurones insérés dans les systèmes d'aide à la décision

Bankruptcy risk evaluation using neural networks in decision support systems

• Auteur / Autrice : Fernando Carvalho de Almeida
• Direction : Jacques Trahand
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance en 1993
• Etablissement(s) : Université Pierre Mendès France (Grenoble ; 1990-2015)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux neuronaux (informatique)

Systèmes d'aide à la décision

Résumé

Cette recherche vise a determiner s il est pertinent d appliquer les reseaux de neurones a la prevision de defaillance des entreprises. D une part de nouvelles technologies informatiques telles que les reseaux de neurones sont de plus en plus repandues, d autre part l evaluation des risques de defaillance est devenue cruciale pour bon nombre de creanciers des entreprises l analyse des risques de defaillance a ete frequemment faite par des methodes statistiques classiques. L importance du sujet nous a amene a introduire sa discussion dans le contexte de l informatique et des systemes d information dans l entreprise. Cette these developpe une experimentation empirique des reseaux de neurones sur le secteur routier de marchandise. Divers facteurs sont explores afin d examiner la capacite predictive des reseaux qui sont compares avec les methodes statistiques. Le texte propose finalement une methodologie d emploi des reseaux de neurones dans la conception de siad (systemes d aide a la decision).

This research intends to identify the interest in using neural networks in bankruptcy prediction. New information technologies as neural networks begin to appear frequently in organisations and bankryptcy prediction is also becoming crucial to many creditors. Bankruptcy prediction has been made frequently supported by conventional statistical methods. The importance of the subject has motivated us to introduce its discussion in the context of information systems in organisations. This research develops an empirical study about neural networks in road transport industry. Manyfactors were explored to exmine predictive capacity of neural networks and results are compared with statistical methods. Finally the text proposes a methodology of conceiving dss (decision supports systms) using neural networks.