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Prévision de Défaillance Des entreprises : Apport des Réseaux de Neurones Artificiels

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  • Additional Information
    • Publication Information:
      World Organization of Applied Sciences (WOAS)
    • Publication Date:
      2021
    • Abstract:
      Le principal problème auquel font face les banques lors de la décision de l’octroi de crédit est leur incapacité à déterminer avec certitude si le client va honorer ou non ses engagements. Depuis toujours, cette décision de l’octroi du crédit repose sur l’évaluation préalable de l’agent de crédit. En effet, une détection précoce des difficultés de l’entreprise se fait à l’aide des outils de prévision du risque de défaillance qui s’appuient tous sur l’analyse du passé pour prédire l’avenir de l’entreprise. Cette analyse repose essentiellement sur l’exploitation des états de synthèse de l’entreprise qui restent une source d’informations incontournable pour la détection des difficultés des entreprises. Parmi ces méthodes de prévision, on trouve les réseaux de neurones artificiels. Cette technique est utilisée dans de nombreuses disciplines notamment la médecine, le marketing, la finance et constitue une alternative intéressante aux techniques statistiques traditionnelles pour le traitement des données comme (la régression logistique, analyse discriminante, etc.).
    • File Description:
      application/pdf
    • Relation:
      https://woasjournals.com/index.php/ijfaema/article/view/53/39; https://woasjournals.com/index.php/ijfaema/article/view/53
    • Accession Number:
      10.52502/ijfaema.v3i3.53
    • Online Access:
      https://doi.org/10.52502/ijfaema.v3i3.53
      https://doi.org/10.52502/ijfaema.v3i3
      https://woasjournals.com/index.php/ijfaema/article/view/53
    • Rights:
      Copyright (c) 2021 International Journal of Financial Accountability, Economics, Management, and Auditing (IJFAEMA) ; https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
    • Accession Number:
      edsbas.197273CB