Sélection des prédicteurs de faillite en utilisant une approche par machines à vecteurs de support

L'approche de réseau de neurones conventionnelle s'est révélée utile pour prédire le distress des entreprises à partir des états financiers. Nous avons adapté une approche par machines à vecteurs de support au problème. Une méthode de sélection des prédicteurs de faillite est présentée, utilisant le critère basé sur la distance euclidienne calculée dans le noyau SVM. Une étude comparative est fournie en utilisant trois modèles classiques de distress d'entreprise et un modèle alternatif basé sur l'approche SVM.