Resumen

BLANCO-OLIVER, Antonio; PINO-MEJIAS, Rafael  y  LARA-RUBIO, Juan. Modéliser les détresses financières des nouvelles microentreprises en utilisant des machines de support vectoriel: une étude de cas. Innovar [online]. 2014, vol.24, n.spe, pp.153-168. ISSN 0121-5051.  https://doi.org/10.15446/innovar.v24n1spe.47615.

Malgré le rôle important que joue le micro-entreprenariat dans le développement économique, et le taux élevé d'échec des nouvelles micro-en-treprises dans leurs premières années d'existence, très peu d'études ont élaboré un modèle pour détecter les difficultés financières des micro-entrepreneurs. De plus, étant donné l'absence de travaux de recherche nous ne savons aucunement si l'information non financière et les techniques non paramétriques améliorent la capacité prédictive de ces modèles. Par conséquent, cet article propose un modèle innovant pour détecter les détresses financières, spécialement conçu pour les micro-entreprises qui viennent d'etre créées par l'utilisation de machines à vecteurs de support (MVS) et en utilisant des variables financières, non financières et macroéconomiques. Nous basant sur un échantillon de près de 5.500 micro-entrepreneurs d'une Institution Micro-Financière (IMF) péruvienne, nos résultats montrent que l'introduction d'informations non financières liées à la zone oL l'entrepreneur vit et situe son affaire, à la durée de la relation IMF-entrepreneur, au nombre de prêts accordés par l'IMF au cours de la dernière année, à la destination du prêt et l'avis des experts sur la probabilité que la nouvelle micro-entreprise connaisse des problèmes financiers, augmentent de manière significative la préci-sion de notre modèle de détection de difficultés financières. De plus, les résultats montrent que les modèles construits en utilisant des MVS dépassent ceux obtenus par les modèles qui utilisent l'analyse traditionnelle de régression logistique.

Palabras clave : Modèle de difficultés financières; micro-entreprises de création nouvelle; institutions micro-financières; Amérique Latine; variables non financières.

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