| Titre | Bankruptcy prediction modeling in real-world conditions: A contrast of boosting algorithm and logistic regression | |
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| Auteur | Xavier Brédart, Diego Andrés Correa-Mejía | |
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Revue | Recherches en sciences de gestion |
| Numéro | no 152, 2022/5 | |
| Rubrique / Thématique | Information system management |
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| Page | 127-153 | |
| Résumé |
Cet article vise à construire des modèles de prédiction de la faillite en utilisant des techniques qui prennent en considération les problèmes liés aux bases de données déséquilibrées, en appliquant des techniques de type logit, boosting et de suréchantillonnage à un ensemble de données déséquilibré de 2266 entreprises belges. La technique de suréchantillonnage des minorités synthétiques (SMOTE) est utilisée pour tester la précision des modèles sur différentes proportions d'échantillons déséquilibrés. Les résultats démontrent que l'utilisation de techniques prenant en compte le problème de déséquilibrage des données offre une meilleure précision de prédiction, notamment en réduisant le taux d'erreur de type I, qui constitue l'erreur économique la plus coûteuse. Cette étude offre des pistes intéressantes pour les investisseurs, les fournisseurs, les banquiers et les gouvernements. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Résumé anglais |
This article aims to build bankruptcy forecasting models using techniques that overcome the imbalanced data set issue. The imbalanced data set issue is overcome by applying logit, boosting, and over-sampling techniques to an imbalanced data set of 2,266 Belgian firms. The synthetic minority over-sampling technique (SMOTE) is used to test the accuracy of models on different proportions of imbalanced samples. The results demonstrate that using techniques that consider the imbalanced dataset issue provides better prediction accuracy, especially by reducing type I error rate, which is the costliest economic error. This survey offers important information for investors, suppliers, bankers, and governments. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | http://www.cairn.info/article.php?ID_ARTICLE=RESG_152_0127 (accès réservé) |
