Przewidywanie ryzyka niewyp¿acalno¿ci dla maroka¿skich firm

G-ównym problemem, z jakim borykaj- si- banki przy podejmowaniu decyzji o udzieleniu kredytu, jest niemo-no-- ustalenia z jak-kolwiek pewno-ci-, czy klient wywi--e si- ze swoich zobowi-zä. Wczesne wykrycie trudno-ci firmy mo-na przeprowadzi- za pomoc- narz-dzi do prognozowania ryzyka niewyp-acalno-ci, z których wszystkie opieraj- si- na analizie przesz-o-ci w celu przewidzenia przysz-o-ci firmy. Analiza ta zasadniczo opiera si- na sprawozdaniach finansowych spó-ki, które pozostaj- podstawowym -ród-em informacji do wykrywania trudno-ci biznesowych.Celem naszej pracy jest wniesienie wk-adu metodologicznego poprzez zaproponowanie skutecznego narz-dzia do przewidywania ryzyka upad-o-ci przedsi-biorstw w oparciu o podej-cie neuronowe. Celem jest pokazanie, w jaki sposób techniki doboru zmiennych dostosowane do sieci neuronowych oferuj- lepszy wybór pod wzgl-dem jako-ci przewidywania upad-o-ci ni- te tradycyjnie stosowane w badaniach eksperymentalnych, które pozostaj- niewystarczaj-ce do poprawy stopnia przewidywania modeli upad-o-ci marokäskiego bankiera.

Doutoramento em Economia pela Universidade Hassan II, Faculdade de Ciências Jurídicas, Económicas e Sociais, Casablanca.Membro do Laboratório de Business Intelligence, Governação das Organizações, Finanças e Criminalidade Financeira.Professor de Economia e Gestão de Recursos Humanos na Universidade Internacional de Casablanca.