Summary
In order to design a tool for the early detection of business failures, a Fisher linear discriminant analysis, a logistical regression and a multilayer neural network are applied to the same economic and financial data set. The techniques and results are compared. There is a French version of this study published in « Revue de statistique appliquée » 1997.
Access this chapter
Tax calculation will be finalised at checkout
Purchases are for personal use only
Preview
Unable to display preview. Download preview PDF.
References
Altman EI, Marco G, Varetto F. Corporate Distress Diagnosis: Comparisons using Linear Discriminant Analysis and Neural Networks (the italian experience). Journal of Banking and Finance, North Holland, 1994; 18: 505–529.
Bardos M. Trois méthodes d’analyse discriminante. Cahiers économiques et monétaires, Banque de France, 1989; 33: 151–189.
Bardos M. Les défaillances d’entreprises dans l’industrie: ratios significatifs, processus de défaillances, détection précoce. Collection Entreprise, Banque de France, 1995; B 95/03.
Baetge J, Krause C. “The Classification of Companies by Means of Neural Networks.” In Recherches en comptabilité internationale, 1994.
Bishop ChM. Neural Networks for Pattern Recognition. Clarendon press Oxford, 1995.
Caraux G, Lechevallier Y. Règles de décision bayésienne et méthodes statistiques de classement. Revue d’Intelligence Artificielle, 1996; 10.
Casta JF, Prat B. Approche connexionniste de la classification des entreprises. Association française de comptabilité, congrès de Paris IX Dauphine, Recherche en comptabilité internationale, 1994.
Celeux G, Nakache JP. Analyse discriminante sur variables qualitatives. Polytechnica, 1994.
Cibas T, Fogelman Soulié F, Gallinari P, Raudys S. Variable Selection with Neural Networks. Neurocomputing, 1996.
Cottrell M, Girard B, Girard Y, Mangeas M, Muller C. Neural Modeling for Time Series: a Statistical Stepwise Method for Weight Elimination. Proceedins of the IEEE Transactions on Neural Network 6; novembre 1995; 6.
Furnival GM, Wilson RW. Regressions by leaps and bounds. Technometrics 1974; 16: 499–511.
Gallinari P, Gascuel O. Statistique, apprentissage et généralisation; applications aux réseaux de neurones. Revue d’Intelligence Artificielle 10; 1996.
Gish H. A probabilistic approach to the understanding and training of neural network classifiers. Proceedings of the IEEE Conference on Acoustics speech and signal processing, 1990; 1361–1364.
Gnanadesikan R. and panel of authors: Discriminant Analysis and Clustering. Statistical Science, 1989; 4, 1: 34–69.
Gourieroux C. Économétrie des variables qualitatives. Economica 1984.
Gourieroux C. Courbes de performance, de sélection et de discrimination. Annales d’économie et de statistique, INSEE 1992; 28.
Mc Lachlan GJ. Discriminant Analysis and Statistical Pattern Recognition. Wiley, New-York, 1992. Lebart L, Morineau A, Piron M. Statistique Exploratoire Multidimensionnelle. Dunod, 1995.
Le Cun Y, Denker JS, Solla SA. “Optimal Brain Damage.” In Advances in Neural Information Processing Systems, 1990; 2: 598–605.
Ooghe H, Joos P, De Vos D. Towards an Improved Method of Evaluation of Financial Distress Models and Presentation of their Results. Universteit GENT, Vakgroep bedrijfsfmancieming, 1993.
Richardot Ph. Différents outils pour discrimination linéaire entre deux groupes. Thèse du 3e cycle, UER de mathématiques de la décision, Université de Paris-Dauphine, 1985.
Romeder JM. Méthodes et programmes d’analyse discriminante. Dunod, 1973.
Rummelhart D, Hinton GE; Williams RJ. “Learning representations by error backpropagation.” In Paralled distributed processings ‘exploration in the micro-structure of cognition, MIT press ? 1986.
Taffler R. The Assessment of Company Solvency and Performance Using a Statistical Model. Accounting and Business Research, 1983; 295–308.
Ulmo J. Différents aspects de l’analyse discriminante. Revue de Statistique Appliquée1973; XXI, 2: 17–55.
Venditti V. Influence du schéma d’échantillonnage en regression logistique. Relecture de la procédure de regression logistique par le principe du maximum d’entropie. Peoceedings of the ASU à Québec, 1996.
Zhu W.: Méthodes statistiques et approche neuronale, stratégie et validation dans le cas de la discrimination. Thèse de doctorat, Université Paris Dauphine, 1995.
Author information
Authors and Affiliations
Editor information
Editors and Affiliations
Rights and permissions
Copyright information
© 1998 Springer Science+Business Media Dordrecht
About this chapter
Cite this chapter
Bardos, M., Zhu, W. (1998). Comparison of Discriminant Analysis and Neural Networks Application for the Detection of Company Failures. In: Aurifeille, JM., Deissenberg, C. (eds) Bio-Mimetic Approaches in Management Science. Advances in Computational Management Science, vol 1. Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-2821-7_6
Download citation
DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4757-2821-7_6
Publisher Name: Springer, Boston, MA
Print ISBN: 978-1-4419-4791-8
Online ISBN: 978-1-4757-2821-7
eBook Packages: Springer Book Archive