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Default risk prediction for Vietnamese SMEs
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Prédiction du risque de défaut des PME vietnamiennes
La thèse comprend trois chapitres empiriques, chacun visant à prédire le risque de défaut des petites et moyennes entreprises (PME) au Vietnam à partir d’un type de données distinct et d’un sous-segment spécifique de PME. Le chapitre 1 évalue l’applicabilité des modèles internationaux de notation des PME aux petites entreprises vietnamiennes et conclut que ces modèles sont peu performants dans ce contexte. En revanche, une régression logistique fondée sur des données financières - en particulier la couverture de la dette et les flux de trésorerie - s’avère plus efficace. Le chapitre 2 porte sur les entreprises de taille moyenne et montre que les indicateurs non financiers surpassent significativement les mesures financières. Un cadre d’ensemble combinant modèles financiers et non financiers améliore la performance prédictive et renforce l’interprétabilité pour les banquiers. Le chapitre 3 examine l’utilisation des données transactionnelles bancaires pour prédire les défauts des petites entreprises. Les signaux comportementaux issus des flux de trésorerie et de l’utilisation des comptes bancaires apparaissent comme de puissants prédicteurs dans des environnements opaques, en particulier en période de stress économique. Pris ensemble, ces résultats font progresser la recherche sur le risque de crédit des PME et fournissent aux institutions financières vietnamiennes des outils d’évaluation plus précis, évolutifs et conformes aux exigences réglementaires.
Title: Default risk prediction for Vietnamese SMEs
Description:
Prédiction du risque de défaut des PME vietnamiennes
La thèse comprend trois chapitres empiriques, chacun visant à prédire le risque de défaut des petites et moyennes entreprises (PME) au Vietnam à partir d’un type de données distinct et d’un sous-segment spécifique de PME.
Le chapitre 1 évalue l’applicabilité des modèles internationaux de notation des PME aux petites entreprises vietnamiennes et conclut que ces modèles sont peu performants dans ce contexte.
En revanche, une régression logistique fondée sur des données financières - en particulier la couverture de la dette et les flux de trésorerie - s’avère plus efficace.
Le chapitre 2 porte sur les entreprises de taille moyenne et montre que les indicateurs non financiers surpassent significativement les mesures financières.
Un cadre d’ensemble combinant modèles financiers et non financiers améliore la performance prédictive et renforce l’interprétabilité pour les banquiers.
Le chapitre 3 examine l’utilisation des données transactionnelles bancaires pour prédire les défauts des petites entreprises.
Les signaux comportementaux issus des flux de trésorerie et de l’utilisation des comptes bancaires apparaissent comme de puissants prédicteurs dans des environnements opaques, en particulier en période de stress économique.
Pris ensemble, ces résultats font progresser la recherche sur le risque de crédit des PME et fournissent aux institutions financières vietnamiennes des outils d’évaluation plus précis, évolutifs et conformes aux exigences réglementaires.
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Abstract
Funding Acknowledgements
Type of funding sources: None.
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