L'analyse discriminante - HEC Montréal

| École des Hautes Études Commerciales de Montréal | 6-215-93 SÉMINAIRE D'ANALYSE FINANCIÈRE AUTOMNE 2003
Plan de cours Professeur : Jean Roy bureau : 4220 téléphone : 340-6607
OBJECTIFS De façon générale, le cours vise à initier les étudiants aux
applications financières des techniques de classification issues de
l'intelligence artificielle. En particulier, les contextes suivants seront
étudiés : la prévision de faillite des entreprises industrielles et
financières, la prévision des fusions et acquisitions et la sélection de
titres. Au plan de l'acquisition d'habiletés, le cours vise les points
suivants : 1. développer le sens critique face aux recherches antérieures; 2. faire acquérir une maîtrise opérationnelle de quelques
techniques de classification telles que l'analyse discriminante,
le partitionnement récursif, les réseaux neuronaux et les
algorithmes génétiques; 3. améliorer la capacité de l'étudiant à exécuter un travail de
recherche et à rédiger un rapport de recherche. Enfin, le cours se distingue par les caractéristiques suivantes : 1. une approche statistique, plutôt que comptable, à l'analyse
financière; 2. une approche scientifique qui met l'accent sur la lecture
d'articles tirés des meilleures revues, plutôt que sur la
méthode des cas; 3. l'utilisation d'outils informatiques de pointe. Ces éléments évitent donc le dédoublement avec les cours du niveau
précédent. PÉDAGOGIE
Les périodes en classe serviront principalement à des exposés magistraux et
à des démonstrations de logiciels. À l'extérieur de la classe, l'étudiant apprendra :` 1. en lisant des articles scientifiques;
2. en effectuant des exercices sur ordinateur.
ÉVALUATION L'évaluation sera constituée des éléments suivants : examen intra 25 %
examen final 25 %
travail de session 50 %
total 100 %
MATÉRIEL
Recueil numéro : 6215E
Volumes de référence ALTMAN, E.I., AVERY, R.B., EISENBEIS, R.A. et SINKEY, J.F.,
"Application of Classification Techniques in Business, Banking and
Finance", JAI Press, 1981. ALTMAN, E.I., "Corporate Financial Distress", John Wiley, 1992. BARDOS, Mireille, 'Analyse discriminante : Application au risque et scoring
financier', Dunod, 2001, 223 p. BAUER R.J., "Genetic Algorithms and Investment Strategies", Wiley, 1994. BREIMAN, K.L., FRIEDMAN, J.H., OLSHEN, R.A. et STONE, C.J.,
"Classification and Regression Trees", Wadsworth, 1984. MITCHELL, M., "An Introduction to Genetic Algorithms», MIT Press, 1996, 208
p. TRIPPI R.R. ET TRUBAN E., "Neural Networks in Finance and Investing",
Probus, 1993. WEISS, S.M. et KULIKOWSKI, C.A., "Computer Systems That Learn :
Classification and Prediction Methods from Statistics, Neural Networks,
Machine Learning and Expert Systems", Morgan Kaufman, 1991, 220 p.
Articles
L'analyse discriminante
ALTMAN, E.I., AVERY, R.B., EISENBEIS, R.A. and SINKEY, J.F., "Application
of Classification Techniques in Business, Banking and Finance", JAI Press,
1981, p. 33-57. ALTMAN, E.I., "Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction
of Corporate Bankruptcy", Journal of Finance, septembre 1968, p. 22-46. ALTMAN, E.I., HALDERMAN, R.G. et NARAYANAN, P., "Zeta Analysis : A New
Model to Identify Bankruptcy Risk of Corporations", Journal of Banking and
Finance, 1, 1977, p. 29-51. BARDOS M., «Detecting the risk of company failure at the Banque de France»,
Journal of Banking and Finance 22 (1998), p.1405-1419 PLANÈS, B., « Détection précoce du risque de défaillance dans le secteur
hôtels-restaurants : Score BDFHR», Cahier études et recherches de
l'observatoire des entreprises, Direction des entreprises, Banque de
France, 55 p. ESPAHBODI P., «Identification of problem banks and binary choice models»,
Journal of Banking and Finance, 15 (1991), p.53-71
Articles complémentaires
LEV, B. et SUNDER, S., "Methodological Issues in the Use of Financial
Ratios", Journal of Accounting and Economics, 1979, p. 187-210. ALTMAN E.I., « Predicting Financial Distress of Companies : Revisiting the
Z-Score and ZETA models », Stern School of Business, Working Paper, juillet
2000, 48 p. ALTMAN E.I., «Predicting performance in the Savings and Loan Association
Industry», Journal of Monetary Economics, Oct 1977, p.443-466 BLOCHWITZ S. LIEBIG T. and NYBERG M., «Benchmarking Deutsche Bundesbank's
Default Risk Model, the KMV Private Firm Model and Common Financial Ratios
for German Corporations», Deutsche Bundesbank, novembre 2000, 50 p. HEINRICH J. and ZIEGLER W., «The prognosis and surveillance of risks from
commercial credit borrowers», Journal of Banking and Finance, 1984 (8), p.
249-268. ARGENTI J., «Three Trajectories» in "Corporate Collapse: the Causes and
Symptoms", McGraw Hill, 1976, chap. 8, p. 148-168. KEASEY K. and WATSON R., «Non-financial symptoms and the prediction of
small company failure: A test of Argenti's Hypothesis», Journal of Business
and Accounting, 14 (3), automne 1987, p. 335-354. LAITINEN E.K., «Financial ratios and different failure processes», Journal
of Business Finance and Accounting, 18 (5), septembre 1991, p .649-673. SINKEY J., «A Multivariate Statistical Analysis of the Characteristics of
Problem Banks», The Journal of Finance, mars 1975, p.21-36. Le partitionnement récursif BREIMAN, K.L., FRIEDMAN, J.H., OLSHEN, R.A. and STONE, C.J.,
"Classification and
Regression Trees", Wadsworth, 1984, p. 18-58. FRYDMAN, H.E., ALTMAN, E.I. et KAO, D.L., "Introducing Recursive
Partitioning for Financial Classification : The Case of Financial
Distress", Journal of Finance, mars 1985, p. 269-291. SORENSEN E.H., MILLER K.L. et OOI C.K., « The Decision Tree Approach
to Stock Selection », The Journal of Portfolio Management, automne 2000,
p.42-52. ESPAHBODI H. ET ESPAHBODI P., «Binary choice models and corporate
takeover», Journal of Banking and Finance, 27 (2003), p.549-574
Articles complémentaires COSSET J.C. et ROY J., «The Prediction of Country Risk
Classification : The Case of the Export Development Corporation of Canada»,
Canadian Journal of Administrative Sciences, 11(3), p. 214-233. HARMAN G., PARAMESWARAN P. et WITT M., « Shares, Bonds or Cash :
Asset allocation in the new economy using CART(», Salomon, Smith Barney,
Equity research Australia, septembre 2000, 28 p. KAO D.L. et SHUMAKER R.D., « Equity Style Timing », Financial
Analysts Journal, janvier-février 1999, p. 37-48. MARAIS M.L., PATELL J.M. and WOLFSON M.A., «The Experimental Design
of Classification Models: An Application of Recursive Partitioning and
Bootstrapping to Commercial Loan Classifications», Journal of Accounting
Research, vol. 22., Suppl 1984, p. 87-118. McKEE T.E. and GREENSTEIN M., «Predicting Bankruptcy Using Recursive
Partitioning and a Realistically Proportioned Data Set», Journal of
Forecasting. 19, (2000), p. 219-230.
Les réseaux neuronaux MEDSKER L., TURBAN E. et TRIPPI R.R., "Neural Network Fundamentals
for Financial Analysts", "Neural Network in Finance and Investing", The
Journal of Investing, printemps 1993, p. 3-25. FELDMAN K. and KINGDON J., "Neural networks and some applications to
finance" Applied Mathematical Finance, vol. 2, (1995), p. 17-42 (à la
reserve) ZHANG G., HU M.Y., PATUWO B.E. and INDRO D.C., «Artificial neural networks
in bankruptcy prediction: General framework and cross-validation analysis»,
European journal of operational research 116 (1999) p.16-32. COATS P. K. et FANT L. F., "Recognizing Financial Distress Patterns Using a
Neural Network Tool", Financial Management, vol., 22, no. 3, automne 1993,
p. 142-155. KRYZANOWSKI L., GALLER M. et WRIGHT, D. W., "Using Artificial Neural
Networks to Pick Stocks", Financial Analysts Journal, juillet-août 1993,
p. 21-27. EAKINS S.G. et STANSELL S.R., «Can value-based stock selection criteria
yield superior risk-adjusted returns: an application of neural networks»,
International Review of Financial Analysis, 12 (2003) p.83-97. CHEH J.J., WEINBERG R.S. and YOOK K.C., "An Application of an Artificial
Neural Network Investment System to Predict Takeover Targets", The Journal
of Applied Business Research, automne 99, p. 33-45. TAM, K.Y. et KIANG M.Y., "Managerial Applications of Neural Networks : the
Case of Bank Failure Predictions", Neural Networks ", Probus, 1993, p. 193-
228.
Documents complémentaires
BODT, ÉRIC. E., COTTREL M., et LEVASSEUR M., "Les réseaux de neurones en
finance - Principes et revue de littérature", Finance, vol. 16, no. 1, Juin
1995, p. 25-91. FADLALLA A. and LIN C.-H., "An Analysis of the Applications of Neural
Networks in Finance", Interfaces, vol. 31, (juillet-août 2001) p .112-122. WONG B.K. ET SELVI Y., «Neural Networks applications in finance: A review
and analysis of literature (1990-1996»), Information & Management 34 (1998)
p.129-139 WONG B.K., LAI V.S. et LAM J., «A bilbiography of neural network business
applications research: 1994-1998», Computers & Operations Research 27
(2000) p.1045-1076 ALTMAN E.I., MARCO G. and VARETTO F., «Corporate distress diagnosis:
Comparisons using linear discriminant analysis and neural networks (the
Italian experience)», Journal of Banking and Finance, 18, (199