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L'économie tunisienne est actuellement en période de transition lente d'une économie d'endettement vers une économie de marché financier. Le tissu économique est constitué essentiellement de PME dont la faiblesse découle principalement d'une pénurie du capital et d'une forte dépendance vis-à-vis du système bancaire. La vulnérabilité de certaines d'entre elles est source de destruction de valeur pour les propriétaires et de destruction à caractère économique et social. L'objet de cette recherche porte sur l'identification du profil ainsi que des déterminants financiers de la défaillance dans le contexte tunisien. L'objectif est celui d'un pilotage à caractère préventif exigeant une meilleure compréhension des risques et des signaux financiers de défaillance. La méthodologie mobilisée par l'étude s'est consacrée d'abord à l'évaluation du pouvoir discriminant de chaque indicateur retenu par l'analyse et de son contenu informationnel. Cette phase participe ensuite à la construction d'un modèle donnant lieu à un test des approches paramétriques (analyse discriminante et modèle LOGIT) et non paramétriques (réseaux de neurones) sur la base d'un nombre réduit de ratios issus d'une démarche d'optimisation séquentielle. Les résultats de cette étude, globalement confortés par les référentiels de littérature empirique, mettent en évidence la supériorité des approches non paramétriques par rapport aux approches paramétriques traditionnelles. En effet, les modèles neuronaux produisent un taux de classification oscillant entre 90 % et 95 % en validité externe à un et deux ans de la défaillance.

Auteurs :Hamza Taher , Baghdadi Khouleifa
Extrait de la revue BMI 93