ISBN-13: 9786131518560 / Francuski / Miękka / 2018 / 120 str.
La caracterisation de la ou des cibles typiques de transactions "Leveraged Buyout" par des variables quantitatives et/ou qualitatives a ete tentee a quelques reprises, sans pour autant avoir trouve un consensus et des resultats tres concluants. Ce travail de recherche permet non seulement de definir une cible LBO par des variables pre-LBO basees sur les etats financiers, mais elle compare aussi la performance de quatre modeles de prevision differents pour les LBO, c'est-a-dire l'analyse discrimante, la regression logistique, les arbres recursifs et le reseau de neurones. En utilisant des firmes nord-americaines transigees sur les marches publics aux Etats-Unis sur un horizon de janvier 2000 jusqu'a juillet 2007, ce travail essaie de capter les cibles de la bulle de LBO la plus recente. Plusieurs analyses transversales, en separant les "Management Buyouts" des "Leveraged Buyout," les secteurs d'industrie et les firmes de petite taille des firmes de grande taille ont ete realisees. De plus, une serie temporelle sert a tester la robustesse des variables dans le temps.
La caractérisation de la ou des cibles typiques de transactions "Leveraged Buyout" par des variables quantitatives et/ou qualitatives a été tentée à quelques reprises, sans pour autant avoir trouvé un consensus et des résultats très concluants. Ce travail de recherche permet non seulement de définir une cible LBO par des variables pré-LBO basées sur les états financiers, mais elle compare aussi la performance de quatre modèles de prévision différents pour les LBO, cest-à-dire lanalyse discrimante, la régression logistique, les arbres récursifs et le réseau de neurones. En utilisant des firmes nord-américaines transigées sur les marchés publics aux Etats-Unis sur un horizon de janvier 2000 jusquà juillet 2007, ce travail essaie de capter les cibles de la bulle de LBO la plus récente. Plusieurs analyses transversales, en séparant les "Management Buyouts" des "Leveraged Buyout", les secteurs dindustrie et les firmes de petite taille des firmes de grande taille ont été réalisées. De plus, une série temporelle sert à tester la robustesse des variables dans le temps.