Auteur(s)
KAMBA MPUMPU MPIANA Alain-Floribert
Mots-clés
.Résumé
Cet article documente, à partir des estimations Python, l’intérêt de la validation hors échantillon et de la pénalisation ridge pour modéliser la performance des microentreprises dans un contexte post-conflit. Sur un échantillon de 1 265 observations, la comparaison M1–M4 montre que le modèle M4 (contrôles complets + commune, ridge) obtient la meilleure discrimination (AUC test = 0,6746 ; F1 = 0,5822). Les effets fixes communaux sont substantiels, confirmant une hétérogénéité intra-urbaine marquée. Les résultats inférentiels de M3 indiquent des associations positives de l’inclusion numérique (NUM_index) et de l’épargne (EPAR_index), ainsi que du capital social et de la régularité fiscale. L’article conclut sur l’intérêt d’un ciblage spatial et de politiques combinant produits financiers simples et renforcement des capacités.
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