Les coûts des soins de santé chez les personnes âgées de 65 ans et plus avec incapacités au Québec

La question des coûts des soins de santé gagne en intérêt dans le contexte du vieillissement de la population. On sait que les personnes en moins bonne santé, bien que vivant moins longtemps, sont associées à des coûts plus élevés. On s'intéresse aux facteurs associés à des coûts publics des soins de santé plus élevés au niveau individuel, chez les Québécois vivant en ménage privé âgés de 65 ans et plus, présentant au moins un type d’incapacité. À l’aide de modèles de régression, la variation des coûts pour la consultation de professionnels de la santé et la prise de médicaments a été analysée en fonction du nombre d’incapacités ainsi que de la nature de celles-ci. Les informations sur l’état de santé et la situation socio-démographique proviennent de l’Enquête sur les limitations d’activités (EQLA) de 1998, celles sur les coûts du Fichier d’inscription des personnes assurées (FIPA) de la Régie de l’Assurance maladie du Québec (RAMQ), pour la même année. Les résultats montrent que les deux types de coûts considérés augmentent en fonction du nombre d’incapacités. D’autre part, des coûts plus élevés ont été trouvés chez les personnes présentant une incapacité liée à l’agilité concernant la consultation de professionnels de la santé, alors que, concernant la prise de médicaments, le même constat s’applique aux personnes avec une incapacité liée à la mobilité. Les deux types de coûts considérés présentent un niveau plus élevé chez les personnes présentant une incapacité liée au psychisme, en particulier lorsque l’on considère la prise de médicaments. Ces observations soulignent l’intérêt de considérer la nature du problème de santé lorsque l’on étudie les déterminants individuels du niveau des coûts des soins de santé.

L’explication de la délinquance prolifique : l’importance de l’interaction entre le risque individuel et le risque contextuel

Le but de cette thèse est d’expliquer la délinquance prolifique de certains délinquants. Nous avançons la thèse que la délinquance prolifique s’explique par la formation plus fréquente de situations criminogènes. Ces situations réfèrent au moment où un délinquant entre en interaction avec une opportunité criminelle dans un contexte favorable au crime. Plus exactement, il s’agit du moment où le délinquant fait face à cette opportunité, mais où le crime n’a pas encore été commis. La formation de situations criminogènes est facilitée par l’interaction et l’interdépendance de trois éléments : la propension à la délinquance de la personne, son entourage criminalisé et son style de vie. Ainsi, la délinquance prolifique ne pourrait être expliquée adéquatement sans tenir compte de l’interaction entre le risque individuel et le risque contextuel. L’objectif général de la présente thèse est de faire la démonstration de l’importance d’une modélisation interactionnelle entre le risque individuel et le risque contextuel afin d’expliquer la délinquance plus prolifique de certains contrevenants. Pour ce faire, 155 contrevenants placés sous la responsabilité de deux établissements des Services correctionnels du Québec et de quatre centres jeunesse du Québec ont complété un protocole d’évaluation par questionnaires auto-administrés. Dans un premier temps (chapitre trois), nous avons décrit et comparé la nature de la délinquance autorévélée des contrevenants de notre échantillon. Ce premier chapitre de résultats a permis de mettre en valeur le fait que ce bassin de contrevenants est similaire à d’autres échantillons de délinquants en ce qui a trait à la nature de leur délinquance, plus particulièrement, au volume, à la variété et à la gravité de leurs crimes. En effet, la majorité des participants rapportent un volume faible de crimes contre la personne et contre les biens alors qu’un petit groupe se démarque par un lambda très élevé (13,1 % des délinquants de l’échantillon sont responsables de 60,3% de tous les crimes rapportés). Environ quatre délinquants sur cinq rapportent avoir commis au moins un crime contre la personne et un crime contre les biens. De plus, plus de 50% de ces derniers rapportent dans au moins quatre sous-catégories. Finalement, bien que les délinquants de notre échantillon aient un IGC (indice de gravité de la criminalité) moyen relativement faible (médiane = 77), près de 40% des contrevenants rapportent avoir commis au moins un des deux crimes les plus graves recensés dans cette étude (décharger une arme et vol qualifié). Le second objectif spécifique était d’explorer, au chapitre quatre, l’interaction entre les caractéristiques personnelles, l’entourage et le style de vie des délinquants dans la formation de situations criminogènes. Les personnes ayant une propension à la délinquance plus élevée semblent avoir tendance à être davantage entourées de personnes criminalisées et à avoir un style de vie plus oisif. L’entourage criminalisé semble également influencer le style de vie de ces délinquants. Ainsi, l’interdépendance entre ces trois éléments facilite la formation plus fréquente de situations criminogènes et crée une conjoncture propice à l’émergence de la délinquance prolifique. Le dernier objectif spécifique de la thèse, qui a été couvert dans le chapitre cinq, était d’analyser l’impact de la formation de situations criminogènes sur la nature de la délinquance. Les analyses de régression linéaires multiples et les arbres de régression ont permis de souligner la contribution des caractéristiques personnelles, de l’entourage et du style de vie dans l’explication de la nature de la délinquance. D’un côté, les analyses de régression (modèles additifs) suggèrent que l’ensemble des éléments favorisant la formation de situations criminogènes apporte une contribution unique à l’explication de la délinquance. D’un autre côté, les arbres de régression nous ont permis de mieux comprendre l’interaction entre les éléments dans l’explication de la délinquance prolifique. En effet, un positionnement plus faible sur certains éléments peut être compensé par un positionnement plus élevé sur d’autres. De plus, l’accumulation d’éléments favorisant la formation de situations criminogènes ne se fait pas de façon linéaire. Ces conclusions sont appuyées sur des proportions de variance expliquée plus élevées que celles des régressions linéaires multiples. En conclusion, mettre l’accent que sur un seul élément (la personne et sa propension à la délinquance ou le contexte et ses opportunités) ou leur combinaison de façon simplement additive ne permet pas de rendre justice à la complexité de l’émergence de la délinquance prolifique. En mettant à l’épreuve empiriquement cette idée généralement admise, cette thèse permet donc de souligner l’importance de considérer l’interaction entre le risque individuel et le risque contextuel dans l’explication de la délinquance prolifique.

Tests pour la dépendance entre les sections dans un modèle de Poisson

Les simulations et figures ont été réalisées avec le logiciel R.

Modélisation statistique de l’érosion de cavitation d’une turbine hydraulique selon les paramètres d’opération

Dans une turbine hydraulique, la rotation des aubes dans l’eau crée une zone de basse pression, amenant l’eau à passer de l’état liquide à l’état gazeux. Ce phénomène de changement de phase est appelé cavitation et est similaire à l’ébullition. Lorsque les cavités de vapeur formées implosent près des parois, il en résulte une érosion sévère des matériaux, accélérant de façon importante la dégradation de la turbine. Un système de détection de l’érosion de cavitation à l’aide de mesures vibratoires, employable sur les turbines en opération, a donc été installé sur quatre groupes turbine-alternateur d’une centrale et permet d’estimer précisément le taux d’érosion en kg/ 10 000 h. Le présent projet vise à répondre à deux objectifs principaux. Premièrement, étudier le comportement de la cavitation sur un groupe turbine-alternateur cible et construire un modèle statistique, dans le but de prédire la variable cavitation en fonction des variables opératoires (tels l’ouverture de vannage, le débit, les niveaux amont et aval, etc.). Deuxièmement, élaborer une méthodologie permettant la reproductibilité de l’étude à d’autres sites. Une étude rétrospective sera effectuée et on se concentrera sur les données disponibles depuis la mise à jour du système en 2010. Des résultats préliminaires ont mis en évidence l’hétérogénéité du comportement de cavitation ainsi que des changements entre la relation entre la cavitation et diverses variables opératoires. Nous nous proposons de développer un modèle probabiliste adapté, en utilisant notamment le regroupement hiérarchique et des modèles de régression linéaire multiple.

Aspekte der linearen Minimax-Schätzung

Es werde das lineare Regressionsmodell y = X b + e mit den ueblichen Bedingungen betrachtet. Weiter werde angenommen, dass der Parametervektor aus einem Ellipsoid stammt. Ein optimaler Schaetzer fuer den Parametervektor ist durch den Minimax-Schaetzer gegeben. Nach der entscheidungstheoretischen Formulierung des Minimax-Schaetzproblems werden mit dem Bayesschen Ansatz, Spektralen Methoden und der Darstellung von Hoffmann und Laeuter Wege zur Bestimmung des Minimax- Schaetzers dargestellt und in Beziehung gebracht. Eine Betrachtung von Modellen mit drei Einflussgroeßen und gemeinsamen Eigenvektor fuehrt zu einer Strukturierung des Problems nach der Vielfachheit des maximalen Eigenwerts. Die Bestimmung des Minimax-Schaetzers in einem noch nicht geloesten Fall kann auf die Bestimmung einer Nullstelle einer nichtlinearen reellwertigen Funktion gefuehrt werden. Es wird ein Beispiel gefunden, in dem die Nullstelle nicht durch Radikale angegeben werden kann. Durch das Intervallschachtelungs-Prinzip oder Newton-Verfahren ist die numerische Bestimmung der Nullstelle moeglich. Durch Entwicklung einer Fixpunktgleichung aus der Darstellung von Hoffmann und Laeuter war es in einer Simulation moeglich die angestrebten Loesungen zu finden.

Experimentelle und numerische Untersuchungen zur Dispersion von Dichteströmungen in einem stochastischen Modellaquifer

Es ist bekannt, dass die Dichte eines gelösten Stoffes die Richtung und die Stärke seiner Bewegung im Untergrund entscheidend bestimmen kann. Eine Vielzahl von Untersuchungen hat gezeigt, dass die Verteilung der Durchlässigkeiten eines porösen Mediums diese Dichteffekte verstärken oder abmindern kann. Wie sich dieser gekoppelte Effekt auf die Vermischung zweier Fluide auswirkt, wurde in dieser Arbeit untersucht und dabei das experimentelle sowohl mit dem numerischen als auch mit dem analytischen Modell gekoppelt. Die auf der Störungstheorie basierende stochastische Theorie der macrodispersion wurde in dieser Arbeit für den Fall der transversalen Makodispersion. Für den Fall einer stabilen Schichtung wurde in einem Modelltank (10m x 1.2m x 0.1m) der Universität Kassel eine Serie sorgfältig kontrollierter zweidimensionaler Experimente an einem stochastisch heterogenen Modellaquifer durchgeführt. Es wurden Versuchsreihen mit variierenden Konzentrationsdifferenzen (250 ppm bis 100 000 ppm) und Strömungsgeschwindigkeiten (u = 1 m/ d bis 8 m/d) an drei verschieden anisotrop gepackten porösen Medien mit variierender Varianzen und Korrelationen der lognormal verteilten Permeabilitäten durchgeführt. Die stationäre räumliche Konzentrationsausbreitung der sich ausbreitenden Salzwasserfahne wurde anhand der Leitfähigkeit gemessen und aus der Höhendifferenz des 84- und 16-prozentigen relativen Konzentrationsdurchgang die Dispersion berechnet. Parallel dazu wurde ein numerisches Modell mit dem dichteabhängigen Finite-Elemente-Strömungs- und Transport-Programm SUTRA aufgestellt. Mit dem kalibrierten numerischen Modell wurden Prognosen für mögliche Transportszenarien, Sensitivitätsanalysen und stochastische Simulationen nach der Monte-Carlo-Methode durchgeführt. Die Einstellung der Strömungsgeschwindigkeit erfolgte - sowohl im experimentellen als auch im numerischen Modell - über konstante Druckränder an den Ein- und Auslauftanks. Dabei zeigte sich eine starke Sensitivität der räumlichen Konzentrationsausbreitung hinsichtlich lokaler Druckvariationen. Die Untersuchungen ergaben, dass sich die Konzentrationsfahne mit steigendem Abstand von der Einströmkante wellenförmig einem effektiven Wert annähert, aus dem die Makrodispersivität ermittelt werden kann. Dabei zeigten sich sichtbare nichtergodische Effekte, d.h. starke Abweichungen in den zweiten räumlichen Momenten der Konzentrationsverteilung der deterministischen Experimente von den Erwartungswerten aus der stochastischen Theorie. Die transversale Makrodispersivität stieg proportional zur Varianz und Korrelation der lognormalen Permeabilitätsverteilung und umgekehrt proportional zur Strömungsgeschwindigkeit und Dichtedifferenz zweier Fluide. Aus dem von Welty et al. [2003] mittels Störungstheorie entwickelten dichteabhängigen Makrodispersionstensor konnte in dieser Arbeit die stochastische Formel für die transversale Makrodispersion weiter entwickelt und - sowohl experimentell als auch numerisch - verifiziert werden.

Hyperspectral field measurements to determine dry matter yield and nutritive value of legume-grass swards

Summary: Productivity, botanical composition and forage quality of legume-grass swards are important factors for successful arable farming in both organic and conventional farming systems. As these attributes can vary considerably within a field, a non-destructive method of detection while doing other tasks would facilitate a more targeted management of crops, forage and nutrients in the soil-plant-animal system. This study was undertaken to explore the potential of field spectral measurements for a non destructive prediction of dry matter (DM) yield, legume proportion in the sward, metabolizable energy (ME), ash content, crude protein (CP) and acid detergent fiber (ADF) of legume-grass mixtures. Two experiments were conducted in a greenhouse under controlled conditions which allowed collecting spectral measurements which were free from interferences such as wind, passing clouds and changing angles of solar irradiation. In a second step this initial investigation was evaluated in the field by a two year experiment with the same legume-grass swards. Several techniques for analysis of the hyperspectral data set were examined in this study: four vegetation indices (VIs): simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) and red edge position (REP), two-waveband reflectance ratios, modified partial least squares (MPLS) regression and stepwise multiple linear regression (SMLR). The results showed the potential of field spectroscopy and proved its usefulness for the prediction of DM yield, ash content and CP across a wide range of legume proportion and growth stage. In all investigations prediction accuracy of DM yield, ash content and CP could be improved by legume-specific calibrations which included mixtures and pure swards of perennial ryegrass and of the respective legume species. The comparison between the greenhouse and the field experiments showed that the interaction between spectral reflectance and weather conditions as well as incidence angle of light interfered with an accurate determination of DM yield. Further research is hence needed to improve the validity of spectral measurements in the field. Furthermore, the developed models should be tested on varying sites and vegetation periods to enhance the robustness and portability of the models to other environmental conditions.

The prediction of seasonal and inter-annual climate variations and their impacts on the water resources in the eastern seaboard of Thailand

The research of this thesis dissertation covers developments and applications of short-and long-term climate predictions. The short-term prediction emphasizes monthly and seasonal climate, i.e. forecasting from up to the next month over a season to up to a year or so. The long-term predictions pertain to the analysis of inter-annual- and decadal climate variations over the whole 21st century. These two climate prediction methods are validated and applied in the study area, namely, Khlong Yai (KY) water basin located in the eastern seaboard of Thailand which is a major industrial zone of the country and which has been suffering from severe drought and water shortage in recent years. Since water resources are essential for the further industrial development in this region, a thorough analysis of the potential climate change with its subsequent impact on the water supply in the area is at the heart of this thesis research. The short-term forecast of the next-season climate, such as temperatures and rainfall, offers a potential general guideline for water management and reservoir operation. To that avail, statistical models based on autoregressive techniques, i.e., AR-, ARIMA- and ARIMAex-, which includes additional external regressors, and multiple linear regression- (MLR) models, are developed and applied in the study region. Teleconnections between ocean states and the local climate are investigated and used as extra external predictors in the ARIMAex- and the MLR-model and shown to enhance the accuracy of the short-term predictions significantly. However, as the ocean state – local climate teleconnective relationships provide only a one- to four-month ahead lead time, the ocean state indices can support only a one-season-ahead forecast. Hence, GCM- climate predictors are also suggested as an additional predictor-set for a more reliable and somewhat longer short-term forecast. For the preparation of “pre-warning” information for up-coming possible future climate change with potential adverse hydrological impacts in the study region, the long-term climate prediction methodology is applied. The latter is based on the downscaling of climate predictions from several single- and multi-domain GCMs, using the two well-known downscaling methods SDSM and LARS-WG and a newly developed MLR-downscaling technique that allows the incorporation of a multitude of monthly or daily climate predictors from one- or several (multi-domain) parent GCMs. The numerous downscaling experiments indicate that the MLR- method is more accurate than SDSM and LARS-WG in predicting the recent past 20th-century (1971-2000) long-term monthly climate in the region. The MLR-model is, consequently, then employed to downscale 21st-century GCM- climate predictions under SRES-scenarios A1B, A2 and B1. However, since the hydrological watershed model requires daily-scale climate input data, a new stochastic daily climate generator is developed to rescale monthly observed or predicted climate series to daily series, while adhering to the statistical and geospatial distributional attributes of observed (past) daily climate series in the calibration phase. Employing this daily climate generator, 30 realizations of future daily climate series from downscaled monthly GCM-climate predictor sets are produced and used as input in the SWAT- distributed watershed model, to simulate future streamflow and other hydrological water budget components in the study region in a multi-realization manner. In addition to a general examination of the future changes of the hydrological regime in the KY-basin, potential future changes of the water budgets of three main reservoirs in the basin are analysed, as these are a major source of water supply in the study region. The results of the long-term 21st-century downscaled climate predictions provide evidence that, compared with the past 20th-reference period, the future climate in the study area will be more extreme, particularly, for SRES A1B. Thus, the temperatures will be higher and exhibit larger fluctuations. Although the future intensity of the rainfall is nearly constant, its spatial distribution across the region is partially changing. There is further evidence that the sequential rainfall occurrence will be decreased, so that short periods of high intensities will be followed by longer dry spells. This change in the sequential rainfall pattern will also lead to seasonal reductions of the streamflow and seasonal changes (decreases) of the water storage in the reservoirs. In any case, these predicted future climate changes with their hydrological impacts should encourage water planner and policy makers to develop adaptation strategies to properly handle the future water supply in this area, following the guidelines suggested in this study.

Regression analysis of compositional data when both the dependent variable and independent variable are components

It is well known that regression analyses involving compositional data need special attention because the data are not of full rank. For a regression analysis where both the dependent and independent variable are components we propose a transformation of the components emphasizing their role as dependent and independent variables. A simple linear regression can be performed on the transformed components. The regression line can be depicted in a ternary diagram facilitating the interpretation of the analysis in terms of components. An exemple with time-budgets illustrates the method and the graphical features

Modelo de gestión de la red de distribución tercerizada segmento tiendas región central, en productos de consumo masivo, mediante datos de panel y simulación de Monte Carlo.

El proyecto de investigación parte de la dinámica del modelo de distribución tercerizada para una compañía de consumo masivo en Colombia, especializada en lácteos, que para este estudio se ha denominado “Lactosa”. Mediante datos de panel con estudio de caso, se construyen dos modelos de demanda por categoría de producto y distribuidor y mediante simulación estocástica, se identifican las variables relevantes que inciden sus estructuras de costos. El problema se modela a partir del estado de resultados por cada uno de los cuatro distribuidores analizados en la región central del país. Se analiza la estructura de costos y el comportamiento de ventas dado un margen (%) de distribución logístico, en función de las variables independientes relevantes, y referidas al negocio, al mercado y al entorno macroeconómico, descritas en el objeto de estudio. Entre otros hallazgos, se destacan brechas notorias en los costos de distribución y costos en la fuerza de ventas, pese a la homogeneidad de segmentos. Identifica generadores de valor y costos de mayor dispersión individual y sugiere uniones estratégicas de algunos grupos de distribuidores. La modelación con datos de panel, identifica las variables relevantes de gestión que inciden sobre el volumen de ventas por categoría y distribuidor, que focaliza los esfuerzos de la dirección. Se recomienda disminuir brechas y promover desde el productor estrategias focalizadas a la estandarización de procesos internos de los distribuidores; promover y replicar los modelos de análisis, sin pretender remplazar conocimiento de expertos. La construcción de escenarios fortalece de manera conjunta y segura la posición competitiva de la compañía y sus distribuidores.

Internal test sets studies in a group of antimalarials

Topological indices have been applied to build QSAR models for a set of 20 antimalarial cyclic peroxy cetals. In order to evaluate the reliability of the proposed linear models leave-n-out and Internal Test Sets (ITS) approaches have been considered. The proposed procedure resulted in a robust and consensued prediction equation and here it is shown why it is superior to the employed standard cross-validation algorithms involving multilinear regression models

Aspectes metodològics i aplicacions de la modelització del temps de supervivència multivariant mitjançant models mixtes

Els estudis de supervivència s'interessen pel temps que passa des de l'inici de l'estudi (diagnòstic de la malaltia, inici del tractament,...) fins que es produeix l'esdeveniment d'interès (mort, curació, millora,...). No obstant això, moltes vegades aquest esdeveniment s'observa més d'una vegada en un mateix individu durant el període de seguiment (dades de supervivència multivariant). En aquest cas, és necessari utilitzar una metodologia diferent a la utilitzada en l'anàlisi de supervivència estàndard. El principal problema que l'estudi d'aquest tipus de dades comporta és que les observacions poden no ser independents. Fins ara, aquest problema s'ha solucionat de dues maneres diferents en funció de la variable dependent. Si aquesta variable segueix una distribució de la família exponencial s'utilitzen els models lineals generalitzats mixtes (GLMM); i si aquesta variable és el temps, variable amb una distribució de probabilitat no pertanyent a aquesta família, s'utilitza l'anàlisi de supervivència multivariant. El que es pretén en aquesta tesis és unificar aquests dos enfocs, és a dir, utilitzar una variable dependent que sigui el temps amb agrupacions d'individus o d'observacions, a partir d'un GLMM, amb la finalitat d'introduir nous mètodes pel tractament d'aquest tipus de dades.

North Atlantic Oscillation response to transient greenhouse gas forcing and the impact on European winter climate: a CMIP2 multi-model assessment

This study investigates the response of wintertime North Atlantic Oscillation (NAO) to increasing concentrations of atmospheric carbon dioxide (CO2) as simulated by 18 global coupled general circulation models that participated in phase 2 of the Coupled Model Intercomparison Project (CMIP2). NAO has been assessed in control and transient 80-year simulations produced by each model under constant forcing, and 1% per year increasing concentrations of CO2, respectively. Although generally able to simulate the main features of NAO, the majority of models overestimate the observed mean wintertime NAO index of 8 hPa by 5-10 hPa. Furthermore, none of the models, in either the control or perturbed simulations, are able to reproduce decadal trends as strong as that seen in the observed NAO index from 1970-1995. Of the 15 models able to simulate the NAO pressure dipole, 13 predict a positive increase in NAO with increasing CO2 concentrations. The magnitude of the response is generally small and highly model-dependent, which leads to large uncertainty in multi-model estimates such as the median estimate of 0.0061 +/- 0.0036 hPa per %CO2. Although an increase of 0.61 hPa in NAO for a doubling in CO2 represents only a relatively small shift of 0.18 standard deviations in the probability distribution of winter mean NAO, this can cause large relative increases in the probabilities of extreme values of NAO associated with damaging impacts. Despite the large differences in NAO responses, the models robustly predict similar statistically significant changes in winter mean temperature (warmer over most of Europe) and precipitation (an increase over Northern Europe). Although these changes present a pattern similar to that expected due to an increase in the NAO index, linear regression is used to show that the response is much greater than can be attributed to small increases in NAO. NAO trends are not the key contributor to model-predicted climate change in wintertime mean temperature and precipitation over Europe and the Mediterranean region. However, the models' inability to capture the observed decadal variability in NAO might also signify a major deficiency in their ability to simulate the NAO-related responses to climate change.

Habitat correlates of distribution and local population decline of the endemic Sardinian newt Euproctus platycephalus

Habitat-based statistical models relating patterns of presence and absence of species to habitat variables could be useful to resolve conservation-related problems and highlight the causes of population declines. In this paper, we apply such a modelling approach to an endemic amphibian, the Sardinian mountain newt Euproctus platycephalus, considered by IUCN a critically endangered species. Sardinian newts inhabit freshwater habitat in streams, small lakes and pools on the island of Sardinia (Italy). Reported declines of newt populations are not yet supported by quantitative data, however, they are perceived or suspected across the species' historical range. This study represents a first attempt trying to statistically relate habitat characteristics to Sardinian newt occurrence and persistence. Linear regression analysis revealed that newts are more likely to be found in sites with colder water temperature, less riparian vegetation and, marginally, absence of fish. The implications of the results for the conservation of the species are discussed, and suggestions for the short-term management of newt inhabited sites suggested. (C) 2003 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Neural and wavelet network models for financial distress classification

This work analyzes the use of linear discriminant models, multi-layer perceptron neural networks and wavelet networks for corporate financial distress prediction. Although simple and easy to interpret, linear models require statistical assumptions that may be unrealistic. Neural networks are able to discriminate patterns that are not linearly separable, but the large number of parameters involved in a neural model often causes generalization problems. Wavelet networks are classification models that implement nonlinear discriminant surfaces as the superposition of dilated and translated versions of a single "mother wavelet" function. In this paper, an algorithm is proposed to select dilation and translation parameters that yield a wavelet network classifier with good parsimony characteristics. The models are compared in a case study involving failed and continuing British firms in the period 1997-2000. Problems associated with over-parameterized neural networks are illustrated and the Optimal Brain Damage pruning technique is employed to obtain a parsimonious neural model. The results, supported by a re-sampling study, show that both neural and wavelet networks may be a valid alternative to classical linear discriminant models.