L'équipe

Eric Séverin

Eric Séverin est professeur des Universités à L’Université de Lille. Agrégé des Universités en 2005, ses recherches portent sur la qualité de l’information, la structure financière, la gouvernance et la défaillance et plus spécialement la prévision des faillites. Il a organisé de nombreux congrès et journées de recherche dont la dernière en 2019 (CIDE congrès de la défaillance) a publié dans des revues académiques telles que : Bankers, Markets and Investors, Decision Support System European Business Review, European Journal of Operational Research, Finance Contrôle et Stratégie, Journal of Forecasting, La Revue Française de Gestion. Il écrit aussi dans des revues professionnelles et dans The conversation. Il a dirigé la licence de Sciences de Gestion de l’Iae de Lille entre 2012 et 2018.

Il dirige le master recherche en finance comptabilité et contrôle de l’IAE de Lille et le M2 CCA en apprentissage. Il a été directeur adjoint du laboratoire Rime lab (EA 7396) jusqu’en 2020 et est responsable de l’axe de recherche GRAF (5 Professeurs des Universités et 11 Maîtres de conférence) du laboratoire LUMEN depuis 2021.

Derniers travaux de recherche
Brédart X., Séverin E., Veganzones D. Human resources and corporate failure prediction modeling, Journal of Forecasting, forthcoming, Article ID : FOR2770, Article DOI : 10.1002/for.2770, Internal Article ID : 17010285, [CNRS 3/HCERES B/IF : 1,57].
Veganzones D., Séverin E. Corporate failure prediction models in the 21st century: A review, European Business Review, vol 33, Issue 2 [CNRS 3/HCERES B/ FNEGE 3/Scopus 5,1]. DOI: https://doi.org/10.1108/EBR-12-2018-0209.
Nekka H., Séverin E. L’Afrique est-elle un contexte pertinent pour la recherche en sciences de gestion ? Une explication fondée sur les travaux en Finance, Revue Internationale des Sciences de l’Organisation -RISO-, Chapitre Introductif, 2020-2, p. 11-31 [FNEGE Emergente].
Maurice Y., Mard Y., Séverin E. The Effect of Earnings Management on Debt Maturity: An International Study, Comptabilité, Contrôle, Audit (CCA), vol 26, n°2, 2020, p.123-154, [CNRS 2/HCERES A/ FNEGE 2].
du Jardin P., Veganzones D., Séverin E. Forecasting corporate bankruptcy using accrual-based models. Computational Economics, 54 (1), 2019, p.7-43, [CNRS 3/HCERES B/IF : 1,03].

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