Conception et proposition de modele de risque de crédit
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Date
2019
Authors
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Publisher
Université Oum El Bouaghi
Abstract
Le système bancaire du pays est l'un des secteurs moteurs de son économie. Pour une banque, le crédit est l'activité qui génère le plus de gain et il génère le plus de perte en cas de son non remboursement. Aujourd'hui, les banques évoluent dans un environnement où la concurrence est de plus en plus importante. Pour faire face aux différentes perturbations du système financier et assurer la rentabilité de son activité, la banque doit être en mesure d'assurer une bonne gestion des risques de crédit par des techniques efficaces : prévoir et gérer efficacement le risque de crédit et en même temps répondre avec confiance aux nouvelles demandes de crédit tout en préservant sa rentabilité. L'objectif de la banque est donc de disposer d'un modèle de gestion de ce risque avec le plus de précision possible.
Dans le cadre de ce mémoire, nous proposons la construction d'un modèle de crédit scoring. Le crédit scoring est une méthode qui évalue le niveau du risque associé à un dossier de crédit et de prévoir la solvabilité du demandeur de ce crédit. A partir des caractéristiques de ce client, il sera classé par le modèle comme : Bon Payeur ou Mauvais Payeur. A cet effet, nous avons utilisé deux méthodes : la Régression Logistique et les Réseaux de Neurones. Pour la validation et la comparaison de la qualité des modèles obtenus, nous avons utilisé la matrice de classement ou de confusion et la courbe ROC.
Description
Keywords
Apprentissage, Crédit scoring, Régression logistique : régression linéaire, Réseau de neurone