Intelligence artificielle et modélisation du risque de crédit
Le risque de crédit est au cœur des préoccupations des emprunteurs. Dans une économie imprévisible et incertaine, les individus, les ménages, les entreprises, mais aussi les États sont soumis au stress du taux d'intérêt, des traites à rembourser... de la charge de la dette. L'intelligence...
Gardado en:
| Autor Principal: | |
|---|---|
| Formato: | Livre papier |
| Idioma: | Français |
| Publicado: |
Paris :
l'Harmattan
C 2023.
|
| Series: | L'esprit économique. Série Cours principaux
|
| Sujets: | |
| Nota: |
En appendice, choix de documents |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
| LEADER | 02256nam a22002657a 4500 | ||
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| 020 | |a 9782140311741 (br.) : |c 29 EUR | ||
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| 041 | 0 | |a fre | |
| 082 | |a 332.701 5118 | ||
| 100 | 1 | |a Amzile, Karim, |d 19..- | |
| 245 | 1 | 0 | |a Intelligence artificielle et modélisation du risque de crédit |c Karim Amzile. |
| 260 | |a Paris : |b l'Harmattan. | ||
| 260 | |c C 2023. | ||
| 300 | |a 1 vol. (256 p.) : |b ill. en noir et en coul., graph., tabl., couv. ill. ; |c 24 cm. | ||
| 490 | 0 | |a L'esprit économique. Série Cours principaux | |
| 500 | |a En appendice, choix de documents | ||
| 504 | |a Bibliogr. et webliogr. p. 226-249. Notes bibliogr. | ||
| 520 | |a Le risque de crédit est au cœur des préoccupations des emprunteurs. Dans une économie imprévisible et incertaine, les individus, les ménages, les entreprises, mais aussi les États sont soumis au stress du taux d'intérêt, des traites à rembourser... de la charge de la dette. L'intelligence artificielle peut-elle rendre prévisible l'inconstant, l'aléatoire, l'improbable ? L'auteur étudie, évalue et éclaire la performance de plusieurs méthodes basées sur l'intelligence artificielle dans la modélisation du risque de crédit. Pour ce faire, une variété de méthodes classiques et modernes ont été comparées en termes de capacité à prédire la solvabilité des clients bancaires. Parmi ces méthodes figurent le K-plus proches voisins (KNN), l'Arbre de Décision (DT), la Régression logistique (RL), le Réseau de Neurones artificiels (ANN), les machines à vecteurs de support (SVM) et Naïve Bayes (NB). À l'issue de cette étude, les performances de chaque modèle ont été comparées en utilisant des métriques d'évaluation telles que la courbe ROC, le taux AUC, l'Accuracy, la précision et d'autres ratios d'erreur issus de la matrice de confusion | ||
| 650 | |a Crédit |x Modèles mathématiques | ||
| 650 | |a Risque financier |x Modèles mathématiques | ||
| 650 | |a Intelligence artificielle |x Applications financières | ||
| 997 | |0 1096148 |1 Livre papier |a Ressource papier |c 0/Orléans/ |c 1/Orléans/BU Droit, Economie, Gestion/ |z Orléans, BU Droit, Economie, Gestion, 332.7 AMZ | ||