Intelligence artificielle et modélisation du risque de crédit

Description

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.

Détails

Auteur: Karim Amzile

Editeur: L'Harmattan

Collection: L'ESPRIT ECONOM

Format: Broché

Presentation: Broché

Date de parution: 24 Juillet 2023

Nombre de pages: 260

Dimensions: 15,5 x 24 x 1,4

Prix publique: 29,00 €

Information complémentaires

Classification: Sciences économiques > Marchés, risque et organisation

Code Classification: 3305 > 3335

EAN-13: 9782140311741