Intelligence artificielle et modélisation du risque de crédit
Karim Amzile - Collection L'Esprit économique
260 pages, parution le 24/07/2023
Résumé
Le risque de crédit est au cur 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.
Caractéristiques techniques
| PAPIER | NUMERIQUE | |
| Éditeur(s) | L'Harmattan | |
| Auteur(s) | Karim Amzile | |
| Collection | L'Esprit économique | |
| Parution | 24/07/2023 | 24/07/2023 |
| Nb. de pages | 260 | - |
| Format | 15.5 x 24 | - |
| Couverture | Broché | - |
| Poids | 445g | - |
| Contenu | - |
PDF |
| EAN13 | 9782140311741 |
9782140311758 |
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