Comment décider de l’attribution de crédits en utilisant les nouvelles techniques ? (Méthode scoring et réseaux de neurones)

Sadi Khadidja

Article Details

Comment décider de l’attribution de crédits en utilisant les nouvelles techniques ? (Méthode scoring et réseaux de neurones)

Authors:

Sadi Khadidja

Publisher:

Ecole nationale supérieure en statistique et en économie appliquée

Journal:

Revue d'économie et de statistique appliquée Vol.4 Issue 2, pp.55-62

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2007

Document Language:

French

Document ID (Org No.):

2001454361

pISSN:

2600-6642

Keywords:

Abstract:

 Décider ou intervenir dans un processus de décision c’est trouver une solution à un problème. L’entreprise est confrontée quotidiennement à des situations et des enjeux complexes qui oblige le décideur à rechercher une aide à la décision allant au-delà du bon sens, de l’expérience ou de la mise en œuvre de techniques de calcul élémentaire. La majorité des problèmes industriels, financiers ou économiques vécus par l’entreprise sont du ressort de la décision multicritères. A titre d’exemple mentionnons : les problèmes de gestion financière, l’évaluation des projets d’investissement, la constitution d’un portefeuille de titres, et l’octroi de crédits bancaires. 
De nos jours, plusieurs méthodes d'aide multicritères à la décision sont proposés telles que : ELECTRE et PROMETHEE et leurs variantes. L'objectif de ces méthodes est d'amener le décideur à réduire la part de l'arbitraire et de trouver le meilleur compromis.
Le but de cette communication est de présenter, aux économistes, un nouvel outil d'aide multicritère à la décision, qui consiste en l'application des réseaux artificiels.
Afin de montrer la puissance et l'apport de la technique neuronale, on procèdera en fait à une étude comparative entre les réseaux de neurones et la méthode du scoring. Cette dernière est une technique classique d'attribution de crédits et la utilisée au niveau des banques.
Par contre, la technique neuronale relève du domaine de l'I.A(intelligence artificielle) qui commence à se frayer un chemin dans la pise de décision en milieu financier.
Dans un but illustratif, nous présenterons notre travail sur la base d'une étude comparative qui mettra en évidence la robustesse du modèle neuronal.
De longue date, l'octroi de crédit était basé sur l'analyse financière par ratios, et presque dans tous les cas elle reposait sur un indicateur unique (décision uni critère) et ne permettait pas de faire de réelle prévisions. Mais très vite, cette voie fût délaissée pour laisser place aux indicateurs synthétiques financiers (construits sur la base de plusieurs ratios considérés simultanément). Ainsi l'analyse multicritères voie le jour, se basant sur
une science : 'les mathématiques'.

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Comment décider de l’attribution de crédits en utilisant les nouvelles techniques ? (Méthode scoring et réseaux de neurones)

Authors:

Sadi Khadidja

Publisher:

Ecole nationale supérieure en statistique et en économie appliquée

Journal:

Revue d'économie et de statistique appliquée Vol.4 Issue 2, pp.55-62

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2007

Document Language:

French

Document ID (Org No.):

2001454361

pISSN:

2600-6642

Crédit

classification

réseaux de neurones

scoring

Issues

Article Details

Comment décider de l’attribution de crédits en utilisant les nouvelles techniques ? (Méthode scoring et réseaux de neurones)

Authors: Sadi Khadidja

Publisher: Ecole nationale supérieure en statistique et en économie appliquée

Journal: Revue d'économie et de statistique appliquée Vol.4 Issue 2, pp.55-62

Document Type: Article

Publication Date: 12/2007

Document Language: French

Document ID (Org No.): 2001454361

pISSN: 2600-6642

Crédit

classification

réseaux de neurones

scoring

Issues

Authors:

Sadi Khadidja

Publisher:

Ecole nationale supérieure en statistique et en économie appliquée

Journal:

Revue d'économie et de statistique appliquée Vol.4 Issue 2, pp.55-62

Document Type:

Article

Publication Date:

12/2007

Document Language:

French

Document ID (Org No.):

2001454361

pISSN:

2600-6642