Prévision du risque de crédit : Une étude comparative entre l'Analyse Discriminante et l'Approche Neuronale

Younes Boujelbène (1) , Sihem Khemakhem (1)

1 UREA

Les organismes bancaires s'intéressent à évaluer le risque de la détresse financière avant l'octroi d'un crédit. Plusieurs chercheurs ont proposé l'emploi de modèles basés sur les réseaux de neurones en vue d'améliorer la prise de décision du banquier. L'objectif de cette recherche est d'explorer une nouvelle démarche pratique basée sur les réseaux de neurones en vue d'améliorer la capacité du banquier à prévoir le risque de non remboursement des entreprises demandant un crédit. Cette recherche est motivée par les insuffisances des modèles de prévision traditionnels. L'échantillon est composé de 86 entreprises tunisiennes et une batterie de 15 ratios financiers a été calculée sur la période 2005-2007. Les prévisions issues de la technique des réseaux de neurones sont comparées à celle de l'analyse discriminante. Les résultats de l'étude montrent que la technique "neuronale" est meilleure en termes de prévisibilité.

Mots clés: "risque de crédit"; "prévision"; "analyse discriminante"; "réseaux de neurones artificiels".; risque de crédit; prévision; analyse discriminante; réseaux de neurones artificiels

Domaines: Gestion des risques [q-fin.RM]

Younes Boujelbène, Sihem Khemakhem. Prévision du risque de crédit : Une étude comparative entre l'Analyse Discriminante et l'Approche Neuronale. 2013. ⟨hal-00905199⟩