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Scoring crédit: une application comparative de la régression logistique et des réseaux de neurones

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par Fred NTOUTOUME OBIANG-NDONG
Université Cheikh Anta Diop (UCAD) - Master Methodes Statistiques et Econometriques 2006
  

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LISTE DES TABLEAUX

Tableau 1 : L'histoire du scoring crédit en 10 dates 5

Tableau 2 : Comparatif des principaux modèles de Scoring 7

Tableau 3 : Objectifs opérationnels de notre étude 26

Tableau 4 : Présentation du cadre opératoire 28

Tableau 5 : Les 212 entreprises de l'échantillon 32

Tableau 6 : Descriptif des variables initiales 33

Tableau 7 : Fichier de syntaxe de l'analyse factorielle sous SPSS 39

Tableau 8 : Variance expliquée totale (Eigenvalues) 40

Tableau 9 : Qualité de représentation des variables 41

Tableau 10 : Matrice des composantes 42

Tableau 1 1 : Les variables explicatives retenues apres l'AFC 43

Tableau 12 : Codage de la varible dépendante (Y) 43

Tableau 13 : Récapitulatif du traitement des observation 45

Tableau 14 : Estimation des paramètres du modèle logistique 46

Tableau 15 : Récapitulatif des étapes de la régression logistique 47

Tableau 16 : Test de Log vraisemblance 48

Tableau 17 : Test de Hosmer-Lemeshow 48

Tableau 18 : Performances de classification du modèle logit 49

Tableau 19 : Signe des coefficients et significativité 50

Tableau 20 : Test du Khi Carré REM3MOIS & AGE 51

Tableau 21 : Test du Khi Carré REM3MOIS & NIVREV 51

Tableau 22 : Test du Khi Carré REM3MOIS & DUREEXIX 52

Tableau 23 : Test du Khi Carré REM3MOIS & VALGAR 53

Tableau 24 : Test du Khi Carré REM3MOIS & MONTANT 53

Tableau 25 : Test du Khi Carré REM3MOIS & DEMOCT 54

Tableau 26 : Test du Khi Carré REM3MOIS & DIFDEMRE 55

Tableau 27: Caractéristiques du réseau neuronal PMC utilisé 58

Tableau 28: Matrice de confusion avec marge

(avec 2 neurones dans la 2e couche cachée) 61

Tableau 29: Performances de classement du réseau de neurones

(avec 2 neurones dans la 2e couche cachée)

Tableau 30: Résultats de la modélisation neuronale

(avec 1 neurone dans la 2e couche cachée) 62

Tableau 31: Comparaison des pouvoirs discriminants 63

Tableau 32 : Tableau de Bord de suivi du fonctionnement du score 66

Tableau 33 : Tableau de Bord de suivi de l'utilisation du score 67

LISTE DES FIGURES

& GRAPHIQUES

Figure 1: Les propriétés de la régression logistique 11

Figure 2: Schéma d'un neurone formel 13

Figure 3: Les principaux modèles de réseaux de neurones 15

Figure 4: Organigramme de l'UMECUDEFS 30

Figure 5 : Schéma du protocole général de recherche 33

Figure 6: Graphique des valeurs propres 40

Figure 7: Procédure d'estimation du modèle logistique sous SPSS 44

Figure 8: Choix de la méthode logistique

« Descendante par rapport de vraisemblance » 45

Figure 9 : Simulation sur modèle de scoring logistique 56

Figure 10: Structure générale du réseau neuronal PMC utilisé 58

Figure 11: procédure de définition du modèle neuronal sous SPAD 59

Figures 12: Procédure de fixation des paramètres du modèle neuronal sous SPAD 60

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