Méthodes dapprentissage statistique pour le scoring
1 mars 2011 de l'Ecole Nationale Supérieure des Télécommunications ... à la méthode TreeRank au cours de ces travaux de thèse. Dans le Chapitre 2 ...
JUIN 2018 Notation Financière et Scoring : Application dans le
24 juin 2018 Je tiens à remercier Mr Moussa bibliothécaire à l'Ecole Supérieure de Banque qui m'a aidé
Savoir Comprendre
https://www.psychometrie.jlroulin.fr/cours/cours-psychometrie.pdf
Mieux comprendre les scores z pour bien les utiliser
des scores z un outil statistique permettant d'exprimer de manière standardisée l'homosexualité dans les sociétés occidentales au cours du XXe siècle
Cours de Statistiques inférentielles
Nous allons chercher à faire l'inverse : l'inférence statistique consiste à induire les 3.2.4 Estimation par la méthode du maximum de vraisemblance.
Statistiques des valeurs extrêmes dans le cas de lois discrètes
7 mars 2011 Ecole Supérieure de la Statistique et de l'Analyse de l'Information ... Nous proposons une méthode basée sur la notion de quantiles ...
Master 2 Banque-Finance
En partenatiat avec l'Ecole supérieure de la banque (www.esbanque.fr). Table des matières une maîtrise des méthodes traditionnelles de scoring ;.
Statistique Descriptive Multidimensionnelle (pour les nuls)
les méthodes de la statistique descriptive multidimensionnelle. Ensuite nous présenterons en détail un exemple tr`es simple (un exemple d'école
Introduction aux probabilités et à la statistique Jean Bérard
des notions et des méthodes abordées. La manière d'exposer les différentes notions et résultats retenue dans ce cours repose inévitablement
Modèles dinformation et méthodes pour aider à la prise de décision
24 avr. 2007 Ecole Supérieure de Commerce de Lille ... Une étude statistique du Standish Group International réalisée en 1999 sur plusieurs centaines de.
Méthodes de scoring - Master ESA
Syllabus cours Master 2 ESA – MàJ 2020 Méthodes de scoring Nom : RAULT Prénom : Christophe Année : M2 Semestre : 9 Nature : CM Volume horaire : 24 ECTS / Coef : 4 Prérequis-Cours d'économétrie des variables qualitatives (modèle logit modèle probit estimation par le maximum de vraisemblance théorie des tests)
Introduction à la méthode statistique
vue statistique de la loi normale 237 E Les approximations : abord probabiliste de la loi normale 241 F Correction de continuité 244 III Les lois dérivées de la loi normale 245 A La loi du khi-deux 245 B La loi de Student 250 C La loi de Fisher-Snedecor 255 IV Quelques autres modèles continus courants 258 A La loi log-normale 258
LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU « SCORING
faire sur leur capacité prédictive c’est à dire sur de nouvelles observations La règle « naïve » de Bayes qui consiste à prédire le groupe le plus probable donc ici à choisir le groupe qui a une probabilité a posteriori supérieure à 0 5 n’est en général pas adaptée à la prédiction d’un groupe rare
Data Mining Scoring et Statistique - Free
la valeur de la variable cible • Test : vérification du modèle sur un 2d échantillon pour lequel on connaît la valeur de la variable cible que l’on compare à la valeur prédite par le modèle • si le résultat du test est insuffisant (d’après la matrice de confusion ou la courbe ROC) on recommence l’apprentissage
STATISTIQUES Cours et exercices corrigés - Université de Tours
mathématiques de la statistique et les méthodes classiques de statistique utilisées de façon intensive avec beaucoup d’efficacité L’auteur y réussit grâce à la progression des types d’exercices qu’il propose : exercices d’application directe du cours résolution des mêmes
Pratique de la modelisation Statistique´ - univ-toulousefr
cours traditionnel de Statistique de niveau bac+3 sur l’estimation et les tests 1 Mod`ele On note Y la variable aleatoire r´ ´eelle a expliquer et` X la variable explicative (deterministe) ou effet ?xe´ ou facteur controlˆ e Le mod´ ele revient` a supposer qu’en moyenne` E(Y) est une fonction af?ne de X E(Y) = f(X) = ? 0 +? 1X
Qu'est-ce que la Statistique descriptive ?
- a statistique descriptive est un ensemble de méthodes permettant de décrire, présenter, résumer des données souvent très nom- breuses. Ces méthodes peuvent être numériques (tris, élaboration de tableaux, calcul de moyennes…) et/ou mener à des représentations graphiques.
Comment calculer la moyenne d’un score ?
- (s)V(s) est la moyenne pondérée des variances du score dans chacun des 2 groupes. Onmontre que a est proportionnel à W-1(g1-g2) où W est la moyenne pondérée des matricesde variance-covariance des variables explicatives dans chaque groupe et les g les vecteursdes moyennes des variables de chaque groupe. C’est une méthode de moindres carrés.
Comment calculer les valeurs d’un score ?
- Un usage classique dans les études de ce type est de recaler le score S pour qu’il prenne laquasi totalité de ses valeurs dans l’intervalle [0 ; 1000]. Cela se fait simplement partransformation affine. Ceci peut être réalisé approximativement dans notre exemple en multipliant le score par 5et en ajoutant 300.
Comment calculer le score d'une variable ?
- Les mindicatrices sont donc équivalentes à la variable qualitative. Le score est alors unecombinaison linéaire des indicatrices, ce qui revient à donner une note partielle à chaquemodalité de chaque variable. Le score final étant la somme des notes partielles (à telleprofession correspond telle note ).
Syllabus cours Master 2 ESA - MàJ 2020
Méthodes de scoring
Nom : RAULT Prénom : Christophe Année : M2 Semestre : 9 Nature : CM Volume horaire : 24 ECTS / Coef : 4Prérequis
- Cours d'économétrie des variables qualitatives (modèle logit, modèle probit, estimation par le maximum de vraisemblance, théorie des tests), - Analyse discriminante.Résumé
L'objet de ce cours est de prĠsenter une mĠthodologie gĠnĠrale (inspirĠe des travaux de Gourieroux) associée à la construction d'un score, qui est la fonction donnant pour un vecteur de caractéristiques individuelles une note de risque. être utilisée pour sélectionner une partie de la clientèle. En outre, une place importante est accordĠe ă l'application de cette méthodologie sur des données bancaires avec le logiciel SAS.Objectifs
Comprendre, maîtriser, et savoir mettre en pratique sur des données réelles, les différentes étapes associées à la construction d'un score, à savoir: - le choix du critère à modéliser, - le choix des données, - le retraitement des variables brutes de la base de données, ainsi que la construction éventuelle de d'autres variables pertinentes, - l'estimation du modèle par différentes méthodes économétriques appropriées, - l'analyse des performances et la mise en place de la règle de décision, - la construction de la grille de score, - l'interprétation des résultats.Bibliographie
didactique, 1990. - J. S. Cramer. Scoring Bank Loans that May Go Wrong : a Case Study. TinbergenInstitute, octobre 2000.
- R. Davidson et J. G. MacKinnon. Estimation and Inference in Econometrics.Oxford University Press, 1993.
- C. Gourieroux. Econométrie des variables qualitatives. Economica, 1989. - C. Gourieroux. Courbes de performance, de sélection et de discrimination. Annales d'Economie et de Statistique, 28 pp. 107-142, 1992. - C. Gourieroux et J. Jasiak ' The Econometrics of Individual Risk - Credit, Insurance, and Marketing', Princeton University Press, 2007. - C. Gourieroux et A. Monfort. Statistique et modèles économétriques, tome I.Economica, 1996.
- C. Gourieroux et A. Monfort. Statistique et modèles économétriques, tome II.Economica, 1996.
- J.-J. Heckman. Sample Selection Bias as a Specification Error. Econometrica, 47(1) pp. 153-161, 1979. - S. Lollivier. Modèles univariés et modèles de durée sur données individuelles.ENSAE, 1990.
Syllabus cours Master 2 ESA - MàJ 2020
PLANChapitre 1 : Principes du scoring.
(Fonction score, Edžemples, ModĠlisation et choidž du seuil, Construction d'un score)Chapitre 2 : Les modèles classiques
(L'analyse discriminante, Les modğles probabilistes de rĠponse binaire, L'approche duale)Chapitre 3 : Autres modèles.
(Les modèles de durée, Les arbres de segmentation, Scores polytomiques ordonnés, Scores polytomiques non ordonnés) Chapitre 4 ͗ Performances d'un score, choidž du seuil et suiǀi. (Courbes de performances, Courbes de sélection, Courbes de discrimination, Calcul pratiquedes courbes, Indicateurs de performances, Efficacité de la règle de décision, Suiǀi d'un score)
Chapitre 5 : Choix des données et biais de sélection. (Le choix et la qualité des données, La réintégration des refusés) Chapitre 6 : Traitement et sélection des variables.(Discrétiser des variables quantitatives, Recoder des variables qualitatives, Traiter les
problèmes de multicolinéarité, Prendre en compte des effets non-linéaires, Tests de validité
générale du modèle,...)Chapitre 7 : Illustrations sous SAS
Illustration I: Mise en place d'un score d'octroi de créditIllustration II: Ecriture d'une macro SAS traçant de manière automatique les courbes de
performances, de sélection, et de discrimination pour n'importe quel score.Illustration III: Mise en place d'un score d'appétence pour un produit bancaire, implémentation
des critères de choix du meilleur modèle, construction de la grille de score, et interprétation
des résultats.quotesdbs_dbs5.pdfusesText_10[PDF] RAPPORT ANNUEL DU CRÉDIT DU MAROC
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