Note ABES Adaptation des techniques actuelles de scoring aux besoins d'une institution de crédit : le CFCAL-Banque Adaptation of current scoring techniques to the needs of a credit institution : the Crédit Foncier et Communal d'Alsace et de Lorraine (CFCAL-banque) Risque de crédit Credit-scoring Probabilité de défaut Hyperplan séparateur Scoring par les SVM Technique SMOTE Scoring par les GAM Smooth backfitting Credit risk Credit-scoring Probability of default Separating hyperplane Support vector machines (SVM) SMOTE technique Scoring with GAM Smooth backfitting 332.7 Accord sur la convergence internationale de la mesure et des normes de fonds propres (2004) Méthode des scores Établissements de crédit Crédit Gestion du risque Les institutions financières sont, dans l’exercice de leurs fonctions, confrontées à divers risques, entre autres le risque de crédit, le risque de marché et le risque opérationnel. L’instabilité de ces facteurs fragilise ces institutions et les rend vulnérables aux risques financiers qu’elles doivent, pour leur survie, être à même d’identifier, analyser, quantifier et gérer convenablement. Parmi ces risques, celui lié au crédit est le plus redouté par les banques compte tenu de sa capacité à générer une crise systémique. La probabilité de passage d’un individu d’un état non risqué à un état risqué est ainsi au cœur de nombreuses questions économiques. Dans les institutions de crédit, cette problématique se traduit par la probabilité qu’un emprunteur passe d’un état de "bon risque" à un état de "mauvais risque". Pour cette quantification, les institutions de crédit recourent de plus en plus à des modèles de credit-scoring. Cette thèse porte sur les techniques actuelles de credit-scoring adaptées aux besoins d’une institution de crédit, le CFCAL-banque, spécialisé dans les prêts garantis par hypothèques. Nous présentons en particulier deux modèles non paramétriques (SVM et GAM) dont nous comparons les performances en termes de classification avec celles du modèle logit traditionnellement utilisé dans les banques. Nos résultats montrent que les SVM sont plus performants si l’on s’intéresse uniquement à la capacité de prévision globale. Ils exhibent toutefois des sensibilités inférieures à celles des modèles logit et GAM. En d’autres termes, ils prévoient moins bien les emprunteurs défaillants. Dans l’état actuel de nos recherches, nous préconisons les modèles GAM qui ont certes une capacité de prévision globale moindre que les SVM, mais qui donnent des sensibilités, des spécificités et des performances de prévision plus équilibrées. En mettant en lumière des modèles ciblés de scoring de crédit, en les appliquant sur des données réelles de crédits hypothécaires, et en les confrontant au travers de leurs performances de classification, cette thèse apporte une contribution empirique à la recherche relative aux modèles de credit-scoring. Financial institutions face in their functions a variety of risks such as credit, market and operational risk. These risks are not only related to the nature of the activities they perform, but also depend on predictable external factors. The instability of these factors makes them vulnerable to financial risks that they must appropriately identify, analyze, quantify and manage. Among these risks, credit risk is the most prominent due to its ability to generate a systemic crisis. The probability for an individual to switch from a risked to a riskless state is thus a central point to many economic issues. In credit institution, this problem is reflected in the probability for a borrower to switch from a state of “good risk” to a state of “bad risk”. For this quantification, banks increasingly rely on credit-scoring models. This thesis focuses on the current credit-scoring techniques tailored to the needs of a credit institution: the CFCAL-banque specialized in mortgage credits. We particularly present two nonparametric models (SVM and GAM) and compare their performance in terms of classification to those of logit model traditionally used in banks. Our results show that SVM are more effective if we only focus on the global prediction performance of the models. However, SVM models give lower sensitivities than logit and GAM models. In other words the predictions of SVM models on defaulted borrowers are not satisfactory as those of logit or GAM models. In the present state of our research, even GAM models have lower global prediction capabilities, we recommend these models that give more balanced sensitivities, specificities and performance prediction. This thesis is not completely exhaustive about the scoring techniques for credit risk management. By trying to highlight targeted credit scoring models, adapt and apply them on real mortgage data, and compare their performance through classification, this thesis provides an empirical and methodological contribution to research on scoring models for credit risk management. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 3800859 Université de Strasbourg Strasbourg 2014-12-31 application/pdf https://publication-theses.unistra.fr/restreint/theses_doctorat/2013/Kouassi_komlan_Prosper_2013_ED221.pdf Kouassi Komlan Prosper 1974-06-25 CI 172152658 40304298 https://theses.fr/2013STRAB004 2013STRAB004 https://doi.org/10.70675/93a22361zd0ebz4ac0z947fz946bf82168a5 2013-07-26 Théorie économique, économétrie, théorie des jeux et de la décision Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Laisney François MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 03215318X Dietsch Michel MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 026832038 Koebel Bertrand MADS_PRESIDENT_DU_JURY 122913469 Horny Guillaume MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 111381312 Scaillet Olivier MADS_RAPPORTEUR_1 034296530 Gourieroux Christian MADS_RAPPORTEUR_2 02689890X École doctorale Augustin Cournot (Strasbourg ; 1995-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 AC 156507013 Bureau d'économie théorique et appliquée (Strasbourg ; 1972-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 UMR 7522 026362767 ddc:330 Laisney François Dietsch Michel Koebel Bertrand Horny Guillaume Scaillet Olivier Gourieroux Christian École doctorale Augustin Cournot (Strasbourg ; 1995-....) Bureau d'économie théorique et appliquée (Strasbourg) PDF 3800859