Sélection de variables pour la classification multiclasse : Comparaisons et applicaion à la discrimination des banques selon le taux des prêts non performants

Résumé : Le volume élevé des Prêts Non Performants (PNP) reste toujours le problème le plus important dans le secteur bancaire tunisien. La classification des banques selon leur niveau des PNP semble alors cruciale pour les autorités de supervision locales afin de prendre les actions correctives adéquates. Dans cette étude, nous comparons trois méthodes de classification différentes, à savoir: les réseaux de neurones, les machines à vecteurs supports multiclasses et le classifieur bayésien sous l'hypothèse de normalité. Nous utilisons des données spécifiques aux dix banques commerciales tunisiennes collectées sur une période de sept ans, de 2000 à 2006. Il s'agit de vingt huit facteurs de risque appartenant au rating CAMELS. Ces facteurs sont ordonnés selon leur importance et sélectionnés en utilisant des algorithmes de sélection de variables. La comparaison des trois méthodes utilisées montre une légère suprématie des machines à vecteurs supports multiclasses.
Type de document :
Communication dans un congrès
42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010
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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>
Soumis le : jeudi 24 juin 2010 - 08:54:22
Dernière modification le : jeudi 24 juin 2010 - 08:54:22
Document(s) archivé(s) le : lundi 27 septembre 2010 - 11:28:18

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Asma Feki, Anis Ben Ishak, Saber Feki. Sélection de variables pour la classification multiclasse : Comparaisons et applicaion à la discrimination des banques selon le taux des prêts non performants. 42èmes Journées de Statistique, 2010, Marseille, France, France. 2010. 〈inria-00494721〉

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