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Techniques de scoring

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Les scores sont des outils largement répandus dans les banques pour la sélection de clients dans le ciblage d'actions marketing ou lors d'octroi de crédit, ainsi que pour la mesure individuelle des risques de défaillance. Ces outils sont également incontournables pour la mise en place d'une politique de risques Bâle II IRB.

OBJECTIFS

Effectuer le pont entre les modèles mathématiques et leur mise en application
Fournir les clés théoriques et pratiques pour la calibration des scores et leur suivi
Signaler les pièges des modèles et des techniques d'estimation
Préparer la réflexion des opérationnels pour les choix de variables et la mise en place des scores

PROGRAMME

1
Introduction
 
 Le scoring: définition

Exemple : Intuition géométrique du scoring

 Utilisations classiques du scoring

 Problématiques liés au scoring

2
Mesure de performance d'un score
 
 Score et classement

Exemple : Les courbes de performance et de sélection

 Indice de Gini: indicateur synthétique de performance

 Classement des scores et la courbe de discrimination

Exemple : Implémentation des mesures de performance en langage R

3
Modèles classiques de scoring
 
 Grille d'analyse des modèles de score

 Analyse discriminante linéaire

 Modèles Logit et Probit

 Approche non-paramétrique
> Cart: Classification and Regression Trees
> CHAID: CHI-squared Automatic Interaction Detector
> Réseaux de neurones
> Le boosting

 Comparaison et choix des modèles

4
Les étapes de construction d'un score à travers un focus sur le modèle logistique
 
 Périmètre d'analyse et variable expliquée

Cas pratique : Population d'application et variable expliquée selon différents types de score

 Extraction des données

 Procédure de calibration d'un score logistique

Exemple : Résultats d'estimation des paramètres

 Analyse des variables explicatives

 Performance / significativité / robustesse

 Restitution du score
> Ecriture de la grille de score
> Classes de risque et règles d'octroi

 Procédure de suivi / audit



5
Les variables explicatives
 
 Cartographie des variables explicatives

 Banque, risque client, particuliers

 Variables quantitatives: découpage optimal en classes

 Variables qualitatives

 Apport d'une expertise

 Aperçu de la problématique sur les croisements de variables

 Transformations affines par morceaux

6
Biais d'estimation
 
 Les sources de biais

 Biais d'échantillonage
> Types d'échantillonnage
> Echantillonage représentatif
> Stratification par la variable expliquée

 Scores d'octroi: exclusion dans la base d'apprentissage des individus refusés

 Echantillonage temporel

7
Suivi et audit d'un score
 
 Suivi d'un score: contrôle de calcul

 Suivi du défaut: contrôle de performance

 Suivi du défaut: contrôle de l'octroi

Exemple : Analyse par rating / cohorte / date / âge

 Documentation

8
Prise de décision et politique d'octroi
 
 Contexte

 Optimisation de l'octroi

 Exemples avec différents types de coûts et de gains

9
Conclusion


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A QUI S'ADRESSE CETTE FORMATION ?
   
PUBLIC :
> Contrôleurs de risques en banque de détail et entreprise
> Responsables d'actions marketing
> Ingénieurs risques Bâle II IRB
> Analystes de crédit

NIVEAU : Intermédiaire

PRE-REQUIS :
> Notions de loi de probabilité et de densité
> Notions élémentaires de statistique descriptive (corrélation, fréquence)
   
   
LA FORMATION EN DETAILS...
   
DUREE : 2 jours

FORMAT : Journée / Soirée

PRIX : 2 150 € HT

FORMATEURS : Damien Jacomy
   
   
FORMATIONS ASSOCIEES
   

PREPAREZ-VOUS :
> Introduction à la statistique et à l'analyse exploratoire des données

ELARGISSEZ VOTRE CHAMP DE VISION :
> Bâle II- Bâle III: Risque réglementaire