Développement d’un outil de stress-test de la liquidité bancaire basé sur des modèle classique et modèles d’intelligence artificielle / Aya Benosmane (2024) 

Public ISBD Titre : Développement d’un outil de stress-test de la liquidité bancaire basé sur des modèle classique et modèles d’intelligence artificielle Type de document : document électronique Auteurs : Aya Benosmane, Auteur ; Hakim Fourar Laidi, Directeur de thèse ; Chems-Eddine Ait Ouarabi, Directeur de thèse Editeur : [S.l.] : [s.n.] Année de publication : 2024 Importance : 1 fichier PDF (4 Mo) Présentation : ill. Note générale : Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024 Bibliogr. p. 146 - 147 . - Annexe p. 148 - 158 Langues : Français (fre) Mots-clés : Risque liquidité Prévisionnel Stress test Intelligence artificielle Modélisation Scénario Index. décimale : PI02224 Résumé : Dans le contexte d’un paysage financier complexe et volatile, la gestion des risques est essentielle à la stabilité des institutions financières. En Algérie, Société Générale Algérie est confrontée à plusieurs défis en raison des fluctuations des prix du pétrole et d’autres facteurs économiques. Pour y faire face, l’outil de test de résistance de liquidité SGA a été développé à l’aide de modèles d’apprentissage automatique et d’analyses avancées. Cet outil vise à anticiper et à évaluer avec précision les effets des crises financières et économiques potentielles sur la liquidité de la Banque. Ce projet représente une initiative active visant à améliorer la capacité de SGA à naviguer pendant les fluctuations économiques et à protéger efficacement les intérêts de ses clients et de l’économie nationale Développement d’un outil de stress-test de la liquidité bancaire basé sur des modèle classique et modèles d’intelligence artificielle [document électronique] / Aya Benosmane, Auteur ; Hakim Fourar Laidi, Directeur de thèse ; Chems-Eddine Ait Ouarabi, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (4 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024 Bibliogr. p. 146 - 147 . - Annexe p. 148 - 158 Langues : Français (fre) Mots-clés : Risque liquidité Prévisionnel Stress test Intelligence artificielle Modélisation Scénario Index. décimale : PI02224 Résumé : Dans le contexte d’un paysage financier complexe et volatile, la gestion des risques est essentielle à la stabilité des institutions financières. En Algérie, Société Générale Algérie est confrontée à plusieurs défis en raison des fluctuations des prix du pétrole et d’autres facteurs économiques. Pour y faire face, l’outil de test de résistance de liquidité SGA a été développé à l’aide de modèles d’apprentissage automatique et d’analyses avancées. Cet outil vise à anticiper et à évaluer avec précision les effets des crises financières et économiques potentielles sur la liquidité de la Banque. Ce projet représente une initiative active visant à améliorer la capacité de SGA à naviguer pendant les fluctuations économiques et à protéger efficacement les intérêts de ses clients et de l’économie nationale

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité	Spécialité	Etat_Exemplaire
EP00820	PI02224	Ressources électroniques	Bibliothèque centrale	Projet Fin d'Etudes	Disponible	Data sciences_Intelligence artificielle	Téléchargeable

Documents numériques

BENOSMANE.Aya.pdf URL