| Titre : |
Utilisation de l’IA pour la conception d’un outil de stress-test de la trésorerie de la société générale Algérie |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Walid Bensefia, Auteur ; Nawal Namani, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Chems-Eddine Ait Ouarabi, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2023 |
| Importance : |
1 fichier PDF (4.3 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 : 2023
Bibliogr. P. 112 - 113. - Annexes P. 116 - 135 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
ALM
Banque
Liquidité
Machine learning
Prévision
Stress-test |
| Index. décimale : |
PI02323 |
| Résumé : |
Depuis la crise financière de 2008, de nouvelles réformes ont été mises en place visant à fournir un cadre réglementaire plus protecteur notamment par la mise en place d’outils d’analyse de risque dont les tests de résistance bancaire “Les stress-tests” visant à évaluer la robustesse des banques face aux chocs financiers qui peuvent causer une crise de liquidité. En plus de l’élaboration d’un scénario de stress, l’étape la plus importante est d’établir un prévisionnel des postes les plus significatifs de la trésorerie de la banque afin de le stresser pour ensuite avoir le stress-test final.
L’objectif de ce PFE est en premier lieu de proposer un modèle de prévision pour la trésorerie de la SGA grâce à des algorithmes de Machine Learning, ensuite de lui injecter des scénarios de stress basés sur des hypothèses macroéconomiques et microéconomiques pour minimiser le risque futur de liquidité afin que la banque puisse faire face à ses engagements. |
Utilisation de l’IA pour la conception d’un outil de stress-test de la trésorerie de la société générale Algérie [document électronique] / Walid Bensefia, Auteur ; Nawal Namani, Auteur ; Oussama Arki, Directeur de thèse ; Chems-Eddine Ait Ouarabi, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2023 . - 1 fichier PDF (4.3 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 : 2023
Bibliogr. P. 112 - 113. - Annexes P. 116 - 135 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
ALM
Banque
Liquidité
Machine learning
Prévision
Stress-test |
| Index. décimale : |
PI02323 |
| Résumé : |
Depuis la crise financière de 2008, de nouvelles réformes ont été mises en place visant à fournir un cadre réglementaire plus protecteur notamment par la mise en place d’outils d’analyse de risque dont les tests de résistance bancaire “Les stress-tests” visant à évaluer la robustesse des banques face aux chocs financiers qui peuvent causer une crise de liquidité. En plus de l’élaboration d’un scénario de stress, l’étape la plus importante est d’établir un prévisionnel des postes les plus significatifs de la trésorerie de la banque afin de le stresser pour ensuite avoir le stress-test final.
L’objectif de ce PFE est en premier lieu de proposer un modèle de prévision pour la trésorerie de la SGA grâce à des algorithmes de Machine Learning, ensuite de lui injecter des scénarios de stress basés sur des hypothèses macroéconomiques et microéconomiques pour minimiser le risque futur de liquidité afin que la banque puisse faire face à ses engagements. |
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