Nouveau billet de Sullivan Hué
Apprentissage automatique et notation de crédit : entre performance et interprétabilité
Lauréat du prix de thèse monétaire, financière et bancaire 2021 de la Fondation Banque de France, et actuellement maître de conférences à Aix-Marseille School of Economics, Sullivan Hué présente dans ce billet les résultats de ses recherches menées sous la direction de Sessi Tokpavi et Elena Dumitrescu à l’Université d’Orléans (Laboratoire d’économie d’Orléans). Le chapitre de sa thèse présenté dans ce billet, issu d’un article co-écrit avec Elena Dumitrescu, Christophe Hurlin et Sessi Tokpavi et publié dans European Journal of Operational Research, s’intéresse à l’utilisation des algorithmes d’apprentissage automatique pour la notation de crédit. Il propose un modèle de notation de crédit original dont l’objectif est d’améliorer les performances prédictives du modèle de référence de notation de crédit, c’est-à-dire la régression logistique, à partir de techniques d’apprentissage automatique, tout en préservant l’interprétabilité intrinsèque du modèle traditionnel.
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