- CMI - CURSUS DE MASTER EN INGENIERIE

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Modèles du scoring

Volume horaire

Unité d’Enseignement

Semestre

Niveau

Cours

TD

15

0

Fondamentale

9

M2 ISF

Enseignante

Evaluation

Coefficient

ECTS

Catherine Silvestri

Projet

2

2.5


 
 


Objectifs de l’enseignement

Ce cours de travaux pratiques est optionnel, il se déroule en salle informatique sur PC équipés du logiciel SAS V9. Chaque séance est dédiée à l’application d’un modèle de scoring sur une base de données financière extraite d’un portefeuille bancaire ou d’assurance. Un exercice composé d’une dizaine de questions progressives est transmis aux élèves, un répertoire contenant des syntaxes de programmes de base et un fichier de données est copié sur le réseau. Après une lecture du TP de l’enseignant, les élèves développent en binôme ou individuellement l’exercice, chaque question est corrigée avant d’aborder l’étape suivante. Plusieurs méthodes sont traitées au cours des séances : la régression logistique binaire, l’analyse discriminante linéaire de Fisher, la méthode DISQUAL, la classification ascendante hiérarchique. Les méthodes sont appliquées dans le cas le plus général ou les cibles sont binaires.

Descriptif de l’enseignement
Séance 1 : Traitements préliminaires sur la base de données
Séance 2 : Modélisation d’un score d’une cible binaire avec la régression logistique
Séance 3 : Modélisation selon l’analyse discriminante linéaire
Séance 4 : Modélisation avec la Méthode DISQUAL
Séance 5 : Les méthodes de classification

Méthode d’enseignement
Exercices de programmation en langage SAS V9.

Pré-requis
Analyse de données (ACP, AFCM), régression linéaire multi-variée.
Notions en analyse numérique matricielle.
Notions de bases en langage SAS ( Data Step).

Bibliographie
(ouvrages uniquement)

  • Tuffery, S. (2007), Data Mining et statistique décisionnelle, Editions TECHNIP

  • Saporta, G. (2011), Probabilités, analyse des données et statistique, Editions TECHNIP

  • Tuffery, S. (2009), Étude de cas en statistique décisionnelle, Editions TECHNIP



 
 
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