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Titre: Développement d’un outil de stress-test de la liquidité bancaire basé sur des modèle classique et modèles d’intelligence artificielle
Auteur(s): Benosmane, Aya
Fourar Laidi, Hakim, Directeur de thèse
Ait Ouarabi, Chems-Eddine, Directeur de thèse
Mots-clés: liquidité
Prévisionnel
Stress test
Intelligence artificielle
Scénario
Date de publication: 2024
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
Description: Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024
URI/URL: http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11088
Collection(s) :Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle

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