Utilisation de l’IA pour la conception d’un outil de stress-test de la trésorerie de la société générale Algérie

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dc.contributor.author Bensefia, Walid
dc.contributor.author Namani, Nawal
dc.contributor.other Arki, Oussama, Directeur de thèse
dc.contributor.other Ait Ouarabi, Chems-Eddine, Directeur de thèse
dc.date.accessioned 2023-10-10T08:16:02Z
dc.date.available 2023-10-10T08:16:02Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.other EP00637
dc.identifier.uri http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/10833
dc.description Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel. Data Science et Intelligence Artificielle : Alger, École Nationale Polytechnique : 2023 fr_FR
dc.description.abstract 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. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.subject Liquidité fr_FR
dc.subject Stress-test fr_FR
dc.subject Machine learning fr_FR
dc.subject Banque fr_FR
dc.subject Prévision fr_FR
dc.subject ALM fr_FR
dc.title Utilisation de l’IA pour la conception d’un outil de stress-test de la trésorerie de la société générale Algérie fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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