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La contribution de la méthode scoring dans la gestion des risques crédit aux PME

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dc.contributor.author LAOUAR, Amira
dc.contributor.author MECHAOUD, Takwa
dc.contributor.author HAMOUCHE, Ouehchia (ENCADREUR)
dc.date.accessioned 2023-11-09T10:00:06Z
dc.date.available 2023-11-09T10:00:06Z
dc.date.issued 2021-06-01
dc.identifier.other MAS/1097
dc.identifier.uri http://dspace.esc-alger.dz:8080/xmlui/handle/123456789/618
dc.description.abstract En Algérie les Petites et Moyennes Entreprises (PME) constituent le noyau de l'économie, à côté des grandes entreprises existantes, les PME forment une puissance non négligeable. L'économie algérienne définie par l'instabilité et la dépendance aux hydrocarbures, constitue un environnement difficile à adapter pour les PME. Devant cette situation douloureuse, ces entreprises ont intérêts à prouver un management performant et fiable et renforcer leurs efforts pour rester en vie. Les PME trouvent souvent des difficultés de financement, les quasi-fonds (fonds internes) sont rarement suffisants, donc ces entreprises cherchent un second choix de financement. Elles s'orientent ainsi vers le financement externe qui est l'unique solution. Vu la conjoncture économique de l’Algérie, le financement bancaire est le premier choix pour ces PME pour mener à bien leurs activités et réaliser leurs objectifs Le risque et le crédit sont deux éléments primordiaux dans l’activité bancaire, ils forment une combinaison que le banquier doit être en mesure de maîtriser. Pour évaluer ce risque, les Banques Algériennes utilisent la méthode de l’analyse financière, cette dernière a prouvé de considérables limites par rapport à d’autres méthodes statistiques notamment celle de crédit scoring. Dans ce contexte, et à travers l’analyse d’un échantillon des crédits accordés par le Crédit Populaire Algérien aux petites et moyennes entreprises, nous avons élaborée un modèle de régression logistique en vue de développer un outil fiable d’aide à la décision pour l’octroi de crédits. Notre étude a été élaboré en s’appuyant sur une modélisation statistique qui se propose de fournir un modèle de prédiction des risques de crédit. Ce modèle sera développé par la modélisation mathématique (régression logistique). A terme, le système d’estimation attendu permettra aux gestionnaires et aux analystes de crédit de prévoir, avec un bon seuil de confiance le niveau de risque lié à chaque nouveau demandeur de crédit Les résultats obtenus étaient très satisfaisants, du fait que l’étude nous a permis d’obtenir des taux globaux de bon classement de 90.62%. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.subject PME en_US
dc.subject Financement en_US
dc.subject Crédit bancaire en_US
dc.subject risque du crédit en_US
dc.subject crédit scoring en_US
dc.subject Régression logistique en_US
dc.title La contribution de la méthode scoring dans la gestion des risques crédit aux PME en_US
dc.title.alternative Cas : Crédit Populaire d'Algérie (CPA) en_US
dc.type Thesis en_US


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