Impact de la dégradation de la conjoncture économique sur l'accroissement des taux de défaut des clients de la banque
Bibliographic record
Abstract
Cet article se propose d’analyser la relation entre l’évolution des facteurs de risque macroéconomiques et la défaillance des emprunteurs. Pour cela, on a procédé à la modélisation des distributions des taux de défaut d’un portefeuille de crédit d’une banque marocaine en s’inspirant de certaines études qui ont été réalisées aux États-Unis et au Canada. Ce travail consiste à mesurer et expliquer l’impact des évolutions défavorables de la conjoncture économique sur la dégradation de la qualité du portefeuille de crédit, et s’inscrit de ce fait dans le cadre d’une démarche exploratoire puisqu’il ne valide pas une étude préalable. En effet, la majorité des études réalisées jusqu’à date portent essentiellement sur la modélisation du risque systématique des portefeuilles de crédits aux particuliers et non pas des portefeuilles hybrides comportant toute la clientèle de la banque.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".