Construction d'un score de défaillance: analyses univariées et partition de la base de données

Dans le domaine de l'analyse statistique des données, la construction d'un modèle de scoring requiert une approche méthodique, commençant par une analyse univariée approfondie des différentes variables de la base de données. Cette phase cruciale fournit une compréhension globale des caractéristiques des clients sous étude, jetant les bases d'une modélisation plus précise et prédictive. Après cette étape, vient la phase de partition de la base de données qui est cruciale pour garantir l'applicabilité du modèle à des données différentes de celles utilisées lors de sa construction.

1. Analyses univariées pour une compréhension profonde

Les statistiques descriptives univariées s'avèrent essentielles pour obtenir une vision exhaustive des caractéristiques des clients. Le choix judicieux des indicateurs pour les différentes variables est primordial:

• Variables quantitatives continues: Moyenne, médiane, écart-type, variance, etc.

• Variables quantitatives discrètes: Moyenne, médiane, écart-type, variance, mode, etc.

• Variables qualitatives: Fréquence des catégories, pourcentage des catégories, mode, etc.

Au cours de cette étape, une attention particulière est portée aux variables clés, telles que l'entrée en défaut, pour identifier des tendances significatives.

2. Partition des données pour une modélisation généralisable

La généralisation d'un modèle est cruciale pour garantir son applicabilité à des données différentes de celles utilisées lors de sa construction. Plusieurs méthodes sont envisageables pour atteindre cet objectif:

• Échantillons bootstrap: Utilisation de multiples échantillons bootstrap pour estimer la variabilité du modèle.

• Validation croisée: Applicable lorsque les données disponibles sont limitées, cette méthode permet d'évaluer la performance du modèle sur différents sous-ensembles des données.

• Méthode d'apprentissage-validation: Cette approche, particulièrement courante, implique la division de la base de données en deux parties: la base d'apprentissage (utilisée pour construire le score) et la base de validation (utilisée pour valider le score et évaluer les performances du modèle). La base d'apprentissage, représentant en général 70% ou 80% de la base totale, doit être aussi représentative que possible de cette dernière, notamment en termes de défaut.. De plus, les variables jugées clés doivent maintenir leur stabilité moyenne au fil du temps dans les trois bases de données (totale, apprentissage et validation).

En combinant une analyse univariée approfondie avec une partition judicieuse des données, les modèles de scoring peuvent être construits de manière plus robuste et généralisable, renforçant ainsi leur utilité dans des contextes divers. Cette approche rigoureuse contribue à la fiabilité des résultats et à la capacité du modèle à anticiper les défis futurs avec précision.