Prédire les faillites bancaires : le rôle des explications contrefactuelles

Les banques sont une partie essentielle de l'économie. Si une banque fait défaut, ça peut poser des problèmes pas seulement pour cette banque mais aussi pour les autres du système. C'est pourquoi prédire les défaillances bancaires à l'avance est super important. Au fil des ans, plusieurs méthodes ont été développées pour prévoir les échecs des banques en utilisant divers indicateurs financiers.

Traditionnellement, une méthode simple appelée régression logistique a été utilisée comme principale approche pour prédire les défaillances bancaires. Cette méthode est appréciée parce qu'elle est facile à comprendre et simple à utiliser. Cependant, au fur et à mesure que les relations entre différents indicateurs financiers deviennent plus complexes, des modèles plus avancés et compliqués ont émergé. On retrouve des arbres de décision, des machines à vecteurs de support et des modèles d'apprentissage profond. Bien que ces modèles tendent à faire des prédictions plus précises, ils manquent souvent de transparence et sont difficiles à interpréter, ce qui peut poser problème, surtout avec les réglementations récentes sur l'utilisation des données.

Pour résoudre ce problème, une nouvelle approche appelée Explications contrefactuelles a été proposée. Cette méthode aide à clarifier comment des changements dans des indicateurs financiers spécifiques peuvent affecter le résultat des prédictions, permettant aux banques de prendre des mesures pour réduire leur risque de défaillance.

#Le Défi de Prédire les Défaillances Bancaires

L'exactitude des modèles de prédiction des défaillances bancaires est essentielle. Comme mentionné plus haut, les modèles plus simples, comme la régression logistique, fournissent des aperçus clairs mais peuvent ne pas capturer les relations complexes dans les données. D'un autre côté, les modèles plus complexes donnent de meilleures prédictions mais sont moins interprétables. Ça pose un défi pour les banques qui essaient d'utiliser ces outils avancés tout en respectant des règles qui leur demandent d'expliquer leurs processus décisionnels.

Une façon de surmonter ce défi est d'employer des explications contrefactuelles. Ces explications illustrent quels changements doivent être faits dans les indicateurs financiers d'une banque pour modifier la prédiction. Par exemple, si une banque est prévue comme étant en difficulté, une explication contrefactuelle peut montrer quels variables doivent être ajustées pour éviter ce résultat. L'objectif devient alors de trouver la meilleure méthode pour générer ces explications afin qu'elles soient utiles et concrètes.

#Explications Contrefactuelles Expliquées

Les explications contrefactuelles décrivent ce qui se passerait si certains inputs étaient modifiés dans un modèle. Supposons qu'une banque soit à risque de défaillance ; une explication contrefactuelle mettrait en avant quels indicateurs financiers spécifiques doivent être modifiés pour améliorer les chances de la banque. Les changements doivent être raisonnables, simples et ne concerner qu'un petit nombre de variables pour que la banque puisse mettre en œuvre les modifications efficacement.

Quand on génère des contrefactuels, plusieurs qualités doivent être prises en compte :

1. Validité - Le contrefactuel doit refléter des changements réels qui pourraient se produire dans les opérations d'une banque.
2. Proximité - Les changements suggérés doivent être proches de la situation actuelle de la banque, ce qui les rend plus faciles à mettre en œuvre.
3. Simplicité - Un contrefactuel efficace ne doit pas être trop compliqué. Il doit seulement impliquer les changements nécessaires pour rester clair et compréhensible.
4. Plausibilité - Les changements suggérés doivent être réalistes et réalisables, garantissant que les responsables de la banque font confiance aux recommandations.

#Évaluation des Méthodes de Génération de Contrefactuels

Plusieurs méthodes existent pour générer des explications contrefactuelles. Pour cette étude, trois méthodes ont été examinées :

1. Explications Contrefactuelles Multi-Objectifs (MOC) - Cette méthode aborde la génération de contrefactuels comme un problème multi-objectifs, visant à trouver le meilleur équilibre entre validité, proximité, simplicité et plausibilité.

2. Explications What-If - Cette méthode trouve des observations similaires à une observation cible, expliquant comment des résultats différents peuvent émerger en fonction des changements dans des variables spécifiques.

3. Explications Contrefactuelles par Instance Proche (NICE) - Cette méthode se concentre sur l'identification des observations les plus proches d'un point cible et calcule les changements nécessaires à partir de ce point.

Ces méthodes ont été testées par rapport à différentes stratégies pour gérer les déséquilibres de données, comme les techniques de rééchantillonnage. Le rééchantillonnage implique d'ajuster l'ensemble de données pour assurer une représentation plus équilibrée des banques en difficulté et de celles non en difficulté, car des données déséquilibrées peuvent mener à des prédictions inexacts.

#Importance de Gérer le Déséquilibre des données

Le déséquilibre des données se produit lorsqu'une classe d'observations (par exemple, les banques en défaillance) est significativement plus petite que l'autre (par exemple, les banques non en défaillance). Cela peut mener à des biais dans les prédictions faites par un modèle, rendant essentiel de traiter ce problème. Différentes techniques, comme le suréchantillonnage et le sous-échantillonnage, visent à équilibrer l'ensemble de données.

Cependant, des études récentes ont montré que ces méthodes de rééchantillonnage peuvent parfois causer plus de problèmes qu'elles n'en résolvent, entraînant de moins bonnes performances du modèle. Par conséquent, une approche sensible aux coûts a été proposée comme meilleure alternative. Cette méthode prend en compte l'importance de chaque classe durant l'entraînement, permettant au modèle de prêter plus attention à la classe minoritaire, améliorant ainsi la précision des prédictions.

#Construire des Modèles Précis pour la Prédiction des Défaillances Bancaires

Dans cette étude, des modèles prédictifs basés sur des arbres, comme les arbres de décision, les forêts aléatoires et les arbres supplémentaires, ont été utilisés pour prédire les défaillances bancaires. Chaque type de modèle a ses forces, et utiliser plusieurs modèles aide à capturer une plus large gamme de motifs de données.

L'efficacité de ces modèles a été testée sur des ensembles de données à la fois en échantillon et hors échantillon. Les données en échantillon utilisaient des informations historiques pour former les modèles, tandis que les données hors échantillon servaient de nouvel ensemble de données pour tester les prédictions des modèles. Cette approche visait à garantir que les modèles fonctionneraient bien dans des applications réelles.

La performance des modèles a été mesurée en utilisant la précision et le score F1, une métrique qui prend en compte à la fois la précision et le rappel, ce qui la rend idéale pour évaluer des scénarios de données déséquilibrées.

#Résultats de l'Étude

Les résultats des modèles ont montré que ceux formés sur des ensembles de données originales et ceux utilisant l'approche sensible aux coûts ont surpassé les autres en termes de précision et de fiabilité. Par exemple, le modèle d'arbres supplémentaires a montré des performances supérieures dans la plupart des tests, fournissant une meilleure précision et de meilleurs scores F1 comparés à des modèles plus simples.

De plus, les modèles ont démontré une préférence pour certains groupes de prédicteurs, avec des combinaisons spécifiques d'indicateurs financiers prouvant plus efficaces pour prédire les défaillances bancaires. Le prédicteur II a constamment donné les meilleurs résultats dans diverses techniques de modélisation.

L'étude a également révélé l'importance d'explications contrefactuelles de qualité. Les méthodes MOC et NICE ont fourni des explications de haute qualité, avec NICE excellant en termes de proximité et de simplicité. Ces deux méthodes ont aidé à garantir que les explications générées pour les banques à risque de défaillance étaient à la fois exploitables et faciles à interpréter.

#Applications des Contrefactuels en Pratique

Pour illustrer l'application réelle des explications contrefactuelles, l'étude a examiné deux banques hypothétiques qui étaient prédites comme en défaillance. Pour chaque banque, des contrefactuels ont été générés, montrant les actions spécifiques nécessaires pour inverser leurs résultats prévus.

Pour la Banque A, un seul contrefactuel a été généré. Il a suggéré de diminuer la marge d'intérêt nette tout en augmentant certains ratios de capital. En revanche, la Banque B avait plusieurs contrefactuels, indiquant plusieurs façons de réduire le risque de défaillance en ajustant différents indicateurs financiers.

Cette flexibilité des contrefactuels permet aux responsables bancaires de prendre des décisions éclairées en fonction de divers scénarios. Ils peuvent choisir les options les plus viables en tenant compte de leurs circonstances, reflétant à la fois la dynamique de l'environnement bancaire et la situation unique de la banque.

#Implications pour le Secteur Bancaire

Les résultats de cette étude soulignent l'importance de développer des modèles de prédiction des défaillances bancaires fiables et interprétables. Alors que les régulateurs insistent sur la transparence dans la modélisation, intégrer des explications contrefactuelles permet aux banques de répondre aux normes de conformité et de fournir des raisons justifiables pour leurs prédictions.

La capacité de générer des insights exploitables grâce aux contrefactuels non seulement améliore la fiabilité des modèles mais permet également aux banques de prendre des mesures proactives pour éviter les défaillances. Cela pourrait conduire à une meilleure stabilité financière dans le secteur bancaire et une économie plus résiliente.

#Conclusion

En résumé, l'étude met en avant le potentiel significatif des explications contrefactuelles dans la prédiction des défaillances bancaires. En utilisant des techniques avancées d'apprentissage machine avec des méthodes efficaces de génération de contrefactuels, les banques peuvent améliorer leur précision prédictive tout en respectant les exigences réglementaires.

Cette étude souligne également la nécessité de recherches continues pour développer et affiner les méthodes d'explications contrefactuelles. Explorer davantage comment ces explications peuvent aider les banques à prendre des décisions éclairées conduira finalement à de meilleurs résultats pour les institutions financières et l'économie dans son ensemble.

#Directions de Recherche Futures

Les études futures pourraient explorer plusieurs pistes, y compris :

1. Tester Différents Modèles d'Apprentissage Machine - Bien que cette étude se soit concentrée sur des modèles basés sur des arbres, incorporer d'autres types de modèles pourrait donner des insights supplémentaires et valider les résultats.

2. Études Longitudinales - Examiner les changements de performance des banques au fil du temps pourrait aider à comprendre plus profondément l'efficacité des recommandations contrefactuelles.

3. Investigation Plus Approfondie des Techniques de Déséquilibre des Données - Plus de recherches sont nécessaires pour évaluer les impacts de différentes techniques sur la performance prédictive, surtout dans une industrie fortement réglementée comme la banque.

4. Collaboration avec des Institutions Bancaires - La mise en œuvre dans le monde réel des résultats et des stratégies peut fournir des retours précieux pour affiner les approches et contribuer aux pratiques de l'industrie.

En élargissant la recherche dans ces domaines, le secteur bancaire peut continuellement améliorer sa capacité à prévoir les défaillances et à protéger sa stabilité dans un paysage économique en constante évolution.