Risque de crédit : mise en place d’un système de notation interne des corporates ou PME

Statistiques et lois de probabilité : rappel sur les notions de base
Contexte réglementaire et concepts clés
  • Réforme de Bâle - le risque de crédit : RWA, capital réglementaire, capital économique
  • Un indicateur : la probabilité de défaut
  • Définition du défaut : CDL vs. Bâlois
Modélisation de la probabilité de défaut
  • Périmètre de modélisation, horizon de la probabilité de défaut
  • Data mining :
  • Choix, collecte, historique, analyse et préparation des données
Base de construction du modèle : historique, échantillonnage (construction / validation)
  • Pré-sélection des variables potentiellement explicatives : statistiques descriptives
Modèle
  • Analyse discriminante de Fisher, régression logistique (Modèle de type Logit) : théorie et application pratique
  • Redressement du score
  • Indicateurs de performance du modèle (qualité d’ajustement, intervalles de confiance)
  • Choix du seuil de cut-off
  • Comparaison de modèles concurrents
Du score à la notation
  • Probabilité de défaut, ratings, échelles de notation internes / externes (S&P, Moody’s, KMV, …)
  • Matrices de transition
Suivi de la dynamique du modèle
  • Contrôle de la robustesse
  • Use-test, backtest, stress test
  • Préconisations
  • Recalibrage, refonte du modèle
  • Travaux Pratiques
  • Exemple de mise en œuvre sous le logiciel SAS : comprendre le programme et savoir interpréter les fichiers en sortie

  • Connaître les modèles de probabilité de défaut
  • Appréhender les principales techniques de scoring
  • Connaître les techniques d’appréciation de la qualité d’un modèle
  • Maîtriser les étapes clés du process de modélisation : de la constitution d’un datawarehouse au backtest d’un modèle, en passant par la formation aux utilisateurs
  • Connaître le contexte réglementaire en date du séminaire et savoir analyser les concepts clés
  • Acquisition des bases théoriques et pratiques de la modélisation de la probabilité de défaut : en comprenant le contexte Bâle II et les enjeux inhérents au risque de crédit et en comprenant au travers d’exemples et d’exercices simples le mécanisme de modélisation de la probabilité de défaut
  • Apprentissage des outils permettant de modéliser la probabilité de défaut ou d’auditer ces modèles. Ces outils pourront facilement se transposer à d’autres problématiques de scoring (CRM, scores d’octroi, scores d’appétence, etc.)
  • Néophytes et collaborateurs désirant une remise à niveau «accélérée» sur la modélisation de la probabilité de défaut
  • Directions des risques
  • Directions financières
  • Data miners
  • Audit, contrôle interne
  • Inspection Générale : collaborateurs intervenant sur le risque de crédit
  • Consultants en mission dans des banques, et devant intervenir sur le risque de crédit
  • Autres organismes : Chambres de compensation, ...
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