Modelisation risque credit

Modélisation du risque - Risk-manager -

. Peut être un modèle très instable face à l augmentation naturelle des données au fil du temps. Contexte réglementaire La qualification à la AMA requière un investissement considérable en termes de budget, de temps, et de ressources. L’objectif de ce cours est de présenter les outils mathématiques couramment utilisés dans la modélisation du risque de crédit. Pour garantir que l exercice aboutit à un résultat satisfaisant, plusieurs distributions doivent être testées. La composante learning de l approche proposée est une technique Bayesienne. Pour chaque UdM, les séries temporelles des fréquences trimestrielles/mensuelles sont calibrées à : Distribution Poisson Distribution Negative Binomial Agg. Son application ici permet d assurer une meilleure précision/stabilité de la VaR qui dépasse celle de la méthode MLE. Pour estimer la VaR, la distribution composée des pertes annuelles est simulée par Monte Carlo. Risque opérationnel : La collecte des pertes est spontanée : le système comptable absorbe les pertes opérationnelles en termes de dollars, mais ne garantie par leur classification systématique. Fin, Asset Mgt, Trading Brokerage Modérée - Élevée Faible Par exemple, mixer le Retail avec le Commercial n est pas une pratique à adopter. Modelisation risque credit. Une fonction de Conditional Likelihood Ratio est employée comme fonction objective. Anatomie des pertes Les pertes sont classées selon deux dimensions: Ligne d affaire et Type d évènement. En Europe, quelques banques ont été approuvées. Une composante jugement expert est également employée. Souvent, le capital final est défini entre les deux VaRs. Très utilisé aux débuts de la discipline, moins populaire présentement. Modelisation risque credit. Un modèle avec grande dispersion est un modèle instable. L environnement d affaires et les contrôles internes sont deux facteurs importants qui aggravent ou mitigent l exposition. Binomial LDA/ Modèle de base/ Fréquence La distribution NB implique une plus grande variance et elle est un modèle plus général qui englobe la distribution Poisson. Une p-value supérieure à est la norme. Très rigoureux comme modèle. Non accepté par les régulateurs. La qualité du fit ne garantie pas systématiquement la vraisemblance de la VaR. Possède les mêmes propriétés statistiques que le MLE et génère des résultats très similaires au MLE. Max Spacing : Maximiser l uniformité des percentiles. Aucune banque canadienne n a obtenu pour le moment l approbation finale. Cependant, la taille des échantillons pourrait être très faible dans certaines catégories. Souvent un seul événement de perte fait l objet de plusieurs dizaines de transactions comptables dispersées dans différents comptes vagues. Le test Likelihood Ratio est utilisé pour sélectionner le modèle le plus parcimonieux. Très complexe à implémenter, et la convergence est rare.

Les attentes des régulateurs peuvent être flous et des fois non réalistes. Aux USA, la situation est similaire. Les tests de GoF utilisés sont KS, AD et AD up-tail. Le risque opérationnel souvent dépasse le risque de marché en termes de capital à détenir, surtout dans le cas des banques commerciales. Nombre banque et relation credit.

Modélisation mathématique des risques financiers: Nouveaux.

. Les données regroupées dans une seule UdM doivent être homogènes afin de garantir que les pertes assemblées partagèrent le même profil probabiliste. Pareto, Weibull, Burr, LogLogistic, LogGamma, Gene. Les pertes sont systématiquement captés. Génère des modèles plus stables et de meilleur fit. Les outils mathématiques nécessaires à la compréhension du cours seront présentés au fur et à mesure des besoins. Le ratio de la VaR par rapport a la pire perte annuelle empirique est un outil de mesure. VaR finale : La VaR du modèle de base est comparée à celle du modèle benchmark. La fréquence et la sévérité de la perte hypothétique constituent le scenario. Modèle de distribution tronquée : Tout l échantillon est calibré à une unique distribution, en utilisant la forme tronquée de celle-ci pour reconnaître la nature tronquée de l échantillon. Credit immobilier france sud. Le plus favorisé par les régulateurs. La classification des pertes dans les différentes catégories de types d événement est sujet à des interprétations, la marge d erreur est non nulle. Le modèle de diversification est défini par une Student-t Copula calibrée aux pertes trimestrielles. Regarder son compte credit agricole. Nous aborderons essentiellement la problématique de l’évaluation financière de ce risque dans le cadre pricing des produits dérivés correspondant

Commentaires