Estiarisque lance son programme de R&D de travail 2015

Estiarisque lance son programme de R&D de travail 2015

Estiarisque lance son programme de R&D de travail 2015


Estia
risque a lancé ce mois-ci son programme annuel de consolidation de son offre en mettant en place une série de travaux internes en partenariat avec ses clients et Estialab!, le laboratoire interne de R&D du Groupe Estia. Ces travaux se structurent autour de 5 axes de développement et ont une visée  opérationnelle : permettre aux clients du Groupe de disposer d’approches innovantes & efficientes !stiarisque, équipe experte du Groupe Estia dans le domaine du risque, a développé un champ de compétences centré autour de la donnée et de son exploitation optimale notamment au regard du cadre prudentiel. Estiarisque assiste et conseille de nombreux établissements français et internationaux dans la conception, la déclinaison et l’alignement au cadre prudentiel de leurs stratégies risques.

 

AXE 1/ Systèmes experts à l’octroi de crédit

Il s’agit d’étudier les systèmes experts utilisés à l’octroi de crédit pour en améliorer le suivi et être en mesure de faire du fine tuning décisionnel, e.g. d’exploiter des niches de rentabilité inobservées.

L’objectif in fine est de proposer aux clients du Groupe une démarche analytique de revue des systèmes existants et d’évolution vers un processus plus intégré de mesure et de suivi des risques à l’octroi :

  • Possibilités de suivre les performances de ces systèmes (backtesting et reporting utilisateurs)
  • Architecture statistique appropriée d’une liste de règles métiers
  • Détermination de la cible : risque, rentabilité, risque / rentabilité
  • Prise en compte des coûts de gestion et des pertes attendues (EL, provisions, charges)

 

AXE2/ Algorithme de calibrage optimal des PD

Le calibrage des modèles de PD est souvent long, fastidieux et incertain alors que les enjeux en termes d’économie de provisions et de fonds propres peuvent être importants. Au-delà du calibrage proprement dit, l’analyse a posteriori des backtesting nécessite un cadre économique et la mise en place sous SAS et R d’un algorithme efficace constitue une porte ouverte vers d’autres développements.

Le but de ce programme est d’utiliser les technologies analytiques (SAS , R, …) pour produire un algorithme d’optimisation sous contrainte permettant le calibrage d’une fonction de score avec et sans échelle imposée.

 

AXE 3/ Modèles de provisions, de recouvrement, de LGD et d’ELBE

Les problématiques de mesures et de suivi sont en partie communes aux modèles de provisions, de LGD, d’ELBE et à l’optimisation des processus de recouvrement, entre autres :

  • La structure longitudinale des données qui les rapproche de l’analyse en panel
  • Les phénomènes de censure qui imposent l’exploitation de données partielles
  • La forte hétérogénéité des profils de recouvrement associée à des distributions atypiques

La finalité de ce programme est d’être capable de proposer aux établissements financiers des pistes de solutions opérationnelles sur le plan théorique et économétrique.

 

AXE 4/ Biais de sélection à l’octroi

Lors du développement de nouveaux scores d’octroi, pour les dossiers préalablement rejetés par les établissements financiers, l’information sur le défaut est au mieux tronquée, au pire complètement inconnue du modélisateur. Pour traiter ces biais, les praticiens utilisent différentes stratégies plus ou moins complexes, souvent sur la base d’une littérature limitée. Il se trouve que depuis peu, d’autres pistes théoriques ont été proposées que nous souhaitions analyser et confronter à des pratiques en place sur portefeuilles réels. Ces éléments traitent à la fois de l’incidence sur les mesures de performance des scores et sur la correction de ces biais.

L’objectif est de disposer d’outils et méthodes permettant de mesurer et corriger ces biais de sélection.

 

AXE 5/ Couple rentabilité / risque et approche RAROC

Ce programme porte sur la mesure et le suivi du couple rentabilité / risque associé aux décisions de crédit et à leur articulation dans une optique RAROC (Risk Adjusted Return On Capital) ou plus généralement de RAPMs (Risk Adjusted Performance Measures).

Depuis les travaux pionniers de Markowitz dans les années 50 et de Bankers Trust deux décennies plus tard, sans parler des développements plus récents liés au Comité de Bâle, la rentabilité de toute stratégie d’investissement doit être appréhendée à l’aune des risques encourus, une mesure absolue étant par nature tronquée. Néanmoins, le postulat de départ étant posé et partagé par tous, sa déclinaison pratique pose un certain nombre de questions : Quelles mesures de rentabilité et de risque retenir ? Quelles sont les propriétés de l’indicateur synthétique ? Comment passer de l’analyse rétrospective aux projections ? Quelles stratégies peuvent être élaborées sur la base de ces mesures ?…

Les cibles de ce programme sont les suivantes :

  • Proposer et mettre en œuvre une série d’indicateur de rentabilité et de risque
  • Faire une revue didactique de la littérature sur les RAPMs, leurs variantes et leurs propriétés
  • Mettre en place une librairie de programmes analytiques associés au traitement de ce sujet.

 

La valeur ajoutée de l’accompagnement du Groupe Estia, société experte sur la data et opérant pour le compte des établissements financiers depuis sa création, réside dans sa maitrise du triptyque : spécificité métier/ technologies analytiques/ expertise quantitative.

 

Vous souhaitez vous associer à ces programmes de recherche ou en savoir plus ?

eric.bataille@groupe-estia.fr, Manager du pôle risque

emmanuel.schaefer@groupe-estia.fr, Directeur Associé du Groupe Estia

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