Consultoría de Riesgos
El equipo de Consultoría de Riesgos asesora a los agentes financieros en materia de modelización del crédito y gestión de datos.
Prestamos apoyo a bancos e instituciones financieras en los siguientes ámbitos:
Modelización del crédito
- Conocimiento profundo de los requisitos regulatorios y experiencia estadística para proporcionar a los clientes apoyo metodológico y técnico en la modelización, el análisis de pruebas de resistencia y la validación de modelos.
- Supervisión de riesgos e informes de seguimiento
Integración de criterios ESG en los modelos de crédito
- Apoyo a los bancos en la identificación y revisión de sus políticas de riesgos y estructuras de gobernanza del riesgo.
- Combinación de nuestro conocimiento con las mejores prácticas del mercado para proponer el enfoque más adecuado en la definición de KRIs ESG.
- Definición y acompañamiento a nuestros clientes en la hoja de ruta para la integración ESG.
- Aportación de nuestra experiencia en metodología y regulación para la cuantificación del riesgo de crédito y ESG, así como en bases de datos ESG.
Gestión de datos
- Diseño de modelos de datos adaptados a los distintos objetivos del cliente.
- Provisión de bases de datos y modelos ESG para cuantificar los riesgos ESG.
- Mejora de la gobernanza y la calidad de los datos
- Providing technology services to integrate/ implement new IT infrastructures for risk management
Beneficios para los clientes
Una combinación de nuestro conocimiento y las mejores prácticas del mercado
EthiFinance consultants propose the most suitable approach to define KRIs, providing the most appropriate assessments and recommendations regarding business allocation, portfolio management framework, risk and human resources.
Medición y análisis del riesgo de crédito
Con un profundo conocimiento de los requisitos regulatorios y experiencia en estadística, nuestros consultores proporcionan a los clientes apoyo metodológico y de implementación en modelización, análisis de pruebas de estrés, validación de modelos, así como en seguimiento de riesgos y reporting de mantenimiento.
Integración ESG en el riesgo de crédito
Apoyamos a nuestros clientes en la hoja de ruta de integración de riesgos ESG, aportando nuestro conocimiento de la metodología y la regulación en materia de cuantificación del riesgo ESG y del riesgo de crédito, así como en bases de datos ESG.
Misión en todos los modelos de Basilea (PD, LGD, EAD) y en todas las clases de activos
Casos prácticos
Gestión de Riesgos Grupales
Cliente
Un banco europeo líder que ofrece a sus clientes corporativos, institucionales y particulares una amplia gama de servicios de asesoramiento de valor añadido y soluciones financieras.
Misión
Modelización del PD PRO/SCI Basel retail parameter
Objetivo
Proponer un modelo de r iesgo de credit iesgo pertinente, simplificado, sostenible y plenamente conforme .
Acercarse
- Construcción de la base de datos de modelización (RDS)
- Diferenciación de riesgos: construcción del modelo de puntuación y clasificación de los niveles de riesgo
- Cuantificación de riesgos: calibración del modelo
- Suministro del paquete de modelado.
Implementación del Backtest de PD de Banca Privada
Cliente
El banco privado de un importante banco europeo.
Contexto
As part of the monitoring of econometric models, the implementation of backtests of all credit risk models is a regulatory requirement. In particular, the PD model for private banking is a so-called expert model due to the very low statistical and quantitative involvement in its construction. Consequently, setting up a quantitative backtest was a challenge.
Objetivo
To meet a regulatory requirement. At the time of this backtest, we also had a second objective, which was to put in place new statistical monitoring indicators in line with regulatory expectations.
Acercarse
- Construcción de la base de datos operativa.Esta base de datos es una consolidación de varias piezas de información de diferentes universos para fusionar a través de uniones y controles
- Adaptación de la base de datos para su uso en herramientas de trabajo
- Construcción de indicadores o equivalencias a partir de la información disponible
- Implementación de pruebas estadísticas reglamentarias (PSI, HHI, AUC, GINI, prueba binomial, etc.)
- Integración de las recomendaciones del equipo de validación
Resultados
At the end of the backtest, the analyses confirmed that the PD values already implemented were conservative. As a result, no real action was required. However, a new model was being developed for this scope.
Contribución al equipo
Carrying out this backtesting exercise allowed us to provide the modelling teams with a backtesting report in line with the regulator’s expectations. In addition, the teams have benefited from automated programmes that can be used on other subjects, thereby increasing productivity.
