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
- Prestación de servicios de consultoría tecnológica para integrar e implantar nuevas infraestructuras informáticas para la gestión de riesgos.
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
Como parte del seguimiento de los modelos econométricos, la implementación de pruebas retrospectivas de todos los modelos de riesgo de crédito es un requisito reglamentario. In particular, el modelo de DP para privado banca es un llamado modelo experto debido a la muy Bajo estadístico y cuantitativa implicación en su construcción. Por consiguiente, la creación de un sistema cuantitativo Prueba retrospectiva era Un reto.
Objetivo
Para cumplir con un requisito reglamentario. At the time of éste bAcktest, Nosotros Además Tenía Un segundo objetivo, cuál era para poner en marcha nuevos estadístico monitorización indicadores En línea con regulador Expectativas.
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
Alfinal de la prueba, los análisis confirmaron que los valores de PD ya implementados eran conservador.A modo de Como resultado, no se requirió ninguna acción real. Sin embargo, se estaba desarrollando un nuevo modelo para este ámbito.
Contribución al equipo
Llevar fuera éste bPruebas de confirmación ejercicio permitido Nosotros para proporcionar el modelado Equipos con un bPruebas de confirmación informe En línea con el Regulador Expectativas. Además, los equipos cuentan con Beneficiado De automatizado programas que se puede utilizar en otros temas, aumentando así la productividad.
