Risk Consulting

Expertise du risque de crédit pour les acteurs financiers

L’équipe Risk Consulting conseille les acteurs financiers en matière de modélisation du crédit et de gestion des données.

Nous soutenons les banques et les institutions financières dans les domaines suivants

Modélisation du crédit
Intégration des critères ESG dans leur modèle de crédit
Gestion des données

Avantages pour le client

Une combinaison de nos connaissances et des meilleures pratiques du marché
Les consultants d’EthiFinance proposent l’approche la plus appropriée pour définir les KRIs, en fournissant les évaluations et les recommandations les plus appropriées concernant l’allocation des activités, le cadre de gestion du portefeuille, le risque et les ressources humaines.
Credit risk measurement & analysis
Grâce à leur compréhension approfondie des exigences réglementaires et à leur expertise en matière de statistiques, nos consultants fournissent à leurs clients un soutien méthodologique et une aide à la mise en œuvre pour la modélisation, l’analyse des tests de résistance, la validation des modèles ainsi que le suivi des risques et les rapports de maintenance.
Intégration de l'ESG dans le risque de crédit
Nous soutenons nos clients sur la feuille de route de l’intégration du risque ESG, en leur apportant notre connaissance de la méthodologie et de la réglementation en matière de quantification du risque ESG et du risque de crédit, ainsi que de la base de données ESG.
Mission sur tous les modèles de Bâle (PD, LGD, EAD) et sur toutes les classes d'actifs

Cas d'usage

Le risque management d'un groupe
Le client

Une banque européenne de premier plan, offrant à ses contreparties, clients institutionnels et particuliers, une large gamme de services de conseil et de solutions financières à valeur ajoutée.

 
Mission

Modélisation du paramètre PRO/SCI Basel retail

Objectif

Proposer un modèle credit risk pertinent, simplifié, durable et entièrement conforme .

Approche
  • Construction de la base de données de modélisation (RDS) 
  • Risk differentiation: construction of the score model and classification of risk levels                        
  • Quantification des risques : étalonnage du modèle                                              
  • Fourniture du logiciel de modélisation. 
Mise en œuvre du test rétrospectif de la divulgation privée de la banque privée
Le client

La banque privée d’une grande banque européenne.

Le contexte

Dans le cadre du suivi des modèles économétriques, la mise en œuvre de tests rétrospectifs de tous les modèles de risque de crédit est une exigence réglementaire. En particulier, le modèle de probabilité de défaut pour la banque privée est un modèle dit expert en raison de la très faible implication statistique et quantitative dans sa construction. Par conséquent, la mise en place d’un test rétrospectif quantitatif était un défi.

 
Objectif

Répondre à une exigence réglementaire. Lors de ce test rétrospectif, nous avions également un second objectif, qui était de mettre en place de nouveaux indicateurs de suivi statistique en ligne avec les attentes réglementaires.

 
Approche
  • Construction de la base de données opérationnelle. Cette base de données est une consolidation de plusieurs informations provenant d’univers différents qui seront fusionnées par le biais de jointures et de contrôles. 
  • Adaptation de la base de données à l’utilisation d’outils de travail. 
  • Construction d’indicateurs ou d’équivalences sur la base des informations disponibles. 
  • Mise en œuvre des tests statistiques réglementaires (PSI, HHI, AUC, GINI, test binomial, etc.) 
  • Intégration des recommandations de l’équipe de validation 
Résultats

À la fin du test rétrospectif, les analyses ont confirmé que les valeurs de PD déjà mises en œuvre étaient prudentes. Par conséquent, aucune action réelle n’a été nécessaire. Cependant, un nouveau modèle était en cours de développement pour ce périmètre.

 
Contribution à l'équipe
La réalisation de cet exercice de backtesting a permis de fournir aux équipes de modélisation un rapport de backtesting conforme aux attentes du régulateur. De plus, les équipes ont bénéficié de programmes automatisés qui peuvent être utilisés sur d’autres sujets, augmentant ainsi la productivité.
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