Full Description

Au sein de la Direction des Risques Groupe (DRG) de Crédit Agricole SA, vous rejoindrez la Direction de la Validation des Modèles Groupe (DRG/VMG), en charge de la validation des modèles de mesure de risques niveau Groupe.

Rattaché à l’unité en charge de la Validation des Modèles Internes (DRG/VMG/VMI), vous intégrerez une équipe dynamique à la frontière des métiers de modélisation et d’audit avec une composante quantitative marquée. Vous aurez pour mission de contribuer au contrôle des modèles d’analyse et de mesure des risques (crédit, marché, opérationnel, etc..), au croisement des exigences réglementaires et des expertises métiers reconnues sur de nombreux domaines couverts par l’activité du Groupe Crédit Agricole SA et de ses filiales spécialisées.

Ce stage porte sur le challenge relatif au pouvoir prédictif des modèles de PD, LGD et CCF, en particulier selon les axes suivants

• L’estimation de la marge de conservatisme couvrant l’erreur d’estimation générale (marge de type C) ;
• L’évaluation de la prise en compte des ralentissements économiques (« economic downturn ») dans le cadre des estimations LGD et CCF (identification des périodes dites « downturn » telle que définie dans les textes réglementaires EBA/RTS/2018/04, et quantification de l’ajustement « downturn » appliqués aux paramètres estimés telle que décrit dans l’EBA/GL/2019/03).

A partir des différentes normes de modélisation et de backtesting déjà existantes au sein du Groupe, le stagiaire sera chargé de challenger les méthodes dans le but de créer un set d’indicateurs et de tests statistiques indépendants de ceux utilisés par les fonctions de modélisation. Il sera nécessaire d’étudier l’applicabilité de ces approches selon le portefeuille concerné (volumétrie de la base de données, nombre de défauts disponibles, etc.).

Ces indicateurs et tests devront être implémentés dans un outil sur Python permettant l’automatisation des analyses.

Vous aurez pour missions principales de

• Prendre connaissance du corpus normatif interne (normes de modélisation et backtesting du Groupe) ainsi que du contexte réglementaire (évolution de l’environnement réglementaire et renforcement des exigences du superviseur) ;
• Mener une recherche bibliographique approfondie sur les méthodes de contrôles et validations relatives à la quantification des paramètres PD, LGD et CCF ;
• Challenger les méthodologies actuellement utilisées par le Groupe
• Compléter l’outil d’automatisation facilitant le challenge des résultats fournis par les fonctions de modélisation. Cet outil fera l’objet d’une mise en application sur un des modèles du Groupe au cours du stage (périmètre Retail ou Grande Clientèle – Low Default Portfolio & High Default Portfolio).
• Documenter les avantages/inconvénients de chacune des méthodes challengers et leur cadre d’application. Rédiger un guide d’utilisation de l’outil/programmes mis en place

Experience Level: 0 - 2 ans

Education Level: Bac + 5 / M2 et plus

Country: France

Skills

Compétences techniques

• Maîtrise de SAS, Python et R
• Rigueur, curiosité, esprit d’initiative, autonomie
• Esprit de synthèse, bonnes qualités rédactionnelles et de présentation

Compétences générales

• Rigueur ;
• Curiosité ;
• Esprit d’initiative ;
• Autonomie.

Extra Skills

Python, SAS, R

Langues: Anglais Bilingue

Formation / Spécialisation

Statistiques, mathématiques appliquées