Risk management 2 : gestion des risques avancée
Prochaines sessions et informations pratiques
Notre format distanciel fractionné est une alternative intéressante aux formations présentielles classiques organisées sur des journées pleines et consécutives. La formation se déroule sous forme de plusieurs demi-journées distancielles espacées, en général réparties sur deux semaines consécutives.
Qu’est-ce qu’une formation distancielle fractionnée ?
C’est une formation à distance réunissant de façon synchrone sur internet (via les outils Microsoft Teams ou Zoom) un formateur et des participants, quelle que soit leur situation géographique. Ce dispositif recrée à distance les conditions d’une formation en salle traditionnelle : les participants et le formateur peuvent notamment, discuter, se voir, visionner des documents, des vidéos, réaliser des quiz, partager leur écran...
Ce format est dit fractionné car, à l'inverse des formations présentielles organisées sur plusieurs journées consécutives, la formation s'organise en un certain nombre de demi-journées espacées, réparties en général sur deux semaines, permettant ainsi un temps d'assimilation et de digestion des connaissances d'une séance à l'autre.
Quels sont les avantages pédagogiques du format distanciel fractionné ?
En formation continue, le format le plus répandu est le présentiel sur 2 journées consécutives. Privilégié pour des raisons d'organisation, ce format n'est pas toujours adapté en termes d'apprentissage en raison de la grande quantité d'information à assimiler en peu de temps.
En distanciel fractionné, le contact avec le formateur n'est certes pas aussi direct qu'en présentiel, mais l'espacement des séances permet une assimilation des connaissances et compétences beaucoup plus efficace que sur plusieurs journées pleines et consécutives. Au delà du temps de digestion permis par l'espacement des séances, des exercices d'application sont donnés d'une séance à l'autre, permettant ainsi de consolider l'apprentissage. Les questions qui surviennent entre les séances, notamment lors de la réalisation des exercices d'application, peuvent être traitées par le formateur lors de la séance suivante.
Selon notre expérience, en contrepartie d'un petit travail personnel à fournir entre les séances, une formation distancielle fractionnée en 4 demi-journées séparées de quelques jours permet en règle générale d'apprendre plus et d'apprendre mieux qu'une formation présentielle organisée sur 2 journées consécutives.
Quels sont les atouts du format distanciel ?
Flexibilité du lieu d’apprentissage : les participants peuvent choisir le lieu de leur formation (à la maison, au bureau ou n’importe où dans le monde).
Gain de temps grâce à l’absence de déplacement pour rejoindre le lieu de la formation.
Réduction des frais personnels reliés à la formation : dont les frais de déplacement, de repas et de séjour.
A la demande des participants (notamment en cas d'absence ponctuelle), les séances peuvent être enregistrées, permettant ainsi un visionnage en différé.
Concernant le format distanciel fractionné, il est souvent plus facile en termes de contraintes professionnelles de libérer 4 demi-journées espacées que deux journées pleines consécutives.
De quel équipement doit-on disposer ?
Pour participer à ce type de formation, vous devrez simplement vous munir d’un ordinateur connecté à internet (poste fixe, portable, voire tablette) équipé d'une webcam et d'un micro.
- Assimiler les techniques de modélisation avancée des risques
- Pouvoir les appliquer à de nombreux domaines en finance, notamment la gestion d’actifs, la déterminatiopn des fonds propres des banques, et la gestion des produits complexes
- Assimiler les techniques de modélisation avancée des risques
- Pouvoir les appliquer à de nombreux domaines en finance, notamment la gestion d’actifs, la déterminatiopn des fonds propres des banques, et la gestion des produits complexes
Culture financière minimum, notions mathématiques élémentaires, maîtrise de base d’Excel et de R.
Culture financière minimum, notions mathématiques élémentaires, maîtrise de base d’Excel et de R.
Toute personne au profil plutôt scientifique évoluant dans le domaine financier souhaitant aller plus loin sur la mesure des risques financiers
Toute personne au profil plutôt scientifique évoluant dans le domaine financier souhaitant aller plus loin sur la mesure des risques financiers
Introduction
Le risque dans tous ses états après la grande crise financière de 2007-2011 – Bâle, IFRS9, MRM, DICI, stress-tests.
PARTIE 1 : RISQUES EXTRÊMES
Value-at-Risk : fondements et premières formalisations
- Fondements de la VaR
- Premières formalisations
Value-at-Risk et Théorie des Valeurs Extrêmes
- Théorie des Valeurs Extrêmes
- Application à la Value-at-Risk
PARTIE 2 : RISQUES MULTIPLES 1
Définition et propriétés des copules
- Définition
- Propriétés
- Exemples de copules
Mise en œuvre des copules
- Méthodes de simulation
- Méthodes d’inférence statistique
PARTIE 3 : RISQUES MULTIPLES 2
Modélisation de la probabilité de défaut
- Approche par les ratings
- Modèle de Merton
- Modèle à intensité constante
Modélisation du taux de recouvrement
- Mesure du taux de recouvrement
- Modélisation stochastique et calibration
Modélisation de la dépendance des défauts
- Mesurer la dépendance des événements de défaut
- Copules et dépendance des défauts
CreditVaR
Introduction
Le risque dans tous ses états après la grande crise financière de 2007-2011 – Bâle, IFRS9, MRM, DICI, stress-tests.
PARTIE 1 : RISQUES EXTRÊMES
Value-at-Risk : fondements et premières formalisations
- Fondements de la VaR
- Premières formalisations
Value-at-Risk et Théorie des Valeurs Extrêmes
- Théorie des Valeurs Extrêmes
- Application à la Value-at-Risk
PARTIE 2 : RISQUES MULTIPLES 1
Définition et propriétés des copules
- Définition
- Propriétés
- Exemples de copules
Mise en œuvre des copules
- Méthodes de simulation
- Méthodes d’inférence statistique
PARTIE 3 : RISQUES MULTIPLES 2
Modélisation de la probabilité de défaut
- Approche par les ratings
- Modèle de Merton
- Modèle à intensité constante
Modélisation du taux de recouvrement
- Mesure du taux de recouvrement
- Modélisation stochastique et calibration
Modélisation de la dépendance des défauts
- Mesurer la dépendance des événements de défaut
- Copules et dépendance des défauts
CreditVaR
L'utilisation des copules dans le cadre de la gestion des risques financiers
La théorie des copules est une branche des statistiques multivariées qui permet de modéliser la dépendance entre plusieurs variables aléatoires. Elle offre une approche plus flexible pour modéliser les relations de dépendance que les méthodes traditionnelles telles que la corrélation linéaire.
Dans le cadre de la gestion des risques de marché, la théorie des copules est utilisée pour modéliser la dépendance entre les rendements ou les prix des actifs financiers. Voici quelques façons dont elle peut être utilisée :
Modélisation de la dépendance non linéaire : Contrairement à la corrélation linéaire, qui suppose une relation linéaire entre les variables, les copules permettent de capturer des formes de dépendance plus complexes et non linéaires. Cela est particulièrement utile lorsque les relations de dépendance entre les actifs financiers sont asymétriques ou présentent des structures non linéaires.
Mesure du risque agrégé : La théorie des copules permet de calculer la mesure de risque agrégé pour un portefeuille d’actifs. En modélisant la dépendance entre les rendements des actifs à l’aide de copules, il est possible de quantifier le risque global du portefeuille de manière plus précise que si l’on ne considérait que la corrélation linéaire.
Simulation de scénarios extrêmes : Les copules sont également utilisées pour générer des scénarios extrêmes de dépendance entre les actifs financiers. Cela permet d’évaluer les risques de pertes importantes lors de périodes de stress sur les marchés, ce qui est essentiel pour la gestion des risques de marché.
Allocation d’actifs et optimisation de portefeuille : En utilisant les copules, il est possible de prendre en compte la dépendance entre les actifs lors de l’allocation d’actifs et de l’optimisation de portefeuille. Cela permet de construire des portefeuilles plus diversifiés et résilients, en prenant en compte les relations de dépendance réelles entre les actifs.
L’application de la théorie des copules nécessite néanmoins plusieurs prérequis, notamment des données historiques suffisantes et une estimation précise des paramètres de la copule. De plus, l’utilisation des copules en gestion des risques de marché nécessite une expertise statistique avancée et une compréhension approfondie des concepts associés. Démystifier ces aspects est l’un des objectifs de la deuxième partie de cette formation.
L'utilisation des copules dans le cadre de la gestion des risques financiers
La théorie des copules est une branche des statistiques multivariées qui permet de modéliser la dépendance entre plusieurs variables aléatoires. Elle offre une approche plus flexible pour modéliser les relations de dépendance que les méthodes traditionnelles telles que la corrélation linéaire.
Dans le cadre de la gestion des risques de marché, la théorie des copules est utilisée pour modéliser la dépendance entre les rendements ou les prix des actifs financiers. Voici quelques façons dont elle peut être utilisée :
Modélisation de la dépendance non linéaire : Contrairement à la corrélation linéaire, qui suppose une relation linéaire entre les variables, les copules permettent de capturer des formes de dépendance plus complexes et non linéaires. Cela est particulièrement utile lorsque les relations de dépendance entre les actifs financiers sont asymétriques ou présentent des structures non linéaires.
Mesure du risque agrégé : La théorie des copules permet de calculer la mesure de risque agrégé pour un portefeuille d’actifs. En modélisant la dépendance entre les rendements des actifs à l’aide de copules, il est possible de quantifier le risque global du portefeuille de manière plus précise que si l’on ne considérait que la corrélation linéaire.
Simulation de scénarios extrêmes : Les copules sont également utilisées pour générer des scénarios extrêmes de dépendance entre les actifs financiers. Cela permet d’évaluer les risques de pertes importantes lors de périodes de stress sur les marchés, ce qui est essentiel pour la gestion des risques de marché.
Allocation d’actifs et optimisation de portefeuille : En utilisant les copules, il est possible de prendre en compte la dépendance entre les actifs lors de l’allocation d’actifs et de l’optimisation de portefeuille. Cela permet de construire des portefeuilles plus diversifiés et résilients, en prenant en compte les relations de dépendance réelles entre les actifs.
L’application de la théorie des copules nécessite néanmoins plusieurs prérequis, notamment des données historiques suffisantes et une estimation précise des paramètres de la copule. De plus, l’utilisation des copules en gestion des risques de marché nécessite une expertise statistique avancée et une compréhension approfondie des concepts associés. Démystifier ces aspects est l’un des objectifs de la deuxième partie de cette formation.
