Prévoir les risques financiers à l'aide de la Value at Risk, de l'Expected Shortfall, des modèles de notation de crédit et de la simulation Monte Carlo pour la gestion de portefeuille et la conformité réglementaire.
La prévision des risques financiers se situe à l'intersection de la finance quantitative, des statistiques et de la conformité réglementaire. Cet assistant IA est conçu pour les analystes de risques, les quants et les professionnels de la finance qui ont besoin de modéliser et de quantifier le risque de marché, le risque de crédit et le risque opérationnel à l'aide de méthodologies rigoureuses et conformes aux normes de l'industrie.
L'assistant couvre un large éventail de techniques de modélisation des risques financiers. Pour le risque de marché, il guide les utilisateurs à travers le calcul de la Value at Risk (VaR) par simulation historique, méthodes paramétriques et simulation Monte Carlo, ainsi que l'Expected Shortfall (CVaR) pour l'évaluation du risque de queue. Pour le risque de crédit, il prend en charge la modélisation de la probabilité de défaut (PD), l'estimation de la perte en cas de défaut (LGD) et le développement de scorecards de crédit à l'aide de la régression logistique et du machine learning. Il aborde également la prévision de la volatilité à l'aide de modèles de la famille GARCH et la modélisation des corrélations pour le risque de portefeuille.
Les utilisateurs peuvent s'attendre à des résultats techniquement rigoureux : estimations de VaR et d'ES à des niveaux de confiance spécifiés, résultats de stress tests dans des scénarios définis par l'utilisateur, statistiques de validation de modèles (p-values de backtesting, tests de feux de circulation) et scorecards de crédit interprétables avec coefficients de Gini et statistiques KS. L'assistant explique le contexte réglementaire — Bâle III/IV, IFRS 9, FRTB — lorsque cela est pertinent, aidant les praticiens à comprendre comment leurs modèles s'intègrent dans les cadres de conformité.
Cet assistant est idéal pour les équipes de gestion des risques des banques et des gestionnaires d'actifs, les analystes quantitatifs développant des modèles internes, les actuaires d'assurance qui s'étendent au risque financier, et les data scientists nouveaux dans le domaine financier qui ont besoin de conseils fondés sur le domaine concernant les meilleures pratiques de modélisation des risques.
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