Formation en modélisation du risque de crédit

Leçon 1 • Contexte réglementaire et comptable

Présente les cadres de fonds propres réglementaires et les normes comptables de pertes attendues qui dictent les exigences des modèles de crédit. Ancre les choix de modélisation dans des contraintes institutionnelles réelles.

Leçon 2 • Risque de crédit sur les marchés financiers

Examine comment le risque de crédit se manifeste dans les portefeuilles de prêts, les obligations et les produits dérivés. Relie le contexte du marché aux décisions analytiques que les modélisateurs doivent prendre.

Leçon 3 • Concepts fondamentaux du risque de crédit

Définit le risque de crédit, ses composantes et son rôle dans les décisions de prêt et d'investissement. Établit la base conceptuelle de toutes les techniques de modélisation présentées ultérieurement.

Leçon 1 • Validation et vérification des erreurs du modèle

Enseigne des techniques systématiques pour détecter les erreurs de formule, les références circulaires et les incohérences logiques. Les routines de validation sont intégrées directement dans le modèle de feuille de calcul.

Leçon 2 • Principes de conception des modèles

Présente la séparation des données d'entrée, des calculs et des extrants comme fondement d'une architecture de modèle robuste. Applique ces principes directement aux contextes du risque de crédit.

Leçon 3 • Construction d'un modèle de feuille de calcul

Guide la construction d'une coquille de modèle de crédit réutilisable avec des sections standardisées. Le modèle devient la base structurelle de tous les modèles construits dans les chapitres suivants.

Leçon 1 • Lecture critique des états financiers

Forme les analystes à identifier les choix comptables qui faussent les mesures pertinentes pour le crédit. Développe l'habitude de lecture critique nécessaire avant tout travail sur les ratios ou les modèles.

Leçon 2 • Analyse des flux de trésorerie pour le service de la dette

Distingue les flux de trésorerie d'exploitation, d'investissement et de financement et dérive les flux de trésorerie disponibles pour le remboursement de la dette. Établit l'analyse de remboursement principale utilisée dans les décisions de crédit.

Leçon 3 • Redressement des états financiers

Construit un modèle de redressement pluriannuel qui standardise les données financières entre les emprunteurs et les périodes. Les extrants du redressement alimentent directement les modèles de flux de trésorerie et de capacité d'endettement.

Leçon 4 • Analyse des ratios axée sur le crédit

Calcule et interprète les ratios de levier financier, de couverture, de liquidité et de rentabilité du point de vue du prêteur. Les ratios sont comparés aux normes de l'industrie et aux seuils des clauses restrictives.

Leçon 1 • Performance et validation du modèle

Applique des mesures de discrimination et de calibrage pour évaluer la qualité d'un modèle de PD. Les résultats de validation déterminent si un modèle est adapté à un usage réglementaire et commercial.

Leçon 2 • Cadres conceptuels pour l'estimation de la PD

Compare les approches structurelles, de forme réduite et empiriques de la probabilité de défaut. Fournit les fondements théoriques nécessaires pour choisir et justifier une approche de modélisation.

Leçon 3 • Régression logistique pour la prédiction des défauts

Construit un modèle de régression logistique utilisant des prédicteurs financiers et non financiers du défaut. Couvre la sélection des variables, l'interprétation des coefficients et les diagnostics d'ajustement du modèle.

Leçon 1 • Calcul de la perte attendue

Intègre la PD, la LGD et l'EAD dans une formule unifiée de perte attendue au niveau de la facilité et du portefeuille. Les extrants de la PE sont liés aux décisions de tarification, de provisionnement et d'allocation du capital.

Leçon 2 • Construction du modèle de LGD

Construit des modèles de LGD basés sur la régression et le dénouement en utilisant des données historiques de défaut et de recouvrement. Couvre les ajustements de LGD en période de ralentissement requis par les cadres de fonds propres.

Leçon 3 • Évaluation de la garantie et analyse du recouvrement

Estime la valeur recouvrable de la garantie dans le cadre de scénarios de liquidation en situation de stress. Les taux de recouvrement alimentent directement les calculs de LGD pour les facilités de crédit garanties.

Leçon 1 • Composantes de notation quantitative

Construit les modules de notation des ratios financiers et des flux de trésorerie qui forment le pilier quantitatif du modèle de notation. Chaque facteur est pondéré en fonction de son pouvoir prédictif du défaut.

Leçon 2 • Extrant du modèle de notation et application

Fait correspondre les notes composites à des catégories de notation et à des fourchettes de PD associées sur une échelle principale. Les extrants de notation orientent les décisions d'approbation de crédit, de tarification et de suivi du portefeuille.

Leçon 3 • Conception du système de notation interne

Définit l'architecture d'un système de notation du risque dual couvrant les dimensions de l'emprunteur et de la facilité. Les choix de conception sont liés aux attentes réglementaires pour les approches fondées sur les notations internes.

Leçon 1 • Construction de scénarios macroéconomiques

Construit des scénarios macroéconomiques de référence, défavorables et gravement défavorables à l'aide de variables économiques clés. Les scénarios sont traduits en chocs sur les paramètres de crédit pour les données d'entrée du modèle.

Leçon 2 • Exécution du test de résistance du portefeuille

Exécute les paramètres stressés dans le modèle de portefeuille pour produire des distributions de pertes pour chaque scénario. Les résultats sont agrégés par segment, secteur et catégorie de notation.

Leçon 3 • Communication des résultats des tests de résistance

Structure les résultats des tests de résistance en résumés de direction et en formats de soumission réglementaire. Les techniques de visualisation rendent les incidences des scénarios claires pour les parties prenantes non techniques.

Leçon 4 • Lien entre les scénarios macroéconomiques et les paramètres de crédit

Établit des relations statistiques entre les variables macroéconomiques et la PD, la LGD et l'EAD. Les modèles satellites traduisent les chocs de scénario en estimations stressées des paramètres de crédit.

Leçon 1 • Cadres de capital économique

Définit le capital économique comme le tampon contre les pertes de crédit inattendues à un niveau de confiance cible. Compare le capital économique au capital réglementaire et explique l'écart.

Leçon 2 • Gestion du risque de concentration

Quantifie les concentrations par nom, secteur et zone géographique et leur incidence sur la perte inattendue. Les cadres de limites et les stratégies de couverture sont évalués comme contrôles de la concentration.

Leçon 3 • Concepts de risque de crédit du portefeuille

Présente les effets de concentration, de corrélation et de diversification qui distinguent le risque de portefeuille du risque individuel. Établit la base conceptuelle de la modélisation au niveau du portefeuille.

Leçon 4 • Modélisation de la distribution des pertes de crédit

Construit la distribution des pertes de crédit à l'aide de la simulation de Monte Carlo et d'approximations analytiques. La distribution révèle simultanément la perte attendue, la perte inattendue et le risque de queue.