Assistant Ingénieur statisticien H/F

  • 12 January
  • Ile-de-France
  • Stage
Crédit Agricole SA
Au sein du département « Modèles risques et Usages » de la Direction des Risques du Groupe Crédit Agricole, le service Modélisation Quantitative est en charge des modèles du triplet PD, LGD et CCF dans le cadre de la réglementation bâloise.
Ainsi, il s'occupe de la réalisation et/ou de la supervision de l'ensemble des modèles de notation du risque de contrepartie du Groupe Crédit Agricole, tant pour les portefeuilles de la banque de détail (Retail) que pour ceux de la banque des entreprises (Corporate).
Ces modèles statistiques sont conçus dans le but de hiérarchiser et de quantifier les risques de non-remboursement des encours engagés.

Actuellement, plusieurs modèles de notation des portefeuilles Grandes Entreprises sont homologués par le régulateur : modèle Entreprise pour petites, moyennes et grandes entreprises, modèles des collectivités publiques, etc.
Ils se basent principalement sur des variables bilancielles (chiffre d'affaire, dettes financières, etc.) et des variables qualitatives.

La réglementation impose de réaliser les backtestings de ces modèles à une fréquence minimale annuelle, ils doivent inclure par exemple l'étude de l'évolution du taux de défaut, l'étude de stabilité des variables explicatives, un suivi de la performance des scores, une analyse de benchmark avec les notations externes etc.

A ce titre, vos missions seront les suivantes :

- Réaliser le backtesting sur les modèles PD Entreprises, en utilisant l'outil d'automatisation et l'améliorer si besoin


- Automatiser autant que possible les analyses réalisées sous SAS en format Word du benchmarking


- Créer un outil afin de suivre mensuellement l'alimentation des variables utilisées dans les modèles.


Ce stage vous permettra de découvrir le métier de la gestion des risques au niveau d'un grand Groupe bancaire international dont les modèles de notation constituent un enjeu stratégique majeur.

Université, Ecole de commerce, Ecole d'ingénieur.

Spécialisation : Econométrie, Gestion des risques, Statistique.