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Modèles internes : contribuer à la qualité des contrôles du risque avec Dominique Guégan et Bertrand Hassani

13/01/2017

8h30 - 10h00
Inscriptions
Inscriptions fermées

Présentation

Certes les modèles internes sont des outils de mesure plus que de comparaison. A ce titre, bien entendu, ils sont perfectibles et la courbe d’apprentissage depuis ces années de mise en œuvre sont un atout précieux pour l’industrie financière et pour la surveillance des risques. Mais surtout ces outils qui rentrent dans l’intimité des risques et de leur diversité sont très puissants comme méthode d’appropriation des risques par les équipes opérationnelles et par les contrôleurs.

Cet impact souvent oublié est à mettre en lumière à un moment où les modèles standards pourraient s’imposer en substituant l’analyse statistique à l’analyse des risques eux-mêmes. Cette matinale a pour double objectif de faire partager deux visions : une académique avec Dominique Guégan qui expliquera sa méthodologie d’application de la Value at Risk à la gestion des risques et une davantage opérationnelle avec Bertrand Hassani qui exposera sa stratégie interne et les modèles utilisés.

Enfin, la discussion s’ouvrira sur les perspectives de contribution à une meilleure qualité des contrôles des risques offertes par les propositions de Bâle 4. 

Dominique Guégan est professeur émérite à l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne en risques financiers, règlementation financière - Systèmes dynamiques déterministes - Série chronologique non linéaire - Statistiques non paramétriques - Contagion et risques systémiques - Théorie des valeurs extrêmes - Technologie des Fintechs. Elle appartient au LabEx ReFi. Elle a publié 10 livres et 110 articles académiques.

M. Bertrand Hassani est expert de la mesure et de la gestion des risques. Il est actuellement directeur global de la Recherche et des Innovations dans la division Risques du groupe Santander. Il est chercheur associé à l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne. Il a écrit plusieurs articles, chapitres et un livre traitant des mesures de risque, de la modélisation des risques et de la gestion des risques