Ingénieur quantitatif

Vos missions au service de l’économie française

Le Domaine Ingénierie Quantitative est en charge de la modélisation quantitative de tous les portefeuilles de Bpifrance, en particulier de la sinistralité des fonds de garantie. L’estimation des montants d’indemnisations futures sur chaque fonds de garantie est faite au travers d’une modélisation de l’ensemble des paramètres de risque de crédit : le défaut, l’exposition à la date de défaut, la perte en cas de défaut (ou LGD). Actuellement, deux types de modèles sont utilisés :

• Un modèle dit générationnel, utilisé pour les fonds de garantie ayant un long historique, une forte granularité des générationnel ; dans ce modèle, on s’intéresse de chaque génération de garantie et non au risque de chaque entreprise garantie.
• Un modèle dit individuel, utilisé pour les fonds de garantie avec un historique court (en particulier les nouveaux fonds de garantie), les fonds de garantie peu granulaires ou dont la quasi-totalité des contreparties sont notées par le modèle interne de notation.

 

L’objectif du stage est de proposer des modèles hybrides combinant les approches individuelle et générationnelle. Le ou la stagiaire étudiera la pertinence d’intégrer de nouvelles variables dans les modèles étudiées pour mieux évaluer le risque des fonds de garantie. Un Backtesting sera également fait pour étudier la pertinence des approches proposées. Le stage se déroulera en plusieurs étapes :

• Prise en main du pilotage des fonds de garantie ;
• Prise en main des approches individuelle et générationnelle ;
• Prise en main des données de garantie ;
• Revue de littérature et proposition des modélisations envisageables ;
• Mise en œuvre des modèles retenus ;
• Validation des modèles étudiés ;
• Rédaction de la documentation finale

 

Le travail d’analyse statistique et de développement informatique se fera sous Python.

Profil recherché

Votre profil

• Qualités personnelles requises : rigueur intellectuelle, capacité d’analyse, autonomie, curiosité d’esprit
• Compétences techniques : Connaissance en statistiques avancées, Machine Learning, probabilités, risque de crédit, simulations Monte Carlo
• Compétences informatiques : Connaissance avancée de Python, MS Office
• Niveau : Grandes Ecoles, Master 2

 

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