Modélisation Avancée du Risque

Objectifs

  • - savoir modéliser les risques avec une structure de dépendance pour des applications dans différents secteurs : finance, assurance, commande publique, immobilier
  • - outil de simulation : Scilab

Profil stagiaire

tout collaborateur travaillant dans le financement de projet et/ou l’analyse des risques

Profil animateur

Michaël SIBILLEAU, chargé de mission PPP, Direction du Budget, Ministère du Budget, des comptes publics

et de la fonction publique

Problématique générale de la gestion des risques

Repères historiques
Exemples de risques : assurance non vie, risque de marché, risque de crédit, risque opérationnel
Rappels sur les crises financières récentes
L’évolution de la réglementation

Mathématiques du risque et modélisation

Variables aléatoires (va) discrètes : définition, fonction de répartition, moments, variance et écart type
Suites de va discrètes : indépendance, covariance
Lois discrètes usuelles et exemples pratiques d’application : Bernoulli, binomiale, uniforme, géométrique, Poisson
Variables aléatoires à densité : définition, fonctions de répartition, lois usuelles (uniforme, exponentielle, normale)
Loi des grands nombres, convergence et approximations
Méthodes de simulation : génération de nombres pseudo aléatoires, méthode inverse, simulations de va définies par un mélange, d’une fonction de va ou d’une somme aléatoire

Mesure de risque

Définitions et propriétés
Les principales mesures de risque : VaR, TVaR, CTE, CVaR, ES
Evaluation des mesures de risques et applications pratiques

Modélisation de la dépendance

Notions de dépendance : lois multivariées, classes de Fréchet, comonotonicité
Notion de copules, exemples d’application et propriétés
Simulations de copules
Copules archimédiennes
Mesures de dépendance : Pearson, Kendall, Spearman, mesures de concordance et relations entre les mesures de dépendance

Application pratique aux partenariats public-privé (PPP)

Notion de partenariats public-privé (PPP) : définitions, cadre juridique et procédure
Définition et contenu d’une évaluation préalable
Modélisation du risque en PPP : définition, allocation et simulation en cas d’indépendance
Présentation de la méthode NORTA (NORmal To Anything)
Application de la méthode NORTA à la structuration de la dépendance des risques en PPP

Outil de simulation : Scilab

du 26 au 27 novembre 2012

à Paris

Stage / CODE : MS75

2 jours (14 heures)

1 275€ (HT)

Contact

Marie-Françoise CHOLLET

01 44 94 14 95

mfchollet@demos.fr

 Les prochaines dates

du 26 au 27 novembre 2012

à Paris

Compétences visées

Savoir modéliser les risques avec une structure de dépendance