Risk and Permanent Control (RPC) de CA CIB fait partie de la ligne métier Risques et Contrôles Permanents de Crédit Agricole S.A.
La Direction de RPC identifie, analyse, mesure et contrôle les risques de contrepartie, les risques de marché, les risques pays et de portefeuille ainsi que les risques opérationnels.
L’équipe modèle interne est responsable des méthodologies pour les risques de marché et les risques de contrepartie sur opérations de marché. Son périmètre recouvre la validation des paramètres de marché pour les mesures de risque (économétrie), les modèles des mesures de risques de marché Pilier I ( VaR, SVaR, CVA Var, CVA SVaR, IRC ainsi que les métriques du nouveau dispositif FRTB) et pilier II, la définition et le contrôle a posteriori du modèle IMM pour le suivi du risque de contrepartie, la définition des stresses transverses réglementaires ( adverses, extrêmes, hypothétiques, historiques, inversés), le suivi et la validation du modèle de calcul des marges initiales sur les dérivés de gré à gré (modèle SIMM), et enfin les méthodologies générales du dispositif de valorisation prudente du Groupe Crédit Agricole.
Les missions du modèle interne recouvrent analyses, développements, études quantitatives, rédactions de notes méthodologiques, interactions avec les équipes de suivi des risques et du Front Office ainsi que les équipes de validation et d’inspection.
Le poste couvre les modèles internes et réglementaires sur le risque de marché de manière générale y compris risque de contrepartie et est plus spécifiquement en charge d’accompagner le responsable du modèle interne dans toutes les documentations et implémentations des modèles maintenus par l’équipe en particulier:
- Risque de contrepartie : modèle avancé (IMM), calibration et contrôle a posteriori associés, modèles standards (SA-CCR), modèles CVA (BA CVA, SA CVA).
- Marché : modèles VaR, SVaR, IRC librairie de calcul et calibration, librairies SA FRTB,
- ICAAP : modèles paramétriques sur le risque de variation couvrant les portefeuilles de trading et la CVA, modèle MonteCarlo sur le risque de défaut (DRC),
- Modèles de calibration des stresses réglementaires, en particulier stresses hypothétiques comprenant un stress lié au réchauffement climatique (copules conditionnelles), stresses adverses et extrêmes (théorie des évènements extrêmes appliquées, analyses en composantes principales, machine learning), inversés (machine learning).
- Marges initiales : modèle SIMM et suivi de la performance.
Les développements sont effectués dans les langages suivants : Python, C# ou C++.
Les projets en cours sont pour beaucoup reliés à l’évolution du contexte réglementaire notamment la nouvelle régulation CRR3 qui redéfinit le capital réglementaire et entre progressivement en vigueur en 2025, ainsi que les nouvelles attentes de la réglementation sur l’encadrement des risques financiers liés au réchauffement climatique.