Nazim KERTOUS

Spécialisé dans les modèles de risque de crédit wholesale, avec un focus sur la conformité réglementaire (IFRS 9) et la performance des modèles, en veillant à ce que les modèles de Dexia respectent les normes BCE. – Rédaction de rapports de validation internes des comités de validation en anglais. – Identification et quantification des sources d'incertitude et de risque des modèles, mise en œuvre des méthodologies avancées de développement, de validation et de suivi des recommandations – Pilotage des exercices de validation de nouveaux modèles, exercices de recalibrage et de backtesting de modèles (PD, LGD, ECL), stress test sur tous types de contreparties ainsi que des validations des exercices liées à IFRS 9. – Revue de l'implémentation des modèles (ex: revue de la méthode de calcul du taux de défaut) ainsi que des outils de notation (Programming sur MATLAB). – Sujets traités : Backtest PD Project Finance, LGD Project Finance, LGD US Munies, PD US Munies, Assimilation Hopitaux Français à l'état Français, PD Souverains (low portfolio default, benchmark sur données internes vs externes), ICAAP risque de règlement, Réalisation d'une cartographie de tous les modèles PD, LGD. – Backtest PD: Corp, Project Finance, Sovereign (LDP) – Revue du périmètre, contrôle de la qualité des données, ré-estimation indépendante, analyse de la stabilité et des performances (AUC, Gini, migration matrices) selon les standards Dexia et exigences TRIM/EBA. – Calibration : revue de la méthode de calcul du taux de défaut cumulé à long terme (TTC) selon Moody's avec une analyse des cohortes, conversion en PD Point-In-Time (PIT) intégrant la sensibilité au cycle, validation de la calibration prudentielle (Binomial-Test one-side, Jeffrey Test, Hosmer Lemeshow), revue de l'application de la Shadow Rating Approach pour les portefeuilles à faibles défauts (souverains, benchmark données internes vs externes), analyse des matrices de migrations annualisée (Markov) pour projeter les PD à plusieurs horizons (ECL stage 2,3), validation de la documentation liée aux overrides et rescaling. – Discrimination: Evaluation des résultats de tests de performance discriminante (AUC, Gini, matrice de confusion). – Stabilité : Analyse de la stabilité temporelle (PSI, migration matrices, corrélations ordinales : gamma, kappa). – Rédaction du rapport de validation pour les comités de validation en anglais contenant les recommandations ainsi qu'une évaluation de qualité prédictive du modèle. – Backtest LGD: Project Finance, US Munies, Assimilations – Revue du périmètre, contrôle de la qualité des données, ré-estimation indépendante, analyse de la stabilité et des performances (EQM, homogénéité, hétérogénéité) selon les standards Dexia et exigences TRIM/EBA. – Calibration : Revue de l'estimation de la Workout LGD sur données historiques de recouvrement intégrant le cure rate et le Loss Given Cure. Dérivation de la Best Estimate LGD après retrait des marges downturn, et ajustement macroéconomique via scénarios IFRS 9 (optimiste, neutre, adverse). Calibration prudente (t-Test). Validation documentée des facteurs d'ajustements. – Discrimination & Segmentation : Validation des résultats de tests de performance (EQM) et de segmentation (test exact de Fisher, Welch pour l'homogénéité, Kruskal-Wallis pour l'hétérogénéité des distributions). – Stabilité : Analyse de la stabilité temporelle (PSI). – Rédaction du rapport de validation pour les comités de validation en anglais contenant les recommandations ainsi qu'une évaluation de qualité prédictive du modèle. – Cartographie des modèles : Mise en place d'un fichier Excel de suivi régulier des portefeuilles (expositions, performances, calibration, discrimination, stabilité), recensement des tests statistiques utilisés, analyse des données internes/externes et suivi des recommandations. – Revue de l'implémentation de la méthode de calcul du taux de défaut cumulé conformément aux standards Moody's. – ICAAP Settlement Risk: estimation des pertes potentielles liées aux défaillances de contreparties post-trade, pilier 2 (ICAAP)

– L3 Thèse: Réconciliation des données financées/assurées – Outils: SAS, Excel, Qlik