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Optimisation finance banque MatlabL’optimisation au service des banques

Suite aux exigences du Comité de Bâle, les banques doivent se conformer à des ratios de fonds propres en fonction des risques. Les techniques d’optimisation permettent d’affiner les modèles de risques.


Depuis plusieurs années, les banques mondiales doivent se conformer à certaines règles, dont une bien précise : avoir un ratio entre les fonds propres et les risques en cours supérieur à 8 %. Elles doivent donc posséder en permanence des fonds propres permettant de subvenir aux besoins financiers en cas d’incident, de crise, etc. Ce pourcentage incluant les risques opérationnels (pannes, fraudes…) a amené de nombreuses banques à développer un outil d’estimation de risques (crédits, marché, pannes, etc.). Elles ont donc conçu des modèles permettant de les estimer le plus précisément possible afin de respecter l’exigence de Bâle II.

Dans le cadre de la refonte[1] du moteur de calcul de fonds propres d’une grande banque française, nous avons industrialisé les algorithmes d’optimisation des modèles de risque dans l’environnement Matlab. Le code développé a ensuite été compilé en Java afin d’être exécuté par des opérateurs depuis un serveur de calcul.

Plus d’informations : www.banque-credit.org/pages/comite-de-bale.html


 [1] Projet réalisé avec Matlab, Statistics toolbox, Optimization toolbox, Matlab compiler, Matlab builder JA

 

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