Optimisation des risques de crédit

Dans le domaine financier, les modèles de gestion des risques et des portefeuilles peuvent être formulés et résolus en tant que problèmes d’optimisation. La mise en œuvre pratique de modèles de risques de crédit est particulièrement difficile parce qu’on ne connaît pas exactement la répartition des pertes liées à chaque portefeuille. Pour résoudre des problèmes de ce genre, il convient de faire appel à des techniques spéciales en matière de mathématiques, d’algorithmiques et de mise en œuvre. Ce projet de stage chez Algorithmics Inc., un fournisseur de logiciels de gestion des risques financiers, propose de résoudre les modèles d’optimisation des risques de crédit à l’aide de récents algorithmes d’optimisation. Le stagiaire s’attaquera en particulier à la résolution de problèmes d’optimisation linéaire et quadratique à grande échelle où l’on peut exploiter la structure du problème afin d’en écourter le temps de résolution. La présence de variables entières dans certains des problèmes d’optimisation exige que l’on se penche sur leur relaxation. Le stagiaire projette d’élaborer des outils algorithmiques et logiciels d’analyse des risques de crédit, d’étalonner les techniques existantes et de concevoir de nouvelles variantes notamment dans le cadre de l’algorithmique, d’analyser et de mettre à l’essai ces méthodologies au moyen de données réelles à grande échelle. Une attention particulière sera portée à l’optimisation multi-objectifs des problèmes de gestion de risques de crédit et de portefeuilles.

Faculty Supervisor:

M. Tamás Terlaky

Student:

Oleksandr Romanko

Partner:

Discipline:

Computer science

Sector:

Finance, insurance and business

University:

McMaster University

Program: