SAS® OpRisk VaR

Modélisation de vos données de pertes et prévision du risque opérationnel non anticipé (VaR)

Cette solution vous permet d’obtenir une image précise de la VaR (« Value at Risk ») pour améliorer les processus et les contrôles du risque et ainsi optimiser l'allocation des capitaux et satisfaire aux exigences réglementaires.

Bénéfices



Évaluer avec précision les besoins en capital.

Trop faibles, trop élevées ou correctes ? Vous devez être en mesure de déterminer avec justesse et précision vos allocations de fonds propres.

La méthode avancée de calcul de la VaR permet d’évaluer des distributions de perte agrégées en utilisant la simulation de Monte Carlo. Ceci vous permet de quantifier les capitaux nécessaires pour la bonne marche opérationnelle de votre organisation.

Audit et traçabilité.

Il peut être extrêmement dommageable de ne pas pouvoir assurer une transparence totale du détail de vos règles de calculs aux auditeurs internes et externes.

Les pistes d’audit créées par la solution SAS vous assurent une visibilité complète sur les détails des calculs et sur la façon dont vous avez défini et mesuré le risque dans votre organisation.

Anticiper les pertes futures.

Dans la vie d’une organisation, des incidents opérationnels se produisent. Et cela entraîne bien souvent des pertes financières. SAS vous permet d’enrichir les modèles d’analyse statistiques avec différentes sources de données et différents scénarios. Ainsi, vous pouvez analyser l’impact de la survenance de différents types d’évènements, même si ceux-ci ne se sont pas produits dans le passé.

Comprendre son exposition aux risques.

La solution SAS vous permet d’obtenir une explication détaillée de votre exposition aux risques et ceci en fonction de toutes vos spécificités organisationnelles : entités, nature des pertes, localisation géographique ou tout autre type de critère. Vous pouvez aussi valider des hypothèses en fonction de différents scénarios (mode de simulation).

Fonctionnalités

  • Matrice interactive des risques
  • Intégration de sources de données internes et externes
  • Flexibilité et contrôle de la modélisation des risques
  • Analyse « what–if » (simulation)

  • Choix extrêmement large des techniques analytiques
  • Simulation Monte Carlo
  • Visibilité complète de la logique du modèle

Ressources associées

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