Hiram Finance (www.hiram-finance.com) est une société de conseil forte de plus de 20 ans d’ancienneté, spécialisée dans les métiers de la finance de marché avec des savoir-faire marqués en gestion des risques, en organisation, en stratégie et en gestion opérations pour les institutions financières (banques, gestionnaires d’actifs, assurances) et les grandes entreprises.

Votre mission

Le stage répond à un objectif principal : implémenter et calibrer un modèle de risque appliqué aux risques climatiques (Modèle de Merton à multi-facteurs, avec une calibration stochastique), suivant les scénarios du GIEC

Vous aurez ainsi à mener les travaux suivants :

·       Étude mathématique et financière du modèle

·       Implémentation

·       Calibration stochastique

·       Étude d’impact

Une connaissance générale est attendue dans les domaines suivants :

§  Calcul stochastique, modélisation financière et simulation Monte-Carlo

§  Risque de crédit

§  Algorithmique et programmation sous Python

Bibliographie :

·       J. Garnier, J.-B. Gaudemet and A. Gruz, The Climate Extended Risk Model (CERM), (2022)  https://arxiv.org/pdf/2103.03275v2.pdf

·       J.-B. Gaudemet, J. Deschamps, O.Vinciguerra, A Stochastic Climate Model - An approach to calibrate the Climate-Extended Risk Model (CERM), Green RWA (2022) https://arxiv.org/pdf/2205.02581.pdf

·       J. Garnier, J.-B. Gaudemet and A. Gruz, The climate-extended portfolio credit risk model, Institut Louis Bachelier (2022) https://www.institutlouisbachelier.org/wp-content/uploads/2022/04/garnier-josselin-expo-cerm-final.pdf

Données :

·       IMF : https://www.imf.org/en/Data

·       Banque mondiale : https://donnees.banquemondiale.org/

·       GIEC : https://www.ipcc.ch/data/

Votre profil

Vous êtes étudiant en dernière année d’une grande école d’ingénieurs ou en Master 2 finance quantitative avec une formation solide en mathématiques appliquées à la finance.

Vous vous intéressez aux techniques quantitatives en finance et avez une très bonne capacité à lire des articles quantitatifs et restituer les problématiques. Vous possédez une bonne connaissance du langage Python et ses modules dédiés (pandas, numpy, matplotlib, MPL-finance, matplotlib) vous permettant d’implémenter et tester des modèles stochastiques.

Informations générales sur le stage

Le stage aura lieu dans nos bureaux parisiens situés à Paris 8ème pour une durée de 6 mois (durée souhaitée) à partir de mars 2023. Possibilité d’embauche en CDI à la fin du stage.