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Cours et projet informatique : SAS, R, VBA Access, VBA Excel et SQL.

Consultant en finance, je suis docteur en statistique et titulaire d'un DEA en statistique et d'un mastère spécialisé en finance quantitative. J'ai plusieurs années d'expérience en tant que professeur de mathématiques, statistiques et probabilité ainsi que plusieurs années en tant que consultant en finance quantitative.
Mes années d'expérience me permettent de vous proposer:
- des cours en mathématique, statistiques probabilités et finance.
- Des formations sous SAS, ACCESS, SQL et VBA.

J'enseigne la bureautique, la programmation, excel, la base de données, les logiciels. Pour les niveaux primaire, collège, seconde, première, terminale, BTS, supérieur, formation pour adultes.
Je donne des cours en face à face, à mon domicile ou chez l'élève.
Je me suis connecté cette semaine.

Expériences d'Abdelkarim

Je donne des cours depuis 15 ans et je suis consultant en finance quantitative depuis 9 ans.
J’ai formé plus de 100 élèves avec des élèves qui ont réussi des études en école d'ingénieur, école de commerce.
Beaucoup de mes élèves travaillent dans le domaine du quantitative : banques, assurances, cabinets de conseil, SSII,...

Curriculum Vitae d'Abdelkarim

Formation :
2008 Mastère spécialisé finance quantitative, Ecole Centrale d’électronique Paris
2006 DESS Statistiques appliquées à la Finance et à l’Assurance, CNAM – Paris
2005 DEA Statistiques, Université de Paris VI Pierre et Marie Curie – Paris
EXPERIENCES PROFESSIONNELLES
Février 2014 à Novembre 2014 GE Capital
Consultant Data Quality Management
Dans le cadre de la proposition de directive relative à la prévention de l’utilisation du système financier
aux fins du blanchiment de capitaux et du financement du terrorisme, dans son article 29, application
d’une politique :
 « Remediation » pour le métier GE Capital Equipement Finance
 « Remarketing » pour le métier GE Capital Fleet Services
 Recherche du ou des bénéficiaires effectifs des clients GE Capital par le croisement d’informations et
l’utilisation entre autre de ellisphere.com et infogreffe.fr
 Développement d'outils Access pour analyser les données.
Mai 2013 à Novembre 2013 BNP Paribas – 2OPC Groupe
Responsable Production
Refonte d’un outil pour la consolidation des reportings au sein du département Risques Opérationnels et
Contrôles Permanents au niveau Groupe
 Analyse des besoins en termes d’analyse et de reporting sur la maturité du dispositif PCA et du
dispositif Contrôle Permanent et Risque Opérationnel au niveau Groupe
 Utilisation de MATLAB pour développer les fonctions de calcul de score
 Développement sous SQL d’un outil de reporting basé sur VBA/Access et VBA/Excel pour permettre la
consolidation de données issues de l’ensemble du Groupe BNP Paribas.
 Rédaction de Spécifications, recette, documentation et formation sur la solution
Novembre 2012 à Décembre 2012 CREPA
Consultant Data Quality Management
Développement d'un outil pour le Matching de la liste des adhérents et des listes sanctions sur SAS,
Access/VBA.
 Revue qualité des données clientèles
 Traitement des données suite aux incohérences constatées lors du backtesting
 Développement et mise en oeuvre de l’outil de screening sous SAS. Mise en oeuvre de nouvelles
méthodes utilisées pour réaliser le screening et le rapprochement.
 Recette et Stress-test de l’outil développé. Rédaction de documentation.
Juillet 2012 à Novembre 2012 BNP Paribas Groupe
Consultant Quantitatif Risque
Développement d’outils en VBA / Access
 Développement de plusieurs outils pour la revue qualité : incidents potentiels et incidents historiques
(Version Anglaise et version Française)
 Développement d’un outil pour la consolidation des données
o Audit de la robustesse de l’outil existant,
o Amélioration des performances de l’outil,
o Prise en compte de nouvelles données,
o Apport de solutions de paramétrages,
o Mise en place de scoring,
o Faciliter les échanges import/export/ moteur de recherche,
o Modularisation du moteur de calcul
o Mise en place du reporting
Janvier 2011 à Juin 2012 BNP Paribas CIB
Consultant Quantitatif Risque
Mise en oeuvre de l’outil SAS pour le Risque Opérationnel
 Etude et analyse de la documentation interne du modèle Fortis pour une adaptation au modèle BNP Paribas.
 Etude préalable des outils SAS et MATLAB. Mise en oeuvre de l’outil SAS et son intégration dans l’environnement CIB (SAS IML, SAS OR, SAS Macro, SAS Base). Alimentation du dossier de choix de l’outil SAS.
 Etude de la méthodologie du groupe BNP Paribas pour le calcul du capital.
 Développement sous SAS d’outils pour le calcul de VaR et l’analyse des incidents (potentiels et historiques). Réalisation de reporting sur SAS sur les incidents.
 Analyse des forces et faiblesses du modèle Fortis. Analyse des développements SAS utilisés pour le modèle Fortis et réalisation des développements complémentaires sous SAS pour adapter le modèle Fortis à celui de BNP Paribas.
 Analyse et amélioration du Data Management du modèle de BNP Paribas CIB.
 Vérification des nouvelles macros SAS et des sorties associées à chaque macro.
 Calcul des écarts entre les paramètres estimés et les paramètres empiriques.
 Fourniture de plusieurs VaR selon plusieurs niveaux de granularité (pôle / Métier / Territoire). Analyse comparative avec la VaR produite par le modèle Groupe.
 Backtesting du modèle en utilisant une analyse comparative entre incidents potentiels et incidents historiques
 Paramétrage de stress-tests sur demandes de lignes métiers et du Contrôle Interne
 Implémentation de macros pour produire des reporting incidents potentiels/incidents historiques.
 Développement d’un outil sous Access pour centralisation des données relatives aux incidents et pour la revue qualité (Data Quality Management).
Juin 2009 à Décembre 2010 Client confidentiel
Consultant Quantitatif Risque
Développement d’un modèle de calcul de VaR crédit d’un portefeuille tenant compte des migrations et des sauts. Développement du modèle effectué sur MATLAB avec interface Excel.
 Data Quality Management, découpage du portefeuille en classes, segmentation.
 Mise en oeuvre d’une matrice de transition pour simuler les trajectoires des classes.
 Modélisation des LGD et des EAD.
 Calcul des corrélations de défauts.
 Introduction des sauts et de nouveaux individus après chaque période.
 Utilisation de la décomposition de Cholesky.
 Stress Testing du modèle :
o Sensibilité du portefeuille aux corrélations, changement des taux de défauts et des probabilités de transition,
o Sensibilité à une variation des LGDs et mesure des pertes extrêmes.
 Calcul de la perte moyenne et de l’écart-type du portefeuille pour chaque classe
 Construction de la distribution des pertes du portefeuille
 Calcul de la VaR du portefeuille

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