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Les modélisateurs sont-ils sous-payés ?

15 avril 2008

Thierry Iochem

Le fait de mieux payer ces spécialistes des risques de contrepartie aurait-il un impact sur la qualité des modèles financiers qu’ils développent et valident ? C’est la question que se posent certains recruteurs, pour qui les pertes comptables issues des écarts élevés entre les modèles et les prix du marché auraient pu être réduites avec des évaluations (stress tests) plus sérieuses. Cependant, Alistair Milne, ancien modélisateur, indique que les pertes ne doivent pas être imputées aux seuls modélisateurs : « Les traders choisissent souvent le modèle censé leur faire gagner le plus d’argent. »

Plus que jamais, le succès de la modélisation « repose sur son indépendance vis-à-vis des activités de trading », note Russell Clarke, directeur du cabinet Mantis Partners. Les banques l’ont bien compris et « les embauches dans le secteur ont bondi de 20 % l’an dernier ». Bien que les modélisateurs aient généralement le même niveau de qualification que les quants du front-office, « il est rare de voir quelqu’un qui, son DEA en poche, se précipite vers la modélisation, note Chris Hallinan chez NJF Search. Nombreux considèrent la modélisation comme un tremplin pour travailler plus tard en front-office ».

Des différences justifiées

« Toute la difficulté est de définir ce qu’on entend par modélisateur. Ce peut être un quant, un ingénieur financier, un stratégiste, un spécialiste IT. D’autant plus que la terminologie varie d’un établissement financier à l’autre », précise Thierry Bossant, consultant au sein de Huxley & Associates, un cabinet international spécialisé dans les activités de marchés et les technologies IT, qui vient d’ouvrir un bureau à Paris. « La fonction de modélisateur, plus proche de l’IT, exige certes des compétences en mathématiques pures (par exemple, méthodes de Monte Carlo pour la valorisation d’options), mais moins pointues qu’un quant qui, lui, devra maîtriser les calculs stochastiques et autres équations aux dérivées partielles. »

Cela peut expliquer les différences de salaires. « Ainsi, un diplômé d’école d’ingénieurs pourra espérer toucher un salaire de 40 k€ s’il devient modélisateur (contre 50 k€ sur un poste de quant), ce à quoi s’ajoute une part variable pouvant représenter jusqu’à 100 % du fixe », précise Thierry Bossant.

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Diana : "J’utiliserais le terme Economètre dont l’objectif premier est l’analyse et l’étude de certaines données financières"

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Commentaire(s) (3)

  • Chers Amis,
    Ne faites pas Quant, vous allez vous ruiner les neurones pour rien, les modèles ne servent à rien, ils sont stimulant intellectuellement mais c'est le pipo des sales et l'arnaque des traders qui fait les CA des banques, l'impact d'un modele tend p.s. vers 0.

    Stochastic 04 Aug 2009

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  • Suite du texte :
    Je note : « La fonction de modélisateur, plus proche de l’IT, exige certes des compétences en mathématiques pures (par exemple, méthodes de Monte Carlo pour la valorisation d’options), mais moins pointues qu’un quant qui, lui, devra maîtriser les calculs stochastiques et autres équations aux dérivées partielles. »

    La note ci-dessus est particulièrement réduite et simpliste. Malheureusement, les cabinets de recrutement ne connaissent peut être pas suffisamment à quoi correspond l’activité essentielle d’un économètre. Les Banques Centrales et quelques grandes banques cherchent des profils d’économètre car elles ont compris l’efficacité ainsi que la pertinence de ce type de capital humain et ont témoigné leurs besoins.

    Dina 22 Apr 2008

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  • Le modélisateur se concentre sur l’étude et  la mise en place d’un modèle sous certaines conditions i .e des hypothèses qui sont la base même de la construction d’un modèle.  J’utiliserais le terme Economètre dont l’objectif premier est l’analyse et l’étude de certaines données financières (variables).

    On note plus les modèles d’options dans la majorité des postes d’analyste quantitatif puisque c’est ce dont les professionnels ont besoin pour l’instant.  Le modélisateur (économètre, voir ci dessus) est supposé connaître déjà ces modèles d’options. Il analyse les différentes relations être variables financières /économiques  en soulignant leur dynamique (stochastique) et les interconnexions existantes (corrélation) : il se concentre sur les études empiriques.

    Bien évidement, tout dépend de ce que l’on cherche à analyser : les données utilisées ainsi que l’horizon temporel choisi. Aussi, il me semble très important de souligner l’interconnexion  essentielle entre la sphère académique  et le milieu  professionnel dans laquelle l’économètre se positionne.

    Diana 21 Apr 2008

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