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ESSEC
Cours « Management bancaire »
Séance 3
Le risque de crédit
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Plan de la séance 3 : Le risque de crédit (1)
• Les opérations de crédit
v Définition d’un crédit
v La décision de crédit
v Les crédits aux petites et moyennes entreprises
v Les crédits aux grandes entreprises
• Les variables clés du risque de crédit
v La probabilité de défaut
v Le taux de recouvrement
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Plan de la séance 3: Le risque de crédit (2)
• Modélisation du risque de crédit
v Pour les petites et moyennes entreprises
Ø Les méthodes d’analyse discriminante : le scoring
Ø Les systèmes expert
v Pour les grandes entreprises
Ø La méthode des agences de notation
Ø Les modèles structurels
Ø Les modèles à forme réduite
• Les logiciels
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Plan de la séance 3 : Le risque de crédit (3)
• La réglementation bancaire
v Historique de la réglementation (de Bâle I à Bâle II)
v La méthode actuelle (Bâle II)
• Les métiers lié au crédit
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Qu’est­ce qu’un crédit ?
• Définition d’un crédit
v Contrat de dette entre une entreprise ou un ménage et une banque
• Comptabilisation d’un crédit (pour la banque)
v A la naissance du crédit
Ø Al’actif du bilan : constatation d’une créance de la banque sur l’emprunteur
pour le montant emprunté
v Pendant la vie du crédit
Ø Dans les produits au compte de résultat: intérêts payés par l’emprunteur à la
banque
Ø Dans les charges au compte de résultat: dotation aux provisions pour les
créances douteuses
Ø Al’actif : diminution de la dette du montant du capital remboursé par
l’emprunteur
• Les garanties
v Garanties réelles
Ø Hypothèque du bien
v Caution d’un garant
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L’analyse d’un crédit (1)
• L’entreprise et son environnement
v Le risque économique
Ø Type d’activité : l’entreprise est­elle mono­produit ou multi­
produits ? L’activité est­elle saisonnière ? L’entreprise est­elle
sensible aux cycles économiques ?
Ø Le secteur : est­il concurrentiel ? Y­a­t­il des barrières à
l’entrée ?
Ø Les relations commerciales: l’entreprise a­t­elle un ou plusieurs
clients, un ou plusieurs fournisseurs ? Quelle est la qualité de la
clientèle ? L’entreprise a­t­elle recours à l’assurance pour ses
crédits clients ?
Ø Travail du banquier : constituer un dossier d’analyse de
l’entreprise
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L’analyse d’un crédit (2)
v Le management
Ø Compétence et honorabilité : peut­on faire confiance aux
dirigeants ?
Ø Patrimoine : quel est le patrimoine professionnel ? Quel
est le patrimoine personnel ?
Ø Succession : le problème se pose­t­il ? la succession a­t­
elle été préparée ?
Ø Travail du banquier : vérification des fichiers Banque de
France, demande d’enquêtes
v La notion de groupe
Ø Filiale ou groupe : à qui la banque prête­t­elle ?
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L’analyse d’un crédit (3)
• Les états financiers de l’entreprise
v Le compte de résultats
Ø Rappel : le compte de résultat est le film de l’évolution de
la richesse de l’entreprise, différence entre les produits et
les charges, sur une période donnée.
Ø Evolution des ratios de gestion : les ratios clés sont le
chiffre d’affaires (la croissance), la valeur ajoutée
(l’apport), le résultats net (les bénéfices).
Ø Etude des éléments qui permettent de « travailler » le
résultat : les stocks, les provisions, les éléments
exceptionnels (cessions, subventions, etc.).
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L’analyse d’un crédit (4)
v Les cash flows
Ø Formation du cash flow disponible
Ø Utilisation du cash flow disponible
v Le bilan et hors bilan
Ø Rappel : le bilan est une photographie de la situation
comptable de l’entreprise à une date donnée : ce que
possède l’entreprise (les emplois à l’actif) et ce que doit
l’entreprise (les ressources au passif).
Ø Analyse des postes délicats
Ø Etude des ratios clés : le fonds de roulement (FR) et le
besoin en fonds de roulement (BFR)
Ø Analyse du hors bilan : les postes à réintégrer comme les
créances escomptées (EENE) et le crédit bail, la prise en
compte des cautions données par l’entreprise.
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L’analyse d’un crédit (5)
• Les relations bancaires
v Ancienneté de la relation et fonctionnement du compte
v Qualité du pool bancaire
v La centrale des risques de la Banque de France
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L’analyse d’un crédit (6)
• Problématique de la banque
v Sélectionner les entrées en relation
v Gérer la relation
v Savoir terminer la relation
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Définition du risque de crédit (1)
• Le risque de crédit est le risque le plus important encouru
par les établissements de crédit.
• Le risque de crédit peut concerner un débiteur ou toucher un
secteur dans son ensemble. Exemples de crise du crédit:
v Faillite de l’entreprise Enron aux Etats­Unis
v Crise de la dette dans les pays en voie de développement
v Débâcle des caisses d’épargne aux Etats­Unis
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Définition du risque de crédit (2)
• Le risque de crédit comporte trois composantes :
v Le risque de dégradation de la qualité du crédit qui se traduit
par une baisse de la valeur financière de la dette.
v Le risque de défaut défini comme tout manquement ou tout
retard sur le paiement du principal et / ou des intérêts qui se
traduit par une perte (comptable) pour l’institution financière.
v L’incertitude sur le taux de recouvrement en cas de défaut
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Exposition au risque de crédit
• Les institutions financières sont exposées au risque de crédit à
différents niveaux :
v Crédits accordés aux particuliers et aux entreprises
v Obligations du portefeuille d’investissement
v Transactions sur les produits dérivés
• Le risque peut avoir plusieurs sources :
v Risque spécifique à l’emprunteur
v Risque secteur
v Risque pays.
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La probabilité de défaut (1)
• Approche binaire
v L’approche binaire considère deux événements: l’entreprise a
fait défaut ou l’entreprise n’a pas fait défaut.
v La probabilité de défaut dépend de la santé financière de
l’entreprise, mesurée par exemple par sa note.
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La probabilité de défaut (2)
• Approche par la notation
v Dans la majorité des cas, un événement de défaut est
consécutif à une dégradation progressive de la notation.
L’apparition brutale d’un événement de défaut sans
dégradation préalable est plus rare (environ 10% des cas
seulement).
Ø Exemples d’agences de notation : Standard & Poor’s,
Moodys, Fitch.
Ø Granularité de la notation : les entreprises d’une même
classe peuvent présenter des probabilités de défaut
(estimées à partir d’un modèle) différentes.
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La probabilité de défaut (3)
• L’horizon d’estimation
v La méthode « at the point in time » considère le défaut à court
terme et à une date donnée (en général 1 an) et se concentre
sur l’évolution de la santé financière de l’entreprise.
Ø C’est la méthode utilisée par les banques et certains
logiciels comme Credit Monitor de KMV.
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La probabilité de défaut (4)
v La méthode « through the cycle » considère le défaut à moyen
terme et s’intéresse à l’impact d’un retournement de la
conjoncture sur la santé financière de l’entreprise.
Ø C’est la méthode utilisée par les agences de notation.
v Comparaison des deux approches
Ø Les deux méthodes ne sont pas liées.
Ø Les écarts sont les plus importants pour les entreprises
avec des notes de crédit moyennes et les moins importants
pour les entreprises avec une bonne note.
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La probabilité de défaut (5)
• L’outil utilisé en pratique est la matrice de transition.
v La matrice de transition définit les probabilités de l’ensemble
des migrations possibles, c’est­à­dire les probabilités de
passer d’une classe à une autre (y compris de la probabilité de
faire défaut à partir de chaque classe de crédit).
v Les agences de notation qui disposent de longs historiques
calculent ces matrices de transition (avec un horizon à 1 an).
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La probabilité de défaut (6)
• Matrice de transition inconditionnelle
v Ces matrices peuvent calculées de manière inconditionnelle
(en utilisant toutes les entreprises) ou conditionnelle (en
distinguant deux ou plusieurs ensembles d’entreprises selon
des critères définis).
v La matrice inconditionnelle n’est pas stable dans le temps.
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La probabilité de défaut (7)
• Matrices de transition conditionnelles
v Les matrices sectorielles sont différentes de la matrice
inconditionnelle. La volatilité des probabilités de transition est
plus forte dans le secteur bancaire que dans le secteur
industriel. Inversement, la dispersion des probabilités est plus
forte pour le secteur industriel que pour le secteur bancaire.
v Plus l’horizon de temps augmente, moins le principe de
monotonie s’applique (décroissance des probabilités à partir
de la diagonale).
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La probabilité de défaut (8)
v Les matrices de transition dépendent du cycle économique.
Ø La matrice de transition conditionnelle calculée pendant
les périodes de contraction économique est différente de
celle calculée pendant les périodes d’expansion.
Ø Une telle différence a un impact en terme de capital
économique.
Ø Cette non­stationnarité peut être due à des changements de
corrélation sur les deux types de période.
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Le taux de recouvrement (1)
• Le taux de recouvrement dépend de plusieurs facteurs :
v Le degré de séniorité de la dette, c’est­à­dire l’ordre dans
lequel les créanciers sont payés en cas de défaut de
l’entreprise. L’ordre de priorité avec les taux de recouvrement
approximatifs observés aux Etats­Unis :
Ø Dette senior garantie (senior secured) : 55% (écart­type
de 25%)
Ø Dette senior non garantie (senior unsecured) : 50% (25%)
Ø Dette senior subordonnée (senior subordinated) : 40%
(25%)
Ø Dette subordonnée (subordinated) : 30% (20%)
Ø Dette junior subordonnée (junior subordinated) : 20%
(10%)
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Le taux de recouvrement (2)
v La qualité des garanties qui sont prises (pour les crédits
bancaires). Le taux de recouvrement est alors beaucoup plus
élevé : en général supérieur à 70%.
v La notation (rating) de l’entreprise: plus la note est élevée,
plus le taux de recouvrement est élevé. Par exemple : note A :
75% et note B : 45%
• Le taux de recouvrement semble aussi évoluer dans le temps
(calcul d’après un portefeuille théorique homogène).
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Le taux de recouvrement (3)
• Hypothèses de modélisation
v Les taux de recouvrement sont en général supposés
indépendants de la notation.
v Les taux de recouvrement dépendent de la séniorité.
• Modélisation statistique
v Le taux de recouvrement est supposé tiré d’une loi Bêta :
où les paramètres a et b sont compris entre 0 et 1 et estimés à
partir de données historiques.
( ) ( )
( )
×
-
×
-
×
=
ò
-
-
-
-
1
0
1
1
1
1
1
1
du
u
u
x
x
x
f b
a
b
a
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Le taux de recouvrement (4)
• Utilisation
v La modélisation du taux de recouvrement est utilisée pour
obtenir la distribution des pertes d’une portefeuille de crédits.
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La modélisation du risque de crédit (1)
• Pour les petites et moyennes entreprises
v Les méthodes de scoring (banques et entreprises spécialisées)
Ø Idée : traitement de masse par un modèle statistique
v Les systèmes expert (banques)
Ø Idée : modéliser l’analyse des analystes crédit des banques
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La modélisation du risque de crédit (2)
• Pour les grandes entreprises
v Les systèmes de notation (agences de notation et banques)
v Les modèles structurels (banques)
Ø Idée : les résultats (valeur des fonds propres et de la dette,
probabilité de défaut, perte en cas de défaut, spread, etc.)
sont obtenues à partir d’une modélisation de la structure
financière de l’entreprise (son actif et son passif). La
faillite est endogène au modèle. La variable centrale est la
valeur de la firme.
Ø Modèle de base : Merton (1974)
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La modélisation du risque de crédit (3)
• Pour les grandes entreprises (suite)
v Les modèles à forme réduite (banques)
Ø Idée : La faillite est un processus exogène (processus à
sauts). La variable centrale est le taux d’intérêt de la dette
risquée ou le spread.
Ø Plusieurs modèles de base : modèles mono­factoriels avec
une variable d’état (le spread) et modèle multi­factoriels
avec une fonction d’état à modéliser (la courbe à terme de
spread). Longstaff et Schwarz (1995)
©
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La modélisation du risque de crédit (4)
• Objectifs de ces modèles
v Mesurer le risque de façon dynamique (au cours du temps)
Ø La probabilité de défaut
Ø Le taux de recouvrement
Ø Le spread
Ø La distribution des pertes d’un portefeuille de crédit
©
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La modélisation du risque de crédit (5)
v Calculer le montant minimum des fonds propres
réglementaires (Bâle II)
v Calculer le montant des fonds propres économiques (VaR de
crédit)
v Gérer le portefeuille de crédit de la banque
Ø Porter ou céder des crédits (titrisation)
Ø Acheter ou vendre du risque de crédit (dérivés de crédit)
v Evaluer et couvrir des produits dérivés de crédit

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  • 1. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr ESSEC Cours « Management bancaire » Séance 3 Le risque de crédit
  • 2. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Plan de la séance 3 : Le risque de crédit (1) • Les opérations de crédit v Définition d’un crédit v La décision de crédit v Les crédits aux petites et moyennes entreprises v Les crédits aux grandes entreprises • Les variables clés du risque de crédit v La probabilité de défaut v Le taux de recouvrement
  • 3. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Plan de la séance 3: Le risque de crédit (2) • Modélisation du risque de crédit v Pour les petites et moyennes entreprises Ø Les méthodes d’analyse discriminante : le scoring Ø Les systèmes expert v Pour les grandes entreprises Ø La méthode des agences de notation Ø Les modèles structurels Ø Les modèles à forme réduite • Les logiciels
  • 4. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Plan de la séance 3 : Le risque de crédit (3) • La réglementation bancaire v Historique de la réglementation (de Bâle I à Bâle II) v La méthode actuelle (Bâle II) • Les métiers lié au crédit
  • 5. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Qu’est­ce qu’un crédit ? • Définition d’un crédit v Contrat de dette entre une entreprise ou un ménage et une banque • Comptabilisation d’un crédit (pour la banque) v A la naissance du crédit Ø Al’actif du bilan : constatation d’une créance de la banque sur l’emprunteur pour le montant emprunté v Pendant la vie du crédit Ø Dans les produits au compte de résultat: intérêts payés par l’emprunteur à la banque Ø Dans les charges au compte de résultat: dotation aux provisions pour les créances douteuses Ø Al’actif : diminution de la dette du montant du capital remboursé par l’emprunteur • Les garanties v Garanties réelles Ø Hypothèque du bien v Caution d’un garant
  • 6. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr L’analyse d’un crédit (1) • L’entreprise et son environnement v Le risque économique Ø Type d’activité : l’entreprise est­elle mono­produit ou multi­ produits ? L’activité est­elle saisonnière ? L’entreprise est­elle sensible aux cycles économiques ? Ø Le secteur : est­il concurrentiel ? Y­a­t­il des barrières à l’entrée ? Ø Les relations commerciales: l’entreprise a­t­elle un ou plusieurs clients, un ou plusieurs fournisseurs ? Quelle est la qualité de la clientèle ? L’entreprise a­t­elle recours à l’assurance pour ses crédits clients ? Ø Travail du banquier : constituer un dossier d’analyse de l’entreprise
  • 7. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr L’analyse d’un crédit (2) v Le management Ø Compétence et honorabilité : peut­on faire confiance aux dirigeants ? Ø Patrimoine : quel est le patrimoine professionnel ? Quel est le patrimoine personnel ? Ø Succession : le problème se pose­t­il ? la succession a­t­ elle été préparée ? Ø Travail du banquier : vérification des fichiers Banque de France, demande d’enquêtes v La notion de groupe Ø Filiale ou groupe : à qui la banque prête­t­elle ?
  • 8. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr L’analyse d’un crédit (3) • Les états financiers de l’entreprise v Le compte de résultats Ø Rappel : le compte de résultat est le film de l’évolution de la richesse de l’entreprise, différence entre les produits et les charges, sur une période donnée. Ø Evolution des ratios de gestion : les ratios clés sont le chiffre d’affaires (la croissance), la valeur ajoutée (l’apport), le résultats net (les bénéfices). Ø Etude des éléments qui permettent de « travailler » le résultat : les stocks, les provisions, les éléments exceptionnels (cessions, subventions, etc.).
  • 9. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr L’analyse d’un crédit (4) v Les cash flows Ø Formation du cash flow disponible Ø Utilisation du cash flow disponible v Le bilan et hors bilan Ø Rappel : le bilan est une photographie de la situation comptable de l’entreprise à une date donnée : ce que possède l’entreprise (les emplois à l’actif) et ce que doit l’entreprise (les ressources au passif). Ø Analyse des postes délicats Ø Etude des ratios clés : le fonds de roulement (FR) et le besoin en fonds de roulement (BFR) Ø Analyse du hors bilan : les postes à réintégrer comme les créances escomptées (EENE) et le crédit bail, la prise en compte des cautions données par l’entreprise.
  • 10. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr L’analyse d’un crédit (5) • Les relations bancaires v Ancienneté de la relation et fonctionnement du compte v Qualité du pool bancaire v La centrale des risques de la Banque de France
  • 11. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr L’analyse d’un crédit (6) • Problématique de la banque v Sélectionner les entrées en relation v Gérer la relation v Savoir terminer la relation
  • 12. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Définition du risque de crédit (1) • Le risque de crédit est le risque le plus important encouru par les établissements de crédit. • Le risque de crédit peut concerner un débiteur ou toucher un secteur dans son ensemble. Exemples de crise du crédit: v Faillite de l’entreprise Enron aux Etats­Unis v Crise de la dette dans les pays en voie de développement v Débâcle des caisses d’épargne aux Etats­Unis
  • 13. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Définition du risque de crédit (2) • Le risque de crédit comporte trois composantes : v Le risque de dégradation de la qualité du crédit qui se traduit par une baisse de la valeur financière de la dette. v Le risque de défaut défini comme tout manquement ou tout retard sur le paiement du principal et / ou des intérêts qui se traduit par une perte (comptable) pour l’institution financière. v L’incertitude sur le taux de recouvrement en cas de défaut
  • 14. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Exposition au risque de crédit • Les institutions financières sont exposées au risque de crédit à différents niveaux : v Crédits accordés aux particuliers et aux entreprises v Obligations du portefeuille d’investissement v Transactions sur les produits dérivés • Le risque peut avoir plusieurs sources : v Risque spécifique à l’emprunteur v Risque secteur v Risque pays.
  • 15. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La probabilité de défaut (1) • Approche binaire v L’approche binaire considère deux événements: l’entreprise a fait défaut ou l’entreprise n’a pas fait défaut. v La probabilité de défaut dépend de la santé financière de l’entreprise, mesurée par exemple par sa note.
  • 16. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La probabilité de défaut (2) • Approche par la notation v Dans la majorité des cas, un événement de défaut est consécutif à une dégradation progressive de la notation. L’apparition brutale d’un événement de défaut sans dégradation préalable est plus rare (environ 10% des cas seulement). Ø Exemples d’agences de notation : Standard & Poor’s, Moodys, Fitch. Ø Granularité de la notation : les entreprises d’une même classe peuvent présenter des probabilités de défaut (estimées à partir d’un modèle) différentes.
  • 17. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La probabilité de défaut (3) • L’horizon d’estimation v La méthode « at the point in time » considère le défaut à court terme et à une date donnée (en général 1 an) et se concentre sur l’évolution de la santé financière de l’entreprise. Ø C’est la méthode utilisée par les banques et certains logiciels comme Credit Monitor de KMV.
  • 18. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La probabilité de défaut (4) v La méthode « through the cycle » considère le défaut à moyen terme et s’intéresse à l’impact d’un retournement de la conjoncture sur la santé financière de l’entreprise. Ø C’est la méthode utilisée par les agences de notation. v Comparaison des deux approches Ø Les deux méthodes ne sont pas liées. Ø Les écarts sont les plus importants pour les entreprises avec des notes de crédit moyennes et les moins importants pour les entreprises avec une bonne note.
  • 19. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La probabilité de défaut (5) • L’outil utilisé en pratique est la matrice de transition. v La matrice de transition définit les probabilités de l’ensemble des migrations possibles, c’est­à­dire les probabilités de passer d’une classe à une autre (y compris de la probabilité de faire défaut à partir de chaque classe de crédit). v Les agences de notation qui disposent de longs historiques calculent ces matrices de transition (avec un horizon à 1 an).
  • 20. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La probabilité de défaut (6) • Matrice de transition inconditionnelle v Ces matrices peuvent calculées de manière inconditionnelle (en utilisant toutes les entreprises) ou conditionnelle (en distinguant deux ou plusieurs ensembles d’entreprises selon des critères définis). v La matrice inconditionnelle n’est pas stable dans le temps.
  • 21. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La probabilité de défaut (7) • Matrices de transition conditionnelles v Les matrices sectorielles sont différentes de la matrice inconditionnelle. La volatilité des probabilités de transition est plus forte dans le secteur bancaire que dans le secteur industriel. Inversement, la dispersion des probabilités est plus forte pour le secteur industriel que pour le secteur bancaire. v Plus l’horizon de temps augmente, moins le principe de monotonie s’applique (décroissance des probabilités à partir de la diagonale).
  • 22. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La probabilité de défaut (8) v Les matrices de transition dépendent du cycle économique. Ø La matrice de transition conditionnelle calculée pendant les périodes de contraction économique est différente de celle calculée pendant les périodes d’expansion. Ø Une telle différence a un impact en terme de capital économique. Ø Cette non­stationnarité peut être due à des changements de corrélation sur les deux types de période.
  • 23. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Le taux de recouvrement (1) • Le taux de recouvrement dépend de plusieurs facteurs : v Le degré de séniorité de la dette, c’est­à­dire l’ordre dans lequel les créanciers sont payés en cas de défaut de l’entreprise. L’ordre de priorité avec les taux de recouvrement approximatifs observés aux Etats­Unis : Ø Dette senior garantie (senior secured) : 55% (écart­type de 25%) Ø Dette senior non garantie (senior unsecured) : 50% (25%) Ø Dette senior subordonnée (senior subordinated) : 40% (25%) Ø Dette subordonnée (subordinated) : 30% (20%) Ø Dette junior subordonnée (junior subordinated) : 20% (10%)
  • 24. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Le taux de recouvrement (2) v La qualité des garanties qui sont prises (pour les crédits bancaires). Le taux de recouvrement est alors beaucoup plus élevé : en général supérieur à 70%. v La notation (rating) de l’entreprise: plus la note est élevée, plus le taux de recouvrement est élevé. Par exemple : note A : 75% et note B : 45% • Le taux de recouvrement semble aussi évoluer dans le temps (calcul d’après un portefeuille théorique homogène).
  • 25. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Le taux de recouvrement (3) • Hypothèses de modélisation v Les taux de recouvrement sont en général supposés indépendants de la notation. v Les taux de recouvrement dépendent de la séniorité. • Modélisation statistique v Le taux de recouvrement est supposé tiré d’une loi Bêta : où les paramètres a et b sont compris entre 0 et 1 et estimés à partir de données historiques. ( ) ( ) ( ) × - × - × = ò - - - - 1 0 1 1 1 1 1 1 du u u x x x f b a b a
  • 26. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr Le taux de recouvrement (4) • Utilisation v La modélisation du taux de recouvrement est utilisée pour obtenir la distribution des pertes d’une portefeuille de crédits.
  • 27. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La modélisation du risque de crédit (1) • Pour les petites et moyennes entreprises v Les méthodes de scoring (banques et entreprises spécialisées) Ø Idée : traitement de masse par un modèle statistique v Les systèmes expert (banques) Ø Idée : modéliser l’analyse des analystes crédit des banques
  • 28. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La modélisation du risque de crédit (2) • Pour les grandes entreprises v Les systèmes de notation (agences de notation et banques) v Les modèles structurels (banques) Ø Idée : les résultats (valeur des fonds propres et de la dette, probabilité de défaut, perte en cas de défaut, spread, etc.) sont obtenues à partir d’une modélisation de la structure financière de l’entreprise (son actif et son passif). La faillite est endogène au modèle. La variable centrale est la valeur de la firme. Ø Modèle de base : Merton (1974)
  • 29. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La modélisation du risque de crédit (3) • Pour les grandes entreprises (suite) v Les modèles à forme réduite (banques) Ø Idée : La faillite est un processus exogène (processus à sauts). La variable centrale est le taux d’intérêt de la dette risquée ou le spread. Ø Plusieurs modèles de base : modèles mono­factoriels avec une variable d’état (le spread) et modèle multi­factoriels avec une fonction d’état à modéliser (la courbe à terme de spread). Longstaff et Schwarz (1995) ©
  • 30. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La modélisation du risque de crédit (4) • Objectifs de ces modèles v Mesurer le risque de façon dynamique (au cours du temps) Ø La probabilité de défaut Ø Le taux de recouvrement Ø Le spread Ø La distribution des pertes d’un portefeuille de crédit ©
  • 31. Ó François Longin www.longin.fr Ó François Longin www.longin.fr La modélisation du risque de crédit (5) v Calculer le montant minimum des fonds propres réglementaires (Bâle II) v Calculer le montant des fonds propres économiques (VaR de crédit) v Gérer le portefeuille de crédit de la banque Ø Porter ou céder des crédits (titrisation) Ø Acheter ou vendre du risque de crédit (dérivés de crédit) v Evaluer et couvrir des produits dérivés de crédit