Le risque de crédit: analyse et comparaison des modèles d'évaluation

Résumé du document

Le risque de crédit se définit comme le risque de pertes consécutives au défaut d'un emprunteur face à ses obligations, ou à la dégradation de sa solidité financière. Paradoxalement la gestion du risque de crédit, le plus ancien de tous les risques, est celle qui est appelée à se développer le plus aujourd'hui. Dans une première partie, nous étudierons les modèles d'évaluation du risque de crédit basés sur la VAR puis nous analyserons deux autres modèles, l'un développé par Crédit Suisse Financial Product, CreditRisk+, et l'autre développé par Mc Kinsey, CreditPortfolioView.
Nous terminerons par une comparaison entre ces modèles puis nous donnerons des exemples d'application

Extraits

[...] C'est pourquoi l'écart type du taux de recouvrement est intégré comme un input. Le problème est que ces données sont largement fondées sur les statistiques des faillites bancaires aux Etats-Unis et cela introduit un biais, car elles ne reflètent pas forcément la composition de tous les portefeuilles et de toutes les législations nationales en matière de faillites. Enfin, il faut combiner la probabilité de transition et le changement de valeur en cas de transition, afin d'obtenir la distribution de la valeur de chaque instrument et donc la distribution de la valeur du portefeuille, et plus précisément son espérance et sa variance : Les corrélations entre les différents instruments permettent d'évaluer la volatilité de la valeur du portefeuille Le rating des différentes contreparties à l'horizon d'un an est en partie corrélé en raison de la sensibilité des ratings aux mêmes facteurs macroéconomiques. [...]

[...] Donc, pour estimer les corrélations entre les notations de crédit des différentes contreparties et donc les probabilités de migration, il faut estimer les corrélations entre la valeur des actifs des contreparties, ce qui peut être effectué par l'intermédiaire du cours des actions. Afin de limiter la taille des matrices de corrélation, CreditMetrics propose de caractériser chaque contrepartie en fonction du secteur et du pays qui sont les plus susceptibles de déterminer son niveau d'activité. La pondération de chaque secteur et de chaque pays est laissée à l'initiative de l'utilisateur. La composante du risque spécifique à chaque contrepartie est prise en compte également. [...]

[...] Formule d'Altman Z = 1,2.X1 + 1,4.X2 + 3,3.X3 + 0,6.X4 + 0,9.X5 Avec : X1= fond de roulement / actif total X2= réserves/ actif total X3= EBE/ actif total X4 = fonds propres/ actif total X5= CA/ actif total Altman détermine une valeur critique Z=2,675 ; ce qui l'amène à la conclusion suivante : Si Z 2,675, l'entreprise est considérée comme saine Formule de la BDF 100Z = - 1,255 X1 + 2,003 X2 0,824 X3 + 5,221 X4 0,689 X5 1,164 X6 + 0,706 X7 + 1,408 X8 85,544 Avec : X1= frais financiers/ EBE X2= ressources stables : actif économique X3= CA : endettement X4= EBE : CA HT X5= dettes commerciales/ achats TTC X6= taux de variation de la valeur ajoutée X7= (stocks + CLIENTS avances clients)/ production TTC X8= investissements physiques/ valeur ajoutée Si Z>0,125 : l'entreprise est normale Si -0,250 : l'entreprise a des caractéristiques comparables à celles des entreprises défaillantes durant leurs dernières années d'activité. [...]

[...] Le risque de crédit INTRODUCTION La gestion des risques se développe aujourd'hui très rapidement dans l'univers bancaire. Elle couvre toutes les techniques et les outils pour mesurer et contrôler les risques. Le risque de crédit se définit comme le risque de pertes consécutives au défaut d'un emprunteur face à ses obligations, ou à la dégradation de sa solidité financière. Paradoxalement la gestion du risque de crédit, le plus ancien de tous les risques, est celle qui est appelée à se développer le plus aujourd'hui. [...]

[...] La combinaison Z possède donc un pouvoir séparateur le robuste entre les entreprises défaillantes et saines, mais il existe une zone de recouvrement entre les deux sous ensembles qui peut entraîner des erreurs. La variable Z devra donc comporter des ratios dont on s'assure de l'indépendance statistique. Un nombre extrêmement important d'études a été mené sur ce sujet, qui ont proposé des formulations différentes des scores. Nous avons retenu dans cette étude deux d'entre elles, la formule originale d'Altman et celle de la Banque de France. [...]