Bale 2

BANQUE D’ALGERIE ECOLE SUPERIEURE DE BANQUE

MEMOIRE DE FIN D’ETUDES

En vue de l’obtention du Diplôme Supérieur des Etudes Bancaires (D.S.E.B)

BALE II : LES NOUVELLES APPROCHES POUR LA GESTION DU RISQUE DE CREDIT

Présenté par : Melle Samia ASSAM Encadré par : Mr Lionel GUILLE

9éme Promotion Octobre 2007

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Sommaire :

Introduction générale………………………………………………………………………………………………………1 Chapitre préliminaire : L’environnement bancaire International…………………….………………….2 Section 1 : L’environnement bancaire international……………………………………………….3 Section 2 : Nécessité d’une réglementation bancaire …………………………………………….9 Section 3 : Nécessité d’une mise à jour de la réglementation bancaire………………….12

PARTIE I : LES ASPECTS THEORIQUES DE BALE II Chapitre I : Le risque de crédit…………………………………………………………………………………………….18 Section I : Objet des modèles de risque de crédit…………………………………………………….19 Section II : Les paramètres de gestion du risque de crédit……………………………………….22 Section III : Les modèles internes de rating……………………………………………………………..29

Chapitre II : L’approche standard………………………………………………………………………………………..39 Section I : La notation externe…………………………………………………………………………………40 Section II : Présentation de l’approche standard……………………………………………………..44 Section III : Les réducteurs de risque……………………………………………………………………….50 Chapitre II : L’approche IRB…………………………………………………………………………………………………54 Section I: Présentation de l’approche IRB………………………………………………………………..55 Section II : Justification de l’approche IRB………………………………………………………………..67 PARTIE II : ETUDE DE CAS PRATIQUE Chapitre I : Le risque de crédit en Algérie…………………………………………………………………………….73 Section I : Réglementation prudentielle locale…………………………………………………………74 Section II : L’activité de crédit à la BDL……………………………………………………………………..79 Chapitre II : Elaboration d’un modèle de score de type Logit………………………………………………83 Section I : Présentation du modèle…………………………………………………………………………..84 Section II : Résultats de la régression……………………………………………………………………….88

Chapitre III : Application des formules de Bâle II à échantillon d’entreprises issu du portefeuille de la BDL…………………………………………………………………………………………………………95 Section I : Description de l’échantillon……………………………………………………………………..96 Section II : Calcul du capital réglementaire selon les méthodes de Bâle…………………100 Section III : Bâle II : opportunité ou contrainte ?.......................................................110 Conclusion générale………………………………………………………………………………………………………116 Bibliographie…….……………………………………………………………………………………………………………..118 Liste des tableaux……………………………………………………………………………………………………………..120 Liste des annexes………………………………………………………………………………………………………………121

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Introduction : La santé d’une économie est fortement liée à celle de son système bancaire. Or les banques présentent des caractéristiques qui les rendent vulnérables à une perte de confiance de la part des agents économiques. C’est pour cette raison que le secteur bancaire fait l’objet de règlementations des plus strictes. Dans un premier temps, c’est face aux crises bancaires des années 70 et 80 qu’a été instaurée la première réglementation bancaire connus sous le nom du « Ratio Cooke » ou Bâle I. En effet, en 1988 le Comité Bâle (créé en 1974) a recommandé aux pays du G10 le respect d’un niveau minimum de capital pour la couverture du risque de crédit. Ces recommandations consistaient à allouer en capital 8% des actifs pondérés de la banque. Depuis, plusieurs mises à jour ont été faites pour mieux tenir compte de la montée des risques (la prise en compte du risque de marché en 1996). Cette première réglementation a eu le mérite de renforcer les systèmes bancaires, mais a fait l’objet de nombreuses critiques remettant en cause le caractère forfaitaire du ratio Cooke qui ne tenait pas compte des risques réellement encourus surtout après le développement par l’industrie bancaire de techniques de gestion des risques plus sophistiquées. C’est justement dans l’optique de se conformer à la nouvelle économie bancaire, que le Comité Bâle a manifesté sa volonté d’aboutir à une refonte de la méthode d’évaluation des risques à travers la publication, en juin 2004, du document « convergence internationale de la mesure et des normes de fonds propres » dit aussi Bâle II, permettant ainsi de faire converger le capital économique et le capital réglementaire. Ce document apporte de nouvelles techniques plus sensibles au risque de crédit et offre la possibilité aux banques de couvrir leur risque de marché grâce à leurs modèles internes. Et, dans un souci d’exhaustivité, Bâle II intègre le risque opérationnel dans la détermination du capital réglementaire. En matière de risque de crédit, le Comité reste toujours aussi exigeant vu le danger qu’il présente, et propose deux approches pour la couverture de ce risque selon le degré de modernisation des banques ; en espérant qu’in fine celles-ci adopteront la méthode rendant le plus compte des risques encourus. Notre travail s’inscrit dans ce cadre et a pour objectif d’étudier les possibilités d’application de cette nouvelle réforme dans une banque publique algérienne où les progrès en matière de gestion du risque de crédit restent insuffisants.

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Pour y apporter des éléments de réponse nous avons acheminé notre travail par les questions suivantes :
Quels sont les principes généraux d’évaluation du risque de crédit ?
Qu’apporte la réforme bâloise à la gestion du risque de crédit ?
Enfin, dans quelles mesures peut-on transposer Bâle II dans une banque publique algérienne (BDL) et quelles en seraient les conséquences sur l’exigence en fonds propres ? Nous avons donc partagé notre travail en deux parties : l’une traitant des aspects théorique de la réforme Bâle II, et l’autre la mettant en pratique pour un échantillon de PME issues du portefeuille de la BDL.



La partie I : comportera les chapitres suivants : • Le chapitre I intitulé « Le risque de crédit » se donne pour objectif de définir les

concepts de gestion du risque de crédit ; • Le chapitre II « L’approche Standard » est une description de la première

approche proposée par le Comité Bâle pour la gestion du risque de crédit ; • Le chapitre III « L’approche IRB » fera l’objet de la deuxième approche pour la

gestion du risque de crédit.  La partie II sera composée des chapitres suivants : • Le chapitre I « Le risque de crédit en Algérie » sera une description de l’activité de crédit en Algérie. Nous mettrons en revue notamment la réglementation prudentielle ; • Dans le chapitre II « Elaboration d’un modèle de score (logit) », nous proposerons un modèle de score pour l’estimation d’un des paramètres les plus importants de la réforme à savoir la probabilité de défaut ; • Enfin, le chapitre III « Application des formule de Bâle un échantillon issu du portefeuille de la BDL » sera l’aboutissement de notre travail. Nous tenterons d’appliquer les formules de Bâle II à un échantillon issu du portefeuille de la BDL et nous apporterons nos propres conclusions quant à une éventuelle implémentation de la réforme à la BDL. Ces deux parties seront chapeautées par un chapitre préliminaire abordant le contexte bancaire international.

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Chapitre préliminaire : Environnement réglementaire international

La réglementation bancaire ne s’est développée qu’à la suite de crises bancaires mettant la stabilité financière en danger. Ce chapitre préliminaire a justement pour but de décrire le contexte dans lequel s’est développée la réglementation bancaire internationale à travers les trois sections que nous proposons :

•

Section I : Environnement bancaire international ;

•

Section II : nécessite d’une réglementation bancaire ;

•

Section III : nécessité d’une mise à jour de la réglementation bancaire.

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SECTION I : ENVIRONNEMENT BANCAIRE INTERNATIONAL

I-NOMENCLATURE DES RISQUES : I-1. Le risque de crédit : Le risque de crédit est le principal risque qu’encourt une banque. Il représente la possibilité qu’un emprunteur n’honore pas ses engagements à échéance. C’est la forme basique du risque de crédit. Mais avec le développement des marchés et instruments financiers, sont apparues d’autres formes de risque de crédit : •

Le risque de changement de rating d’un emprunteur qui conduit à la dégradation de la valeur du crédit ;

•

Le risque de dégradation du spread (marge) calculé par rapport à un taux sans risque.

Etant le risque que nous allons traiter dans la réforme Bâle II, nous réservons au risque de crédit le chapitre suivant pour mieux comprendre les mécanismes de mesure et de gestion.

I-2. Le risque de marché : C’est le risque de perte qu’une position de marché (actions, obligations, matières premières et taux de change) peut entraîner en cas d’évolution défavorable des paramètres de marché. Ces principaux paramètres sont : •

Les taux d’intérêt et cours des obligations ;

•

Le cours des actions et des produits de base ;

•

Les taux de change et les prix des différents produits dérivés.

I-3. Le risque opérationnel : Il peut être défini comme le risque de perte directe résultant des carences ou défaillances au niveau des procédures internes, du personnel, des systèmes ou d’événements extérieurs. Il a la spécificité d’être difficilement quantifiable ce qui rend sa gestion assez complexe. Voici quelques chiffres relatifs aux pertes dues au risque opérationnel de quelques grandes banques :

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2001 : UBS Warburg : erreurs de transactions sur le portefeuille bancaire japonais entraînant des pertes estimées à 50 millions USD1 ; 2002 : Allied Irish Bank : pertes de 700 millions USD ; fraude interne2. Ces chiffres viennent en confirmation de la contribution de ce type de risque dans les pertes subies par le portefeuille des banques. Ceci a poussé les autorités de régulation (le comité Bâle) à intégrer, dans leur nouvel accord, le risque opérationnel comme composante dans le calcul des fonds propres pour la couverture des pertes de portefeuille.

II-LES FONDS PROPRES COMME PALLIATIF AUX RISQUES: Les fonds propres ou capital sont un élément du passif du bilan d’une banque. Ils constituent des ressources permanentes puisque leur remboursement n’a pas d’échéance. Ils sont constitués principalement du capital social des résultats non distribués, des réserves, des provisions… Le détail de la composition sera abordé dans la prochaine sous-section. Chaque opération (risquée) mobilise des fonds propres de la banque. Ceux-ci sont imposés par les autorités prudentielles pour assurer la stabilité financière du pays. Dans ce cas, on parle de fonds propres réglementaires ou « forfaitaires ». Cependant, le calcul ne tient pas compte des effets de diversification, de la nature du portefeuille de la banque, de la signature (rating) de la contrepartie, etc. Ceux-ci peuvent aussi être calculés à partir de modèles internes, qui sont supposés être plus rationnels. Dans ce cas, on parle de fonds propres de économiques (ou capital économique = mesure juste du risque). II-1 Composition des fonds propres: Conformément à l’accord de Bâle de 1988 et au communiqué de presse du 27/10/1998 portant sur « Les instruments admis à figurer dans les fonds propres », ceux-ci sont subdivisés en :  Fonds propres de Base (tier 1 ou noyau dur) : « Les fonds propres de base sont définis par leur caractère permanent, leur subordination légale au droits des déposants et autres créanciers et par le fait qu’ils n’exigent pas de charges fixes obligatoires en contrepartie des gains »3. Ils incluent donc les montants directement investis par les actionnaires lors de la constitution de la banque ou lors de l’augmentation du capital, que ces montants aient été comptabilisés dans le capital social ou en primes d’émission, qu’il s’agisse de d’actions ordinaires ou à dividendes prioritaires ; ainsi que les résultats non 1

R.Guellati, « RAROC : outil de gestion du risque de crédit », Ecole Supérieure de Banque, Alger, 2006, p.6 Idem 3 M.Rosenbaum « Analyse et gestion du risque bancaire », Eska Editions, 2004, traduit de « Analyzing and managing banking risk », p 106 2

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distribués. En cas de rachat de la banque de ses actions, celles-ci viennent en déduction du tier one. Ces éléments sont communs à tous les systèmes bancaires et sont toujours clairement reportés sur des états financiers et un rapport direct avec le niveau d’activité de la banque.  Fonds propres complémentaires (ou “ Tier 2 ”) : Les fonds propres complémentaires incluent les réserves latentes si celles-ci sont acceptées par le superviseur national. Il s’agit essentiellement de montants librement déduits des résultats qui n’ont pas pour autant été affectés aux réserves mais qui, de par leur nature ont un caractère de réserves. Ils incluent aussi les réserves de réévaluation comptable de certaines immobilisations à condition qu’elles soient évaluées avec prudence et qu’elles reflètent pleinement la possibilité de fluctuation des prix de ventes forcées. De plus elles ne sont incluses dans le tier two qu’à concurrence de 50% de leur montant. Les provisions générales (ou fonds pour risques bancaires généraux (FRBG)) correspondent aussi à la définition des fonds propres complémentaires et ne peuvent êtres supérieures à 1,25% des actifs auxquels elles font l’objet. Les types de capitaux hybrides peuvent faire partie du tier two s’ils sont non garantis, subordonnés, entièrement versés, et s’ils ne sont pas remboursables sans consentement préalable de l’autorité de contrôle. Les dettes à long terme subordonnées, qui peuvent être considérées comme des fonds propres de catégorie 2, comprennent les dettes traditionnelles non garanties et subordonnées avec un terme initial fixe de plus de cinq ans. Au cours des cinq années qui précèdent l’échéance et avant de les inclure dans la catégorie 2, il convient d’appliquer un taux d’actualisation de 20%. Le montant de ces dettes ne peut dépasser 50% des fonds propres de base. Enfin, le montant des fonds propres complémentaires ne saurait être supérieur à celui des fonds propres de base.  Fonds propres sur-complémentaires (de catégorie 3 ou tier three) : Le concept de fond propre tier three à été introduite en 1996 par le comité Bâle pour permettre à certaines banques de couvrir certains risques de marché en émettant des dettes subordonnées à court terme. Le tier three n’est donc valable que pour la couverture contre le risque de marché lié aux titres et moyens de financement négociables générateurs d’intérêts ainsi que les devises et marchandises. Le tableau ci-après reprend les composantes des trois catégories de fonds propres :

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Tableau n°1 : composition des fonds propres Catégorie

Composition

Fonds propres de base

Capital social

(tier one ou noyau dur)

+ primes d’émission + réserves consolidées (hors réserves de réévaluation) + /- écart d’acquisition +/- intérêts minoritaires +/- différence de mise en équivalence de participation -Goodwill

Fonds propres

Réserves latentes

Complémentaires

+ réserves de réévaluation

(tier two)

+/- écart de conversion + provisions générales + titres de financement hybrides ou subordonnés

Fonds propres sur-complémentaires

Dettes subordonnées à cout terme

Source : « Pilotage bancaire : les normes IAS et la réglementation Bâle II », Pascal Dumontier et Denis Dupré , Revue Banque édition, Paris, 2005, p 135

II-2 Le rôle des fonds propres : Les fonds propres assurent au sein d’un établissement de crédit des fonctions multiples, ils sont à la fois une source de croissance et de rentabilité de ses activités et une garantie fondamentale de sécurité à l’égard de ses créanciers.  Au niveau microéconomique : 1. Les fonds propres comme source de croissance : D’une part, ils constituent la base nécessaire au démarrage de toute institution par la constitution du capital social, d’autre part, ils sont nécessaires à son expansion ou à l’accompagnement de sa croissance en raison du lien mécanique qui existe entre les actifs et le niveau des fonds propres. 2. Les fonds propres sont une garantie vis-à-vis des créanciers : Aucune banque n’est à l’abri des risques liés à son activité et des pertes qui peuvent en résulter. Il est nécessaire qu’elles disposent d’une assise suffisante en fonds propres qui leur permette

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d’absorber ou de faire face à des situations exceptionnelles. C’est en fait cette capacité qui fonde la confiance de leurs clients, créanciers et autres. De ce fait, l’accès aux sources de financement est tributaire du montant des fonds propres, ce dernier influence la qualité de la signature du débiteur sur les marchés de refinancement de même que son rating auprès des agences de notation. Leur niveau est synonyme de solidité financière.  Au niveau macroéconomique : 1. Les fonds propres comme un palliatif aux crises systémiques : Les fonds propres procurant une solidité financière aux banques, donnent à tout le système bancaire une stabilité évitant ainsi les crises de type « systémique » qui pourraient ruiner toute une nation ! 2. les fonds propres comme source d’égalité concurrentielle entre les établissements de crédit : Cette égalité est établie grâce aux exigences réglementaires de norme minimale de fonds propres en fonction du risque de leurs différentes opérations.

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SECTION II : NECESSITE D’UNE REGLEMENTATION BANCAIRE :

Dans les années 1980, les systèmes bancaire et financier internationaux étaient ébranlés : la faillite de Herstatt Bank en 1974 faisant 620 millions de dollars de pertes1, le krach boursier de 1987, la faillite de plusieurs banques « vedettes ». De plus, la concurrence accrue entre grandes banques dans le monde avait progressivement réduit leurs fonds propres à un niveau dangereusement bas. Or, les banques ont besoin d’un volume de capitaux pour faire face à leurs pertes. Ces menaces ont conduit les autorités compétentes (le comité de Bâle) à édicter des normes pour fixer un minimum de fonds propres pour absorber les pertes potentielles et éviter ainsi les crises de type systémique très dangereuses pour la stabilité financière nationale et internationale. I- NAISSANCE DU COMITE BALE : Le comité de Bâle est un organisme de réflexion et de proposition sur la supervision bancaire créé en 1974. Il est situé à la Banque des Règlements Internationaux (BRI) à Bâle en Suisse d’où son nom « comité Bâle ». Cependant, il ne dépend pas juridiquement de la BRI mais du G-10, et a des relations très étroites avec les banques centrales du G-10. Même si le comité Bâle n’a pas de pouvoir décisionnel, ses recommandations sont reprises par les autorités de tutelle des différents pays industrialisés. Bien sûr il existe de petites différences entre les textes du comité et les textes officiels, mais elles sont généralement mineures. Voici une brève chronologie des travaux de Bâle de 1988 à 1996 communément appelé Bâle I :

1

•

1988 : le comité a formulé des recommandations visant à établir un lien entre les risques de crédits encourus par les banques et le montant de leurs fonds propres. Cette recommandation est connue sous le nom de "ratio international de solvabilité" ou "ratio Cooke" ;

•

1989 :la Communauté Européenne, se basant sur les recommandations du comité de Bâle, a émis une directive concernant un Ratio de Solvabilité Européen pratiquement identique au ratio Cooke ;

•

1991 : amendement relatif à l’inclusion des provisions générales ou réserves générales pour créances douteuses ;

•

1992 : mise en application du ratio cooke ;

T. Roncalli, « Gestion des risques financiers », Economica, Paris, 2003, p15

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•

1996 : publication du texte « Amendment to the capital Accord to incorporate market risk » qui élargit l’assiette des risques du ratio cooke au risqué de marché.

II- LE RATIO « COOKE » OU RATIO INTERNATIONAL DE SOLVABILITE:

Le ratio cooke, du nom du président du comité de Bâle à l’époque, correspond au rapport entre les fonds propres de la banque et ses actifs pondérés (encours des crédits). Ce ratio doit dépasser ou égaler 8%. Les encours concernent aussi bien le bilan que le hors bilan et les pondérations sont les suivantes : Tableau n°2 : Pondération des engagements de bilan sous Bâle I

Contrepartie ou type de transaction

Pondération

Créances sur les Etats de l’OCDE

0%

Créances les banques et collectivités locales des pays de l’OCDE

20%

Engagements garantis par une hypothèque ou crédit bail immobilier 50% Autres éléments d’actif notamment les crédits aux particuliers

100%

Source :T. Roncalli, « Gestion des risques financiers », Economica, p 23

En ce qui concerne les éléments de hors bilan, les pondérations sont les suivantes : Tableau n°3 : Pondération des éléments de hors bilan

Contrepartie Engagements

Pondération classiques Converti en équivalent crédit par un facteur allant de 0 à 100% en

non liés au cours de fonction de leur nature, pondérés en fonction de la contrepartie change

et

au

taux

d’intérêts Engagement lié au cours L’équivalent risque = coût de remplacement total (évaluation au prix de change et aux taux de marché) de contrats présentant un gain+risque de crédit d’intérêts

potentiel produit du nominal par un cœfficient

de majoration

dépendant de la durée résiduelle et de la nature du contrat. Source :Thierry Roncalli, « gestion des risques financiers », Economica, p 23

Dans l’ensemble, l’accord Bâle I a atteint ses objectifs. En effet la structure relativement simple du ratio Cooke a fait qu’il a été adopté dans une centaine de pays ; et le niveau général des fonds propres a connu une augmentation considérable ce qui a renforcé l’égalité des conditions de concurrence entre les banques internationales.

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Toutefois, l’évolution de l’environnement financier international de cette dernière décennie (globalisation financière) a fait que le ratio Cooke n’est plus adapté. On reprochait surtout à Bâle I les points suivants : •

Les fonds propres calculés donnaient une mesure grossière du risque (insensibilité) parce que les degrés de risques n’étaient pas suffisamment différenciés. En effet, le critère d’appartenance ou non à l’OCDE n’était pas pertinent ;

•

En développant des modèles internes de mesure des fonds propres représentant le risque réel (Value at Risk, Raroc …), les banques se sont confrontées à une divergence entre leur modèle et la réglementation prudentielle ;

•

Bâle I ne prend en compte que le risque de crédit et le risque de marché. Or d’autres risques comme le risque opérationnel sont des facteurs de vulnérabilité importants ;

•

La seule exigence quantitatives de capital minimum était insuffisante pour inciter les banque à gérer sainement leurs opérations (toutes les banques qui ont fait faillite respectaient parfaitement la règle de 8% !) ;

•

Les banques avaient la possibilité de choisir leurs contreparties en fonction de leurs taux de pondération ; ce qui ne reflétait pas le risque économique.

•

Pour certaines catégories d’opérations, l’Accord n’incitait pas à utiliser les techniques de réduction des risques (suretés et garanties) du fait de leur taux de pondération faible.

D’où une divergence de plus en plus flagrante entre les risques réglementaires et économiques. C’est fondamentalement ce déphasage que le nouvel accord de Bâle (Bâle II) tente de réduire en conciliant le réglementaire avec l’économique.

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SECTION III : NECESSITE D’UNE MISE A JOUR DE LA REGLEMENTATION :

I- CONTEXTE DE LA REFORME BALE II :

L’Accord de 1988 a reçu plusieurs amendements, pour tenir compte des mutations des marchés financiers. Au second semestre 1998 le Comité a décidé que des modifications plus fondamentales étaient nécessaires en raison des développements technologiques et de l’apparition de nouveaux instruments. En outre, c’est seulement maintenant que les banques se dotent des capacités techniques leur permettant de mesurer le risque de crédit et le risque opérationnel de la manière envisagée dans les propositions. Au cours des prochaines années, les banques et les autorités de contrôle devront accomplir de gros efforts pour acquérir les compétences indispensables à l’application du nouvel Accord. Dans son document de juin 1999, le Comité définissait ses objectifs visant à élaborer une approche exhaustive de l’adéquation des fonds propres. Tout en continuant à affiner le nouveau dispositif. L’Accord devrait: • continuer à promouvoir la sécurité et la solidité du système financier et, à ce titre, le nouveau dispositif devrait, pour le moins, préserver le niveau actuel des fonds propres dans l’ensemble du système; • continuer à renforcer l’égalité des conditions de concurrence; • constituer une méthode plus exhaustive pour le traitement des risques; • comporter des approches relatives à l’adéquation des fonds propres correspondant de manière appropriée au degré de risque inhérent aux positions et activités d’une banque; • s’adresser prioritairement aux grandes banques internationales, bien que ses principes de base doivent être applicables à tous les établissements, quel que soit leur degré de complexité et de technicité. Un deuxième document a donné suite au premier le 16 janvier 2001 proposant une réforme profonde de la première réglementation prudentielle. L’implémentation du nouvel accord était prévue pour janvier 2004, mais sa réalisation effective n’a eu lieu que fin décembre 2006.

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La consultation s’est étalée de 2001 à 2004, période durant laquelle l’industrie bancaire à émis son avis quand à la portée et aux conséquences de la réforme jusqu’à aboutissement de la version finale en juin 2004 de l’accord portant comme titre « Convergence internationale de la mesure et des normes de fonds propres ». Les autorités nationales ont eu les années 2005 et 2006 pour adapter la réglementation nationale aux nouveaux accords. Cette même période a servi aux banques commerciales pour mettre à niveau leurs systèmes d’information (réunir les données) et noter leurs contreparties (apprécier leurs risques). Le schéma ci-dessous présente les principales étapes du programme d’application du nouvel accord. Mi - 2004 Publication de l’Accord

31/12/2006

Bâle II Élaboration du texte Bâle II

Préparation de la mise en oeuvre

Consultations

Adaptation des SI

Mise en application Ratio Bâle II

Adaptation nationale

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

Notations et LGD Version finale des accords Bâle II Alimentation des

historiques de données

Production simultanée des ratios Cooke et Bâle II

Figure n°1 : Programme d’application de l’Accord de Bâle II

II-

CHAMP D'APPLICATION DU NOUVEL ACCORD (BALE II) :

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En reprenant les recommandations du comité Bâle dans son document final de 2004 1, le calcul des fonds propres continuera à se calculer sur une base consolidée car elle est la mieux à même de préserver l’intégrité des fonds propres des établissements dotés de filiales en éliminant leur double comptabilisation. Le champ d’application inclut tout holding qui est la mère du groupe bancaire pour s’assurer que tous les niveaux de risques sont pris en charge sans toutefois négliger la capitalisation au niveau individuel.

IIISTRUCTURE DU NOUVEL ACCORD La motivation du nouvel accord était de palier les insuffisances du premier à travers les modifications suivantes : Le pilier 1 : « exigences minimales de fonds propres » Bâle a introduit le risque opérationnel comme une variable fondamentale dans la détermination du capital réglementaire. Ainsi le ratio devient :
    8%    é       é    é  

L’accord propose les pondérations suivantes : Tableau n°4 : pondération des différents risques sous Bâle II

Type de risque Exigences en fonds propres Répartition Crédit

6,8%

85%

Marché

0,24%

3%

Opérationnel

0,96%

12%

Total

8%

100%

Source : établi à partir de donnée fournies par :Dov Ogien, « comptabilité et audit bancaires »,Dunod, Paris,2004, p 303

Le risque de crédit reste en « tête » en matière de consommation de capital, mais le risque opérationnel n’est pas pour autant à négliger. En effet, l’intégration du risque opérationnel comme variable clé dans le calcul du capital réglementaire représente la grande innovation de l’accord.

1

§ 20 à 23, p.6

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Pour le risque de crédit, le comité propose trois approches de gestion que mous verrons plus en détail dans les prochains chapitres. Nous nous contenterons donc d’en donner une description sommaire : 1/ l’approche standard : dans cette approche, la banque utilise les notes fournies par les agences de notation pour déterminer le capital réglementaire. Cette méthodologie reprend celle de l’ancien accord sauf que les coefficients de pondérations changent. Désormais ils seront déterminés en fonction de la classe de risque qu’a attribué l’agence de notation à la contrepartie concernée. 2/ l’approche IRB (Internal Rating Based): cette méthode suggère de calculer le capital en fonction des risques des contreparties apprécié par la banque elle-même.

Le pilier 2 : « surveillance prudentielle » : Le processus de surveillance prudentielle consiste, pour les autorités de contrôle, à s’assurer que chaque établissement s’est doté de procédures internes saines pour évaluer l’adéquation de ses fonds propres sur la base d’une évaluation approfondie des risques qu’il encourt. Le nouveau dispositif souligne combien il est important, pour les directions des banques, d’élaborer un processus interne d’évaluation des capitaux économiques et de fixer en la matière des objectifs correspondant aux spécificités du profil de risque de leur établissement et de son cadre de contrôle. Les autorités seraient chargées de juger si les banques parviennent à évaluer correctement leurs besoins en fonds propres par rapport aux risques. Elles exerceraient ensuite une surveillance sur ce processus interne et pourraient, au besoin, le faire amender. Dans bien des cas, la mise en œuvre de ces propositions exigera un dialogue beaucoup plus poussé entre autorités et banques. Cela n’est pas sans conséquences pour les besoins de formation et le niveau de compétences des contrôleurs bancaires, domaine où le Comité et l’Institut de la Banque des Règlements Internationaux pour la stabilité financière fourniront leur assistance. La surveillance prudentielle est largement renforcée. Par exemple, le comité insiste particulièrement sur les conditions d’utilisation de l’approche IRB. Les autorités de contrôle ont désormais un champ d’investigation plus étendu en procédant à des examens réguliers des méthodes d’évaluation des fonds propres.

Le pilier 3 : « communication financière et discipline de marché »

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La discipline de marché, troisième pilier du nouveau dispositif, sera renforcée par une amélioration de la communication financière des banques. Une communication financière efficace est essentielle pour garantir que les acteurs du marché comprennent mieux le profil de risque des banques et l’adéquation de leurs fonds propres au regard de ces risques. Le nouveau dispositif énonce les exigences et recommandations en matière de communication financière dans plusieurs domaines, notamment mode de calcul de l’adéquation des fonds propres et méthodes d’évaluation des risques. Un corps de recommandations fondamentales s’applique à toutes les banques. Des normes plus détaillées visent la reconnaissance prudentielle des méthodologies internes pour le risque de crédit, les techniques d’atténuation du risque de crédit et les opérations de titrisation. Il a pour objectif d’encourager la discipline de marché, à travers des exigences et des recommandations concernant les informations à publier par les banques. Il contribue à appuyer l’action des autorités de renforcer la sécurité et la solidité du système bancaire.

Le ratio Cooke, dont l’objectif fondamental était de mettre un terme à la dégradation des fonds propres issues

de conditions internationales instables, est devenu, grâce à une

méthodologie simple et à des principes forts, la référence universelles en matière de solvabilité. Dès lors la complexité croissante des techniques de mesure et de gestion des risques et la globalisation montante des opérations financières ne pouvait qu’en révéler davantage les limites et conduire à une réforme. Le dispositif Bâle II, par une forte sensibilité aux risques et une réelle flexibilité, constitue le socle d’une nouvelle réglementation prudentielle, mieux adaptée à la diversité et à la complexité des activités bancaires.

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Partie I : Aspects théoriques de Bâle II Afin de bien analyser les possibilités d’implémenter la réforme Bâle II en Algérie, nous avons jugé utile de présenter les aspects théoriques de la réforme à savoir mettre en revue la méthodologie globale de gestion du risque de crédit et les approches proposées pour sa gestion.

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Chapitre I : Le risque de crédit : Nous allons à présent nous intéresser au risque de crédit, la forme la plus répandue et la plus dangereuse sur les marchés bancaires. Nous l’avons vu, la réglementation internationale lui accorde une place prépondérante dans le calcul du capital réglementaire vu le danger qu’il représente pour la stabilité financière. Les banques, de leurs côté, ont vite compris l’enjeu de la gestion du risque de crédit, et ont élaboré des techniques (modèles) pour le gérer moyennant différents outils de mesure (notation interne et scoring).C’est précisément ce que nous essayerons d’approfondir dans le présent chapitre en suivant le plan ci-après : •

La première section traitera de l’objet des modèles de crédit et leur fondement théorique.

•

Les paramètres de gestion du risque de crédit feront l’objet de la seconde section.

•

Une dernière section abordera les différents outils de quantification du risque de crédit à savoir la notation et le crédit scoring.

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SECTION I : OBJET DES MODELES DE GESTION DU RISQUE CREDIT

Le risque de crédit étant principalement le risque de non remboursement, le Comité de Bâle, dans son document consultatif de 2003, définit le défaut de la façon suivante : « Un défaut de la part d’un débiteur intervient lorsque l’un des deux événements ci-dessous se produit, sinon les deux :
La banque estime improbable que le débiteur rembourse en totalité son crédit au groupe bancaire sans qu’elle ait besoin de prendre des mesures appropriées telles que la réalisation d’une garantie (si elle existe).
L’arriéré du débiteur sur un crédit important dû au groupe bancaire dépasse 90 jours. Les découverts sont considérés comme des créances échues dès que le client a dépassé une limite autorisée ou qu’il a été averti qu’il disposait d’une limite inférieure à l’encours actuel. » 1.

L’approche traditionnelle consistant à mesurer et gérer le risque de crédit se résumait, jusqu’à un passé récent, à une analyse financière des dossiers de crédit sur la base des états financiers fournis par les contreparties en collaboration avec des experts industriels sectoriels 2. Cette méthode bien que quantitative, n’incluait pas le « risque » ou incertitude, ou du moins ne le quantifiait pas. C’est en réponse à ce problème donnant lieu à des pertes considérables (défaut de remboursement) qu’ont été conçus les modèles de gestion du risque de crédit. I-LES PERTES ATTENDUES : Les banques savent qu’une fraction de leurs prêts ne sera pas remboursée. Elles connaissent donc en moyenne le montant de leurs pertes sur leur portefeuille de crédit en une période donnée. Ce montant correspond aux pertes attendues « expected loss » et est couvert par les provisions. Pour un prêt donné, le montant des pertes attendues (EL) se calcul comme suit :

EL= EAD*LGD*PD Où: 1

Comité Bâle pour le contrôle bancaire, « Nouvel accord de Bâle sur les fonds propres », Document soumis à consultation, 2003, BIS, Juin 2003, § 414 2 Cette pratique est toujours en vigueur dans certaines banques.

20

EL: Expected Loss EAD: Exposure At Default est l’exposition au défaut, c’est à dire le montant du crédit restant dû LGD: Loss Given Default (perte en cas défaut). Elles dépendent du taux de recouvrement de la créance (après mise en jeu des garanties et autres). PD: Probability of Default. C’est la probabilité que la contrepartie ne rembourse pas à échéance.

II-LES PERTES INATTENDUES (UNEXPECTED LOSSES) : Les pertes attendues ne sont qu’une estimation moyenne. Les pertes effectives peuvent donc très bien dépasser ces pertes attendues. Le risque de crédit tient fondamentalement à l'incertitude des pertes attendues. Une banque est autant préoccupée par le montant des pertes non attendues (unexpected losses [UL]), autrement dit par l'incertitude des pertes, que par le montant des pertes attendues (EL). Elle cherche en particulier à connaître le montant maximum des pertes potentielles qui risquent de survenir à un horizon donné avec un certain pourcentage de chances - par exemple, 0,05 % de chance - de se produire. Ces pertes potentielles doivent être couvertes, non par des provisions, mais par des fonds propres économiques ou « capital économique ».Il est donc important de pouvoir modéliser l'incertitude des pertes et de représenter la distribution des pertes potentielles à un horizon donné. C'est l'objet principal des modèles de risque de crédit. L'objet des modèles de risque de crédit est de déterminer le montant des pertes non attendues, c'est-à-dire d'estimer, pour un portefeuille de crédits donné, la perte maximale attendue avec un certain pourcentage de chances (0,05 % par exemple) qu'elle survienne à un horizon donné (un an en général), ou encore d'estimer la probabilité que le prêteur subisse des pertes supérieures à un certain montant à un horizon donné.

III-FONCTION DE DENSITE DES PERTES ET DETERMINATION DU MONTANT DES FONDS PROPRES ECONOMIQUES : Pour mesurer la perte maximale à un horizon donné, il est donc nécessaire de connaître la distribution des pertes probables. L'objet des modèles de risque de crédit est en définitive de construire la fonction de densité des pertes (Probability Density Function [PDF]). C'est à partir de cette fonction que l'on déterminera les pertes potentielles maximales, autrement dit que l'on mesurera par la Value-at-Risk (VaR) du portefeuille de crédit, en choisissant un quantile de la distribution. La Value-at-Risk, c'est précisément la perte potentielle maximale sur un portefeuille de crédits

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qui peut survenir avec une certaine probabilité - donnée par le quantile choisi - et à un horizon temporel donné. La VaR correspond au point X sur la figure ci-après. Elle détermine le montant des pertes non attendues (unexpected Loss [UL]) et celui des fonds propres économiques (ou « capital économique ») nécessaire pour couvrir ces pertes. Le montant des pertes non attendues (UL) correspond donc à la distance entre le point X et la perte moyenne (expected loss), EL sur la figure.

Figure n°2 : Distribution des pertes sur un portefeuille de crédits

22

SECTION II : LES PARAMETRES DE GESTION DU RISQUE DE CREDIT

I-LE CHOIX D'UNE DEFINITION DES PERTES : Les pertes peuvent provenir de deux causes distinctes : le défaut de remboursement et le changement de la valeur économique des crédits. Ce dernier est dû à une dégradation de la qualité des emprunteurs que ce soit par la dégradation du spread de signature ou par la transition de rating. Tous les modèles s'attachent à déterminer les pertes provenant des défauts de remboursement, mais certains cherchent aussi à mesurer celles qui proviennent de la variation de la valeur marchande des crédits. a. Le risque de défaut : Cette première forme de risque est associée à l’occurrence d’un défaut, caractérisé par l’incapacité de la contrepartie à assurer le paiement de ses échéances. Dans ce se cas, deux états de la nature sont envisagés : le défaut et l’absence de défaut. b. Le risque de dégradation de spread de signature : Sur les marchés financiers où les instruments de crédit sont de plus en plus cotés, les spread (primes de risques) traduisent en termes monétaires la vraisemblance de réalisation de l’évènement de défaut (de non remboursement). L’évolution aléatoire des spread constitue ellemême un risque de crédit puisqu’elle agit sur la valeur de marché du crédit. Il n’est donc pas nécessaire que le défaut se réalise pour affecter négativement la valeur d’un actif ou d’un portefeuille. c. Le risque de transition de rating : La dernière représentation du risque de crédit est la perte potentielle associée à une dégradation de la notation d’un émetteur ou d’un portefeuille de positions. Les matrices de transition publiées par les agences de notation sont ici l’instrument privilégié du calcul des pertes potentielles. Elles indiquent par classe de rating (AAA, AA, A, BBB,…) et sur un horizon donné, les probabilités de passage d’un état à un autre. En associant à chaque état une probabilité de défaut, la banque peut gérer son risque d’une façon dynamique. Elle éviterait ainsi une utilisation excessive du capital pour une contrepartie dont la note s’améliore et immobilisera plus pour une contrepartie dont la qualité se dégrade.

23

II-LES MODELES DE DEFAUT ET LES MODELES M TO M : Les modèles de défaut (DM) mesurent le risque de crédit à partir du défaut de remboursement des crédits. Cette approche s'applique à tous les types de crédits, d'autant que la plupart des prêts consentis par une banque ont vocation à rester dans le portefeuille de la banque jusqu'à l'échéance finale, quelle qu'en soit l'issue. Par défaut, on entend tout type d'événement significatif sur un prêt entraînant le non-remboursement de la créance, allant d'un incident tel un retard de remboursement - conduisant au classement du prêt en créances douteuses - à la défaillance légale de l'emprunteur. Les modèles Marked-to-Market (MTM) mesurent le risque du crédit à partir des variations de la valeur du crédit. Ces variations proviennent des changements de la qualité des emprunteurs, l'état le plus défavorable étant le défaut. L'approche s'applique principalement aux titres de marché. En ce cas, la variation de la note des émetteurs entraîne un changement du spread de taux qui provoque une variation de la valeur de marché des titres.

III- CHOIX D’UN NIVEAU DE PERTE ACCEPTABLE : Les pertes non attendues sont les pertes associées à un quantile élevé de la distribution des pertes (99,5 % par exemple). Le choix de ce quantile (ou du seuil de confiance) dépend :


de considérations prudentielles : le régulateur peut imposer le choix d'un quantile

suffisamment élevé pour que les banques constituent un montant de fonds propres économiques suffisant pour couvrir une part plus importante des pertes potentielles, et notamment les pertes les plus significatives. Le comité Bâle propose un seuil de 99,9% ;
du degré d'aversion au risque de la banque induit par sa politique de pilotage : si la banque est très averse au risque, elle choisit un quantile élevé de telle sorte que l'estimation des pertes potentielles couvre les pertes induites par le plus grand nombre possible de réalisations des facteurs de risque, à l'exclusion néanmoins des événements extrêmes les plus risqués ;

IV-LE CHOIX DE L'HORIZON TEMPOREL : L’horion de défaut doit être choisi de sorte que le capital calculé à partir de cet horizon prenne en compte toutes les pertes futures du portefeuille.

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En pratique, le choix de l'horizon temporel peut être ramené en fait à un choix entre un horizon unique pour tous les crédits, qui est généralement l'année, et un horizon variable, différent pour chaque type de crédit. Le premier choix est essentiellement guidé par des considérations pratiques. Le choix d'un horizon différent pour des crédits de maturités différentes se fonde sur l'idée selon laquelle l'horizon temporel doit coïncider avec la durée de vie des crédits ou avec la période de recouvrement des créances. Ce choix est justifié par le fait que les crédits standard, par nature illiquides et non négociables, doivent être détenus jusqu'à leur terme. Cette alternative permettrait de mesurer plus fidèlement l'ensemble des pertes potentielles. C'est pourquoi il importe de mesurer l'importance relative des crédits de maturité supérieure à un an. Dans le nouvel Accord de Bâle, le Comité de réglementation bancaire a retenu un horizon annuel pour le calcul des fonds propres sur la base des modèles internes, mais propose une correction pour tenir compte des différences de maturité d'une banque à l'autre. Les modalités de calcul seront abordées avec de plus amples détails dans les chapitres qui suivront.

V-LA MODELISATION DE LA PROBABILITE DE DEFAUT : Il existe plusieurs approches pour la modélisation du défaut. Dans ce qui suit, nous allons décrire sommairement leurs différentes logiques : a. L’approche structurale Dans cette première approche, l'idée sous-jacente est que la probabilité de défaut est soumise à l'influence de facteurs de risque, qui sont soit des facteurs propres à l'emprunteur (idiosyncratiques), soit des facteurs communs à tous les emprunteurs ou des facteurs systématiques. Ces derniers sont des facteurs sectoriels, régionaux, macroéconomiques… La variation (la variance) de la probabilité de défaut d'un crédit est donc déterminée par le jeu de ces facteurs de risque. Les facteurs de risque étant des variables aléatoires, le taux de défaut est lui-même une variable aléatoire. C'est pourquoi les probabilités de défaut ou les transitions entre classes de risque ne sont pas stables dans le temps. La probabilité effective qu'un emprunteur change de classe de risque, et notamment passe dans la classe de défaut à l'horizon choisi, est donc conditionnée par le jeu des facteurs de risque. De ce fait, un concept essentiel est la distinction entre la probabilité conditionnelle et la probabilité non conditionnelle de défaut ; la probabilité conditionnelle étant la probabilité de défaut attribuée à un emprunteur en fonction des réalisations des facteurs de risque. Il est donc nécessaire d’associer les changements des probabilités de défaut aux facteurs de risque pour illustrer la dynamique des taux de défaut. Dans les modèles KMV et CreditMetrics, par exemple, la relation entre les probabilités de défaut et les facteurs de risque est fournie par le modèle de Merton (1974) : le défaut est la

25

conséquence de la volatilité de la valeur des actifs de l'emprunteur. En cas de réalisations défavorables des facteurs de risque, la valeur des actifs se dégrade et elle risque de passer en dessous de celle des dettes de l'emprunteur, ce qui provoque le défaut lorsque les dettes parviennent à maturité. La probabilité de défaut correspond donc à la probabilité que la valeur des actifs passe en dessous de celle des dettes. b- L’approche par les spreads ou approche à forme réduite : Les modèles à forme réduite, contrairement aux modèles structurels, ne conditionnent pas explicitement le défaut à la valeur de la firme car ils supposent que le défaut est un phénomène complexe dont les conditions précises de survenance sont souvent mal spécifiées. Ils adoptent une optique selon laquelle le différentiel de rendement entre un titre risqué et non risqué (spread) qui dépend des taux de défaut et de recouvrement, doit théoriquement permettre de rémunérer le risque dans un univers risque neutre. Le modèle établit la relation entre spread et les taux de défaut et de recouvrement à partir du calcul de la valeur actuelle d’une obligation « corporate » en fonction des flux de ses revenus futurs, estimés en tenant compte du défaut éventuel de l’obligation. La valeur actuelle d’une obligation est exprimée par la relation suivante :

&'( !  $ ! 1  !  $ !    1   #  %   1  "#  %  1  " 1  " 1  " &'( )*(

)*(

P : valeur actuelle de l’obligation PDt : probabilité de défaut à la période t Ct : coupon en t It : taux d’intérêt sans risque en t R : taux de recouvrement F : valeur faciale de l’obligation En considérant un cas à une seule période (t =1) et µ le rendement de l’obligation, la valeur actuelle de l’obligation se calculera comme suit : 

!$ 1μ

26

A partir des deux identités précédentes nous aboutissons au résultat suivant : 1μ

1" 1     %

Le spread (S) étant la différence entre le taux risqué et le taux sans risque, µ peut s’écrire sous la forme :

µ=I+S Ainsi, nous pouvons établir la formule du spread en fonction de PD, R (ou LGD puisque R = 1LGD) et I : ,  1  " 

-. 1   -.

Pour déterminer la PD sur une seule période il suffit de connaître les spreads constatés sur le marché, le taux sans risque et LGD :  

1 , -. 1  "  ,

c- L’approche actuarielle : L’approche actuarielle est issue de la théorie assurantielle. Elle propose de calculer les PD sur la base de séries chronologiques des taux de défaut antérieurs sans prendre en compte les facteurs de risque. On parle alors de probabilité de défaut non conditionnelle. C’est la logique qu’ont adoptée aussi les agences de notation pour l’élaboration de leurs tableaux de défaut sur plusieurs maturités. Les agences mettent en relief dans ces tableaux la relation qu’il y a entre le taux de défaut et la note de la contrepartie. En effet, une note favorable traduit une PD faible et inversement. Cette approche sera abordée avec plus de détails dans le chapitre réservé à l’approche standard de la gestion du risque de crédit proposée par le Comité Bâle.

VI-LA MODELISATION DU TAUX DE RECOUVREMENT : Dans le cas de survenance du défaut il est toujours possible de réduire les pertes en exigeant des garanties réelles ou personnelles ou même exiger un niveau plafond d’endettement de la contrepartie. Ce qui permet un niveau de récupération de la créance se traduisant par le taux de recouvrement R. Sa modélisation est d’autant plus importante que le Comité Bâle recommande l’utilisation de la notion de perte en cas de défaut LGD ayant un lien direct avec le niveau de recouvrement des créances via la relation suivante :

27 LGD = 1- R

Cependant, se pose le problème de difficulté de valorisant des actifs mis en garantie et de lenteur des procédures de recouvrement. Les premières études quantitatives (académiques et professionnelles) sur les taux de recouvrement datent des années 95. L’étude de 1996 de Moody’s a porté sur 58 prêts bancaires américains et a conduit aux résultats suivants : • Un taux moyen de recouvrement de 71% avec un minimum de 15% et un maximum de 98% ; •

Une distribution asymétrique avec une médiane de 77%.

En comparant ces résultats à ceux concernant les obligations, Moody’s a pu avoir les résultats suivants : Tableau n° 5 : Taux de recouvrement par type de créances de Moody’s

Types de créances

Recouvrement moyen

Bank loans

71%

Senior secured bonds

57%

Senior unsecured bonds

46%

Subordinated bonds

34%

Source: Thierry Roncalli, « Gestion des risques financiers »,Economica, 2004, p.372

Cette étude fait ressortir un taux de recouvrement sensiblement différent d’un type de créance à un autre. De son côté, S&P fournit des fourchettes de taux de recouvrement à appliquer selon le type de créances. Moody’s a récemment proposé un modèle LossCalc pour prévoir les LGD. Ce modèle est basé sur plusieurs types de facteurs : -

Facteurs spécifiques à la créance (moyenne historique des LGD par type de dette et par séniorité) ; Facteurs liés à la structure du capital de la firme ; Facteurs sectoriels (moyenne mobile des recouvrements du secteur, appartenance ou non au secteur bancaire) ; Facteurs macroéconomiques.

28

D’une manière générale, la modélisation des taux de recouvrement suppose une distribution de type Bêta1.

VII-MESURE DES EXPOSITIONS AU DEFAUT (EAD) : Elle représente la valeur des engagements (principal et intérêts) encore dus au moment du défaut. Pour estimer l’exposition à la date du défaut, il faut connaître la valeur actuelle des flux contractuels encore dus. La tâche n’est pas évidente, car un taux d’actualisation adapté à chaque profil de risque est nécessaire. La solution est de procéder par analogie ; on assimile le crédit à une obligation : les deux sont des créances qui génèrent des flux annuels (intérêts et coupons) et sont remboursables à échéance. Pour l’actualisation on utilisera le taux zérocoupon pour la catégorie de risque appropriée. Les taux zéro-coupon sont issus de la courbe des taux établie à partir les prix des obligations en augmentant graduellement les maturités, selon une méthode appelée Boot Strap. Il convient de différencier chaque niveau de risque par un taux spécifique.

IIX-LA CORRELATION ENTRE DEFAUTS : Les corrélations entre deux emprunteurs i et j dépendent des poids des facteurs systématiques pour chaque emprunteur. En d'autres termes, c'est la sensibilité commune des emprunteurs aux facteurs systématiques qui explique les corrélations entre les situations financières des emprunteurs et finalement les corrélations entre défauts. Deux variables qui sont fortement liées aux mêmes facteurs sont fortement liées entre elles et sont donc fortement corrélées. De plus, cette covariance résulte uniquement de l'existence d'un ou plusieurs facteurs systématiques et non d'éventuels liens entre emprunteurs. On néglige donc ici les effets de contagion entre emprunteurs ou ceux provenant de toute autre relation de dépendance économique pouvant conduire à des faillites en chaîne (on dit alors que les défauts sont indépendants conditionnellement aux réalisations des facteurs systématiques).

1

Voir annexe

29

SECTION III : LES MODELES INTERNES DE RATING Le mot « rating » est d’origine anglaise et signifie « notation ». L’activité de « rating » consiste donc à attribuer des notes synthétisant le niveau de solvabilité d’un prêt ou d’un préteur. Les modèles les plus utilisés dans les institutions financières sont sans doute le scoring et la notation interne. Ils présentent des caractéristiques communes qu’il convient de citer dans un premier temps. Elles sont relatives à la méthodologie générale de leurs élaborations, à leurs objectifs, les variables utilisées ... Dans un second temps nous présenterons séparément le scoring et la notation interne pour mettre en évidence leurs spécificités respectives.

I-

CARACTERISTIQUES COMMUNES :

1-1-Logique des modèles : Les modèles internes de rating synthétisent en une seule note le niveau de solvabilité (ou niveau de risque) d’un prêt ou d’un emprunteur. Chaque niveau de risque obtenu est caractérisé par une probabilité que les contreparties qui appartiennent à cette classe de risque fassent défaut. C’est grâce à cet indicateur que la banque pourra prendre ses décisions stratégiques : octroi ou non d’un crédit, conditions d’octroi d’un crédit (tarification), allocation des fonds propres… De plus, des modèles internes de rating permettent un traitement de masse de populations nombreuses d'emprunteurs et leur usage réduit de manière regrouper de significative la durée du traitement des dossiers de crédit. Ce gain de temps est l'un des premiers facteurs de l'économie de coût qu'apportent les modèles. Ensuite, les outils de rating sont peu coûteux. L'adoption du rating permet aussi aux analystes-crédit de concentrer leur attention sur d'autres aspects de la relation de clientèle et du risque. Enfin, les outils de scoring fournissent des mesures objectives du défaut qui assurent que tous les emprunteurs sont traités de la même façon par les chargés de clientèle. 1-2-Variables explicatives : Les variables doivent en principe traduire des dimensions variées du risque de défaut (solidité financière, profitabilité, état des conditions d'exploitation, évolution des ratios, etc.). On peut utiliser divers types de données : •

comptables et financières, qui permettent de construire des ratios financiers retraçant les diverses dimensions du risque ;

•

bancaires (données du fonctionnement du compte permettant d'identifier la régularité du

30

comportement de paiement des emprunteurs, mai aussi la situation de leurs soldes, celle de leur épargne liquide ou financière et le poids relatif de leur endettement) ; •

qualitatives (âge, profession, ancienneté dans cette profession, catégorie socioprofessionnelle, localisation géographique, existence d'incident dans le passé, etc.)

Ce sont des variables à priori pertinentes, vu l’expérience de l’analyste ; mais qui peuvent s’avérer insignifiantes après une étude approfondie. Cependant, ce choix à priori est à prendre au sérieux puisque une omission d’un variable à priori peut compromettre sérieusement la fiabilité du modèle. Ainsi, si les ratios de rentabilités ne sont pas inclus dans ces variables à priori, ils ne seront surement pas inclus dans le modèle final. En outre, les facteurs de risque (les diverses variables utilisées) ne doivent pas être corrélés. Des variables (par exemple, des ratios financiers) liées apportent en réalité la même information sur le risque et sont redondantes. En conséquence si la batterie des variables utilisées pour construire une note comprend un grand nombre de variables, seul un petit nombre de celles-ci seront finalement pertinentes et retenues dans le modèle. Les variables explicatives n’étant pas forcément les mêmes pour tous les types de client, il convient de concevoir des modèles différents pour des profils de clients différents (PME, grandes entreprises, professions libérales…). L’étude peut être affinée pour des secteurs d’activités différents, des niveaux de chiffre d’affaires différents…

II-LES MODELES DE SCORING : Les modèles de score sont de plus en plus utilisés dans les institutions financières, notamment dans la banque de détail. Ils sont devenus un outil courant d'octroi du crédit à la consommation, mais tendent à se développer également pour la mesure du risque des crédits à l'habitat, des crédits aux professionnels et des crédits aux petites et moyennes entreprises. Pour construire un modèle de score, on utilise généralement l'histoire des formances passées des emprunteurs, ou celle des prêts qui leur ont été consentis, pour déterminer quelles sont les caractéristiques des emprunteurs sains et défaillants permettant ainsi de prévoir pourquoi un prêt aura de bonnes performances dans le futur. Le but du scoring est donc d’affecter un emprunteur à une classe de défaut ou à une classe saine. Ceci est obtenu à partir des dossiers de crédits des clients ou auprès de sources extérieures. Un bon modèle de score est un modèle qui affecte des scores élevés (un risque de défaut faible) aux emprunteurs sans problèmes dont les prêts se comportent bien et des scores faibles à ceux dont les prêts ont de mauvaises performances.  Construction d'un modèle de scoring :

31

a) Le choix du critère de défaut et la constitution des populations analysées La première étape réside dans le choix d'un critère de défaut. Ce choix peut souvent se résumer à un choix entre défaillance et défaut de remboursement représentatif. La défaillance est un événement qui peut prendre de multiples formes et dont l'appréciation comporte une part de subjectivité. Comme précisé plus haut, le Comité de Bâle a précisé la définition du défaut1. Pour construire le modèle de score, il est donc nécessaire de disposer de données historiques sur les défauts et de constituer un échantillon comprenant un nombre suffisant d'emprunteurs en situation de défaut. Cet échantillon doit naturellement être représentatif de la population des emprunteurs en défaut. De plus, les données historiques de défaut doivent, si possible, couvrir un cycle économique complet. Ces conditions sont exigées pour garantir la qualité de l'outil de scoring. Enfin, il convient de retenir un horizon pour le modèle. « L’horizon est d’un an si l’on utilise l’information de l’année précédente N-1 pour prévoir les défauts de l’année en cours N. Le score mesure alors la probabilité de défaut à un an. L’horizon est de deux ans si les informations utilisées sont celles de l’année N-2, etc. »2 b) Le choix des variables3 Il s’agit de variables comptables et financières, bancaires et qualitatives comme définies plus haut. c) Le choix de la technique utilisée Il existe deux principales techniques pour la construction des modèles de score que nous aborderons plus loin : •

L’analyse discriminante linéaire,

•

Les modèles à variable qualitatives (logit et probit)

Ces techniques permettront de sélectionner les variables plus significatives pour distinguer les deux populations. d) Méthodes de validation : D’une manière générale, ces méthodes consistent à faire correspondre les résultats obtenus (variables retenues et leurs coefficients) à la réalité financière et économique, d’une part. Il existe d’autre part des méthodes statistiques de validation. Une première façon de faire est de tester la significativité globale du modèle et la significativité des paramètres. Une autre 1

Supra p.19 M. Dietsch, J. Petey, « Mesure et gestion du risque de crédit dans les institutions financières », Revue Banque Edition, Paris, 2003. 3 Supra p.30 2

32

méthode de validation est d’appliquer le modèle à un autre échantillon dont on connaît le comportement actuel et comparer les résultats du modèle aux résultats réels. Nous aurons l’occasion d’illustrer ces méthodes dans le cas pratique. 1.1. Analyse discriminante linéaire (ADL) : Il existe plusieurs variantes de l’analyse discriminante linéaire. Nous allons nous limiter à présenter une méthode qui utilise le critère de Bayes des probabilités à posteriori. 1.1.1. La règle de Bayes : Soit une population composée de deux groupes en proportion p1 et p2 respectivement par rapport au total. On appelle pi (i=1 ou 2) la probabilité à priori d’appartenir au groupe i. Supposons que la distribution de probabilité du vecteur caractéristique (des ratios par exemple) de chaque groupe est connue, on la note fi(X) avec X=(x1, …, xp).En observant un point de coordonnée X=(x1, …, xp), la probabilité qu’il provient du groupe i (noté Gi) est donnée par la formule de Bayes des probabilités à posteriori :

( i )=

P G

p ⋅ f (x ) i i p ⋅ f ( x )1 + p ⋅ f ( x ) 1 2 2

La règle bayésienne consiste à affecter l’individu au groupe qui maximise cette quantité. La principale limite de cette méthode est la connaissance des distributions de probabilité de chacun des groupes. Il existe des méthodes pour les estimer1, mais elles ne sont pas très efficaces et donc, on va se limiter dans notre cas au cas normal multidimensionnel. 1.1.2. Cas normal multidimensionnel : La fonction densité de chaque groupe est normale multidimensionnelle, elle est notée Np(µ i, Σi) pour chaque groupe i, elle a la forme analytique suivante :

f (x ) =

(2 π )

p /2

1  1t  exp  − (x − µ i )Σ − 1 (x − µ i ) 1/2 (det Σ i )  2 

La règle bayesienne revient à affecter X au groupe qui maximise la quantité :

{(x − µ 1

i

)Σ i − 1 (x

− µ i ) − 2 ln p i + ln (det Σ

i

)}

Pour un aperçu global sur ces méthodes, voir G. SAPORTA, « Probabilité, statistique et analyse de données », p 419-420.

33

Cette règle est quadratique lorsque les matrices de variance-covariance sont différentes. Dans la pratique il faut estimer chacune des deux matrices. Dans le cas d’égalité, la règle devient linéaire et consiste à maximiser la quantité suivante :

1t t  −1 −1  x Σ µ i − µ i Σ µ i + ln p i  2   Sous l’hypothèse de normalité et d’égalité des matrices de variance-covariance la fonction score1 s’écrit comme suit :

S (x )= t x Σ −1 (µ 1 − µ 2 ) −

p 1 ( µ 1 + µ 2 ) Σ (µ 1 − µ 2 ) + ln 2 2 p1

La règle de décision est simple, elle consiste à affecter X au groupe G1 si S(X)>0 et au groupe G2 si S(X). Il existe une relation simple entre le score et la probabilité à posteriori d’appartenir au groupe G1 :

P

(G

1

/ X

)=

exp (S ( X ) 1 + exp (S ( X

) ))

On dit que la probabilité est une fonction logistique du score puisque cette fonction s’appelle la distribution logistique.

1.2 Les modèles à variables qualitatives : Les modèles à variables qualitatives consistent à trouver une relation permettant de prévoir une variable qualitative à l’aide de variables quantitatives et/ou qualitatives. Les modèles les plus connus sont les modèles logit et le modèle probit. Aujourd’hui le modèle le plus utilisé dans la construction des fonctions de score est sans doute le modèle logit. Son point fort est d’intégrer des variables qualitatives dans l’explication de la probabilité de défaut sans perdre de leur efficacité (soit de vraies variables qualitatives, soit des variables discrètes construites à partir de variables quantitatives continues). C’est d’ailleurs la principale méthode utilisée pour le scoring des particuliers ou autres emprunteurs pour lesquels ou ne dispose que d’information de ce type. Il estime la probabilité de défaut d’un emprunteur par la fonction de répartition de défaut suivante :

1

On l’appelle aussi statistique d’Anderson.

34

F

exp (Z ) 1 + exp (Z

(Z ) =

)

Où Z est une fonction linéaire des variables utilisées. La détermination des paramètres de Z permet de déterminer directement la probabilité d’appartenir à la sous population des emprunteurs en défaut. Dans le cas où la fonction de répartition des défauts est normale, on parle de modèle probit :

 x2   dx exp  − 2π  2 

Z

F (Z ) =

1

∫

−∞

En pratique logit et probit donnent des résultats très proches du fait que les distributions logit et normale sont peut différentes. Dans notre cas, nous allons nous intéresser uniquement au modèle logit. 1.2.1 Construction mathématique du modèle logit : Le modèle linéaire à une seule variable explicative s’écrit :

y i* = t β X

i

+ ui

i = 1...n

Avec

y i* :

variable dépendante non observable ;

β : vecteur des paramètres à estimer ; X i : vecteur des variables dépendantes ;

u i : terme aléatoire d’erreur qui suit une loi logistique. On observe la variable dichotomique

yi

associée à

{

yi = On obtient :

1 0

yi*

telle que

si y* > 0 si

yi* ≤ 0

35

(

)

(

P ( y i = 1 ) = P y i* > 0 = P t β X

i

)

(

+ u i > 0 = 1 − F − tβX

i

)

Avec F comme fonction de répartition de l’erreur ui. On calcule maintenant la fonction de vraisemblance du modèle, on obtient :

L (β , X ) =

∏ [F (− n

t

βX

i=0

1− y i

i

)] [1 − F (− β X )] t

i

yi

Cette fonction nous permet de calculer les paramètres du modèle en calculant les conditions de premier ordre et celles du deuxième ordre. III-LES SYSTEMES DE NOTATION INTERNE Une note ou rating est un indicateur synthétique résumant le degré de solvabilité d’un emprunteur ou d’un prêt. Elle peut être émise par une banque centrale (centrale des bilans), on parle alors de cotation ; par une agence de notation, on parle dans ce cas de notation externe ; ou par une banque (notation interne). C’est à cette dernière que nous allons nous intéresser dans cette sous section. La notation externe sera abordée dans le prochain chapitre dans le cadre de l’approche standard de Bâle II. «Un système de notation recouvre l’ensemble des processus, méthodes, contrôles ainsi que les systèmes de collecte et informatiques qui permettent d’évaluer le risque de crédit, d’attribuer des notations internes et de quantifier les estimations de défaut et de pertes »1 . « Avec la notation interne, la banque évalue elle-même le risque de défaillance de la contrepartie, exploitant ainsi les informations privées qu’elle détient sur l’emprunteur du fait de la relation de long terme »2. 3.1 Processus de notation d’une contrepartie : a) Constitution de l’échantillon : Comme tout type de modèle, le choix de l’échantillon est fonction de la population à étudier. Il doit donc être représentatif de la population sous tous les plans : taux de défaillance, répartition géographique, par secteurs d’activité et par profil de risque3. De plus, il doit être assez consistant (grand).

1

Comité Bâle pour le contrôle banacire, « Nouvel accord de Bâle sur les fonds propres », document consultatif, avril 2003, §394. 2 De COUSSERGUES S, « Gestion de la banque », éditions Dunod, Paris, 2002, P. 159. 3 Ne pas inclure que les contreparties rentables ou saines

36

b) Choix des indicateurs les plus significatifs : La notation interne faisant partie des modèles de rating, les variables obéissent aux mêmes règles de sélection : des informations financières (ratios financiers) assez fiables et des informations qualitatives assez pertinentes (environnement et positionnement stratégique). La sélection finale des variables se fait essentiellement par deux méthodes : l’analyse financière, et la méthode statistique. Ces deux approches seront abordées dans ce qui suit. c) Etablissement du modèle de notation : Il n’existe pas de système de notation universellement idéal pour toutes les banques. Le choix d’une grille de notation appropriée dépend essentiellement de la prise en comptes de la méthode choisie pour la sélection des indicateurs les plus significatifs. 3.2

Cas d’un modèle fondé sur l’analyse financière

En effet, dans le cas d’un système de notation fondé sur l’analyse financière, il y a lieu de définir des normes pour les indicateurs retenus. La détermination de ces normes permet au notateur de situer l’entreprise dans son secteur d’activité et de la comparer aux concurrents. De ce fait, la cellule de notation ou la direction des études de la banque procède généralement à l’établissement de certaines normes sectorielles relatives à la rentabilité, à la structure financière et à tous les autres indicateurs retenus dans le modèle de notation. Une fois les normes établies, il y a lieu de procéder à l’élaboration de la grille de notation. Le notateur procède au bornage de l’ensemble des indicateurs retenus. En effet, il définit des intervalles pour chaque paramètre (qu’il soit quantitatif ou qualitatif), ainsi que le nombre de points à attribuer si la valeur du ratio appartient à l’un des intervalles. • Exemple 1: Soit l’échelle de notation suivante pour le ratio : Dettes à long terme / Capacité d’autofinancement Tableau n°6 : exemple de notation d’une variable

Valeur du ratio Points attribués [0 – 1 [

100 points

[1 – 2 [

80 points

[2 – 4 [

40 points

[4 – 6 [

20 points

>6

1

0 point

Exemple tiré de l’ouvrage d’A. SARDI et H.JACOB, « Management des risques bancaires », p. 279.

37

Une fois ce travail terminé pour l’ensemble des paramètres, il y a lieu de faire la somme de l’ensemble des points pour avoir une note globale. Après avoir déterminé le nombre de points total qui caractérise l’entreprise, il faut passer à la constitution des classes. Ainsi, la cellule de notation procède à la délimitation des bornes des intervalles de chaque classe et définit ses caractéristiques. 3.3 Cas d’un système fondé sur les modèles de score : La notation permet de classer les prêts en plusieurs classes de risque alors que le scoring définit uniquement deux classes de risques (défaillance et non défaillance). Cependant, les modèles de notation s’inspirent très largement des méthodes de scoring. En effet la constitution des classes de risque se fait en définissant des scores frontières permettant d’affecter un emprunteur selon son score à telle ou telle classe. Que ce soit dans le cas d’un système fondé sur l’analyse financière ou dans les systèmes inspirés du scoring, les banques adoptent en général un système de notation qui contient un nombre de notes proche de dix pour les actifs sains et de deux ou trois pour les actifs douteux ou non productifs. Elles peuvent être affinées par des signes +/-. Ces notes sont souvent reliées aux notations des grandes agences de rating par un système de correspondance ou de mapping. Cette opération est réalisée de différentes manières : •

Comparaison des notes internes assignées à certaines contreparties qui sont également notées par ces agences de rating.

•

L’analyse financière de la contrepartie en utilisant les ratios choisis par les agences de notation.

•

Comparaison des définitions et critères des notations internes par rapport à ceux des agences de rating.

Exemple1 : Soit l’échelle de notation suivante :

1

Exemple tiré de l’ouvrage d’A. SARDI et H.JACOB, « Management des risques bancaires », page 290.

38

Tableau n°7 : exemple d’une grille de notation de contreparties

Classe Points

Caractéristiques

A+

[63 – 96 [

Entreprise ne présentant aucun risque.

A

[97 – 135[

Structure financière solide, bonne rentabilité mais le bilan est à renforcer sur tel ou tel point.

A-

[136 – 174 [

Structure financière saine mais taille plus modeste. Sa capacité de remboursement est bonne mais la société présente certaines faiblesses relevées dans la catégorie A.

B+

[175 – 213 [

Structure financière bonne, mais liquidité tendue. Nécessité d’une attention particulière si l’on ne remet pas en cause les relations.

B

[214 – 252 [

Affaire présentant des risques en raison de sa structure financière plus fragile ou de sa taille.

B-

[253 – 291 [

Le risque de crédit n’est pas acceptable. Structure financière déséquilibrée. Baisse sensible du mouvement.

C+

[292 – 330 [

Bien que non certaine, une perte est possible.

C

[331 – 369 [

Perte

partielle

quasi

certaine,

mais

maintien

des

relations

commerciales. C-

[370 – 408 [

Créances faisant l’objet d’un recouvrement judiciaire ou amiable.

D

[409 – 462 [

Créances définitivement compromises.

Ce chapitre avait pour objectif de définir des concepts clé de la gestion du risque de crédit. Dans un premier temps, nous avons essayé de définir les objets des modèles internes de crédit et les paramètres entrant dans la modélisation. A travers ceci, nous avons pu fixer quelques idées sur les modèles qu’utilise l’industrie bancaire. Nous avons pu comprendre que la différence entre les modèles existant réside dans le fait qu’il existe plusieurs approches pour le calcul des paramètres. Enfin, nous avons conclu le chapitre par la présentation des modèles interne de rating, outils indispensable pour la mesure individuelle du profil de risque des contreparties.

39

Chapitre II : L’approche standard

Le dispositif Bâle II, contrairement à Bâle I, offre aux banques, selon leur niveau de sophistication, le choix entre deux méthodes de quantification du risque de crédit. La première qui présente l’approche la plus simple, consiste à évaluer le risque selon les notes attribuées par des entités externes à la banque. La deuxième méthode propose des estimations internes du risque de crédit. Dans le présent chapitre nous nous intéresserons à la première méthode dite « l’approche standard ».

Selon cette approche, l’exigence en fonds propres est fonction

des notes

attribuées par les agences de notations aux contreparties. Cette approche propose aussi des techniques d’atténuation des risques en prenant en compte les sûretés requises par la banque. Suivant cette logique, nous avons organisé ce chapitre de la façon suivante : •

Section I : la notation externe ;

•

Section II : présentation de l’approche standard ;

•

Section III : les réducteurs de risque.

40

SECTION I : LA NOTATION EXTERNE

I- PRINCIPES DE NOTATION EXTERNE : La notation externe est du ressort des agences de notation. Celles-ci se chargent d’évaluer le risque présenté par un émetteur d’instruments financiers, qu’il soit un Etat, une collectivité territoriale, un établissement de crédit ou une entreprise, et diffusent régulièrement des notes qui reflètent la qualité des émissions. Cette technique est apparue aux USA dans les années 1910. Les agences de notation se sont d’abord intéressées à l’analyse financière et à l’élaboration de statistiques sur l’industrie américaine, puis ont développé l’activité de notation. Le lancement des premières agences s’est fait dans l’ordre suivant : •

D’abord, Moody’s Investors Services Incorporation créée en 1909.

•

Ensuite, Fitch Investors Service Incorporation créée en 1922.

•

Enfin, Standard&Poor’s en 1924.

La première note a été accordée aux compagnies de chemin de fer américaines par Moody’s Industry Services en 1909. La notation devient, après la faillite de la première entreprise de transport américaine1, inévitable car les investisseurs étaient de plus en plus sélectifs sur les titres qu’ils s’échangeaient. En France, la première agence de notation ADEF (Agence D’Evaluation Financière) a été créée en 1986. L’Algérie, quant à elle, n’a pas encore enregistré le développement de cette activité.

II- OBJECTIFS : Parmi les objectifs les plus importants de la notation externe :

1

•

Porter une opinion sur le risque de défaillance de paiement d’un émetteur ou d’une émission qu’elle soit à court terme ou à long terme.

•

Faciliter la hiérarchisation des taux de financement à appliquer aux emprunteurs.

La première entreprise de transport américaine a fait faillite en 1970 (la Penn Central Transportation Company). Celle-ci avait émis pour 80 millions de dollars de « commercial paper ».

41

•

Faciliter l’accès aux sources de financements pour les emprunteurs. En effet, les contreparties bien notées auront un accès facile aux marchés de capitaux et avec des taux intéressants, en raison du risque faible qu’elles présentent. III-PROCEDURE GENERALE DE LA NOTATION EXTERNE :

Les agences de notation classent les émetteurs en leur attribuant des notes allant de la meilleure, qui correspond à des émetteurs à solvabilité indiscutable, à la plus mauvaise indiquant la défaillance établie. Pour ce faire, les agences collectent les informations comptables, financières, juridiques ou autre concernant les contreparties et leur environnement, puis étudient les informations collectées : Le traitement des informations recueillies passe par les étapes suivantes :
L’analyse de la place qu’occupe l’entreprise sur le marché dans lequel elle exerce (activité, part de marché, concurrence, …).
L’analyse de l’environnement économique et réglementaire ; et ce par l’étude du secteur d’activité auquel appartient l’entreprise (relations avec les fournisseurs, dépendance de l’entreprise vis-à-vis des pouvoirs publics, les risques du secteur, la réglementation qui régit l’économie dans le pays,…).
L’analyse financière de l’entreprise et ce par l’étude des comptes de l’entreprise (les fonds propres, les actifs, la rentabilité, l’autonomie financière,…).
L’analyse des aspects qualitatifs tels que la capacité de soutien des actionnaires et d’accès aux financements externes, le management de l’entreprise, la politique de marketing… Attribution de la note : La note s’obtient en combinant les résultats des différentes étapes de l’étude. Cette note fait l’objet d’un suivi permanent et peut varier à la hausse ou à la baisse. Les agences de notation publient également des statistiques sur la corrélation entre le risque de défaillance et la notation de la contrepartie. En effet, plus la note est élevée, plus la probabilité de défaut est faible. Elles publient aussi une matrice de transition dans laquelle on peut trouver les probabilités qu’une contrepartie migre d’une classe de risque vers une autre. On constate que plus une note est élevée, plus la probabilité de la garder est élevée. III-LES ECHELLES DE NOTATION :

Les agences pratiquent deux types de notations : une notation de court terme (moins d’un an) et une notation de long terme (supérieure à un an).

42

• Les notations à long terme : Les notes d’endettement à long terme sont composées de lettres majuscules chez Fitch et Standard & Poor’s; chez Moody’s, les lettres sont en majuscules et minuscules. Le tableau ci-dessous présente les échelles de notation internationale pour l’endettement à long terme utilisées par S&P (à titre d’exemple). Tableau n°8 : Échelle de notation à long terme – Standard and Poor’s Note

Évaluation

AAA

La plus haute note attribuée par Standard & Poor’s. L’aptitude à payer les intérêts et à rembourser le capital est extrêmement forte.

AA

L’aptitude à faire face au paiement des intérêts et du capital reste très forte et ne diffère que dans une faible mesure de celle de la catégorie « AAA ».

A

Forte capacité au paiement des intérêts et du capital, mais une certaine sensibilité aux effets défavorables des changements de circonstances ou de conditions économiques.

BBB

Capacité encore suffisante au paiement des intérêts et du capital, mais des conditions économiques défavorables ou une modification des circonstances sont davantage susceptibles d’affecter l’aptitude au service normal de la dette.

BB

Le paiement à l’échéance présente une incertitude du fait de la vulnérabilité de l’émetteur à des conditions défavorables sur les plans économique et financier.

B

La vulnérabilité de l’émetteur à des conditions défavorables sur les plans économique et financier est plus importante que pour la catégorie « BB »; l’émetteur peut néanmoins toujours faire face à ses engagements.

CCC

Le paiement à l’échéance est douteux et dépend de conditions favorables sur les plans économique et financier.

CC

Le paiement à l’échéance est extrêmement douteux et très dépendant de conditions économiques et financières favorables.

C

Idem CC.

D

Déjà en défaut de paiement des intérêts ou du principal, sauf si, un délai de grâce étant prévu, le règlement avant expiration de ce délai est probable. L’attribution d’un « D » indique que le défaut sera général ou du moins substantiel. L’attribution d’un « SD » indique que le défaut constaté ne remet pas en cause le service normal d’autres engagements.

Source :www.standardandpoors.com

L’échelle de S&P est affinée en ajoutant aux notes des signes + ou – signalant que l’émetteur se trouve plutôt dans le haut ou dans le bas de la classe attribuée. Les notes à long terme peuvent aussi être assorties d’une perspective : « stable », « positive » ou « négative ». La perspective a pour but d’indiquer l’évolution potentielle des notes à un horizon de deux à trois ans. Toutefois, cette qualification ne constitue pas un changement prévu de note, mais le seul signal d’une perspective d’évolution. Une équivalence peut être établie entre les agences car leurs notes sont classées en deux catégories « investissement » et « spéculatif ». La catégorie investissement va de AAA à BBB+. Les dettes plus risquées, dites spéculatives, sont notées de BB+ à D. Une dette notée

43

AAA signale des obligations jugées de la meilleure qualité, le risque encouru par l’investisseur étant le plus faible. À l’inverse, un titre noté C ou D est à la limite du ou en défaut de paiement.

• Les notations à court terme : Les notes à court terme s’appliquent à l’endettement dont la maturité initiale est inférieure à un an. Les échelles de notation sont beaucoup plus resserrées et comportent entre cinq et six modalités. Pour l’endettement à court terme, la terminologie est différente : « prime-1 » jusqu’à « prime-3 », pour la catégorie investissement de Moody’s et « non prime » pour le spéculatif, correspondant à A-1+, A-1, A-2, A-3, puis B, C, D chez S & P et à F1, F2, F3, puis B, C, D pour Fitch. Le tableau ci-dessous met en évidence les notes à court terme utilisées par S&P ainsi que leurs significations. Tableau 9 : Notation à court terme Standard & Poor’s Note

Signification

S&P A-1+

Très forte aptitude au service normal de la dette.

A-1

Forte aptitude au service normal de la dette.

A-2

Aptitude satisfaisante au service normal de la dette.

A-3

La capacité de paiement à l’échéance reste acceptable. Il existe cependant une plus grande sensibilité à des changements défavorables de circonstances que pour les émetteurs ou créances bénéficiant d’une meilleure note.

B

Un certain caractère spéculatif quant au paiement à l’échéance.

C

Le paiement à l’échéance est douteux.

D

Défaut.

Source :www.standardandpoors.com

III-

CRITERES DE RECONNAISSANCE DES NOTATIONS :

L’utilisation de notations externes repose sur la reconnaissance (eligibility) des organismes d’évaluation de crédit (agences de notation) et sur l’établissement des correspondances (mapping) entre les évaluations et les pondérations des risques. Au titre du pilier 2 de la nouvelle réglementation, le superviseur national est chargé de déterminer si une agence de notation peut être reconnue sur une base exhaustive ou restreinte. Ces agences doivent répondre à des critères d’objectivité, d’indépendance, de transparence, de crédibilité, d’accès international et de ressources.

44

SECTION II: PRESENTATION DE L’APPROCHE STANDARD I- DEFINITION: L’approche standard repose sur les notations externes des agences. Celles-ci doivent être agréées par l’autorité de tutelle. Cette méthode s’inspire des travaux de Bâle I sauf que les pondérations sont fonction des notes des agences de rating et non du critère « grossier » d’appartenance ou pas aux pays de l’OCDE. Les banques utilisent les notes des contreparties pour calculer leurs actifs risqués pondérés ou Risk Weight Asset (RWA) et donc leur capital réglementaire. II-

LES PONDERATIONS :

Différentes grilles de notation ont été élaborées pour les différentes segmentations des contreparties. Nous présenterons, dans ce qui suit, les pondérations par catégorie d’emprunteur :  Les Souverains et Banques Centrales : Les risques pondérés souverains (sovereign risk weights) correspondent aux créances sur les emprunteurs souverains et leurs banques centrales nationales. Les notations utilisées sont celles définies par l’agence de rating Standards & Poor’s qui sont utilisées par le Comité. Cependant, d’autres agences de notations peuvent être utilisées (Moody’s par exemple). L’accord Bâle I applique une pondération des risques de 0% pour les pays appartenant à l’OCDE et 100% pour tous les autres. Les pondérations sous le nouvel Accord sont les suivantes :

Tableau n° 10 : Pondération des risques souverains Notation

AAA à AA-

A+ à A-

BBB+ à BBB-

BB+ à B-

< à B-

S&P Pondération

Sans notation

0%

20%

50%

100%

150%

100%

Source : « convergence internationale de la mesure des fonds propres » dispositif révisé version compilée, juin 2006, BRI, p50

Une pondération plus favorable aux expositions des banques sur leur propre Etat (ou Banque Centrale), si elles sont libellées et financées en monnaie nationale, peut être appliquée, à la discrétion de l’autorité de régulation nationale. Si cette faculté est exercée, les autres superviseurs nationaux peuvent étendre cette faculté à leurs banques pour les opérations de même nature réalisées dans ce pays. La banque internationale pour les règlements

45

internationaux (BIS), le Fonds Monétaire International (FMI), la Banque Centrale Européenne (BCE) et la Communauté Européenne (CE) reçoivent une pondération de 0%.  Banques : Bâle I applique un taux de 20% pour les banques implantés dans un pays de l’OCDE et 100% pour les autres. Avec le nouvel Accord, il existe deux options, chaque autorité nationale appliquera une option pour l’ensemble des banques de sa juridiction. Aucune banque non notée ne peut recevoir un taux de pondération inférieur à celui de son Etat d’incorporation. 1. L’option 1 : Le taux de pondération suivant cette option ne peut être inférieur au taux du pays duquel dépend la contrepartie (la banque). Néanmoins, les banques dans les pays notés BB+ à B- ou les pays non notés, le taux de pondération sera plafonné à 100%. Tableau n°11 : Pondération des banques : option 1 Note des Etats

AAA à AA-

A+ à A-

BBB+ à BBB-

BB+ à B-

< B-

Sans note

Rappel de la pondération du pays

0%

20%

50%

100%

150%

100%

Pondération des banques : option1

20%

50%

100%

100%

150%

100%

Source : A. Sardi, « Bâle II », Afgés, 2004, p 52

2. L’option 2 : Dans cette approche les pondérations s’intéressent aux notes des banques elles mêmes. On note une distinction entre les opérations à court terme ne dépassant pas trois mois et les opérations à long terme d’échéance supérieure à trois mois. Le tableau suivant reprend les pondérations par note et par échéance : Tableau n°12 : Pondération des banques : option 2

Notation

AAA+ à AA- A+ à A- BBB+ à B- BB+ à B- < B-

Long terme

20%

50%

50%

100%

150% 50%

Court terme 20%

20%

20%

50%

150% 20%

Source : Antoine Sardi, « Bâle II », Afgès, 2004, p 53

 Banques multilatérales de développement :

Sans note

46

Leurs pondérations suivent le régime de pondérations des banques selon l’option 2. Sauf que le traitement préférentiel des encours à court terme n’est pas admis. Néanmoins, le taux de 0% s’appliquera à certaines banques très bien notées telles que le groupe Banque Mondiale (BIRD et SFI), Banque Asiatique de Développement, Banque Africaine de Développement, Banque Interaméricaine de Développement, Banque Islamique de Développement …  Entités du secteur public non gouvernemental : Les entités du secteur public (ESP) non gouvernemental, comme les collectivités locales et les entités similaires, peuvent avoir la même pondération que les banques suivant l’option 1 ou 2. Lorsque l’option 2 est exercée, l’usage préférentiel du traitement des créances à court terme n’est pas permis. Toutefois, une autorité nationale peut appliquer à ces créances la même pondération que celle sur l’Etat. Lorsque cette faculté est exercée, les autres autorités peuvent autoriser leurs banques à appliquer la même pondération aux créances détenues sur les ESP de ces pays.  Entreprises d’investissement : Les entreprises d’investissement (securities firm) peuvent bénéficier des mêmes taux que les banques à condition qu’elles soient soumises aux dispositifs de surveillance et de réglementation comparables à celui prévu pour les banques. Sinon c’est le régime de pondération relatif aux entreprises qui s’applique.  Entreprises (Corporates) : Dans Bâle I, toutes les entreprises sont pondérées à 100%. Maintenant, les entreprises recevront un taux de pondération fonction des notes des agences de notation suivant le tableau ci-après :

Tableau n°13 :Pondération des entreprises

Notation

AAA à A A+ à A- BBB+ à BB- < BB-

Pondération 20%

50%

100%

Sans note

150% 100%

Source : Antoine Sardi, Bâle II, Afgès, 2004, p 53

Il est à noter les précisions suivantes :
Une créance sur une entreprise non notée ne peut recevoir une pondération inférieure à celle du pays d’implantation.
Le plancher de 100% pour les entreprises non notées peut être revu à la hausse si les autorités nationales l’estiment insuffisant.

47


Une autorité nationale peut autoriser les banques à utiliser le taux unique de 100% sans prendre en compte les notes des contreparties.  Banques de détail : Aucun traitement particulier n’a été prévu dans Bâle I. Tous les encours sont pondérés à 100%. Dans le but de préserver le secteur économique vital des PME, un traitement spécial à été réservé aux banques de détail à savoir un taux de 75%. Cependant, pour être incluses dans la catégorie « banque de détail », les banques doivent satisfaire certaines conditions :
Les expositions doivent porter sur des personnes individuelles ou des petites entreprises.
L’exposition doit prendre l’une des formes suivantes : crédits revolving (cartes de crédits et découverts), prêts personnels, crédit bail, crédits à la consommation…
L’autorité de contrôle doit être satisfaite du degré de diversification des risques. Un moyen d’atteindre cet objectif est de limiter l’encours par bénéficiaire 0,20% du total du portefeuille.
Aucune exposition ne peut excéder un million d’euros sur un même client.  Crédits à l’habitat : Les prêts entièrement garantis par les hypothèques sur les résidences sont pondérés à 35%, contre 50% sous Bâle I. Pour bénéficier de ce taux de 35%, les banques doivent se conformer aux règles nationales de financement du logement. Le taux peut mis à la hausse si les autorités nationales estiment que l’historique du taux de défaut ne mérite pas ce taux favorable.  Crédits garantis par une hypothèque commerciale : Les prêts garantis par une hypothèque commerciale sont en principe pondérés à 100%. Le comité a estimé que ce taux reflétait la situation de l’immobilier commercial fréquemment à l’origine de dégradation de la qualité des actifs du secteur bancaire. Néanmoins, il confère aux autorités nationales le pouvoir d’appliquer une pondération plus favorable sous réserve e respect de certaines conditions telles que : le prêt ne doit pas dépasser 50% de la valeur de marché du bien…  Créances impayées :

48

La partie des créances non couverte par une garantie (hors crédits à l’habitat) frappée par un impayé de plus de 90 jours sera pondérée comme suit :
150% lorsque les provisions spécifiques sont inférieures à 20% de l’encours du prêt ;
100% pour les prêts dont la provision spécifique est supérieure à 20% ;
100% lorsque les provisions sont au moins égales à 50% de l’encours du crédit ; mais l’autorité peut réduire le taux à 50%. Pour les crédits à l’habitat, les créances impayées depuis plus de 90 jours, nets de provisions spécifiques, se verrons appliquer le taux de pondération de 100%. Mais lorsque les provisions sont inférieures à 20% de l’encours, l’autorité peur décider d’une pondération de 50%.  Créances à haut risque : Une pondération plancher de 150% sera appliquée aux contreparties les plus risquées à savoir :
Les souverains, collectivités locales, banques et entreprises d’investissement dont la note est au dessous de B- ;
Corporates notées au dessous de BB- ;
Créances impayées Un taux de 350% sera appliqué aux tranches de titrisation notées entre BB+ et BB-.  Autres actifs : Les investissements en actions ou en instruments de fonds propres réglementaires émis par des banques ou par des entreprises d’investissement sont pondérés à 100%. Les lingots d’or, détenus dans les coffres sont pondérés à 0%. Les liquidités en cours d’encaissement sont pondérées à 20%. Et enfin, tous les autres actifs sont pondérés à 100% sauf indication contraire.  Hors bilan : Les éléments de hors bilan seront converti en équivalent risque de crédit grâce à des facteurs de conversion qui sont de 20% pour les engagements d’une durée au plus égale à une année et de 50% pour les autres engagements. Seuls les engagements révocables sans conditions ont un facteur de conversion de 0%.

49

Exemple de calcul des fonds propres selon l’approche standard : Tableau n°14 : exemple de calcul des fonds propres selon l’approche Standard

Montants

Rating

Pondération

nets

Risques

Système

pondérés

actuel

Risques souverains Compte banque centrale Obligations et bons du trésor

1500 AAA 10000 AA

0%

0

0

0%

0

0

0%

0

0

20%

1400

0

Obligations assimilées

3000 AAA

Prêts Etat catégorie A

7000 A

Prêts Etat catégorie B

3000 CCC

150%

4500

3000

Prêts Etat catégorie C

4700 N/N

100%

4700

4700

Sous total 29200

10600

7700

Collectivités locales Prêt catégorie A

18000 AA

20%

3600

3600

Prêt catégorie B

32000 BBB

50%

16000

6400

Sous total 50000

19600

10000

Banques option 2 court terme Prêt banque catégorie A

15000 A

20%

3000

3000

Prêt banque catégorie B

2000 BBB

50%

1000

400

Prêt banque catégorie C

1000 N/N

20%

200

200

Prêt banque catégorie A

5000 A

50%

2500

1000

Prêt banque catégorie B

6000 B

100%

6000

1200

Prêt banque catégorie C

5000 N/N

50%

2500

1000

Banques option 2 long terme

sous total 34000

15200

6800

Crédits aux entreprises P1

20400 AAA/AA

20%

4080

20400

P2

29000 A

50%

14500

29000

P3

17500 BB

100%

17500

17500

P4

17000 N/N

100%

17000

17000

P5

5000
150%

7500

5000

Crédits à l'habitat

10000

35%

3500

5000

Crédits particuliers et PME

15000

75%

11250

15000

Sous total 113900 Total général 227100

75330

108900

120730

133400

Ratio de solvabilité Exigences en fonds propres Source : Antoine SARDI, « Bâle II »,Afgès Editions, Paris, 2004, p. 64

8% 9658,4

8% 10672

50

SECTION III : LES REDUCTEURS DE RISQUE Le recours à une technique d’atténuation du risque (CRM : crdit risk mitigation) justifie une réduction de l’exigence en fonds propres. Par réduction de risque, le Comité Bâle entend la prise de suretés, l’achat de garanties ou de dérivés de crédit, la mise en place d’opérations réciproques dans le cadre d’accords de compensations. Pour qu’elle soit efficace, la sureté ne doit pas être positivement corrélée avec la qualité de la signature du débiteur et doit présenter une conformité juridique avérée.

I- LES TRANSACTIONS ASSORTIES DE SURETES : Les suretés validées par le Comité Bâle sont : les espèces, certificats de dépôts et instruments assimilés, or, titres à long terme faisant l’objet d’un notation externe au moins égale à BBlorsqu’ils sont émis par un Etat et au moins égale à BBB- lorsqu’ils sont émis par d’autres entités, titres à court terme au moins égale à A-3, certains titres émis par une banque et ne faisant pas l’objet d’une notation, actions entrant dans la composition d’un indice principal ou cotées sur une bourse reconnue, part d’OPCVM de sociétés d’investissement à capital variable. Pour que la garantie soit retenue, sa maturité doit dépasser celle de l’exposition et doit faire l’objet d’une évaluation du marché au moins tous les six mois. Pour réduire le capital réglementaire suite à la mise en jeu de suretés, deux approches sont possibles : l’approche simplifiée substitue le facteur de risque de la sureté à celui de la contrepartie sur la partie garantie ; l’approche exhaustive prend en compte des cas plus complexes.

I-2 L’approche simple : Cette approche est caractérisée par l’application du principe de substitution : le taux de pondération applicable à la sureté se substituera à celui appliqué à la contrepartie. La pondération de la portion couverte sera soumise à un plancher de 20% et la portion non couverte se voit appliquer le taux de pondération de la contrepartie. Exemple : Prêt de 1000 u.m couvert par des titres reçus d’une valeur de 1000 dont le taux de pondération est de 50%. - L’application du principe de substitution donne une pondération de 50% pour le prêt. - Le taux plancher de 20% étant inférieur ne s’applique pas. - Soit une pondération finale de 50% dons une RWA de 500 u.m

51

I-2 L’approche exhaustive : Dans l’approche exhaustive, des décotes sont appliquées à la valeur de marché des suretés pour assurer une protection contre le risque de volatilité des cours. Le montant de l’exposition après réduction du risque se calcule ainsi :

/  010; / x 1  He  C x 1  Hc  Hfx:

où E* est l’exposition après atténuation du risque. E est la valeur actualisée de l’exposition de la transaction non sécurisée. C est la valeur de marché de la sureté reçue. He, Hc, Hfx sont des décotes qui désignent la volatilité de l’exposition (He), de la sureté reçue (Hc) et celle éventuellement du change (Hfx). Cette exposition ajustée doit être multipliée par la pondération pour donner le montant de l’actif pondéré (RWA : risk weighted asset). Les banques peuvent soit utiliser les décotes fournies par le superviseur ou bien les calculer en interne. Le tableau ci-dessous fournit des décotes prudentielles standard applicables pour des suretés dont la cotation est journalière et dont la marge est réévaluée pour une période de détention de 10 jours. Tableau n°15 : Décotes prudentielles standard

Notation AAA- AA- /A1

A+ BBB-/A2/A3

Echéance résiduelle

Titres

Autres

souverains

émetteurs

-1 an

0,5%

1%

Entre 1an et 5 ans

2%

4%

+ de 5 ans

4%

8%

-1 an

1%

2%

Entre 1 an et 5 ans

3%

6%

+ de 5 ans

6%

12%

BB+ BB-

15%

Action cotée sur indice principal et

15%

or Autres actions cotées sur une

25%

bourse reconnue OPCVM / FCP

Plus forte décote applicable à tout titre où le fonds est autorisé à investir

Liquidité dans la même devise

0%

Risque de change entre exposition

8%

et dureté

Source : P. Dumontier et D. Duprés « Pilotage bancaire :les normes IAS et la réglementation Bâle II »,Revue Banque Edition, Paris 2003, p.174

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Exemple : Prêt de 1000 u.m assorti d’une sûreté représentée par des bons du trésor d’une valeur de 1000. Selon le tableau ci-dessus, le réducteur applicable est de 4%. -

Réduction de la sûreté : 1000*0,04 = 40. Ainsi, si l’emprunteur est défaillant, les titres seront vendus avec une perte potentielle de 40. Valeur de la sureté après réduction : 1000 – 40 = 960. L’encours ne subit pas de variation puisqu’il s’agit d’espèces ; donc He = 0 L’encours non garanti est de 40 (1000 – 960). Ce montant subira la pondération de la contrepartie

L’application de la formule donne le même résultat : /  010; 1000 1  0  1000 1  0,04  0:  40 Lorsque le collatéral est un panier de d’actifs, le réducteur du panier sera : =    =

Où : ai est le poids de l’actif (en unité monétaires) dans le panier et Hi le réducteur applicable à cet actif. II-3 Les autres aspects : D’autres aspects sont également reconnus comme les compensations de bilan, l’asymétrie de devise ou le décalage de maturité entre le collatéral et la sureté. Pour ce qui concerne la compensation de bilan, le Comité reconnaît les accords de compensation dans le portefeuille bancaire pour les prêts et les dépôts. La compensation entre un prêt et un dépôt peut être effectué si certaines conditions sont vérifiées : -

Base légale pour effectuer la compensation sous toutes les juridictions appropriées ; Capacité d’identifier à tout moment les actifs et passifs de la même contrepartie soumis à l’accord de compensation ; Gestion et contrôle des risques annexes ; Gestion et contrôle de ces opérations sur une base nette.

Ces opérations sont traitées comme des sûretés dont toutes les dispositions s’appliquent. Le prêt est considéré comme l’encours et le dépôt comme la sûreté. H sera égal à zéro sauf lorsqu’il existe une distorsion de monnaie et la période de détention est

53

de 10 jours ouvrables. Pour ce qui concerne l’asymétrie de maturité, un décalage de maturité intervient lorsque la maturité résiduelle de la couverture est plus faible que celle de l’exposition sous-jacente. Les couvertures ayant une maturité résiduelle inférieure à un an ne coïncidant pas le sous-jacente sont pas reconnues. Cette asymétrie est vue de façon prudente et doit prendre en compte toutes les options les plus défavorables qui réduisent la durée de garantie.

L’approche standard, si elle permet un premier stade de différenciation du risque de crédit au sein de chaque segment d’actifs, partage ses limites avec la forme actuelle des poids de risque. Par ailleurs, la mise en œuvre de l’approche standard nécessite l’existence d’une échelle de notation des emprunteurs ou des instruments de crédits. Or, cette condition n’est actuellement remplie que pour les plus gros emprunteurs. Cela appelle la constitution d’agences de notation spécialisées dans la notation des PME qui représentent une part importante du portefeuille des banques. Mais, de par sa simplicité relative, l’approche standard doit présenter la première étape d’une gestion saine du risque de crédit en attendant de mettre en place des systèmes de gestion plus rigoureux.

54

Chapitre III : L’approche IRB

La grande innovation de l’accord pour le risque de crédit est sans doute la généralisation des systèmes de notation interne pour la quantification du risque de défaut des contreparties. Cette approche dite « Internal Rating Based » obéit aux principes de gestion du risque de crédit conçus par l’industrie bancaire et aussi aux besoins des autorités de supervision en termes de stabilité de leurs systèmes bancaires respectifs. Dans cette approche, le Comité Bâle propose deux variantes de l’approche IRB : l’IRB fondation qui nécessite l’estimation interne de la probabilité de défaut (PD) uniquement ; et l’IRB avancée qui préconise l’estimation en interne de tous les paramètres de gestion. Pour bien cerner les recommandations de cette nouvelle méthode de gestion, nous proposons de présenter en premier lieu l’approche IRB et de la justifier par la suite.

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SECTION I : PRESENTATION DE L’APPROCHE IRB

Comme abordé dans le chapitre précédent, l’approche standard de l’accord de Bâle permet de couvrir le risque de crédit en fonction des notations externes des agences de notation. Quant à l’approche IRB, elle se base sur une mesure interne du risque de crédit crédit à travers l’estimation de la probabilité de défaut (PD). Ainsi, le comité estime que cette méthode sera plus sensible au risque. Outre la PD, la méthode IRB est basée sur trois autres paramètres : EAD, LGD, M. Le Comité définit alors deux variantes de la méthode : l’IRB simple ou fondation (FIRB) où seule la PD est à estimer, les autres paramètres étant imposés par le régulateur et l’IRB avancée (AIRB) à la différence que cette fois-ci tous les paramètres sont estimés au niveau interne.

Quelqu’en soit la forme, l’approche IRB obéit au schéma suivant : Figure n°3 : Processus général de l’approche IRB

classification des expositions

compsantes du risque de chaque classe

Contrainte de respect de certaines conditions + processus supervision

calcul des actifs pondérés

calcul du capital réglementaire

Les banques devront donc classer les expositions du portefeuille en cinq catégories : emprunteurs souverains, banques, entreprises, petite clientèle (retail), et actions ; et seront confrontées à la validation de leurs systèmes de notation ainsi que de leurs méthodes d’estimation des paramètres entrant dans le calcul du capital réglementaire. La catégorie Entreprises comporte cinq sous-catégories de financement spécialisé, tandis que celle de clientèle de détail en comprend trois. La classification ainsi établie correspond correspond dans l’ensemble aux pratiques habituelles des banques, bien que les systèmes internes de gestion et de mesure du risque de certaines fassent appel à des définitions différentes. S’il n’entre pas dans les intentions du Comité de leur demander de modifier la gestion de leurs activités et de leurs risques, les banques doivent

56

néanmoins se conformer au traitement approprié à chaque exposition pour déterminer leurs exigences minimales de fonds propres. Elles doivent démontrer à leurs autorités de contrôle que la méthodologie qu’elles utilisent pour l’affectation des expositions est appropriée et cohérente dans la durée. 1- DEFINITION DES EXPOSITIONS : 1-1 Définition des expositions sur les entreprises : Les expositions sur les entreprises sont « une obligation de dette contractée par une entité créée pour gérer des actifs physiques et sur lesquels le prêteur a un certain contrôle sur les revenus générés par les activités financées »1 La catégorie Entreprises comprend cinq sous-catégories de financement spécialisé (FS) :

financement de projets, Financement d’objets, Financement de produits de base, Immobilier de rapport, Immobilier commercial à forte volatilité. 1-2 Définition des expositions sur les emprunteurs souverains : Cette catégorie d’actifs recouvre toutes les expositions à des contreparties traitées comme risques souverains dans le cadre de l’approche standard. Elle englobe les États (et leur banque centrale), certaines entreprises publiques considérées comme emprunteurs souverains dans cette même approche, les BMD qui répondent aux critères d’une pondération de 0 % en approche standard. 1-3 Définition des expositions sur les banques : Ce groupe couvre les expositions envers les banques et envers les entreprises d’investissement sujettes à des dispositifs de surveillance et règlementaires équivalents à ceux des banques. 1-4 Définition des expositions sur la clientèle de détail : Les expositions sur la petite clientèle concernent les particuliers et les petites entreprises dans la mesure où le risque ne dépasse pas un million d’euros. Elles comprennent le crédit revolving, les crédits hypothécaires et les autres formes de crédit aux particuliers. La banque doit démontrer la faible volatilité des pertes potentielles de ce portefeuille pour bénéficier du traitement favorable accordé à cette catégorie. 1-5 Définition des expositions sur actions :

1

P. Dumontier, D. Dupré, « Pilotage bancaire : les normes IAS et la réglementation Bâle II », Revue Banque,2005, p181

57

Les expositions sur actions sont généralement définies en fonction de la nature économique de l’instrument. Elles comprennent les participations, avec ou sans droits de vote dans les entreprises. 2- CALCUL DU RISK WEIGHED ASSET: 2-1 Pondérations des expositions sur les entreprises, banques et souverains : Le Comité a prévu des fonctions de pondérations distinctes pour chaque type d’exposition décrites plus haut. Néanmoins, nous nous contenterons de présenter la fonction de pondération des entreprises qui se trouve être la même que celle des banques et souverains1. Le besoin en fonds propres est une fonction de PD, LGD, EAD, M et de la corrélation R. Selon la méthode simple, le capital exigé K x EAD s’élève à 8% du montant de l’actif pondéré RWA (Risk Weighted Asset) :

RWA = K x EAD x 12,5

Où K est obtenu par la formule suivante : >  -.

% @,A 1  C  2,5 F  .0,999   # ?1  %'@,A .   1% 1  1,5 F

G ( ) est la fonction cumulative inverse de la loi normale inverse, N() est la fonction cumulative de la loi normale standard. L’ajustement en maturité s’exprime en fonction de b(PD) et de la maturité de l’exposition M. Le facteur b(PD) s’exprime comme suit : F  0,11852  0,05478 ln² L’ajustement de maturité tient compte du fait que le risque de crédit, calibré sur une durée de 1 an, dépend également de la durée restant à courir du crédit octroyé. Il est calibré de telle sorte que le facteur de maturité est égal à 1 lorsque la maturité résiduelle M est égale à un 1. Cette même fonction est supérieure (inférieure) à 1 lorsque M est supérieur (inférieur) à 1.

1

Pour plus de détails sur les fonctions de pondérations des autres contreparties, voir A. Sardi « BâleII»,Afgés Editions, p 167-180.

58

Enfin, la corrélation R s’exprime : %  0,12 K

1  'A@ LM 1  'A@ LM N  0,24 O1  'A@ P 1  'A@ 1

Cette corrélation décrit la sensibilité commune de tout le portefeuille au facteur systématique. Plus elle est faible, plus les fonds propres exigés sont faibles eux aussi. Pour les petites et moyennes entreprises dont le chiffre d’affaire est compris entre 5 et 50 millions d’euros, la corrélation devient : ,  5 1  'A@ LM 1  'A@ LM N  0,24 K1  N  0,04 1   %  0,12 K 45 1  'A@ 1  'A@ S étant le chiffre d’affaire annuel de l’entreprise exprimé en millions d’euros. Le Comité justifie ce traitement favorable aux petites entreprises par le fait que ces contreparties dépendent plus du risque idiosyncratique que du risque systématique contrairement au portefeuille Corporate.1  Estimation de PD : La probabilité de défaut pour l’encours des Corporates et des banques est celle estimée en interne pour chaque catégorie de risque avec un horizon d’un an et un minimum de 0,03%.  Estimation de LGD : A/ L’approche IRB fondation : • Créances non garanties : Dans l’approche IRBF, les taux standard pour les créances non garanties sont : - 45% pour les prêts « sénior » ne comportant pas de garantie particulière ; - 75% pour les prêts subordonnés ne comportant de garantie particulière. LGD peut ensuite être ajustée pour tenir compte des collatéraux et des garanties. • 1

Créances garanties :

Basel Committee for banking supervision, «An Explanatory Note on the Basel IRB Risk Weight Functions», July 2005. P.32

59

En plus de celles reconnues dans l’approche standard, d’autres suretés viennent s’ajouter dans l’approche IRBF : - Les créances commerciales ; - Les hypothèques commerciales et résidentielles ; - Autres suretés reconnues par le superviseur.

Si la créance est éligible : LGD  max V0, LGD x

E X E

avec E la valeur de l’exposition, E* l’exposition corrigée des suretés. En ce qui concerne les sûretés non éligibles, la méthodologie pour déterminer LGD effectif est la suivante : -

-

Lorsque le ratio de la valeur de la sureté reçue E* par la valeur de l’exposition E est inférieur à un plancher S*, la LGD à appliquer est celle d’une créance non garantie (45% ou 75% selon le cas) ; Lorsque le ratio est supérieur au plafond S**, la sureté se verra reconnaître LGD selon le tableau suivant : Tableau n°16 : LGD à appliquer pour les suretés non éligibles

LGD minimum S*

S**

Sureté financière

0%

0%

N/A

Créances

35%

0%

125%

Immeubles commerciaux/résidentiels

35%

30%

140%

Autres suretés

40%

30%

140%

Source : A. SARDI, « Bâle II », Afges, Paris, 2004, p. 157

Exemple1 : Exposition de E = 100 garantie par un immeuble de valeur de E* = 150 : E*/E = 150% > 140% donc l’encours est entièrement garanti et recevra une LGD de 35% conformément au tableau ci-dessus. Exemple 2 : Valeur de l’immeuble : E* = 70, E = 100 : E*/E = 70% < 140% donc la portion entièrement garantie est seulement de 50% (70%/140%). Cette portion recevra une LGD de 35%, le reste aura une LGD de 45% d’où une LGD moyenne de 40%.

60

•

Traitement des pools de sûreté :

Lorsqu’un encours est couvert par une sûreté financière et une ou plusieurs autres sûretés, le traitement est le suivant : -

-

L’encours (après éventuelle réduction prescrite par l’approche standard) doit être séparée en plusieurs portions couvertes chacune par un seul type de sûreté et éventuellement la portion non couverte ; La valeur ajustée de la sûreté financière est calculée suivant la formule précédente ;

-

Les autres sûretés suivent la démarche et les limites exposées ci-dessus ; Les effets des sûretés sont alors calculés séparément pour chaque portion.

Exemple : Un encours de 100 est garanti par des espèces de 40 et un immeuble de 70. Les portions sont les suivantes : -

40 garantis par des espèces : LGD = 0% ; 70 par un immeuble soit un encours couvert de 50 ce qui donne LGD = 35% (voir exemple plus haut); 10 non garantis : LGD = 45% ; LGD moyenne pondérée : 22% B/ Approche IRB fondation :

Sous cette approche, les banques autorisées à l’appliquer estiment elles mêmes LGD.  Estimation de EAD : •

Montant EAD minimum :

Tous les encours bilan et hors bilan sont des encours bruts ; c'est-à-dire avant provisions spécifiques et dépréciations partielles constatées directement par diminution de l’encours. L’encours lors du défaut (EAD) des montants utilisés ne doit pas être inférieur à la somme de : -

Montant par lequel les fonds propres réglementaires auraient été réduits si l’encours avait été entièrement constaté en pertes ; Toutes provisions spécifiques et dépréciations partielles. •

Les encours bilan :

61

Les compensations entre prêts et dépôts sont reconnues comme dans l’approche standard sous réserve de respect des mêmes conditions •

Les engagements hors bilan :

Les engagements de financement non utilisés sont multipliés par un facteur de conversion : -

50% pour les engagements supérieurs à un an ; 20% pour les engagements inférieurs à un an ; 75% pour les facilités d’émission d’effets (Note Insurance Facility : NIF) et les facilités de prise ferme renouvelable (Revolving Underwriting Facility : RUF).

NB : Les banques utilisant l’IRBA utilisent leurs propres facteurs de conversion à l’exception de ceux convertis au taux de 100%.  Estimation de M : Pour l’approche IRBF, la banque utilisera une maturité fixe pour tous ses engagements de 2,5 ans. Pour l’approche IRBA, une mesure effective pour chaque prêt est nécessaire. Mais l’autorité de supervision peut exonérer la banque de cette obligation pour la petite clientèle dont le chiffre d’affaire et le total des actifs sont inférieurs à 500 millions d’euros. Ces contreparties auront donc une échéance standard de 2,5 ans. Pour les autres types de contreparties, l’échéance effective d’un prêt (y compris l’engagement de financement) se calcule comme suit : Considérons un prêt amortissable, la maturité effective du principal restant à payer est défini comme la moyenne des années restant dues pondérés par les flux de remboursement annuels. &

&

)*(

)*(

C    !$/  !$ CFt : montant des flux de trésorerie (principal, intérêts et commissions) payable à t t : temps, et n : nombre d’année restant dû (en nominal) Exemple : Soit un prêt présentant les caractéristiques suivantes :

Remboursements périodiques (CF) Années (t) Remboursements (CF)

1

2

3

300

200

100

62

L’application de la formule donne le résultat suivant : C

1 300  2 200  3 100  1,67 é  300  200  100

Si la banque n’est pas en mesure de faire ces calculs, elle considérer l’échéance effective comme étant l’échéance nominale (3 ans pour cet exemple). Si M effective est inférieure à 1 an, M prend la valeur 1 ; et si M > 5, M prend la valeur de 5.

2 -2 Pondération des encours en défaut : L’exigence en capital pour les créances en défaut est égale au plus grand de zéro et la différence entre son LGD et la meilleure estimation de la banque pour EL, ce qui peut se formuler ainsi : >  010; -.  /-  é : %]^  > 12,5 /^ Une PD de 100%, suppose que le risque est avéré et qu’aucune perte inattendue n’est possible. Pourtant la réalité n’est pas aussi évidente. Il existe, en effet, des risques liés au recouvrement des créances en souffrance. C’est pour prendre en compte le caractère incertain de LGD que le principe de BEEL (Best Estimated Expected Loss) a été instauré. Ainsi, la différence entre la BEEL et LGD initialement estimée représente le niveau de fonds propres nécessaires : cette différence permet donc aux établissements de se prémunir contre un niveau de récupération anormalement bas au regard de ce qui a été anticipé par ailleurs. 3- AUTRES ASPECTS DE L’APPROCHE IRB : 3-1 Pertes attendues et provisions : •

Estimation d’Expected Loss :

Les banques doivent calculer les EL comme PD*LGD en pourcentage des EAD avant provisions. Elle doit ensuite sommer le montant des EL de ses contreparties. Pour ce qui est des encours en défaut, la banque doit utiliser sa meilleure estimation de EL comme précisé plus haut. •

Provisions éligibles :

63

Le total des provisions éligibles est défini comme la somme des provisions afférentes aux encours visés par l’approche IRB : spécifiques, générales, dépréciation partielles par réduction de l’encours… En addition, les provisions éligibles peuvent incluse toute décote relative aux encours en défaut. •

Traitement de la perte attendue et des provisions :

Les banques doivent comparer le total des provisions éligibles avec le montant de la perte attendue. -

Lorsque le total EL est inférieur aux provisions éligibles, la différence est déduite des fonds propres à raison de 50% du Tier 1 et 50% du Tier 2. Lorsque le total EL est inférieur aux provisions éligibles, la différence est ajoutée au Tier 2 dans la limite de 0,6% des encours pondérés. 3.2 Le double défaut :

Cette situation intervient si la contrepartie et sont collatéral font défaut en même temps. La probabilité que cela interviennent se calcule comme suit :   1 2 Avec PD1 et PD2 les probabilités défaut respectives de l’emprunteur et du garant. Mais le Comité Bâle ne reconnaît pas cette probabilité et recommande de remplacer la PD de l’emprunteur par celle du garant dans le calcul du capital réglementaire.

4- EXIGENCES MINIMALES POUR L’APPROCHE IRB : Pour être autorisé à utiliser l’approche IRB, une banque doit obtenir une autorisation de l’autorité de supervision. Cette autorisation interviendra à l’issu d’un processus de validation durant lequel l’établissement devra démontrer qu’il respecte des exigences minimales stipulées par Bâle II. Ces exigences étant extrêmement détaillées, il est difficile de les présenter de manière détaillée. Nous nous contenterons donc d’aborder les principaux éléments. D’une manière générale, ces exigences visent à garantir que les modèles utilisés sont fiables, prédictifs et robustes et qu’ils participent effectivement à l’amélioration de la gestion des risques de crédit à travers une évaluation significative de l’emprunteur et des caractéristiques

64

de la transaction, une différentiation significative des risques et une estimation raisonnable et cohérente des risques. 4-1 Design du système de notation : « Le système de notation comprend toutes les méthodes, procédures, contrôles, collecte des données et système informatique qui contribuent à l’évaluation du risque de crédit, l’attribution des notes, et la quantification de l’estimation des défauts et des pertes » 1 Il doit être bidimensionnel ; c'est-à-dire inclure le risque de défaut de l’emprunteur et les caractéristiques de la transaction telles que les collatéraux, la séniorité, le type de facilité. Un bon système de notation selon le Comité est aussi celui qui a des critères de notation plausibles et intuitifs pouvant reproduire une différenciation significative du risque. Bien que l’horizon temporel utilisé pour le calcul des PD soit d’une année, il est supposé que les banques utilisent un horizon plus long pour assigner les notes. Il convient donc d’évaluer l’emprunteur sur une longue période à fin de mesurer sa capacité de remboursement dans des conditions économiques adverses. Les modèles statistiques et autres, tels le credit scoring, peuvent être utilisés pour assigner une note ou estimer un paramètre à condition qu’il ait un bon pouvoir prédictif et qu’il réponde aux testes de validations assignés. Ceci dit, il ne faut pas négliger le jugement humain dans l’utilisation de ce genre de modèle surtout quand il s’agit de s’assurer que toutes les informations utilisées sont pertinentes et significatives. Enfin, ce système doit faire l’objet d’une documentation détaillée et écrite : concepts mathématiques et théoriques utilisés, critère de notation, responsabilité des parties impliquées, fréquence de revue des notes… L’historique des changements majeurs doit être conservé. 4-2 Système opérationnel de notations : La banque doit collecter et stocker les données sur les emprunteurs et les facilités pour fournir un support efficace à son système interne. A ce titre, elle doit disposer de : -

1

Historiques de notation des emprunteurs depuis leurs premières notations, avec les dates, la méthodologie utilisée… ; Identité des emprunteurs et des facilités ayant été en défaut, la date du défaut et les circonstances d’un tel défaut ; Informations pertinentes sur chaque emprunteur permettant de réattribuer une note en cas de changement de système ; Statistiques historiques des défauts et des migrations par notes dans le but de retracer le pouvoir prédictif du système de notation.

A. Sardi, « Bâle II »,Afgés, 2004, p.188

65

Des scénarii de crises (stress testing) doivent être envisagés pour identifier des changements économiques possibles qui auront des effets défavorables sur les encours de risque et l’évaluation de la banque à supporter de tels effets. Les évènements généralement examinés sont les suivants : crise de marché, crise de liquidité…En plus de ces tests, la banque doit réaliser des scénarii de crise relatifs aux crédits. Ils consisteront à évaluer l’impact sur PD et LGD d’une récession légère (par exemple deux trimestres de croissance nulle). 4-3 Gouvernement d’entreprise et supervision : Un grand effort organisationnel doit être entrepris. A cet effet, les banques devraient prévoir des structures s’occupant de la validation des systèmes de notation ou de mesure des risques. Une unité indépendante de contrôle du risque de crédit devrait permettre de gérer et tester les systèmes de notation, produire des analyses et des rapports sur les historiques de défaut par note au moment du défaut, de revoir les critères d’évaluation pour s’assurer de leur pouvoir prédictif etc… L’audit interne doit jouer un grand rôle dans le contrôle des risque à travers des missions d’audit fréquentes (au moins annuelles). Certaines autorités de supervisions peuvent demander des revues du système interne à un auditeur externe. 4-4 Quantification des risques a) Estimation PD : Les estimations des facteurs de risques doivent ressortir d’observations historiques sur une longue période. Au moins cinq ans pour les PD. Trois techniques peuvent être utilisées pour estimer PD : l’expérience interne du défaut, le recours à des statistiques externes et l’usage de modèles statistiques de défaut. L’une de ces techniques peut être utilisée comme technique première et les autres comme point de comparaison et de potentiel d’ajustement. b) Estimation de LGD : La perte pour estimer LGD doit s’entendre au sens économique : doivent être inclus les effets matériels de l’actualisation et tous les coûts matériels directs et indirects de recouvrement. Il ne s’agit pas d’une simple perte comptable. De plus, l’estimation ne doit pas être inférieure à à la moyenne pondérée des pourcentages de perte sur plusieurs années. Les LGD assignées à un actif en défaut doit refléter la possibilité que la banque puisse subir des pertes additionnelles et inattendues durant la période de recouvrement. Pour les Corporates, souverains et banques, l’estimation de LGD doit couvrir un cycle économique complet et au moins une période d’observation de sept ans. Pour la banque de détail, cette période est de 5 ans. c) Estimation de EAD :

66

Pour les éléments de bilan et de hors bilan est défini comme l’encours brut attendu de la facilité lors du défaut du débiteur.

67

SECTION II : JUSTIFICATION DE L’APPROCHE IRB

A fin de bien comprendre la formulation actuelle de l’approche IRB, il est nécessaire de présenter la formule originelle. I-

LE MODELE DE BALE II SELON MICHAEL B GORDY1

Gordy décrit ce modèle dans son article intitulé « A Risk-Factor Model Foundation for RatingBased Bank Capital Rules » publié dans « Board of Governors of the Federal Reserve System » du 5 février 2001. Cet article avait pour objet de montrer que certains modèles utilisés couramment par l’industrie bancaire tels que CreditRisk+ et CreditMetrics, pouvaient sous certaines conditions conduire à une évaluation relativement fiable du risque de crédit ( en prenant pour référence la VaR) des différentes catégories d’emprunteurs en fonction de la probabilité de défaut. L’auteur utilise dans un premier temps des arguments mathématiques décrivant le modèle. Dans un second temps, il est procédé à des simulations de la VaR pour différentes probabilités de défaut et pour différentes tailles du portefeuille. Cet article nous servira à exposer la justification mathématique des formules de pondération de l’approche IRB.

Description du modèle : Le modèle a comme cadre général du risque de crédit le modèle DM (Default Model) ne prenant en compte que le risque de non remboursement et suppose une valeur comptable du crédit et non une valeur de marché. Ce modèle suppose aussi une parfaite diversification du portefeuille. Soit X l’ensemble des facteurs de risque, les quels sont tirés d’une distribution de probabilité commune et connue (on suppose la loi normale centrée réduite). Ces facteurs peuvent dans certains modèles être identifiés à des variables précises, telles que des variables macroéconomiques ou sectorielles, ou peuvent ne pas être identifiées. On fait l’hypothèse que les corrélations entre les défauts sont dues à la sensibilité commune à ces facteurs.

1

H. Jacob A. Sardi « Management des risques bancaires » Afgès Editions, 2001, p 307.

68

On note pi(x) la probabilité de défaut de l’emprunteur i conditionnelle à la réalisation de x de la variable X. On associe à chaque emprunteur i une variable Ri représentant le rendement des actifs de l’entreprise.

%   .   `. a

ri : risque spécifique de l’emprunteur i qui suit une loi normale centrée réduite ai : poids des risques spécifiques X : facteurs de risques communs wi : poids de X Selon Merton, un emprunteur fait défaut si et seulement si le rendement de l’actif baisse au dessus d’un seuil si, i.e si et seulement si :

Ou encore si et seulement si :

 .  b   `a

 b

cdef.gd hd

Donc la probabilité de défaut de i conditionnellement à X=x est :

 0  ?

  `. a   

N : fonction de répartition ou probabilité cumulée de la loi normale. On note par ailleurs la probabilité inconditionnelle de i PDi ou EDFi :

  ?  , ce qui donne si = N-1(PDi) La formule finale du modèle sera donc :

? '(   `a

 0  ?   



Si on pose

69 (

hd

 1  %'@,A

fgd hd

i

j

@,A

k (ej

. ? '( 0,999

on retrouve le « noyau » de la formule de Bâle II : ?1  %'@,A .  

% @,A  .0,999 1%

Cette composante essentielle de la formule de Bâle II est donc interprétée comme étant la probabilité de défaut conditionnelle à la réalisation du facteur de risque systématique. Le capital à allouer (exprimé en pourcentage de EAD) est donc le produit de LGD, PD conditionnelle mois PD non conditionnelle et d’un facteur d’ajustement de maturité ; comme l’explique le schéma ci-dessous :

>  -. LGD

j

l?1  %'@,A .  ('j@,A .0,999   m PD conditionnelle

PD non conditionnelle

(en'o,A pLM ('(,A pLM

Ajustement de maturité

Le capital alloué ne couvre que les pertes inattendues puisque les EL sont déjà déduites de la formule. En effet, si on écrit la formule autrement, les EL apparaissent clairement en déduction du capital exigé : j >  l-. q?1  %'@,A .  ('j@,A .0,999  -.  qm

(en'o,A pLM ('(,A pLM

EL

Mais à l’origine, le Comité de Bâle avait inclus dans les fonctions de pondération la perte attendue et la perte inattendue. De nombreuses banques ont alors fait remarquer que cela revenait à prendre en compte deux fois la perte attendue : par les provisions et par les fonds propres. Le Comité a admis cet argument et a décidé (communiqué du 11 octobre 2003) de modifier les fonctions de pondération pour ne prendre en compte que la perte inattendue. La justification de la forme de la courbe réside justement dans le fait que les EL ne soient pas incluses dans la fonction de pondération. Ainsi, il est logique que pour couvrir les pertes attendues d’un emprunteur dont la PD est très élevée, il faut un montant élevé de provisions.

70

Ces provisions étant constituées, laissent peu de marge aux pertes inattendues ce qui réduit leur montant. Ceci est parfaitement illustré dans le graphe suivant :

En effet, à partir d’un certain niveau de PD (autour de 26,75% pour cette fonction) la contrepartie s’approche du défaut et donc les provisions à constituer sont importantes ce qui réduit les pertes inattendues. Ceci se traduit par la croissance des UL pour les petites valeurs de PD et leur décroissance pour des valeurs plus importantes de PD.

L’approche IRB présente en effet la grande nouveauté de la nouvelle réforme bancaire à travers une estimation plus affinées du risque de crédit en proposant un modèle inspiré des travaux de l’industrie bancaire en la matière. Cependant, un effort considérable est à fournir du point de vue organisationnel et technique pour assurer un niveau minimum de cohérence.

Conclusion de la première partie :

71

Au terme de cette première partie, nous sommes arrivés à la conclusion que la réforme proposée par le Comité Bâle présente une réelle avancée pour l’allocation du capital au risque de crédit par rapport à ce qu’il en était avec Bâle I. En effet, les trois approches proposées répondent à la méthodologie globale de gestion du risque de crédit élaborée par l’industrie bancaire conciliant ainsi le capital économique et réglementaire. Cependant, le niveau de modernisation requis surtout pour l’approche IRB contraint les banques à améliorer leurs organisations et techniques de gestions du risque de crédit.

72

Partie II : Etude de cas pratique Un travail théorique à lui seul aurait été insuffisant pour répondre à notre problématique. Nous proposons donc cette partie pratique afin de présenter l’environnement bancaire algérien pour ensuite analyser les possibilités d’implémentation de la nouvelle réforme dans notre système bancaire.

73

Chapitre I : Le risque de crédit en Algérie

Ce chapitre se donne pour objectif de décrire l’environnement dans lequel évolue la Banque de Développement Local (BDL) en ce qui concerne l’activité de crédit. Au niveau national, la réglementation prudentielle se propose de régir l’activité de crédit1 limitant ainsi les conséquences des impayés subis par les banques sur le système bancaire national. A son tour, la banque gère le risque à son niveau. Il nous a paru donc nécessaire de décrire l’activité de crédit de la BDL en présentant la structure d’accueil, la gestion actuelle du risque de crédit et les projets éventuels de modernisation de la fonction de crédit.

SECTION I : REGLEMENTATION PRUDENTIELLE LOCALE 1

La réglementation prudentielle régit l’activité bancaire en général, mais pour les besoins de notre travail nous parlerons d’activité de crédit uniquement.

74

Le secteur bancaire algérien fait l’objet de textes régissant l’activité bancaire pour combler le vide réglementaire existant en la matière et introduire une réglementation souple et évolutive. 1-LE CAPITAL MINIMUM : Etant un gage de solvabilité envers les créanciers, le capital minimum dont doivent disposer les banques et établissement financiers est de deux milliards cinq cent millions de dinars (2 500 000 000 DA) et cinq cents millions de dinars (500 000 000 DA) respectivement 1. 2- LES FONDS PROPRES : Les fonds propres sont définis par le règlement n° 95-04 du 20 avril 1995 modifiant et complétant le règlement n° 91-09 du 14 août 1991 fixant les règles prudentielles de gestion des banques et établissements financiers. La définition n’est pas différente de celle donnée par le Comité Bâle. En effet, elle divise les fonds propres en capital de base et capital complémentaire. 2-1 les fonds propres de base : Ils incluent : -

Capital social ; Les réserves autres que les réserves de réévaluation ; Le report à nouveau créditeur ; Les fonds pour risques bancaires généraux (FRBG) Les bénéfices arrêtés à des dates intermédiaires suivant les conditions définies par la Banque d’Algérie.

De ces fonds propres de base, sont déduits : -

Les parts non libérées du capital social ; Les actions propres détenues directement ou indirectement ; Le report à nouveau débiteur ; Les actifs incorporels y compris les frais d’établissement ; Le résultat négatif ; L’insuffisance de provisions pour risque de crédit telle qu’évaluée par la Banque d’Algérie.

2-2 les fonds propres complémentaires Les fonds propres complémentaires comprennent : 1

Règlement n° 93-03 du 4 juillet 1993 modifiant et complétant le règlement 90-01 du 4 juillet 1990.

75

-

Les réserves de réévaluation ; Les dotations prévues par la législation en vigueur ; Certains éléments figurant dans le bilan qui seraient librement utilisables ; Les fonds provenant de l’émission de titres ou d’emprunts subordonnés.

3- LE RATIO DE SOLVABILITE : Le ratio de solvabilité a été adopté par l’Algérie en 1991, par le règlement Banque d’Algérie n° 91-09 du 14 août 1991 fixant les règles prudentielles de gestion des banques et établissements financiers. Cette réglementation s’inspire très largement du ratio Cooke de Bâle I. Il est égal au rapport entre les fonds propres nets et les engagements nets pondérés, et doit obligatoirement être supérieur à 8%. Les fonds propres nets répondent aux conditions décrites plus haut et les engagements nets sont calculés après déduction des garanties reçues et application d’une double pondération (par type de contrepartie et par type d’engagement). Les garanties déductibles sont les suivantes : -

Garanties reçues de l’Etat, des organismes d’assurance, des banques ou des établissements financiers ; Garanties reçues de la clientèle sous forme de dépôts (nantissement DAT ou BDC) ou d’actifs financiers liquides ; Provisions sous forme de cash.

Les pondérations utilisées par la Banque d’Algérie diffèrent légèrement de celles édictées par le Comité Bâle. Elles sont définies par l’instruction 74-94 du 29 novembre 1994 comme suit : 3-1 par type de contrepartie : -

Etat ou assimilés : 0% ; Banque d’Algérie : 0% ; Banques et Etablissements financiers installés en Algérie : 5% ; Banques et Etablissements financiers installés à l’étranger : 20% ; Clientèle : 100% ; Personnel : 100% ; Immobilisations : 100% ; Titres de placement et de participation : 100%.

3-2 par type de concours : -

Concours de bilan ; Concours hors bilan :

76

 

Risque élevé : 100% (acceptation, ouverture de crédit irrévocable …) ; Risque moyen : 50% (caution marché, douanière, fiscale …) ;

 

Risque modéré : 20% (crédoc confirmé) ; Risque faible : 0% (facilités non utilisé pouvant être annulée unilatéralement par la banque.

4- LE RATIO DE DIVISION DU RISQUE : Les banques doivent veiller à la diversification de leurs portefeuilles en respectant les règles suivantes :  

La banque doit veiller à ce que le montant des risques encourus sur un seul client n’excèdent pas 25% des fonds propres nets de la banques ; Le montant des crédits encourus sur les bénéficiaires, dont les risques dépassent pour chacun d’eux, 15% des fonds propres nets, n’excède pas 10 fois ses fonds propres nets 1.

5- LE PROVISIONNEMENT DES CREANCES : Dans le but d’un meilleur suivi des crédits, la banque d’Algérie, dans son instruction 74-94 du 29 novembre 1994, la classification des créances par niveau de risque en vue de constituer des provisions pour le risque de crédit. On distingue 4 classes : 5-1 les créances courantes : ce sont les créances dont le recouvrement parait assuré vu la situation financière saine des débiteurs. Le montant de la provision est de 1 à 3% du montant de ces créances courantes. 5-2 les créances à problème potentiel : ce sont les créances souffrant d’un retard de remboursement « raisonnable » mais dont le recouvrement n’est pas tout à fait compromis. Ce retard raisonnable est défini par l’Instruction entre 3 et 6 mois. Le niveau de provisionnement est de 30%. 5-3 les créances très risquées : ce sont les créances accusant un retard de remboursement de 6 mois à 1 an. Leur recouvrement est très incertain et doivent donc faire l’objet d’un provisionnement de 50%. 5-4 les créances compromises : ce sont des créances dont le recouvrement n’est plus envisageable après tous les moyens de recours. Ce sont des pertes pour définitives pour la banques et sont provisionnées à 100%. 6- LES RESERVES OBLIGATOIRES : 1

Article 2 du règlement 91-09

77

Les banques sont tenues de placer, auprès de la Banque d’Algérie, en un compte bloqué, avec ou sans intérêts, une réserve calculée sur la base de l’ensemble de leurs dépôts ou une seule catégorie de ceux-ci, ou sur l’ensemble de leurs placements ou une catégorie de ceux-ci. 7- LA CENTRALE DES BILANS : Elle a pour but de traiter, d’analyser et d’agréger les documents comptables (bilans, TCR, annexes), pour dégager un maximum d’informations utiles à la constitution d’une base pour les études économiques et financières. La centrale s’intéresse aussi à la normalisation des retraitements des documents comptables. Un système de cotation a été élaboré par cette centrale. Il permettra de noter toutes les entreprises déclarées à la centrale des bilans. La centrale des bilans attend de ce système qu’il soit : •

Une contribution à la mise en œuvre de la politique monétaire ;

•

Un outil de mesure des risques : une norme pour les établissements de crédit ;

•

Un instrument de partenariat et de communication : un repère pour le dirigeant dans son dialogue avec sa banque.

Ce système a été conçu comme suit : •

Une cote économique représentée par une lettre indiquant l’importance économique mesurée à partir du niveau de capital.

•

Une cote financière qui traduit la situation financière de l’entreprise. Elle est sous forme de chiffre allant de 1 à 7 ; 1 étant la note la plus favorable et 7 la moins favorable. La note 0 est réservée aux entreprises dont on ne dispose pas d’informations défavorables.

•

Une cote juridique qui exprime la régularité des règlements de l’entreprise. On attribue la note 8 pour les contreparties n’ayant jamais enregistré d’incidents de paiements et 9 pour celles qui en ont déjà eu. Cette dernière note (9) peut être affinée en précisant le type d’incident enregistré : 9C pour les chèques impayés, 9E pour les retards de remboursement de crédits et 9T pour les procédures juridiques.

8- LA CENTRALE DES RISQUES : Elle a été instituée par la loi 90-10 puis renforcée par l’article 98 de l’ordonnance n° 03-11 relatives à la monnaie et au crédit. Son activité est régie par le règlement n°92-01 portant

78

« organisation et fonctionnement de la Centrale des Risques ». Cette dernière a pour but de collecter, centraliser et diffuser « on line » les informations relatives aux risques bancaires et aux opérations de crédit-bail faisant intervenir un organisme de crédit. Ces organismes doivent déclarer à la Banque d’Algérie les concours octroyés à leurs clients.

SECTION II : L’ACTIVITE DE CREDIT A LA BDL :

1- PRESENTATION DE LA STRUCTURE D’ACCUEIL :

79

1.1. Les missions de la DFPME La DFPME (Direction du Financement de la Petite et Moyenne Entreprise) est chargée principalement de :  Etudier les dossiers dépassant les pouvoirs des groupes d’exploitation.  Déterminer les besoins des entreprises et assurer leur couverture par la mise en place des crédits appropriés.  Assister et conseiller les entreprises dans le montage financier des dossiers de crédit.  Recevoir, contrôler et suivre les autorisations de crédits et bordereaux de garanties des DGE.  Assurer un suivi des risques des entreprises bénéficiaires de crédits quel que soit le niveau des pouvoirs.  Participer à l’élaboration de la politique de crédit de la banque et veiller à son application.  Participer aux travaux de classification des créances dans le cadre des règles prudentielles de la Banque d’Algérie.

1.2 L’organisation de la DFPME : La DFPME est organisée en trois départements chargés de la gestion et suivi des crédits et une cellule de gestion administrative.  Les départements de financement I et II : Ces départements, dirigés par un chef de département, sont chargés de réaliser les opérations liées au crédit (analyse des risques, montage des dossiers, notification des autorisations de crédits, recueil de garanties, l’établissement des conventions de crédit …). Ils sont organisés en trois cellules d’études et d’évaluation exerçant les mêmes prérogatives. Chaque cellule, composée de trois chargés d’études, se charge de gérer un portefeuille d’entreprises par région géographique.  Le Département de suivi des engagements et statistiques : Ce département a pour mission le suivi des engagements en rapport avec les autorisations de crédit, la conformité des crédits par rapport aux procédures en vigueur, le suivi des échéances de recouvrement et de remboursement des crédits, le respect de l’application des règles prudentielles, le suivi de tout dépassement irrégulier et la prise en charge de sa régularisation…etc. Ce département est subdivisé en deux cellules :

80

•

La cellule surveillance et suivi des crédits, chargée de surveiller et de suivre la gestion des risques des crédits aux entreprises.

•

La cellule études et statistiques, chargée d’analyser les situations de risques du portefeuille, de réaliser des études sectorielles nécessaires à l’appréciation des risques, d’élaborer des statistiques sur l’évolution des emplois par nature et par branches d’activité et des synthèses de données statistiques afin d’établir des plans d’actions et des rapports d’activité.

 La cellule de gestion administrative : Cette cellule est chargée de réaliser les tâches administratives de la direction (la gestion administrative, le suivi de la discipline, le suivi de la formation du personnel, l’établissement du planning des congés, la commande et la gestion des fournitures,…etc.).

2- GESTION ACTUELLE DU RISQUE CREDIT A sa naissance, la BDL avait pour mission le financement des entreprises publiques locales (EPL) qui représentaient jusqu'en 1995, plus de 90%1 de ses emplois, le reste étant constitué de crédits accordés à une clientèle très diversifiée de petites entreprises privées et du prêt sur gages. Aujourd'hui, le portefeuille des entreprises publiques locales en activité s'est fortement réduit et ne représente que 32%2 du portefeuille de la banque laissant place à la clientèle privée (PME/PMI) englobant tous les secteurs d’activité. Sur le plan de l'activité, l'accroissement et la diversification de son portefeuille clientèle privée, industrielle et commerciale constitue, désormais pour la BDL, un impératif de développement. Les deux graphiques suivants représentent respectivement le volume des engagements et la répartition de l’activité de crédit par secteurs d’activité.

1 2

Source :DFPME Idem

81

20000

figure n°5: Volume d'activité par secteur (en millions DA)

15000 10000

2004

5000

2005

0

2006

Source : établi à partir de données recueillies auprès de la DFPME, service statistiques

Figure n°6:Répartition de l'activité par secteur (2006) 2%

3%

2% 2%

0%

industrie

34% 30%

commerce BTP tourisme

27%

services

p libérales transport

Source : établi à partir de données remises par la DFPME, service statistiques

Une concentration apparente autour du secteur du BTPH est signaler avec à lui seul 30% des engagements. Les secteurs de l’industrie et du commerce étant deux agrégations d’autres sous secteurs, nous ne considérons pas que les 34% ou 27% des engagements que représentent ces branches soient une réelle concentration. Par ailleurs, un tel volume d’activité ne peut que donner lieu à des impayés ou des retards de remboursement. C’est ce que confirme le bilan de la BDL pour 20051 qui fait ressortir dans le poste « Dotations aux provisions et pertes sur créances irrécupérables » un chiffre de l’ordre de 16 728 millions de dinars représentant près de 56% du total des charges et réduisant ainsi le résultat net de l’exercice à près de 137 420 KDA. 1

Le bilan et le TCR 2006 n’étant pas encore arrêté définitivement.

82

Voyant l’impact négatif qu’a le risque de crédit sur les résultats de la BDL et conformément au règlement Banque d’Algérie 02-03/du 14/11/2002, une gestion efficiente du risque de crédit s’impose. En effet, ce règlement impose « un système d’analyse et de mesure du risque de crédit ». Il s’agit de l’ensemble des mesures mises en place, en termes d’organisation, de procédures, de système d’information, de comptabilité, d’outils d’aide à la décision, qui devrait permettre une meilleure prise en charge de la gestion du processus de crédit et de l’évaluation des risques. Dans cette optique et dans le cadre de la modernisation du système Financier Algériens avec l’appui du programme MEDA, la BDL consciente de l’importance du risque de crédit et de l’apport de la notation interne pour sa gestion et sa maîtrise, a décidé de lancer le projet de système de notation interne. Ce système constituera un référentiel commun à l’ensemble du personnel des agences de la BDL pour apprécier la qualité d’une entreprise. Etant achevée, l’application issue du projet est en « période d’essai » dans des agences pilotes pour le recueil des avis et commentaires des analystes quant aux éventuelles corrections et adaptations qui pourraient être apportées au système de notation. En attendant, l’étude des dossiers de crédit continue à se faire de manière classique ; c’est-àdire : étude financière des états comptables, recueil de garantie ; sans intégrer une mesure quantitative du risque de non remboursement.

Constatant le retard accusé dans la gestion du risque de crédit et les conséquences y découlant, l’autorité et l’industrie bancaires (BDL) ont exprimé la volonté de mettre à niveau leurs modes de gestion à travers des projets de cotation et de notation interne des entreprises. Cependant, face à une évolution encore plus rapide de l’environnement bancaire international et dans la perspective d’une privatisation prochaine du secteur bancaire publique, un effort supplémentaire est nécessaire.

83

Chapitre II : Elaboration d’un modèle de score (logit)

Afin d’estimer les probabilités de défaut de chaque contrepartie, nous avons choisi d’élaborer un modèle de régression logistique à partir de données internes collectées auprès de la DFPME. Dans ce qui suit nous exposerons la méthode entreprise et les résultats obtenus.

84

SECTION I : PRESENTATION DU MODELE

I-JUSTIFICATION DU CHOIX DE LA REGRESSION LOGISTIQUE : D’une part, notre choix pour un modèle de score a été motivé par les raisons suivantes : •

Le système de notation interne élaboré par le MEDA pour la BDL n’est pas encore opérationnel ;

•

De plus, nous avons jugé inopportun d’utiliser les probabilités de défaut calculées par les agences de notation pour des contreparties issues d’un portefeuille d’une banque algérienne ;

•

Enfin, une estimation interne des PD grâce à une base de données historique est impossible puisque celle-ci n’est pas disponible.

D’autre part, notre choix de la régression logistique a été appuyé par de nombreux résultats relatifs aux performances du modèle logit.

II-LA POPULATION CIBLEE, LE CRITERE DE DEFAILLANCE ET L’ECHANTILLONNAGE: II-1 La population ciblée : Nous avons ciblé pour la construction de notre échantillon des PMEs domiciliées auprès de la BDL qui ont bénéficié d’un crédit au cours de la période 2000-2006. Notre échantillon regroupe 182 entreprises dont nous avons pu recueillir les bilans, les comptes de résultats et d’autres informations autres que comptables. Cela nous a permis de calculer quelques ratios et de disposer de quelques informations dont nous soupçonnons la relation avec la santé des entreprises. II-2 Le critère de la défaillance : La classification selon les règles prudentielles des créances (saines, à problème potentiel, très risquées, compromises) ne répond pas à l’objectif de ce modèle qui est de séparer les entreprises saines des entreprises défaillante pour déterminer la probabilité de défaut de chaque entreprise « scorée ».

85

Pour effectuer la répartition de notre échantillon en deux classes, nous avons choisi comme critère de défaut le retard de remboursement égal ou supérieur à 03 mois à partir duquel la banque doit procéder au provisionnement. Nous avons donc choisi le délai à partir duquel le retard de remboursement influence les écritures comptables de la banque. Ce critère nous permet aussi de respecter la définition de la défaillance selon le comité de Bâle. II-3 L’échantillonnage : Pour les besoins de construction et de validation nous avons partagé notre échantillon principal en deux échantillons. Le premier va nous servir à la construction du modèle et le deuxième à mesurer sa performance. Nous avons donc collecté des informations sur 182 entreprises dont 44 sont défaillantes et 138 entreprises sont saines. La répartition de ces entreprises entre les deux échantillons est la suivante : •

Notre échantillon de construction est composé de 148 entreprises. Le choix de ces entreprises a été effectué d’une manière aléatoire.

•

L’échantillon obtenu pour la construction de notre modèle comporte 34 entreprises défaillantes et 114 entreprises saines soit approximativement 23% d’entreprises défaillantes et 77% d’entreprises saines.

•

L’échantillon de validation fait figurer 34 entreprises dont 24 sont saines et 10 sont défaillantes. Dans notre cas, cet échantillon servira la fiabilité des probabilités de défaut calculées.

A ce niveau il est important de souligner les problèmes liés à l’échantillonnage, ces problèmes sont : - La sélection des entreprises est faite parmi les entreprises qui ont figuré dans le portefeuille de crédit de la BDL. Ce portefeuille, ne comportant pas des informations sur les entreprises dont les demandes de crédit ont été rejetées, cela peut affecter la qualité de l’échantillon et donc celle du modèle des scores ; - Les proportions des entreprises saines et celles défaillantes ne sont pas égales (l’hétérogénéité de l’échantillon) ;

86

- La taille de l’échantillon est petite ce qui fait que les résultats de cette étude sont très optimistes et donc très discutables en terme de fiabilité. Le tableau suivant résume la répartition des entreprises saines et celles défaillantes dans l’échantillon de construction et l’échantillon de validation : Catégorie

Echantillon

Echantillon

d’entreprises

de construction

de validation

Saines

114

24

Défaillantes

34

10

Total

148

34

% de défaillances

23%

29,4%

Tableau n°17 : Echantillon de construction et de validation de la fonction score

II- 4 Présentation des variables : Les variables explicatives ont été calculées à partir des bilans et TCR des entreprises en plus d’autres informations que nous avons jugées pertinentes (variables qualitatives). Nos variables se subdivisent donc en deux catégories : •

Variables extra comptables : elles incluent des variables qualitatives et des variables quantitatives. 1Comportement actuel (CA) : indique si l’entreprise est saine (CA=1) ou défaillante (CA=0). 2Le comportement passé (CP) : c’est une variable dichotomique qui prend la valeur 1 si un retard de remboursement supérieur à 3 mois a déjà été enregistré pour la relation, 0 sinon. 3Les secteurs d’activité (SA) : nous avons pu répertorier les secteurs suivants : industrie, agriculture, commerce, service, autres…Chacun de ces secteurs d’activité est une variable dichotomique qui prend pour une entreprise la valeur 1 si elle correspond à son secteur d’activité, 0 sinon. 4La forme juridique (FJ) : Chacune de ces formes juridiques est présentée par une variable dichotomique qui prend pour une entreprise la valeur 1 si elle représente sa forme juridique. (SARL , SNC, SPA, entreprise individuelle) 5-

L’âge de l’entreprise : calculé à partir de la date de création de l’entreprise.

87

6Le nombre d’années de relation de la banque avec l’entreprise (ER) calculé à partir de la date d’ouverture du compte au niveau de la banque. 7La nature de la demande (ND) : variable dichotomique dont la valeur 1 indique que la demande est nouvelle.

Variables comptables : RATIO

TYPE

R1 = Résultat / Total Actif

Rentabilité

R2 = CAF / Capitaux permanents

Rentabilité

R3 = Excédant brut d’Exploitation (EBE) / Total Actif

Rentabilité

R4 = EBE / Actif Circulant

Rentabilité

R5 = EBE / Chiffre d’Affaires (CA)

Rentabilité

R6 = CA / Actifs Circulants

Rentabilité

R7 = CA / Stocks R8 = Résultat exceptionnel / Résultats de l’Exercice (avant impôts)

Activité Rentabilité

R9 = Capitaux Propres / Immobilisations Nettes

Structure

R10 = Capitaux Permanents / Immobilisations Nettes

Structure

R11 = Actifs Circulant / Dettes à Court Terme (DCT)

Structure

R12= Fonds De Roulement (FDR) / Immobilisations

Structure

R13 = CAF / Passif Circulant

Rentabilité

R14 = CAF / Total Actif

Rentabilité

R15 = Actif Circulant / Total Actif

Structure

R16 = Actif Circulant / Passif Circulant

Liquidité

R17 = (Disponibilité + Créances) / DCT

Liquidité

R18 = Disponibilité / DCT

Liquidité

R19 = Capitaux Propres / Total Dettes

Structure

R20 = Capitaux Propres / DLMT

Structure

R21 = Frais Financiers / CA

Activité

R22 = Frais Financiers / VA

Activité

R23 = Frais Financiers / EBE

Activité

R24 = Produits Exceptionnels / Produits Totaux

Rentabilité

R25 = Créances / CA

Activité

R26 = Masse Salariales / VA

Activité

R27 = CAF / Total Dettes

Rentabilité

R28 = CAF / CA

Rentabilité

R29 = Total dettes / Total Actif

Structure

R30 = Disponibilité / CA

Liquidité

R31 = Résultats / Capitaux Propres R32 = Total Charges / CA

Rentabilité Activité

Tableau n°18 :Liste des variables comptables introduites dans le modèle de régression logistique

88

SECTION II : RESULTATS DE LA REGRESSION :

Nous avons utilisé pour la régression logistique la procédure ascendante qui maximise le logarithme de vraisemblance (et donc de la vraisemblance elle même). Une variable est introduite lorsqu’elle diminue le moins double log vraisemblance du modèle. A chaque pas un test de Khi-deux est effectué pour déterminer la significativité du modèle (de la vraisemblance). Si la vraisemblance n’est pas significative ou si elle diminue, une variable déjà introduite est éliminée pour corriger la vraisemblance. L’opération est répétée jusqu’à ce qu’il n’y a plus possibilité de diminuer le moins double vraisemblance du modèle ou si l’introduction d’une nouvelle variable entraîne la diminution de la vraisemblance ou sa non significativité. Dans un premier temps, le modèle a sélectionné la variable R31 (Résultat net/ capitaux propres) avec un coefficient négatif. Mais ce résultat est contre la logique financière qui affirme que plus l’entreprise est rentable mieux elle se porte. Nous avons donc abandonné cette variable dans un second temps. Nous avons refait la régression sans introduire R31 et avons obtenu les variables suivantes : Coefficient r

Variable

Définition

ER

Entrée en relation

ND

Nature de la demande

- 3,794

R4

EBE/actif circulant

5,352

R8

Résultat exceptionnel/ résultat avant impôt

-3,102

R17

(Disponibilités+Créances)/DCT

3,103

R20

Capitaux propres/ DLMT

0,317

R29

Total dettes/ total passif

-14,036

R32

Total charges/ chiffre d’affaires

-12,653

0,390

Constante

8,200 Tableau n°19 :Liste des variables retenues dans le modèle

III-1 Validation des signes des paramètres liés à chaque variable : Une première validation du modèle consiste à étudier le signe des coefficients et leur conformité à la théorie économique et financière. •

ER et ND : parmi les variables sélectionnées, deux sont qualitatives : « la nature de la demande » et « l’entrée en relation ». Ces deux variables décrivent la relation de

89

l’entreprise avec la banque. Le signe positif associé à la variable ER et le signe négatif associé à la variable ND confirme l’idée qu’une entreprises ayant une relation forte avec sa banque est moins vulnérable à la défaillance. •

R4 (EBE/ actif circulant) : le β associé à cette variable est positif. Ceci est conforme à la logique financière puisque une rentabilité de l’exploitation élevée est un signe de bonne santé de l’entreprise.

•

R8 (résultat exceptionnel / résultat brut): le β associé à cette variable est négatif. Encore une fois, ceci est correct puisque une entreprise défaillante aura tendance à essayer de combler ses résultats insuffisants avec des activités hors exploitation.

•

R17 (dispo+ créances/ DCT) : le coefficient de cette variable est positif. Ça s’explique par le fait que des DCT couvertes par des créances et des disponibilités est un signe que l’entreprise est en mesure de couvrir ses engagements à court terme. D’un autre coté, il faut être prudent avec ce ratio puisqu’il ne nous informe pas sur la solvabilité des créanciers.

•

R20 (capitaux propres/ DLMT) : ce ratio reflète la part des capitaux propres dans les capitaux permanents (capitaux permanents = capitaux propres + DLMT). Un niveau élevé de ce ratio procure à la banque une marge de sécurité puisque, dans ce cas, l’entreprise est engagée pleinement dans son activité. Un β positif est donc cohérent.

•

R29 (total dette/total passif) : ce ratio traduit le niveau d’autonomie financière de l’entreprise. Un niveau élevé de ce ratio est un signe que l’entreprise travaille plus avec son propre argent qu’avec celui de la banque ou autre. Un tel niveau du ratio procure à l’entreprise une solvabilité appréciable. A l’inverse, une trop grande dépendance vis-àvis du financement externe remet en cause la solvabilité de la banque et donc sa santé. Un β positif pour ce ratio est donc tout à fait justifié.

•

R32 (total charges/ chiffre d’affaires) : les charges sont un élément important dans la détermination de rentabilité de l’entreprise et donc de son niveau de santé. Une part de charge trop importante dans le chiffre d’affaire peut compromettre la santé financière de l’entreprise. Un coefficient négatif de cette variable est donc logique.

Cette première tentative de validation du modèle étant réussie, nous passons à la validation par des tests statistiques : III-2 Le test de Wald : Le test de Wald consiste à étudier la significativité de chaque paramètre en testant H0 : st  0 contre l’hypothèse H1 :st u 0. La statistique utilisée est

a²  st²/v²st (Le dénominateur

étant la variance de l’estimateur de βj). Elle suit une khi-deux à un degré de liberté. La règle de décision est de rejeter H0 si a²  w   0 1, 1  x ; α étant le seuil de confiance.

Les résultats obtenus sont les suivants :

90

s

Variable

Wald

signification

ER

0,390

7,609

,006

ND

-3,794

6,301

,012

R4

5,352

12,672

,000

R8

-3,102

10,604

,001

R17

3,103

12,576

,000

R20

0,317

4,570

,033

R29

-14,036

6,945

,008

R32

-12,653

8,673

,003

8,200

4,776

,029

Constante

Tableau n°20 :Résultats test de Wald

Nous concluons donc la significativité de tous les coefficients à moins de 5% voire à moins de 1% pour certaines variables (ER, R4, R8, R17, R29, R32). III-3 Le test de signification globale du modèle : Ce test consiste à tester l’hypothèse H0 de nullité simultanée des paramètres grâce à la

statistique   2log -0  log -1 qui suit une khi-deux à m degrés de libertés (m est le

nombre de paramètres à tester). L0 est la vraisemblance du modèle en introduisant uniquement la constante et L1 est la vraisemblance du modèle avec toutes les variables. H0 est rejetée lorsque D est supérieur à une khi-deux de m degré de liberté au degré de confiance 1-α. Ce test appliqué à notre modèle donne les résultats suivants : D

Khi-deux1

114,462

2,7326

Tableau n°21 : Résultat du test de signification globale

D étant >>> à la khi-deux, H0 est rejetée. Nous concluons donc la signification globale du modèle. III-4 The Goodness of fit: Le test Goodness of fit de Hosmer & Lemeshow consiste à partitionner la population de l’échantillon de construction en g groupes. Ensuite, le taux de défaut moyen est calculé pour 1

Le seuil de confiance α=5%

91

chaque classe est utilisé pour calculer le nombre de défaillances prévu par le modèle. Ce dernier est comparé avec le nombre observé des défaillances dans chaque groupe. La statistique du test de Hosmer & Lemeshow suit une loi de Khi-deux à g-2 degrés de liberté. On accepte l’hypothèse H (différence nulle entre les nombre de défaillances observé et celui 0

prédit) si la valeur calculée est supérieure à la valeur tabulée de Khi-deux au seuil de confiance considéré. Les résultats obtenus sont les suivants :

Khi-deux calculée Signification 3,290

0,915

Tableau n° 22 :Hosmer and Lemeshow Test

L’hypothèse H est acceptée, in n’y a donc aucune différence significative entre les valeurs 0

observées et celle prédites par le modèle. 2.5 Le coefficient de détermination généralisé : Le coefficient de détermination généralisé (Cox & Snell) est l’analogue du coefficient de corrélation dans la régression simple. Il mesure l’intensité de la relation entre les variables explicatives et la variable expliquée, il se calcule de la façon suivante :

%²  1  

-0 o & -1

Avec L0 la vraisemblance du modèle sans les variables explicatives et L1 la vraisemblance du modèle avec toutes les variables explicatives. n est la taille de l’échantillon (148 dans notre cas). R² prend une valeur maximale quand L1 est à son maximum c'est-à-dire 1. On définit alors la statistique %²0  1  -0o/&

Un R² proche de R² max est un bon indicateur de la robustesse du modèle.

92

Il existe un test équivalent (test de Nagelkerke) qui a pour statistique?  %²/% o 0. Cette fois-ci, pour avoir un bon modèle il faut que N soit proche de 1. Les résultats du test pour notre modèle sont les suivants : Cox Snell R Squar

Nagelkereke R Squar

0,53

0,816

Tableau n°23 : Résultats test du coefficient de détermination généralisé

Avec un Nagelkerke R Squar de 0,816, nous pouvons conclure que les variables expliquent bien la défaillance. 2.6 Le taux de bon classement : Un indicateur très important de la performance du modèle est de comparer la situation réelle de l’entreprise en termes de défaillance avec la situation prédite par le modèle. On distingue alors deux notions : •

L’erreur de type I : elle consiste à classer une entreprise défaillante en saine. Cette erreur est la plus dangereuse pour la banque puisque une décision d’octroyer un crédit à une entreprise défaillante va compromettre les chances de recouvrement dudit crédit ;

•

L’erreur de type II : c’est l’erreur de classer un emprunteur sain en défaillant. Certes moins dangereuse que l’erreur de type I, elle engendre néanmoins des couts d’opportunité pour la banque. En effet, un crédit pour un bon client en moins est un intérêt en moins.

Pour notre cas, les résultats de classement de l’échantillon de construction sont les suivants :

Comportement prévu 0

1

total

Comportement

0

26

8

34

réel

1

10

104

114

Tableau n°24 :Résultat de classement des entreprises pour l’échantillon de construction

Nous déduisons les taux suivants :

93

Taux de bon classement des entreprises défaillantes1

76,47%

Erreur de type I

23,52%

Taux de bon classement des entreprises saines2

91,22%

Erreur de type II

8,77%

Taux de bon classement global

87,83%

Tableau n°25 : Taux de bon classement des entreprises pour l’échantillon de construction

L’erreur de type I est supérieure à l’erreur de type II. Ceci s’explique par l’existence d’asymétrie de l’information entre l’entreprise défaillante et sa banque. En effet, une telle entreprise a « toutes les raisons » de dissimuler certaines informations qui compromettraient l’octroi du crédit. L’ignorance de ces informations compromet à son tour la fiabilité du modèle ; ce qui se traduit par une erreur de type I élevée (un taux de bon classement des entreprises défaillantes bas). D’un autre coté, une entreprise saine n’a aucune raison de dissimuler des informations qui iraient dans le sens de ses besoins (bénéficier d’un crédit) ; ce qui donne une erreur de type II relativement faible. Le taux de bon classement global est une moyenne pondérée des taux de bon classement des deux types de contreparties. Ce taux est de l’ordre de 87,83%. Il est interprété de la façon suivante : sur 100 contreparties, le modèle peur faire une erreur sur prés de 12 entreprises ; que ce soit dans un sens ou dans l’autre. Cette erreur de classement (12,16%) est assez raisonnable étant donné la taille relativement réduite de l’échantillon. Après application de la fonction score obtenue à notre échantillon de validation, nous avons comparé le comportement prévu par le modèle et le comportement réel des entreprises, et avons obtenu les résultats suivants : Comportement prévu 0

1

Total

Comportement

0

6

4

10

réel

1

20

4

24

Tableau n°26 : résultats du classement des entreprises pur l’échantillon de validation

D’où les taux suivants :

1 2

Ce taux = 1- erreur de type I Ce taux = 1- erreur de type II

94

Taux de bon classement des « 1 » 83, 33% Taux de bon classement des « 0 » 60, 00% Taux de bon classement global

76, 47%

Tableau n°27 : taux de bon classement des entreprises pour l’échantillon de validation

D’une manière générale, ces résultats sont assez satisfaisants vu la taille de l’échantillon de validation qui reste relativement petite.

Nous avons pu expliquer la défaillance des entreprises financées par la BDL grâce à des variables comptables et extracomptables. La fonction de score obtenue donne un grand rôle au niveau d’endettement et de charges dans l’explication du défaut. Les tests de validation sont réussis, cependant la taille de l’échantillon de construction et de validation demeure relativement petite et les informations utilisées ne sont pas jugées très fiables ce qui peut remettre en cause la pertinence du modèle. Nous avons quand même décidé d’utiliser la fonction de score pour le reste de notre travail à savoir estimer les probabilités de défaut nécessaires pour l’application des formules de Bâle II.

95

Chapitre III : Application des formules de Bâle II à un échantillon d’entreprises issu de la BDL

Le présent chapitre aura pour contenu l’application des formules de Bâle à un groupe d’entreprises financées par la Banque de Développement Local (BDL). Ceci sera l’aboutissement de notre travail et permettra de fixer une idée sur les perspectives d’application de l’accord de Bâle en Algérie.

96

SECTION I : DESCRIPTION DE L’ECHANTILLON I- CONSTITUTION DE L’ECHANTILLON : Notre travail s’est basé sur l’étude d’un échantillon issu du portefeuille de la BDL composé d’entreprises ayant obtenu un ou plusieurs crédits durant la période 2000-2006. Nous avons éliminé les dossiers incomplets, ceux dont les états financiers présentent des signes apparents de falsification (résultat porté au bilan différent de celui inscrit au TCR, absence de fonds propres…), ceux dont les facilités n’ont pas été utilisées et ceux dont les prêts ont été entièrement remboursés. Ainsi, nous avons pu obtenir un échantillon de 146 entreprises appartenant à différents secteurs d’activité et issues de différentes Directions du Groupe d’Exploitation (DGE) que compte la BDL à travers le pays. Le volume total des engagements s’élève à 17 747 195 KDA

II-

DONNEES DESCRIPTIVES DE L’ECHANTILLON :

a / Répartition par secteur d’activité : La BDL accorde des crédits à des entreprises appartenant à des secteurs d’activité très diversifiés ; se conformant à priori au principe universel de diversification. Pour notre échantillon, nous avons recensé les secteurs d’activité suivants : BTPH : comprend les entreprises de bâtiment et travaux publiques ; Industrie métal : concerne l’industrie de l’acier, métallurgie, travail des métaux … Industrie plastique : comprend les entreprises opérant dans les emballages plastiques, caoutchouc et autres matières plastiques ; Industrie chimique : inclut principalement les entités produisant les détergents, produits d’entretien, produits cosmétiques et autres … Industrie agroalimentaire : concerne les entreprises de production de produits alimentaires (pâtes, produits laitiers…) ; Autres industries : comprend toutes les autres industries (papier, textile…) ; Distribution : comprend le commerce de gros et de détail de différent type de produits (alimentaires, meubles, textiles…) ; Transport : comprend les entreprises de transport public de voyageurs (TPV), de transport de personnel et de transport de marchandises ; Tourisme : comprend les entreprises hôtelières et de restauration à vocation touristique, les agences de voyage et autres entités opérant dans le domaine ;

97

Santé : ce secteur est principalement représenté par les cabinets médicaux, les cliniques, officines pharmaceutiques… Autres services : comprend tous les autres services. Le graphique suivant présente la répartition de notre échantillon entre ces différents secteurs d’activité en nombre: Figure n°7:Répartition des entreprises en effectif par secteur BTPH d'activité 12

Industrie plastique

7

9

30

Industrie métal

6

Industrie agroalimentaire

11

Industrie chimique

28 9

9

15

Autres industries Distribution

10

Tourisme Transport Santé Autres services

Le tableau ci-après présente la répartition par secteur en volume : Secteur

Volume engagements Répartition en %

BTPH

3161112

17,81%

Industrie agroalimentaire

5068080

28,56%

Industrie chimique

935000

5,27%

1126500

6,35%

Industrie plastique

585736

3,30%

Autres industries

945775

5,33%

3853345

21,71%

Santé

182000

1,03%

Tourisme

160600

0,90%

Transport

769300

4,33%

Autres services

959747

5,41%

17747195

100,00%

Industrie métal

Distribution

TOTAL

Tableau n°28 : Répartition des engagements en volume par secteurs

Ce qui donne lieu au graphique suivant :

98

Figure n°8:Répartition des entreprises en volume par secteur (KDA) 1% 3% 0%

10%

BTPH

15%

Industrie plastique

4% 5%

21%

Industrie métal Industrie agroalimentaire

29% 7%

Industrie chimique Autres industries Distribution

5%

Tourisme Transport Santé Autres services

En termes d’effectif, les entreprises de BTPH et distribution occupent la première place dans notre échantillon avec respectivement 30 et 28 entreprises. Pour le BTPH, ceci s’explique par le caractère florissant du secteur dans le pays ce qui donne naissance à beaucoup d’investisseurs dans le domaine. Quant à la distribution, le nombre élevé d’entreprises investissant dans la branche s’explique par le gain relativement rapide que procure cette activité surtout si elle concerne les produits de large consommation. En termes de volume d’engagement, l’industrie agroalimentaire prend la tête du classement avec des engagements de l’ordre de 5 068 080 KDA. Viennent en suite la distribution et le BTPH. L’industrie agroalimentaire nécessite des investissements lourds en équipements ce qui explique le volume des crédits accordé à cette branche branche d’autant plus que le nombre d’entreprise exerçant cette activité est assez élevé (15/149 dans notre cas). Le secteur du tourisme est en dernière position, que ce soit en volume ou en effectif. Ceci traduit les carences que connaît le secteur.

b/ Répartition par type d’engagement : Les entreprises sélectionnées ont bénéficié de différents types de crédit que nous avons répertoriés dans le tableau ci-après :

99

Type de crédit

Description

CMT

Crédits d’investissements

Crédits à blanc

Découverts, facilités de caisse et crédits de campagne

Crédits d’exploitation causés Escompte, avances sur stock, marchandise et facture… Engagements par signature

Aval, cautions … (hors crédoc)

Crédoc

Crédits documentaires Tableau n°29 : Type de crédits proposés par la BDL

La répartition des engagements par type d’engagement est présentée comme suit : Type de crédit

Montant engagement (KDA)

%

CMT

3105759

17,50%

Crédits à blanc

2536074

14,29%

Crédits d’exploitation causés

5057950

28,50%

Engagements par signature

1581275

8,91%

Crédoc

5460812

30,77%

17747195

100%

Total

Tableau n°30 : Répartition des engagements par types de crédit

Les opérations documentaires occupent la première place en termes d’engagement. Ceci peut s’expliquer essentiellement par la libre conversion du Dinar pour les opérations commerciales d’importation et l’absence ou l’insuffisance de la production locale de beaucoup de produits. De plus, pour ce type d’engagements, la banque prend peu de risque puisque la majorité des opérations documentaires font l’objet de provisionnement total ou partiel.

100

SECTION II : CALCUL DU CAPITAL REGLEMENTAIRE SELON LES METHODES DE BALE II Comme nous l’avons vu, le Comité Bâle a proposé deux approches pour le calcul du capital réglementaire : l’approche standard qui se base sur les ratings externes des agences de notation et l’approche IRB qui exige une estimation interne des notes des contreparties. Etant donné l’inexistence d’agences de notation implantées en Algérie, l’unique alternative pour nous est d’utiliser l’approche IRB sous ses deux variantes : l’IRB Fondation et l’IRB Avancée. I- ESTIMATION DES PROBABILITES DE DEFAUT (PD) : La probabilité de défaut est un paramètre indispensable au calcul du capital sous les deux variantes de l’approche IRB. En l’absence d’un système de notation opérationnel à la BDL, nous avons essayé d’estimer les PD grâce au modèle de score que nous avons exposé dans le chapitre précédent. Nous avons donc appliqué la fonction score obtenue à notre échantillon et avons obtenu les score de chaque contrepartie. Ces scores ont servi par la suite à calculer la probabilité de défaut de chaque entreprise en utilisant la formule :   1  

exp,  1  exp

Les PD inférieures à 0,03% ont fait l’objet de retraitement. En effet, conformément aux recommandations de la réforme, nous avons remplacé les PD < 0,03% par cette même valeur. Les résultats obtenus pour les 10 premières entreprises sont les suivants :

N°

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

PD

54,89%

0,03%

2,87%

1,52%

17,56%

34,43%

67,00%

0,11%

4,65%

97,87%

Tableau n°31 : Probabilités de Défaut de 10 entreprises issues de l’échantillon

La répartition des PD par secteur d’activité est la suivante :

101

Secteur d’activité

PD moyenne Ecart-type

BTPH

25,90%

40,69%

Distribution

28,34%

35,17%

Industrie agroalimentaire 35,55%

47,43%

Industrie chimique

31,76%

70,29%

Industrie métal

10,64%

29,67%

Industrie plastique

21,29%

45,97%

Santé

10,72%

38,66%

Tourisme

28,43%

12,39%

Transport

36,79%

36,57%

Autres industries

45,69%

38,88%

Autres services

20,94%

32,64%

Moyenne

28,19%

38,34%

Tableau n°32 : PD moyennes par secteur d’activité

Les résultats nous confrontent à la réalité suivante : -

-

L’échantillon étudié présente des PD assez élevées parfois même trop élevées. C’est le cas de l’entreprise n° 7 et n° 10 avec respectivement des PD de 67% et 97,87%. Ce ne sont pas des cas isolés puisque 42 contreparties sur 146 ont une PD > 50% soit un taux de 28,76%. Aucun secteur d’activité n’est épargné. Les valeurs élevées des écarts-types traduisent l’existence de beaucoup de valeurs extrêmes dans tous les secteurs d’activité. Donc si on suppose la pertinence de notre fonction score, la mauvaise qualité du portefeuille étudié n’est pas due à de mauvaises performances sectorielles mais à une carence au niveau du traitement des dossiers de crédit au niveau de la banque.

II-

L’IRB FONDATION : •

Estimation de LGD : Toutes les créances sont garanties par des suretés réelles, personnelles et/ou liquides. Nous avons pu répertorier les plus utilisées dans le tableau suivant :

102

Type de garantie

Description

L’hypothèque

Elle est exigée et de premier rang pour la quasi totalité les contreparties

Nantissement de matériel

Il est généralement recueilli lors de CMT finançant l’acquisition d’un matériel neuf

DPAMR

Délégation de Police d’Assurance Multirisque. Elle consiste pour la banque à bénéficier de la police d’assurance en cas d’endommagement dudit matériel

Nantissement BDC et DAT

C’est la plus efficace des suretés étant donné qu’elle est liquide

Caution solidaire des associés CSA

La banque a le droit de se tourner vers n’importe

Caution d’un tiers solvable

Un tiers s’engage à rembourser en cas d’impayé de

lequel des associés pour exiger le remboursement la part de la contrepartie Tableau n°33 : les principales garanties requises par la BDL

Sur ces suretés, seuls les hypothèques et le nantissement de BDC et DAT sont reconnus par l’approche IRB.  Traitement de l’hypothèque : pour une meilleure efficacité du recouvrement des créances, la BDL a exigé qu’à partir de janvier 2007, tous les biens hypothéqués devaient être évalués par la SAE (Société Algérienne d’Expertise) à fin de bien mesurer les possibilités de recouvrement des crédits. Certes, cette exigence est fort intéressante ; mais étant donné que notre base de donnée est constituée de crédits octroyés entre 2000 et 2006, nos n’avons pas pu avoir la valeur réelle estimée par la SAE des immeubles mis en garantie1. C’est pour cette raison que nous avons décidé de ne pas prendre en compte ce type de garantie pour la détermination des LGD.  Traitement des nantissements de BDC et DAT : pour ce genre de sureté, le traitement s’est fait comme suit : nous avons déduit le montant de ces garanties de celui de l’engagement pour déterminer EAD. Nous y reviendrons dans l’estimation de EAD. En somme, vu toutes ces considérations, nous avons décidé de traiter les engagements comme étant des créances non garanties en leur attribuant des LGD de 45% puisqu’elles sont toutes séniors.

1

Les valeurs des garanties requises portées sur les autorisations de crédit représentent le montant du crédit accordé

103

• Estimation de EAD : Chaque type d’engagement a été traité séparément :  Les CMT : aucun traitement particulier à ce genre d’engagement. Nous avons pris le montant nominal.  Les crédits à blanc et crédits d’exploitation causés : ce sont des engagements à court terme. Nous avons supposé l’utilisation totale des facilités à blanc et avons considéré le nominal des créances causées.  Les engagements par signature : ce sont des engagements de hors bilan. Pour rappel, l’approche IRBF a proposé des facteurs de conversion pour les engagements non utilisés ; mais comme nous ne disposons pas de données relatives à l’utilisation des ces engagements, nous avons décidé de considérer ces encours comme étant tous utilisés, et ce pour envisager la pire situation concernant ce type de crédit. Ainsi, aucun facteur de conversion ne sera appliqué à ses engagements. Pour la plus part des engagements hors bilan, la banque procède à des provisionnements en pourcentage du montant de l’encours (marges). Cette marge est déduite de l’encours pour former l’EAD. Chaque type d’engagement ayant été traité séparément, il convient de prendre en compte les garanties liquides recueillies. Nous avons donc déduit le montant de ces suretés à fin d’obtenir l’EAD définitive. Voici, pour illustration, le détail de calcul des EAD de certaines entreprises extraites de notre base de données : N°

6

Forme de crédit

Encours

nominal

Garanties

non

EAD* (KDA)

Garanties liquides

EAD (KDA)

(KDA)

liquides

(KDA)

-Credoc margé à 25%

8000

Hypothèque +CSA

8000*75%=6000

-OCD margée à 25%

3000

+Nantissement

3000*75%=2250

2250

-Escompte

4000

matériel

4000

4000

Néant

6000

+ DPAMR EAD total 20

Découvert

230000

Hypothèque

230000

49

CMT

65872

Hypothèque

65872

12250

28800

201200

EAD total

201200

Néant

65872

EAD total

65872

Tableau n°34 : exemple de calcul des EAD

En procédant ainsi pour tout l’échantillon, nous avons obtenu un total EAD de 12 278 597 KDA.

104

•

Estimation de M :

Pour l’approche IRBF, le comité impose une maturité forfaitaire de 2,5 ans. C’est donc ce que nous avons appliqué pour nos contreparties.

Les résultats : Après estimation des paramètres, nous avons calculé le capital réglementaire nécessaire à la couverture des pertes inattendues inhérentes à notre échantillon en utilisant la fonction de pondération Corporate présentée dans le chapitre réservé à l’approche IRB. Avec une simple application Excel, nous avons pu introduire les formules de la fonction et les appliquer à notre échantillon. Nous avons eu les résultats suivants : ETP

secteur d'activité

PD

1

Transport

54,89%

45%

0,12

0,022915

2,5

7,4917%

702402

2

BTPH

2,87%

45%

0,1485

0,097991

2,5

1,8748%

20230

374,95

3

1,52%

45%

0,1761

0,121002

2,5

1,4907%

34500

514,306

4

Industrie métallique BTPH

0,03%

45%

0,2382

0,316834

2,5

0,1039%

417,45

0,433

5

Santé

67,00%

45%

0,12

0,019728

2,5

6,6479%

2023

132,958

6

4,65%

45%

0,1317

0,082140

2,5

2,2903%

35010

801,612

7

Industrie plastique Distribution

22,45%

45%

0,12

0,040140

2,5

6,0037%

15067

900,551

8

BTPH

87,98%

45%

0,12

0,015759

2,5

3,3656%

16041

538,499

9

Distribution

0,03%

45%

0,2382

0,316834

2,5

1,1555%

234300

2707,302

Industrie agroalimentaire

12,23%

45%

0,1202

0,054582

2,5

16,5994%

426000

70 713,653

10

LGD

R

b(PD)

M

K

EAD (KDA)

Capital régl. (KDA) 52 441,56

Tableau n°35 : Calcul du capital réglementaire de 10 entreprises selon l’IRBF

Notons que l’entreprise la plus risquée avec une PD de 87,98% n’est pas la plus exigeante en capital avec seulement 3,36% des EAD. D’un autre coté, la plus forte contribution en pourcentage des EAD n’est pas l’entreprise la moins saine puisque sa probabilité de défaut n’est que de 12,23%. Ces résultats peuvent facilement s’expliquer par la forme de la courbe de la fonction de pondération. En effet, avec une PD de 87,98% la banque s’attend à ce que l’entreprise n°8 fasse défaut et constitue donc des provisions élevées ce qui laisse peu de marge à une perte inattendue et donc une exigence en capital peu élevée. Le raisonnement inverse se fait pour l’entreprise n°10 qui présente une PD relativement faible. Pour cette entreprise, le défaut n’est pas évident et le risque d’une déviation par rapport la perte attendue est plus grand. La banque devra donc allouer plus de capital.

105

En procédant aux mêmes calculs pour toutes les contreparties nous avons obtenu les résultats suivants : Pour un total engagement de 17 747 195 KDA, un capital de 890 476 KDA est exigé soit 5,01% du total des engagements. Ainsi, en moyenne ; pour chaque 100 DA de crédit octroyé, la banque devra allouer 5,01 DA de fonds propres pour couvrir les pertes inattendues de ce portefeuille. Les pertes attendues s’élèvent à 1 168 824 KDA. Elles doivent être couvertes par les provisions. Nous ne disposons pas des montants provisionnés pour notre échantillon, néanmoins si ce montant ne suffit pas pour couvrir EL, il sera nécessaire de déduire la différence des fonds propres conformément aux recommandations du Comité. Nous constatons également que le montant des pertes attendues est important. L’explication réside dans la valeur moyenne des PD pour l’échantillon qui est assez élevée ce qui rend le défaut plus probable et donc les pertes plus attendues.

III-

L’APPROCHE IRBA :

C’est l’approche la plus élaborée de la réforme car elle permet des calculs internes des paramètres censés être plus sensibles au risque. •

Estimation de PD :

Ce sont les mêmes probabilités de défaut que calculées précédemment. •

Estimation de LGD :

Par manque de données plus précises, nous nous sommes contentés d’attribuer à nos contreparties les taux de recouvrement moyens des crédits commerciaux des DGE auxquelles elles appartiennent ; ce qui nous a permis de déduire facilement les LGD. Ces informations nous ont été remises par la Direction du Recouvrement des Créances de la BDL (DRC). Elles concernent les taux de recouvrement des créances impayées de l’année 2006. Les résultats des taux de recouvrement obtenus sont résumés dans l’histogramme ci-après :

106

TAUX DE RECOUVREMENT

40

Frequency

30

20

10

Mean =22,0562% Std. Dev. =14,05692% N =146

0 0,00%

10,00%

20,00%

30,00%

40,00%

50,00%

60,00%

70,00%

TAUX DE RECOUVREMENT

De cette distribution nous avons déduit des LGD de moyenne de 73%, une écart-type de 14%, un minimum de 30% et un maximum de 92,2%. Voici, pour illustration, les LGD attribuées à quelques une de nos entreprises : N° ETP

1

2

LGD

67,5%

68,6%

3

4

5

6

7

8

9

45,90%

90%

92%

79%

30%

90,75%

53,43%

Tableau n°36 : LGD attribuées à quelques entreprises

Les LGD sont très élevés et ce malgré le recueil des garanties. Ceci remet en cause l’efficacité d’une procédure d’octroi de crédit axée principalement sur les suretés offertes par le client. Cette façon d’estimer les LGD ne rend pas compte des possibilités de recouvrement relatives au client mais plutôt de celle de l’agence d’où il est issu. Ainsi aucune statistique relative à la répartition par secteur ou par type d’engagement ne serait significative. Mais cette méthode a au moins le mérite d’être réaliste et de donner une idée plus ou moins précise sur les valeurs que peuvent prendre les LGD. •

Estimation des EAD :

Nous avons procédé de la même manière que pour l’approche IRBF. •

Estimation de M :

Comme nous ne disposons pas des échéanciers de remboursement des crédits étudiés nécessaires au calcul de l’échéance effective, nous avons considérer l’échéance nominale. Nous avons procédé comme suit :

107

Dans un premier temps, nous avons attribué l’échéance d’une année pour les crédits à court terme et l’échéance restant à courir pour les CMT. Dans le cas où une seule contrepartie bénéficie de plusieurs facilités, nous avons considéré le maximum des échéances de chaque facilité. Ainsi, l’échantillon présente une maturité moyenne de 1,90 années. Ce chiffre reste assez bas si on le compare à 2,5 recommandé par le Comité. Ceci s’explique par la prédominance des crédits d’exploitation à court terme dans l’échantillon étudié (82,50%).

Les résultats : Toujours avec une application Excel nous avons pu calculer le capital réglementaire pour chaque contrepartie. Le tableau suivant l’illustre : ETP 2

Secteur d'activité

PD(%)

LGD(%)

R

b(PD)

M

K(%)

EAD (KDA)

Capital exigé(KDA)

Industrie métallique

1,52

95,3

0,1761

0,1210

3

3,1571

34500

1089,18

20

Distribution

0,03

85,8

0,2382

0,3168

4

0,1981

5400

10,69

23

BTPH

1,59

35,0

0,1743

0,1194

5

1,1782

54389

640,81

44

Distribution

0,03

84,00

0,2382

0,3168

2

2,1569

234300

5053,63

53

Industrie agroalimentaire

12,23

88,00

0,1202

0,0545

3

32,4611

426000

138284,47

63

BTPH

36,98

82,00

0,12

0,0299

2

35,5872

49700

17686,83

71

Industrie métallique

16,41

90,40

0,1200

0,0473

1

36,5230

138450

50566,13

81

Industrie plastique

2,26

56,00

0,1588

0,1064

3

11,8239

23430

2770,33

94

Distribution

0,03

88,00

0,2382

0,3168

2

2,2596

947850

21417,76

71,49

86,00

0,12

0,0187

4

21,6562

14200

3075,18

130

BTPH

Tableau n°37 : Calcul du capital réglementaire de 10 entreprises selon approcha IRBA

En sommant le capital exigé de chaque contrepartie, nous avons obtenu le chiffre de 1 513 144,26 KDA pour un même total engagement de 17 747 195 KDA ; ce qui donne un ratio de 8,53%. Là aussi, en moyenne, la banque doit allouer 8,53 DA pour 100 DA de crédit octroyé. Les pertes attendues sont de 2 199 398 KDA. Elles doivent être couvertes par les provisions éligibles à l’IRBA. IV-

L’APPROCHE BALE I :

A fin de comprendre l’impact de la nouvelle réforme sur les capitaux exigés, nous avons jugé utile de revenir sur la réglementation actuelle (Bâle I). Nous avons appliqué les pondérations édictées par la Banque d’Algérie et exposée dans le premier chapitre de cette deuxième partie. Le montant des actifs risqués pondérés (RWA : Risk Weighed Asset) se calcul comme suit :

108

%]^    /   Avec Pi les pondérations de chaque encours. Les encours sont calculés avec déduction des garanties liquides et provisions (marges) constituées dans un compte bloqué ; ce qui correspond aux EAD calculées plus haut.

Type de crédit

EAD (KDA) Pondération appliquée

CMT

2205089

100%

Crédits à blanc

1800612

100%

Crédits d’exploitation causés

3591144

100%

Engagements par signature

1122705

50%

Crédoc

3877176

20%

Tableau n°38 : pondérations des engagements de l’échantillon selon l’Instruction Banque d’Algérie

Ainsi, nous avons un obtenu un RWA de 8 933 633 KDA. En appliquant le ratio de solvabilité de 8%, le capital exigé sera de 714 691 KDA soit 4,03% du total des engagements.

Commentaires : Contrairement à ce qu’a avancé le Comité Bâle, l’approche IRBA est plus exigeante en capital avec un taux de 8,53% contre 5,01% pour l’IRBF. Cette différence est de taille et elle est due aux valeurs des LGD. En effet, sous l’IRBF nous avons supposé des LGD de 45% pour toutes les contreparties étant donné que nous n’avons reconnu aucune garantie (autrement les LGD auraient été inférieures !). L’IRBA quant à elle s’est vue utiliser des LGD attribuées selon l’appartenance des contreparties à leurs Directions du Groupe d’Exploitation (DGE) ; ce qui a donné lieu à une LGD moyenne de l’échantillon de 78%. Ces LGD élevées mettent aussi l’accent sur l’inefficacité des garanties recueillies. Le capital exigé sous Bâle I reste peu élevé avec un taux de 4,03% du montant des engagements. Ceci s’explique par l’encours élevé des engagements par signature qui ont une pondération inférieure à 100% ce qui réduit sensiblement le capital exigé surtout pour les crédoc (pondérés à 20%). Encore une fois, notre étude contredit les affirmations du Comité quant à la réduction du capital exigé sous Bâle II1. Si toutefois, nos résultats venaient à être confirmés par une étude plus exhaustive et approfondie, la banque devrait penser à augmenter ses fonds propres. 1

Infra 109

109

La capacité prédictive du modèle de score a été vérifiée par les différents tests effectués mais l’échantillon de construction et de validation restent petits et les informations recueillies pas très fiables ce qui peut quand même remettre en cause la pertinence du modèle. Cependant les PD calculés reflètent assez bien la qualité du portefeuille de la banque vu les mauvaises performances que connaît le secteur bancaire public en matière d’impayés.

110

SECTION III : BALE II : OPPORTUNITE OU CONTRAINTE ?

I-

AVANTAGES ET INCONVENIENTS DE LA NOUVELLE REFORME :

I-1. Avantages : D’une manière générale et sans entrer dans aucun contexte, la réforme bâloise aspire à une meilleure stabilité financière. La littérature financière invoque les raisons suivantes : •

Un meilleur pilotage du risque :

Dans les approches fondées sur les notations internes, la mesure des fonds propres réglementaires se rapproche du capital économique, notion utilisée par les banques dans leur allocation du capital aux différents métiers et dans la mesure du couple rendement/risque. Les fonds propres réglementaires et le capital économique ne peuvent, cependant, pas être totalement alignés, puisque les objectifs poursuivis par les contrôleurs bancaires et les banques ne sont pas identiques. Nous approfondirons ce point dans la partie consacrée aux contraintes du nouvel accord. •

Des approches différenciées offertes aux banques :

Les instruments de gestion des risques des banques diffèrent sensiblement en fonction de leur taille, des métiers qu’elles exercent et de leur appétit du risque. Pour répondre à cette diversité, le Comité de Bâle a proposé les 3 méthodes de calcul entre lesquelles chaque banque pourra choisir, en fonction du degré de développement de ses techniques de gestion. Cette palette de méthodes devrait permettre à chaque banque de trouver une solution adaptée à son niveau de sophistication en matière de gestion du risque. Elle constitue aussi une incitation au progrès, dans la mesure où les systèmes les plus sophistiqués permettent une meilleure gestion des risques. •

Une analyse plus fine et plus exhaustive du risque de crédit :

Le Comité a affiné l’analyse des risques de crédit. Il définit 5 grands portefeuilles entre lesquels les banques vont devoir classer leurs engagements de bilan et de hors bilan.

111

La gamme des techniques de réduction des risques admise par le Comité est large : elle comprend les diverses formes de garanties et de collatéraux, c’est-à-dire de sûretés réelles, qui sont prises en compte de façon différente selon la méthode de calcul retenue. Donc, l’exigence de capital du nouveau ratio traduit beaucoup plus précisément et plus fidèlement que ne le faisait l’ancien les différentes qualités d’actifs contenus dans le portefeuille des banques. •

Un dispositif prudentiel plus complet :

Le Comité de Bâle ne se contente pas d’améliorer son ratio quantitatif. Il recherche une gestion préventive et transparente des risques bancaires. Son dispositif prudentiel comporte à ce titre deux autres piliers : l’un vise à renforcer et transformer l’action des superviseurs et l’autre à assurer la transparence de l’information sur les risques vis-à-vis des marchés. •

Une réduction sensible du capital exigé :

Une étude menée en juin 2006 le Comité Bâle (Quantitative Impact Studies 5) pour connaître les impacts du ratio Mc Donough sur le capital exigé de certaines banques européennes. L’étude a porté sur 262 banques de 20 pays européens divisées en deux groupes. Le Groupe 1 est constitué de 49 banques internationales ayant un portefeuille diversifié et un excès de fonds propres de 3 milliards d’euros. Le Groupe 2 regroupe les 213 autres banques. Les résultats obtenus sont les suivants : Standard IRBF

IRBA

Groupe 1 -0,9%

-3,2%

-8,3%

Groupe 2 -3%

-16,6% -26,6%

Tableau n°39 : Résultats QIS 5 : source QIS 5 juin 2006

I-2. Inconvénients : D’un autre côté, l’industrie bancaire ou les superviseurs ont manifesté leurs inquiétudes quant aux éventuels impacts négatifs du nouvel accord. D’une manière générale, ils appréhendent les aspects suivants : •

Complexité du nouvel accord :

Cette complexité est due à la précision d’estimation des paramètres exigée par le Comité Bâle dans les exigences minimales pour l’application de l’approche IRB.

112

Ce qu’il faut réellement craindre, c’est que cette complexité devienne une contrainte sans grande valeur ajoutée. Un travail de simplification est utile de la part des banques et un effort de flexibilité est nécessaire de la part du superviseur. •

L’investissement dans l’organisation et les systèmes d’information :

La mise en œuvre d’une telle réforme nécessite des compétences, de l’organisation et un système d’information performant tant pour faire vivre un processus de décision adapté que pour disposer d’une vue centralisée, fiable et aussi actualisée des risques pris par la banque. Cela nécessite des ressources et du temps. Des ressources pour constituer des équipes de conception de systèmes informatiques. Le Crédit Suisse Group a estimé en 2001 la somme de 100 milliards USD répartis sur 5 ans pour les 30 000 banques du monde.1 Du temps est nécessaire pour constituer des bases de données pour définir les procédures nécessaires et former les collaborateurs concernés. •

La pro-cyclicité :

Le nouveau ratio de capital permet d’allouer les fonds propres en fonction de la qualité de la contrepartie. Les fonds propres varieront donc en fonction du rating des actifs détenus par la banque. Une dégradation d’un actif induit une hausse des exigences en fonds propres et inversement. Ainsi, le capital sera plus sensible aux fluctuations de l’économie et aura comme conséquence d’amplifier le cyclé économique. •

L’économique et le réglementaire ne font pas toujours « bon ménage » :

La convergence entre le capital réglementaire et économique est un point fort du nouvel Accord. Dès lors que cette convergence devient prioritaire, il y a danger d’amalgamer deux notions à vocations distinctes, et d’inciter les banques à uniformiser leur pilotage stratégique des risques. Ce qu’il faut craindre c’est qu’à trop vouloir faire converger l’économique et le réglementaire, le risque serait d’homogénéiser le pilotage bancaire et d’amplifier ainsi le risque systémique. Un niveau minimal de cohérence est donc indispensable.

1

M.Blondin, « Analyse quantitative du nouvel accord de Bâle II sur les fonds propres et évaluation de l’hétérogénéité du capital économique et réglementaire relatives au risque de crédit », HEC Montréal, 2003, p 26

113

II-

BALE II DANS LE CONTEXTE ALGERIEN :

Bâle II a été conçu pour les pays du G10, et vouloir, dans un contexte algérien, implémenter Bâle II dans ses déclinaisons les plus sophistiquées serait contre productif vu les le degré de modernisation peu élevé du système bancaire local. Ce manque de modernisation est surtout visible à travers les procédures d’octroi de crédits souvent dépassées se basant sur des états financiers peu fiables et des garanties offertes peu efficaces ; donnant lieu à des taux d’impayés élevés et des taux de recouvrement bas ; et par conséquent à une baisse sensible des résultats nets1. Cette situation est accentuée par un système d’information interne inadapté (manque de données et pas de centralisation) et un système légal trop lent (nous faisons référence aux long délais des procédures judiciaires, vente aux enchères…). Dans un tel contexte, une implémentation immédiate de la réforme bâloise serait inadaptée quelque soit l’approche adoptée. En effet, Bâle II est bien plus qu’une formule à appliquer. D’abord, l’approche IRB nécessite une nouvelle culture de gestion du risque, la compilation de bases de données relatives aux pertes de crédit sur des cycles entiers et des processus de supervision axés sur la certification des systèmes de gestion. Ensuite, l’adoption de l’approche standard, donnerait les mêmes résultats que l’actuel accord puisque la majorité des entreprises ne sont pas notées pour absence d’agences de notation implantées en Algérie. De plus, même si ces agences étaient présentes, on redouterait la cherté du service fourni et donc l’hésitation de la plupart des entreprises à recourir à la notation externe. Enfin, l’exigence du plier 3 serait à priori trop contraignante en exigeant un tel niveau de transparence financière. Donc, au lieu de vouloir implémenter la réforme Bâle II, il faut plutôt voir cette dernière comme une occasion de converger vers les meilleures pratiques internationales à travers une démarche incrémentale en veillant à rendre service au risque de crédit. C’est ce qu’a d’ailleurs affirmé l’ancien président du Comité Bâle J Caruana : « …Basel II is not intended simply to ensure compliance with a new set of capital rules. Rather, Basel II is intended to enhance the quality of risk management »2. Cette convergence est d’autant plus intéressante que la privatisation de certaines banques est publiques est envisagée pour un futur proche. Converger vers les meilleures pratiques sous entend une grande réforme bancaire visant à assainir les portefeuilles défaillants, à améliorer les procédures de recouvrement, se doter de processus d’octroi de crédit des plus performants (faire appel à la notation interne et aux 1

Nous faisons référence aux bilan et TCR 2005 de la BDL, aux différentes statistiques fournies par ses directions, notamment la DRC et à nos propres constats. 2 J. Caruana, president du Comité Bâle, June 2004

114

systèmes de score pour intégrer des mesures quantitatives du risque afin de différencier les contreparties) et enfin à réorganiser la fonction de crédit. Dans cette perspective, la BDL a déjà entrepris des démarches àfin de se mettre aux standards intrenationaux en mettant en éssai dans des agences pilotes le système de notation interne conçu en collaboration avec le MEDA. Dans le but d’améliorer les techniques de recouvrement des créances impayées, beaucoup d’efforts ont été consentis. Nous citons notamment l’exigence d’une évaluation des immeubles hypothéqués par la SAE et la création en Mai 2006 d’une direction prennant à elle seule la charge de recouvrer les créances (la DRC).

Contrairement à ce qu’a avancé le Comité, Bâle II augmenterait les exigences en capital pour l’aproche IRB ; et l’IRB avancée à son tour demanderait plus de capital que l’IRBF . Dans ce cas, la banque sera-t-elle capable de lever les fonds propres nécessaires ? Mais avant d’envisager l’application de la réforme, il faudrait penser à la capacité de la banque à le faire. A cet effet, nous avons pu conclure que la réforme Bâle est un objectif à moyen ou long terme. En attendant, un effort de modernisation et d’organisation est nécessaire.

115

Conclusion de la deuxième partie :

Nous avons mis en application les nouvelles recommandations du Comité Bâle pour plus d’une centaine d’entreprises issues du portefeuille de la BDL. Les résultats obtenus sont cetes discutables, mais ont au moins le mérite de donner une idée sur la capacité de la banque à appliquer la réforme et sur les conséquences éventuelles sur les exigeances en capital. En effet,

le système bancaire algérien devrait axer ses efforts vers une

modernisation techniques et organisationnelle avant d’envisager une transposition de l’Accord.

116

Conclusion générale :

La nouvelle réforme du ratio Cooke proposée par le Comité de Bâle vise d'une part, à faire converger le capital réglementaire et le capital économique et d'autre part, à inciter à l'utilisation progressive des méthodes internes les plus avancées en matière de mesure du risque de crédit. De plus, les banques sont désormais soumises à une surveillance prudentielle renforcée en matière de risque de crédit dans un cadre de transparence vis-à-vis du marché. Cette convergence entre le réglementaire et l’économique résulte d’une forme de compromis entre les méthodes de gestion du risque de crédit et les objectifs macro-prudentiels du Comité Bâle. La mise en place de cette réforme constitue un défi majeur pour les banques, car elle nécessite un ensemble d'actions consistant d'une part à identifier le périmètre des activités et des risques pour élaborer des référentiels et des nomenclatures et d'autre part, en une approche méthodologique pour répondre aux difficultés de modélisation. De plus, un des enjeux majeurs de cette réforme se situe au plan de la qualité des systèmes d'information. Les investissements à réaliser en matière de formation, de communication et de systèmes d'informations sont particulièrement importants. Par ailleurs la mise ne œuvre de cette réforme ne peut être l'affaire de techniciens uniquement mais requièrent les compétences des managers au plus haut niveau. C'est à ce stade qu'il convient de transformer en opportunité les contraintes que représente pour la profession bancaire la réforme du dispositif prudentiel. Notre tentative de transposer l’Accord au cas algérien nous a confronté aux carences que connaît le système bancaire national en termes de gestion du risque de crédit ; ce qui rend l’application de Bâle II dans un futur proche inappropriée. En revanche, l’on pourrait considérer la réforme comme l’occasion de se conformer aux standards internationaux non seulement en matière de gestion des risques mais aussi en termes d’organisation surtout avec l’avènement prochain de la privatisation de certaines banques publiques (la BDL notamment).

117

Pour se faire, un effort conjoint de la part de la Banque d’Algérie et du secteur bancaire doit être entrepris. Le projet de cotation des entreprises de la Centrale des Bilans et de notation interne de la BDL vont justement dans ce sens, mais restent cependant insuffisants. En effet, une compilation de bases de données fiables, revus de l’organisation de la fonction crédit sont nécessaires. Au-delà de ces constats, il se pourrait bien que la première conséquence de l’application de l’Accord soit l’accroissement du capital réglementaire requis. Dans le cas où ceci serait confirmé, des ajustements pratiques devraient être faits afin de réduire les effets les plus défavorables de l’Accord. Toujours dans le but d’atténuer ces effets, d’autres études empiriques d’impacts devraient être faites au niveau national. Elles concerneraient, entre autres, les conséquences de l’accord sur le financement des PME. En effet, une réduction globale des crédits aux PME serait tout à fait envisageable vu la qualité du portefeuille des banques publiques ; et n’est pas sans conséquences sur l’économie nationale. Une attention toute particulière devrait donc être portée à cette question là.

120

Liste des tableaux Tableau 1 : Composition des fonds propres……………………………………………………………………………………….7 Tableau 2 : Pondération des engagements de bilan selon Bâle I………………………………………………………10 Tableau 3 : Pondération des éléments de hors bilan selon Bâle I……………………………………………………..10 Tableau 4 : Pondération des risques sous Bâle II……………………………………………………………………………….14 Tableau 5 : Taux de recouvrement par type de créances selon Moody’s………………………………………….27 Tableau 6 : Grille de notation d’une variable…………………………………………………………………………………….36 Tableau 7 : Grille de notation des contreparties……………………………………………………………………………….38 Tableau 8 : Echelle de notation à long terme de S&P………………………………………………………………………..42 Tableau 9 : Echelle de notation à court terme de S&P………………………………………………………………………43 Tableau 10 : Pondération des risques souverains……………………………………………………………………………..44 Tableau 11 : Pondération des banques option1………………………………………………………………………………..45 Tableau 12 : Pondération des banques option2………………………………………………………………………………..46 Tableau 13 : Pondération des entreprises………………………………………………………………………………………..46 Tableau 14 : Exemple de calcul des fonds propres réglementaires selon l’approche standard………….49 Tableau 15 : Décotes prudentielles standards…………………………………………………………………………………..51 Tableau 16 : LGD minimum pour les portions garanties des créances seniors…………………………………..59 Tableau 17 : Echantillon de construction et de validation de la fonction score…………………………………86 Tableau 18 : Liste des variables introduite dans le modèle de score…………………………………………………87 Tableau 19 : Liste des variables retenues………………………………………………………………………………………...88 Tableau 20 : Résultats du test de Wald…………………………………………………………………………………………….90 Tableau 21 : Résultats du test de signification globale………………………………………………………………………90 Tableau 22 : Hosmer & Lemshow test………………………………………………………………………………………………91 Tableau 23 : Résultats du test de coefficient de détermination généralisé……………………………………….92 Tableau 24 : Résultats du classement des entreprises pour l’échantillon de construction………………..93 Tableau 25 : Taux de bon classement des entreprises pour l’échantillon de construction…………………93 Tableau 26 : Résultats du classement des entreprises pour l’échantillon de validation…………………….94 Tableau 27 : Taux de bon classement des entreprises pour l’échantillon de validation…………………….94 Tableau 28 : Répartition des engagements en volume par secteur d’activité…………………………………..97 Tableau 29 : Principaux types de crédit proposés par la BDL…………………………………………………………….99 Tableau 30 : Répartition des engagements par type de crédit………………………………………………………….99 Tableau 31 : PD de 1O entreprises issues de l’échantillon………………………………………………………………100 Tableau 32 : PD moyenne par secteur d’activité……………………………………………………………………………..101 Tableau 33 : Les principales garanties requises par la BDL………………………………………………………………102 Tableau 34 : Exemple de calcul des EAD………………………………………………………………………………………….103 Tableau 35 : Calcul du capital réglementaire de 10 entreprises selon IRBF……………………………………..104 Tableau 36 : LGD attribuées à quelques entreprises……………………………………………………………………….106 Tableau 37 : Calcul du capital réglementaire de 10 entreprises selon IRBA…………………………………….107 Tableau 38 : Pondération des engagements de l’échantillon selon l’instruction Banque d’Algérie….108 Tableau 39 : Résultats QIS5…………………………………………………………………………………………………………….111

118

Bibliographie :

Ouvrages : -DE COUSSERGUES Stéphane, « Gestion de la banque », Dunod, Paris, 2002. -DE SERVIGNY Arnaud, « Le risque de crédit : nouveau enjeux bancaires »,2ème édition, Dunod, Paris, 2003. -DIETSCH Michel et PETEY Joel, « Mesure et gestion du risque de crédit dans les institutions financières », Revue Banque Edition, Paris, 2003. -DUMONTIER Pascal et DUPRE Denis, « Pilotage bancaire : les normes IAS et la réglementation Bâle II », Revue Banque Edition, Paris, 2003. -HENRY Jacob et SARDI Antoine, « Management des risques bancaires », Afges Edition, Paris, 2002. -OGIEN Dov, « comptabilité et audit bancaires », Dunod, Paris, 2004. -RONCALLI Thierry, « Gestion des risques financiers », Economica, Paris, 2003. -ROSENBAUM Marc, « Analyse et gestion du risque bancaire », Eska Edition, Paris, 2004, traduit de « Analyzing and managing bank risk ». -SARDI Antoine, « Bâle II »,Afges Edition, Paris 2004. Articles : -ALLAOUA Abdelkader, « Les pratiques de la gestion du risque de crédit, compte rendu du séminaire organisé par la SFI et la Banque d’Algérie », Lettre d’information trimestrielle du Groupe Banque Mondiale au Maghreb, N°2, Mai 2006, p 36-37. - BARANCO Christèle, GORINTIN Julien et TEULE-SENSACQ Elodie, «Portefeuille de risques : Comment prévoir les évolutions à moyen terme », Revue Banque, septembre 2006, N° 683, p 48-51. -BEZARD Max, « Bâle II : pièges et faiblesses techniques d’une mise en œuvre directe du nouvel Accord », Banque & Marchés, janvier-février 2004, N° 68, p 5-17. DAOUD Daoud Barkat, « Quelle réglementation du capital bancaire pour les pays en développement ? », Revue d’économie financière : Bâle II : Genèse et enjeux, N° 73, p 311324. -DIETSCH Michel, « De Bâle II vers Bâle III : les enjeux et les problèmes du nouvel Accord », Revue d’économie financière : Bâle II : Genèse et enjeux, N° 73, p 1-18. - DIETSCH Michel et GARABIOL Dominique,« Du caractère pro-cyclique du nouveau ratio de capital : une analyse empirique sur données françaises », Revue Banque&Marchés, marsavril 2004, N°69, p 5-19. -FRUGIER Jérôme, GENEST Benoit et KAJPR André, « Bâle II : La couverture du risque de crédit est-elle réellement assurée ?», Revue Banque, septembre 2006, N°683, p 61-63.

119

-GORDY Michael, « A risk factor model foundation for ratings based bank capital rules »Board of governors of Federal Reserve System Working Paper, Février 2001. -PEBEREAU Michel, « Les enjeux de la réforme du ratio de solvabilité », Revue d’économie financière : Bâle II : genèses et enjeux, N° 73. -PUJAL Armand, « De Cooke à Bâle II », Revue d’économie financière : Bâle II : genèse et enjeux, N° 73. Autres : -Publication du Comité Bâle sur le contrôle bancaire. -BIS Working Papers. -réglementation Banque d’Algérie. Mémoires : -BENACHOUR Houda, « Bâle II : Les nouvelles approches pour la mesure du risque de crédit », Ecole Supérieure de Banque Alger, 2006. -BLONDIN Michel, « Analyse quantitative du nouvel accord de Bâle sur les fonds propres et évaluation de l’hétérogénéité du capital économique et réglementaire relatives au risque de crédit », HEC Montréal, 2003. GUELLATI Mohamed Rafik, « RAROC : Outil de gestion du risque de crédit », Ecole Supérieure de Banque Alger, 2006. -SADAOUI Nassim, « La modélisation du risque de crédit dans les institutions financières », Ecole Supérieure de Banque Alger, 2005. -YAO Koffi Jean-Marie, « Les Accords de Bâle et la gestion du risque de crédit », Université Panthéon Assas Paris II, 2003. Sites internet : -www.bis.org -www.bank-of-algeria.dz -www.standardandpoors.com -www.riskmetrics.com

121

Liste des annexes

Annexe I : modélisation du taux de récupération par la loi de Bêta Annexe II : bilan de la BDL pour l’exercice 2005 Annexe III : TCR de la BDL pour l’exercice 2005

ANNEXE I : MODELISATION DU TAUX DE RECOUVREMENT SELON LA LOI DE BETA Nous cherchons maintenant à modéliser la variable aléatoire R dont le support est
0,1. Une première solution serait de considérer que R suit une loi de Bêta à deux paramètres positifs a et b. La densité s’exprime ainsi : 

  1    , 

avec B(a,b) =    1    dx. La moyenne et la variance sont égales à :

µ(X)

  

 

  

  

   1

A partir de ces identités nous pouvons calculer les paramètres a et b en fonction de la moyenne et de la variance des taux de recouvrement :





μ  1  μ   μ   

μ 1  μ ²  1  μ    

Il est possible de calibrer la distribution Bêta à condition de respecter les contraintes imposées à μ et  . En reprenant les deux équations précédentes et en imposant  nous obtenons la condition suivante :

0 !" 

0,

 # $μ 1  μ Cette condition n’est pas restrictive puisqu’elle est valable pour toute variable aléatoire comprise entre 0 et 1 quelque soit sa distribution de probabilité. Il suffit de calculer, sur une série historique assez longue la moyenne et l’écart type empiriques qui sont de bons estimateurs ; pour déduire les paramètres % et ( et donc définir la distribution de R. La distribution étant connue, un modèle peut être élaboré en incluant des variables explicatives dont la relation avec le taux de recouvrement est avérée.

ANNEXE II : BILAN DE LA BDL POUR L’ANNEE 2005

Unité :DA

ACTIF

Montant

Caisse, banque centrale, CCP Créances sur les institutions financières

16 849 141 255,77 20 775 332 183,44

Créances sur la clientèle (nettes de provisions) Obligations et autres titres à revenus fixes

71 926 743 713,08 10 763 238 682,75

Actions et autres titres à revenus variables Participation et activités de portefeuille

48 713 473 498,33 2 264 205 680,00

Immobilisations corporelles Autres actifs Comptes de régularisation

2 947 643 577,48 27 254 622 726,14 3 623 795 624,36

TOTAL ACTIF

205 118 236 591,35

Source : établi à partir de données fournies par la Direction Générale de la Comptabilité (BDL)

Unité : DA PASSIF

Montant

Caisse, banque centrale, CCP Dettes envers les institutions financières Comptes créditeurs de la clientèle Autres dettes Dettes représentées par un titre Autres passifs Dettes moyen et long terme Comptes de régularisation FRBG Dettes subordonnées Capital social Réserves Ecart de réévaluation Report à nouveau Résultat de l’exercice

999 046,88 6 312 058 946,40 56 658 730 821,79 64 920 338 694,76 9 612 781 995,00 51 198 258 009,38 2 299 000 000,00 3 187 826 847,04 1 583 484 589,71 5 400 000 000,00 13 390 000 000,00 717 786 557,79 429 301 512,03 -10 729 750 485,29 137 420 054,88

TOTAL PASSIF

205 118 236 591,35

Source : établi à partir de données fournies par la Direction Générale de la Comptabilité (BDL)

ANNEXE III : TABLEAU DES COMPTES DE RESULTAT POUR 2005 BDL CHARGES

Montant

Charges d’exploitation bancaire 3 069 306 193,33 Autres charges 26 609 609 536,26 Dont dotation aux provision et pertes sur créances irrécupérables 16 728 269 894,90 TOTAL CHARGES IBS Bénéfice de l’exercice

29 678 915 729,59 137 420 054,88

Source : établi à partir de données fournies par la Direction Générale de la Comptabilité (BDL)

PRODUITS

Montant

Produits d’exploitation bancaire 9 390 363 210,33 Autres produits 20 425 972 574,44 TOTAL PRODUITS

29 816 335 784,45

Source : établi à partir de données fournies par la Direction Générale de la Comptabilité (BDL)