Notation Interne [PDF]

Zitiervorschau

BANQUE D’ALGERIE

MEMOIRE DE FIN D’ETUDES DIPLÔME SUPERIEUR DES ETUDES BANCAIRES

Thème :

APPRECIATION DU RISQUE CREDIT : NOTATION INTERNE

Présenté par : Mr. BELKHERCHI Nadjim

Encadré par : Mr. KADRI Ouali

Octobre 2005 7ème Promotion

Remerciements Nos vifs remerciements s'adressent à notre promoteur Mr KADRI Ouali pour sa disponibilité, son aide et ses enseignements si précieux. Nous témoignons notre profonde gratitude à Mme KADRI Souhila. Nous remercions Mr BOUFEKANE ainsi que tout le personnel du CPA pour l’aide précieuse qu’ils nous ont apportée. Nous remercions également tous ceux qui ont contribué de près ou de loin à la réalisation de ce travail. En fin nous exprimons notre profonde gratitude pour l’ensemble des professeurs de l’école supérieure de banque pour nous avoir fait bénéficier de leurs connaissances tout au long de notre cursus.

Mémoire de fin d’études

LISTE DES ABREVIATIONS :

Abréviation

Signification

ACT

Actif à Court Terme

BFR

Besoin en Fonds de Roulement

CA

Chiffre d'affaires

CAF

Capacité d'autofinancement

CAHT

Chiffre d'affaires Hors Taxe

CATTC

Chiffre d'affaires Toutes Taxes Comprises

CMC

Conseil de la Monnaie et du Crédit

CP

Capitaux Propres

CPA

Crédit Populaire d'Algérie

DCIS

Direction du Crédit à l'industrie et Services

DCT

Dettes à Court Terme

DLMT

Dettes à Long et à Moyen Terme

EBE

Excèdent Brut d'exploitation

ECD

Exposition en Cas de Défaut

ENE

Excèdent Net d'exploitation

FF

Frais Financiers

FP

Frais du Personnel

FR

Fonds de Roulement

IRB

Internal Rating Based

MC

Marge Commerciale

NA

Non Applicable

ONS

Office Nationale des Statistiques

P&L

Profit & Losses

PCD

Pertes en Cas de Défaut

PD

Probabilité de Défaut

PP

Pertes potentielles

RBE

Résultat Brut d'exploitation

Mémoire de fin d’études

Abréviation

Signification

RN

Résultat Net

SIG

Soldes Intermédiaires de Gestion

SNI

Système de Notation Interne

SPA

Société Par Action

TCR

Tableau des Comptes de Résultat

TR

Trésorerie

VA

Valeur Ajoutée

VaR

Value at Risk

VD

Valeurs Disponibles

VE

Valeurs d'exploitation

VR

Valeurs Réalisables

VRE

Valeurs Réalisables d'exploitation

VRHE

Valeurs Réalisables Hors Exploitation

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Sommaire : INTRODUCTION GENERALE : ………..………………………………………………....1 CHAPITRE I : LE RISQUE CREDIT ET L’ENVIRONNEMENT BANCAIRE : ……..3 Introduction : 3 Section 1 : Généralités sur le risque crédit : ……………………………………………...4 Section 2 : Le risque crédit et la réglementation : ……………………………….………7 Conclusion : ………………………………………………………………………………...12 CHAPITRE II : METHODE D’APPRECIATION DU RISQUE CREDIT : …………..13 Introduction : ………………………………………………………………………………..13 Section 1 : L’analyse financière : ………………………………………………….……..14 Section 2: La méthode des scores : ……………………………………………...…….…24 Section 3: La Value at Risk : …………………………...………………………………...30 Section 4: La notation: ……………………………………………………………………36 Conclusion : ………………………………………………………………………………...41 CHAPITRE III: LA METHODOLOGIE DE MISE EN PLACE D'UN SUSTEME DE NOTATION INTERNE : …………………………………………………………………..42 Introduction : ………………………………………………………………………………..42 Section 1: La construction de l'échantillon : ……………………………………………43 Section 2 : Le choix des variables explicatives de la défaillance : ……………………..46 Section 3 : Elaboration du modèle de notation et méthode de validation: ……………50 Conclusion : ………………………………………………………………………………...52 CHAPITRE IV : CAS PRATIQUE : PROPOSITION D’UN SYSTEME DE NOTATION POUR LE CPA : ……………………………………………………………..53 Introduction : ………………………………………………………………………………..53 Section 1 : Présentation de la structure de stage : ….………………………………….54 Section 2 : Mise en place de la note financière : ………………………………………...58 Section 3 : Mise en place de la note qualitative : ………...……………………………...78 Section 4 : Application du système à une entreprise : ………………………………….83 Conclusion : ………………………………………………………………………………...89 CONCLUSION GENERALE : …………………………………………………………….90 BIBLIOGRAPHIE : ……………………………………………………………………..…92 LISTE DES FIGURES ET GRAPHIQUES : ……………………………………………..95 LISTE DES TABLEUX : …………………………………………………………………..96 LISTE DES ANNEXES : …………………………………………………………………...97

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

1

Introduction générale

L’environnement économique algérien s’est caractérisé par diverses mutations au cours de ces dernières années. En raison du rôle directeur qu’il joue dans le financement de l’économie, le système bancaire à son tour fut le sujet d’importantes réformes, notamment à travers la promulgation de la loi 88-01 relative à l’autonomie des entreprises publiques économiques et la loi 90-10 relative à la monnaie et au crédit1. Ces deux textes juridiques ont permis l’élargissement du champ d’action des banques publiques algériennes après qu’elle eussent longtemps joué le rôle de simples caisses du Trésor Public, dont les tâches étaient planifiées et spécifiées de manière précises. Aujourd’hui, ces banques évoluent au sein d’un environnement économique mouvant et incertain caractérisé par l’émergence d’une concurrence privée et étrangère. Dans un tel contexte, les banques doivent développer leurs activités et leur créativité afin de réaliser des résultats performants. Cette situation se traduit par une prise de risque importante par ces derniers. En effet, risque et incertitude sont au cœur des évolutions contemporaines. Le risque est inséparable du métier de banquier, il en est même une grande partie son fondement. Les banques doivent de ce faite attacher une grande importance aux différents risques qu’elles peuvent encourir. Le risque de crédit est le risque le plus important qu’un établissement bancaire puisse encourir. Il désigne le risque de pertes suite au défaut d’un emprunteur sur les engagements de remboursement de dettes qu’il a contracté. Quelque soit le risque encouru sa maîtrise devient un enjeu central. Les instances réglementaires ont compris la nécessité de renforcer les procédures de leur gestion et de leur contrôle. Dans le cadre de la gestion du risque crédit qui devient un impératif pressant, l’apparition de nouvelles méthodes de son appréciation ne cesse de se développer. La notation interne est la dernière recommandation du comité de Bâle en matière d’appréciation du risque crédit. Celle-ci peut être utilisée non seulement comme outil d’identification et de mesure du risque mais aussi comme outil de pilotage de la politique de crédit et ce en matière de tarification et d’allocation en fonds propres. Il est donc nécessaire aux banques algériennes de ce doter d’un tel système. 1

La loi 90-10 a été modifiée et complétée par l’ordonnance 03-11 du 26/08/03 relative à la monnaie et au crédit.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

2

C’est dans ce contexte que notre travail se fixe l’objectif de monter l’importance de la notation interne comme outil d’appréciation du risque crédit. Se pose alors la problématique suivante : Comment mettre en place un système de notation interne ? Cette problématique ne saurait contenue sans apporter quelques éléments de réponses aux interrogations suivantes : ƒ

Qu’est ce que le risque de crédit et quel impact a-t-il sur la banque ?

ƒ

Que signifie la notation interne et quels sont ses avantages ?

ƒ

Quelles sont les autres méthodes d’appréciation du risque crédit ?

Telles sont les principales préoccupations que nous tenterons d’examiner dans les quatre chapitres constituants notre travail. A cet effet, le premier chapitre sera consacré à la présentation du risque de crédit, de ses conséquences, du contexte réglementaire dans lequel la banque est amenée à le gérer, puis les réformes, en cours, entamées par le comité de Bâle. Le second chapitre traitera des différentes méthodes d’appréciation du risque crédit, en passant par la méthode classique d’analyse financière aux nouvelles méthodes quantitatives dont la notation interne, objet de notre cas pratique. Dans le troisième chapitre, nous exposerons d’une manière détaillée la méthodologie exhaustive à suivre à fin de mettre en place un système de notation interne. Le dernier chapitre quant à lui sera réservé à notre cas pratique. Ainsi, nous tenterons dans ce celui-ci de proposer un système de notation interne des entreprises, en définissant tous les critères retenus pour son élaboration afin d’apporter une amélioration dans l’évaluation du risque crédit. Ensuite, nous allons illustrer, à travers un cas d’application, le processus de notation d’une entreprise.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

3

Chapitre I : Le risque crédit et l’environnement bancaire

Introduction :

La banque est un intermédiaire indispensable au fonctionnement d’une économie. C’est une de ses caractéristiques que d’être au carrefour de la quasi-totalité des relations économiques. Par ce rôle d’intermédiation, elle collecte des fonds du public et les distribue à ceux qui en ont besoin sous forme de crédit. Cette activité lui fait courir certains risques notamment le risque crédit. La non maîtrise de ce dernier peut la mettre en péril. C’est pourquoi, il est recommandé de le gérer afin de minimiser son impact sur la banque et sur l’économie toute entière. L’objectif de ce chapitre est de mettre en relief l’importance et les conséquences du risque crédit dans l’activité bancaire. Pour ce faire, il a été subdivisé en deux sections : ⇒ La première section, traitera du risque crédit avec ses composantes et ses conséquences. ⇒ La deuxième section, quant à elle, sera réservée à la présentation des différents aspects réglementaires relatifs au risque crédit.

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4

Section 1: Généralités sur le risque crédit Le risque de crédit est le risque le plus important supporté par les entités financières. Il est en effet à la base de l’intermédiation, donc la raison d’être principale et la source de profit privilégiée des établissements. Cette section définira d’abord l’opération de crédit, ensuite, elle présentera le risque crédit avec ses composantes et ses conséquences et en fin, elle exposera pourquoi celui-ci a été souvent mal pris en compte et mal tarifié par les banques.

1.1. Définition du crédit : « Faire crédit, c’est faire confiance ; c’est donner librement la disposition effective et immédiate d’un bien réel ou d’un pouvoir d’achat, contre la promesse que le même bien, ou un bien équivalent, vous sera restitué dans un certain délai, le plus souvent avec rémunération du service rendu et du danger couru, danger de perte partielle ou totale que comporte la nature même du service »2. Cette définition met en exergue le risque lié à l’opération du crédit qui sera défini dans ce qui suit :

1.2. Définition du risque crédit : « Le risque crédit se définit comme le risque de perte auquel la banque est exposée en cas de dégradation ou de défaillance d’une contrepartie quelque soit le statut de celle-ci (gouvernement, banque, entreprise, particulier) et le type de produit ou services offerts (crédit traditionnel ou opération de salle de marché) »3. Le risque crédit se compose de quatre éléments qui sont : le risque de défaut, le risque d’exposition, le risque de récupération et la maturité (l’échéance) 4

1.2.1. Le risque de défaut : Il s’agit d’étudier la probabilité de défaillance du débiteur. Celle-ci dépend de la qualité contractuelle du débiteur (classe de risque), de la probabilité d’une intervention extérieure en cas de la défaillance de ce dernier (support d’une maison mère dans un groupe ou du support de l’Etat pour une banque), de la qualité extérieure de cette contrepartie et de la durée de l’exposition, c’est-à-dire de la maturité du produit, l’échéance de la ligne octroyée ou du délai nécessaire à la banque pour se défaire de son engagement.

1.2.2. Le risque d’exposition : Il s’agit de l’estimation de l’encours sur chaque contrepartie au moment de leur défaillance, ce montant dépend :

2

G. Petit Dutaillis, le risque de crédit bancaire. Rapport : analyste crédit à la Société Générale, Mars à Août 2001. 4 J. BESSIS, « Gestion des risques et gestion actif-passif des banque », éd. DALLOZ, Paris, 1995, P. 316. 3

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

5

ƒ

Du type de produit vendu à la contrepartie : un crédit traditionnel est généralement un risque plein, tandis qu’une opération de marché ne présente qu’un risque de remplacement, estimé à la valeur actuelle du marché du produit augmentée de la volatilité potentielle de celle-ci jusqu’à échéance.

ƒ

Du niveau moyen d’utilisation et du statut juridique de l’engagement de la banque : pour les engagements confirmés, même si le taux d’utilisation d’une ligne de crédit est faible, le risque d’exposition se situe au niveau de la ligne, alors que la banque peut arrêter plus tôt les tirages si la ligne n’est octroyée qu’à titre informel voir purement interne.

ƒ

Du système de remboursement prévu : ainsi une opération remboursable en une seule fois à l’échéance présente plus de risque que des produits avec des remboursements constants voir dégressifs.

1.2.3. Le risque de récupération : Il s’agit de la valeur, après coûts de récupération, attendue de la liquidation des actifs de l’entreprise défaillante. Les sûretés sur actifs que la banque détient en propre devront être estimées à la valeur du marché au moment de la défaillance de la contrepartie, en tenant compte de l’espérance de récupération et de la corrélation sectorielle entre le débiteur et l’actif tenu en gage. La liquidation des actifs non gagés permettra aussi de récupérer une partie des engagements, elle dépendra du volume d’actifs déjà gagés auprès des autres créanciers et du degré de subordination de la dette.

1.2.4. La maturité : La maturité constitue un facteur très important du risque. Les créances à court terme présentent moins de risque que celles à long terme pour les entreprises de même classe : les maturités les plus longues sont alors à l’origine de pertes accrues des crédits.

1.3. Les conséquences du risque crédit : Les risques trouvent leur traduction comptable dans les dotations aux comptes de provisions et/ou les passages à pertes et profits des établissements. Ces provisions et pertes dégradent le résultat net de la banque. Elles provoquent aussi une série d’effets en chaîne qui affaiblissent les défenses immunitaires de la banque et la rendent plus sensible. Donc le risque crédit n’est pas sans effet sur la banque et peut provoquer : ƒ

La dégradation de ses résultats: cette dégradation est due aux provisionnements et aux pertes liées au non remboursement des créances.

ƒ

La dégradation de sa solvabilité: en cas d’insuffisance des résultats pour absorber les pertes constatées, la banque sera dans l’obligation de les imputer sur ses fonds propres, ce qui peut conduire à son insolvabilité définitive, à long terme.

ƒ

La baisse de son rating : les résultats de la banque font partie des paramètres pris en considération par les agences de notation. Donc la diminution de ces résultats peut ramener ces agences à revoir à la baisse le rating de cette banque.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

ƒ

6

Un risque systémique : le risque crédit peut entraîner par un effet de contagion une crise systémique. En effet, la faillite d’une banque peut provoquer celle d’une autre. La banque en faillite ne remboursant pas celle qui lui a prêté des fonds sur le marché interbancaire peut lui causer des problèmes de liquidité et donc entraîner sa chute.

1.4. Les raisons pour lesquelles le risque crédit a été mal pris en compte et mal tarifié : La forte exposition du crédit dans les années 1986-1990, consécutive à la levée de l’encadrement, ne s’est pas accompagnée d’une prise en compte suffisante du risque dans la tarification du crédit. La récession du début des années 1990 a aggravé ce phénomène alors que la montée des contentieux aurait exigé le maintien des marges d’intermédiation adéquates, l’exacerbation de la concurrence dans un contexte de faible demande a entraîné un rétrécissement des marges. Celles-ci ne permettaient plus aux établissements de crédit de couvrir la totalité des charges et risques inhérents à cette activité, notamment le risque crédit. Il y a trois raisons majeures qui expliquent pourquoi celui-ci a été souvent mal pris en compte et mal tarifié : ƒ

Des cause internes aux établissements de crédit : d’une part, les difficultés et les incertitudes de leur comptabilité analytique qui ne leur permettent pas de mesurer avec précision le coût du crédit. D’autre part une démarche commerciale qui a souvent privilégié l’approche client par rapport à l’approche produit, ce qui a conduit à des sacrifices au niveau des marges pour conserver une relation, supposée globalement rentable.

ƒ

Une concurrence mal régulée : la concurrence entre les établissements de crédit a considérablement cru en raison de la déréglementation des années 80. Ce mouvement ne s’est pas accompagné d’une harmonisation suffisante des contraintes de rentabilité qui pèsent sur les différents établissements. La situation a été aggravée, au début des années 90, par l’insuffisance de la demande privée face à une capacité d’offre devenue excédentaire, créant ainsi les conditions d’une véritable guerre de prix.

ƒ

Un provisionnement ex-post du risque : dans le régime actuel, il n’est possible de provisionner le risque de défaut qu’après qu’il ait commencé à se manifester. Il existe donc un décalage temporel entre la naissance du risque et son appréhension comptable par les banques.

Cette section a mis l’accent sur l’impact et les conséquences du risque crédit sur la gestion de la banque. Pour tenter de minimiser ses dégâts, une réglementation a été mise en place. Elle fera l’objet de la prochaine section.

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7

Section 2 : Le risque crédit et la règlementation

Les nombreuses dérives constatées récemment en matière de risque crédit ont fortement ébranlé le système bancaire jusqu’à, dans certain cas, le mettre en péril. Ainsi, le monde de la banque a entamé un processus de réflexion et de normalisation visant à assurer une plus grande transparence et un meilleur contrôle des risques dans une optique de stabilisation. Une réglementation est ainsi apparue visant à se prémunir en contrôlant, évaluant ou permettant de se défaire de toute une gamme de risque. Cette section sera dédiée à la présentation de la réglementation prudentielle actuelle (internationale et nationale) ainsi que ses conséquences, puis les nouvelles réformes.

2.1. La réglementation internationale : 2.1.1. Le ratio de solvabilité (ratio Cooke) : Les exigences de solvabilité visant à garantir que les établissements de crédit détiennent des fonds propres adaptés à l’ampleur et à la nature des risques qu’ils encourent, constituent un élément essentiel dans la réglementation prudentielle. Le comité de Bâle5 sur le contrôle bancaire dans l’accord de 1988, a procédé à la définition d’un ratio de solvabilité dit ratio Cooke, une norme qui devient effective en 1993 et qui prévoit que les établissements doivent détenir des fonds propres à hauteur d’au moins 8 % d’un panier d’actifs pondérés en fonction de leur degré de risque. Une approche de portefeuille est donc appliquée à la mesure du risque, les actifs étant classés en quatre catégories (0 %, 20 %, 50 % et 100 %) essentiellement selon la nature du débiteur : ƒ

0 % pour les créances sur Etat et assimilé ;

ƒ

20 % pour les créances sur les établissements de crédit ;

ƒ

50 % pour les prêts hypothécaires ;

ƒ

100 % pour les autres crédits à la clientèle.

2.1.2. Le ratio de division des risques : L’objet de ce ratio est de limiter la concentration des risques pris par la banque, en monnaie locale ou en devises sur une même contrepartie. Les limites des engagements par client et groupe de client diffèrent d’un pays à un autre. Par exemple, l’Union européenne a défini le grand risque comme étant une contrepartie sur laquelle l’établissement est engagé à hauteur de 15 % ou plus de ses fonds propres et a plafonné le risque par bénéficiaire à 40 % des fonds 5

Le comité de Bâle sur le contrôle bancaire a été institué en 1975 par les gouverneurs des banques centrales des pays du groupe de dix. Il a été créé suite à des dysfonctionnements graves sur le marché monétaire international et au niveau du secteur bancaire en général (notamment la faillite de la banque Herstatt en Allemagne de l’ouest). Il est composé des hauts représentants provenant des ces dix pays auxquels a été intégrée l’Espagne en 2001.

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propres nets. En 1992, ces limites sont passées à 10 % pour le grand risque et à 25 % pour le risque par bénéficiaire. 6

2.2. La réglementation nationale :7 2.2.1. Les exigences en fonds propres : Ces exigences sont les mêmes que celles arrêtées par l’accord de Bâle de 1988, c’est-à-dire que les fonds propres doivent représenter au minimum 8 % des engagements nets. Cependant, les pondérations sont différentes et se présentent comme suit: ƒ

100 % pour les crédits à la clientèle, au personnel et les titres de participation et de placement autres que ceux des banques et établissements financiers ;

ƒ

20 % pour les concours à des Etablissements de crédits installés à l'étranger ;

ƒ

5 % pour les concours à des banques et établissements financiers installés en Algérie ;

ƒ

0 % pour les créances sur l'Etat ou assimilées et les dépôts à la banque d'Algérie.

Par engagements nets, on entend tout engagement diminué : •

Du montant des garanties reçues de l’Etat, des organismes d’assurance, des banques et des établissements financiers ;

•

Des montants reçus en garantie de la clientèle sous forme de dépôts ou d’actifs financiers pouvant être liquidés sans que leur valeur soit affectée ;

•

Du montant des provisions constituées pour la couverture des créances et/ou la dépréciation des titres.

En ce qui concerne les engagements de hors bilan, il est prévu de les transformer en équivalent de risque crédit suivant leurs classifications. Pour cela, la réglementation prévoit quatre catégories : → Risque élevé (pondérée à 100%) : cette catégorie comprend: ▬ L’acceptation ; ▬ L’ouverture de crédits irrévocables et cautionnements constituant des substituts de crédit ; ▬ Les garanties de crédits distribués. → Risque moyen (pondérée à 50%) : font partie de cette catégorie: ▬ L’engagement de payer résultant de crédits documentaires sans que les marchandises correspondantes servent de garanties ; ▬ Les facilités non utilisées telles que découvert et engagement de prêter dont les durées initiales sont supérieures à un an. → Risque modéré (pondérée à 20%) : cette catégorie est composée de : 6

M. DUBERNET, «Gestion actif-passif et tarification des services bancaires », éd. ECONOMICA, Paris, 1997, P.126. 7 Référence : l’instruction 74 / 94 du 29/11/1994 fixant les règles prudentielles de gestion des banques et des établissements financiers.

9

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

▬ Crédits documentaires accordés correspondantes servent de garantie.

ou

confirmés

lorsque

des

marchandises

→ Risque faible : cette catégorie n’est pas prise en compte dans la pondération. Elle comprend : ▬ Les facilitées non utilisées telles que découvert et engagements de prêter, dont la durée initiale est inférieure à un an et qui peuvent être annulés sans condition à tout moment et sans préavis.

2.2.2. La division des risques : Ce ratio a la même signification que celle citée précédemment, mais l’instruction 74/94 prévoit ici deux types de ratios l’un par client et l’autre par groupe de client. Par client : L’ensemble des engagements d’une banque avec un même emprunteur ne doit pas dépasser 25 % de ses fonds propres nets. Par groupe de client : La banque est tenue de veiller à ce que le montant total des risques encourus sur les bénéficiaires, dont les risques dépassent pour chacun d’eux 15 % des fonds propres nets, n’excèdent pas dix fois ces fonds propres. Tout dépassement de ces taux doit être suivi immédiatement par la construction d’une couverture de risque représentant le double des taux indiqués.

2.2.3. Classement et provisionnement des créances : Chaque banque doit distinguer ses créances par degré de risque encouru : 2.2.3.1. Les créances courantes : Ce sont les créances dont le recouvrement intégral dans les délais, parait assuré. Ces créances doivent faire l’objet d’un provisionnement de 1 à 3 %. Il s’agit de provisions à caractère de réserves qui feront partie des fonds propres. 2.2.3.2. Les créances classées : Elles sont classées en trois catégories et leurs provisions viennent en diminution de l’actif de la banque : → Les créances à problèmes potentielles : ce sont les créances dont le recouvrement intégral, en dépit d’un retard qui reste raisonnable (entre 03 et 06 mois), parait encore assuré. Elles sont provisionnées à hauteur de 30 %. → Les créances très risquées : ce sont les créances dont le recouvrement parait très incertain et le retard de paiement se situe entre 06 mois et 01 an. Elles sont provisionnées à hauteur de 50 %.

→ Les créances compromises : les créances sont classées compromises lorsque la banque a épuisé toutes les voies de recours possibles pour leurs recouvrement. Ces créances doivent être passées en pertes. Leur provisionnement est à hauteur de 100%.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

10

2.2.4. Le niveau des engagements extérieurs : Les banques doivent limiter leurs engagements par signature au titre des opérations d’importations à un niveau ne dépassant pas quatre fois leurs fonds propres.8

2.2.5. Le niveau des découverts : Les banques ne doivent consentir que des crédits causés et le découvert en compte doit être conçu comme un crédit limité et exceptionnel de trésorerie. Ce découvert doit être limité à 15 jours du chiffre d’affaires du bénéficiaire.9

2.3. Les limites et les conséquences de la réglementation prudentielle : La réglementation sur le risque de crédit a le défaut d’être normative. Loin de limiter le risque de paiements défectueux, elle ne fait que limiter les volumes d’activité puisqu’elle repose en fait sur un arbitrage systématique entre les contreparties, indépendamment de la qualité de leurs signatures. Les insuffisances du ratio de solvabilité portent essentiellement sur : ƒ

Les pondérations des contreparties sont indépendantes du risque effectif. Un crédit à la consommation et un prêt à une grande entreprise conduisent à une même exigence en fonds propres alors que le premier est souvent plus risqué que le second ;

ƒ

La mesure du risque de perte est statique (on ne tient pas compte de l’évolution de la qualité de la signature) ;

ƒ

Le ratio ne tient pas compte de la diversification sectorielle ;

ƒ

Ce ratio ne prend pas en compte de manière pertinente la probabilité de défaut de la contrepartie, son évolution dans le temps et ne semble plus être adaptée aux nouveaux instruments financiers.

ƒ

Le capital réglementaire ne reflète plus le capital économique, qui est calculé par les banques pour mesurer les risques réels. Le calcul du capital économique est fondé sur les probabilités de défaillance liées aux emprunteurs et tient compte des mécanismes de réduction des risques.

La mise en place du ratio de solvabilité a eu des conséquences sur la stratégie des établissements de crédit :

8

ƒ

Le renchérissement des coûts de revient par l’appel accru aux fonds propres, tout au moins pour les établissements qui ont des contraintes de rentabilité ;

ƒ

Le développement des activités peu consommatrices de fonds propres au détriment de celles dont la pondération est de 100 % ;

ƒ

La préférence pour des activités de crédit plus risquées mais de même pondération, pour dégager une marge plus importante ;

Référence : l’instruction 68 / 94 du 25/10/1994 fixant le niveau des engagements extérieurs. Référence : l’instruction 74 / 94 du 29/11/1994 fixant les règles prudentielles de gestion des banques et des établissements financiers.

9

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

ƒ

11

La réduction de la taille de l’actif plutôt que l’accroissement des fonds propres, difficile à trouver et cher à rémunérer. Ceci devrait être de nature à favoriser le développement de la titrisation.

Cependant et malgré ses limites, le ratio Cooke a permis une première normalisation de l’activité bancaire dans son activité principale qui demeure le crédit par la transformation des ressources court terme en emplois moyen et long terme. Malheureusement, les limites évoquées se sont avérées de plus en plus pertinentes. Elles se sont progressivement révélées dans la pratique, ce qui a nécessité que l’on procède à une révision du ratio de solvabilité.

2.4. Les nouvelles réformes en matière du risque crédit : Ces nouvelles réformes ont pour but de mieux aligner l’évaluation de l’adéquation des fonds propres sur les principales composantes des risques bancaires et d’encourager les banques à renforcer leurs procédures de mesure et de gestion du risque et pour fin de faire passer la mesure du capital réglementaire d’un calcul arithmétique (ratio Cooke) à un calcul probabiliste (ratio Mac Donough). En ce qui concerne le risque crédit, elles prévoient une plus grande différenciation dans son traitement : l’utilisation d’une approche standard et l’incitation à adopter un nouveau système de notation interne.

2.4.1. L’approche standard : Dans le cadre de cette approche, la nouveauté consiste en l’utilisation du rating externe du preneur du crédit afin de déterminer son poids en terme de charge de capital, ce qui provoque quelques changements par rapport à l’accord actuel.

2.4.2. L’approche basée sur la notation interne ou IRB (internal rating based) : L’IRB constitue un élément important dans le sens où elle permet aux banques d’estimer par elles-mêmes, aux moyens de leurs informations internes, la charge en capital, c’est-à-dire le montant des fonds propres nécessaires pour couvrir ce risque de crédit. Pour ce faire, la banque note ses clients à partir d’informations recueillies en interne, pour les classer ensuite en portefeuilles homogènes. Cette note dérivera du calcul de la perte attendue définie comme étant le produit de la probabilité de défaut (qui sera estimée par la banque), la perte en cas de défaut et de l’exposition au moment du défaut :

PP= PD * ECD * PCD PP :

Pertes potentielles.

PD :

Probabilité de défaut.

ECD : Exposition en cas de défaut. PCD : Perte en cas de défaut.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

12

Dans le cadre de la notation interne, Bâle II prévoit deux approches: ƒ

L’approche IRB simple : dans cette approche, la banque n’estimera que la probabilité de défaut du preneur du crédit. Les autres facteurs seront fournis par les autorités de tutelle.

ƒ

L’approche IRB avancée : dans celle-ci, la banque estimera en plus de la probabilité de défaut la perte en cas de défaut, l’exposition au risque et la maturité restante.

Conclusion : Dans ce chapitre nous avons montré que le risque de crédit est un élément inséparable de l’activité de prêt. Ce risque peut aller du simple retard de remboursement à une perte totale de la créance et des intérêts. Les conséquences du risque de crédit commencent d’abord par un provisionnement qui se transforme en perte en cas de réalisation effective du risque. Les résultats de la banque sont donc affectés et cela peut conduire à la dégradation de sa solvabilité et voir à une crise systémique. C’est pour cette raison que les autorités ont mis en place une réglementation que les banques doivent respecter. Cette réglementation oblige donc les banques à maîtriser le risque qu’elles prennent sur leurs contreparties. Pour ce faire, elles doivent tout d’abord l’apprécier afin de le mieux gérer. Le prochain chapitre va présenter quelques méthodes que les banques peuvent utiliser afin d’apprécier leur risque crédit.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

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Chapitre II : Méthodes d’appréciation du risque crédit

Introduction :

La gestion des risques se développe aujourd’hui d’une façon vertigineuse dans l’univers bancaire. Elle couvre toutes les techniques et les outils de mesure et contrôle de ces risques. Le risque crédit est le risque de pertes consécutives au défaut d’un emprunteur face à ses obligations ou la détérioration de sa solidité financière. Afin de minimiser l’impact du risque de crédit de multiples méthodes concourent à son appréciation. L’objectif de ce chapitre est de présenter quelques méthodes d’appréciation du risque crédit. Pour ce faire, il a été subdivisé en quatre sections : ⇒ La première section traitera de la méthode de l’analyse financière ; ⇒ La deuxième sera consacrée aux modèles des scores ; ⇒ La troisième présentera la Value at Risk ; ⇒ La quatrième quant à elle sera réservée au système de notation.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

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Section 1: L’analyse financière

L’analyse financière est une discipline classique d’appréciation du risque crédit. Elle a été développée au XXème siècle à partir de 1929. Elle s’est affinée au cours des 20 dernières années grâce à la création et l’usage des techniques nouvelles et aussi au développement d’autres concepts financiers. Cette section va présenter la définition de cette discipline, son objectif et la manière dans laquelle s’exerce le diagnostic financier des entreprises.

1.1. Définition de l’analyse financière : L’analyse financière peut être définie comme : « une démarche qui s’appuie sur l’examen critique de l’information comptable et financière fournie par une entreprise à destination des tiers, ayant pour but d’apprécier le plus objectivement possible sa performance financière et économique (rentabilité, pertinence des choix de gestion,…), sa solvabilité (risque potentiel qu’elle présente pour les tiers et capacité à faire face à ses engagements) et en fin son patrimoine »10.

1.2. Objectif de l’analyse financière : L’objectif premier de l’analyse financière est d’établir un diagnostic financier de l’entreprise ; elle constitue une aide à la prise de décision. Elle permet d’améliorer la gestion de l’entreprise d’effectuer des comparaisons avec d’autres entreprises du même secteur d’activité et ceci en apportant des réponses aux questions suivantes : ƒ

Quelle est la valeur de l’entreprise ?

ƒ

L’entreprise est elle rentable ?

ƒ

Sa structure financière est elle équilibrée ?

ƒ

Quels sont les points forts, les points faibles et les potentialités de l’entreprise ?

ƒ

Quels sont les risques encourus ?

1.3. Les sources d’information de l’analyse financière : Pour mener à bien l’analyse financière de l’entreprise, l’analyste doit connaître l’ensemble des sources d’information dont il peut disposer, les comprendre, savoir les interpréter et les exploiter.

1.3.1. L’information comptable : L’analyse financière s’effectue essentiellement à partir de l’information comptable et plus particulièrement à l’aide des comptes annuels comprenant : 10

L. JEAN PIERE, « Analyse financière », éd. DALLOZ, Paris, 2001, P.1.

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15

1.3.1.1. Le bilan : Le bilan est une synthèse des ressources de financement dont dispose l’entreprise à une date donnée (passif) et des utilisations de ces ressources (actif). Celui-ci doit refléter le patrimoine de l’entreprise et doit être certifié par un commissaire aux comptes afin, de s’assurer de l’authenticité des informations qu’il comporte. 1.3.1.2. Le compte de résultat : C’est une synthèse des ressources obtenues (produits) et des coûts (charges) occasionnés par l’activité de l’entreprise pour une période donnée et qui fait apparaître le résultat, qui est la différence entre ces produits et ces charges. Le TCR doit refléter la gestion de l’activité de l’entreprise. 1.3.1.3. Les documents annexes : Ce sont des compléments d’information chiffrés et non chiffrés utiles à la compréhension du bilan et du compte de résultat.

1.3.2. L’information externe: En complément des documents obligatoires que doivent fournir les entreprises, l’analyste peut collecter des informations d’ordre financier et économique utiles au diagnostic financier grâce : ƒ A la presse économique et spécialisée ; ƒ aux données statistiques d’organismes publics ou privés (ONS11, la banque centrale notamment par la consultation de ses différentes centrales : risque, impayé et bilan, ...).

1.4. Le diagnostic financier : Le diagnostic financier permet d’établir un bilan de santé de l’entreprise. Il se fait à travers l’analyse de l’équilibre financier, l’analyse de l’activité, le calcul et l’interprétation des ratios.

1.4.1. L’équilibre financier : L’analyse de l’équilibre financier s’effectue par la détermination du bilan financier et le calcul du fonds de roulement, du besoin en fonds de roulement et de la trésorerie. 1.4.1.1. Le passage du bilan comptable au bilan financier : Ce passage peut s’effectuer par les opérations suivantes : ƒ Traitement des non valeurs ; ƒ Réintégration des éléments du hors bilan ; ƒ Réévaluation de certains postes du bilan ; ƒ Reclassement et élaboration du bilan financier. A. Traitement des non valeurs : 11

ONS :Office Nationale des Statistiques.

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Les non valeurs correspondent à des encours inscrits à l’actif du bilan en raison de la réglementation comptable et fiscale ; mais en termes économiques et financiers ces éléments sont dépourvus de toute liquidité (dans une optique de cession). Ce sont des actifs fictifs qui ne peuvent donner lieu à une rentrée de fonds. Ne devant prendre en considération que les encours dotés d’une certaine réalité économique et un aspect de liquidation ; il s’avère nécessaire pour l’analyste d’éliminer les actifs fictifs de l’actif total. En contre partie de cette élimination, il doit constater une diminution de la situation nette comptable pour un montant égal. Font partie de l’actif sans valeur les éléments suivants : ƒ

Les frais préliminaires (frais d’augmentation de capital…) ;

ƒ

Les avances d’exploitation portant sur des frais pratiquement irrécouvrables par l’entreprise (comme c’est le cas des avances au personnel) ;

ƒ

Les primes de remboursement ou d’émission des obligations ;

ƒ

Le capital souscrit non appelé, les pertes de l’exercice et des exercices antérieurs.

de

constitution,

frais

d’études,

frais

B. Réintégration des éléments du hors bilan : Il s’agit des éléments qui, du point de vue juridique, ne font pas partie du patrimoine de l’entreprise. Les éléments concernés sont : a. les effets escomptés non échus : Quel que soit le procédé de l’effet escompté, la créance disparaît du bilan mais l’entreprise demeure engagée en cas de la défaillance du client, il faut donc réintégrer dans l’actif circulant les créances d’exploitation escomptées et majorer d’autant les dettes circulantes. b. les immobilisations acquises en crédit bail : Les équipements financés par crédit bail ne figurent pas au bilan de la société utilisatrice puisqu’elle n’en devient pas propriétaire. Cependant ils contribuent à la réalisation de l’objet de l’entreprise et doivent donc être assimilés à des immobilisations en dehors de toute référence juridique. En conséquence, la valeur d’origine de l’équipement sera réintégrée dans les emplois stables, l’équivalent des amortissements dans les ressources stables et l’équivalent de la valeur nette dans les dettes financières. C. réévaluation de certains postes du bilan : Les principes d’enregistrement comptables conduisent à des distorsions entre la valeur réelle de certains postes et leurs valeurs comptables. Les réévaluations ont pour objet de limiter ces distorsions. Les plus et les moins values subies par les postes du bilan influent directement sur le patrimoine de l’entreprise. Les réévaluations déclarées par l’entreprise seront répercutées sur le bilan financier comme suit :

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ƒ A l’actif : augmentation de la valeur comptable du montant de la plus value ou diminution de la valeur des éléments affectés par une moins value. ƒ Au passif : augmentation de la situation nette comptable du montant de la plus value. Par contre, dans le cas d’une moins value, on constate une diminution de la situation nette pour le montant de la moins value. D. Reclassement et élaboration du bilan financier : Le bilan financier est classé par degré de liquidité croissante de l’actif et par degré d’exigibilité croissante des postes du passif. a. Reclassement de l’actif : L’actif est scindé en deux grandes masses :  L’actif immobilisé : celui-ci est composé de deux masses distinctes :



ƒ

Les valeurs immobilisées nettes : elles comprennent les valeurs corporelles (immeubles, terrains, matériel et outillage,…) et les valeurs incorporelles (fonds de commerce, brevets,…) destinées à être utilisées ou à rester de façon durable dans l’entreprise. Ces valeurs doivent être corrigées c’est-à-dire diminuées du montant des non valeurs, éventuellement réévaluées.

ƒ

Les autres valeurs immobilisées : ce sont les valeurs imparfaitement liquides ou qui comprennent un doute quant à leur réalisation. Il s’agit principalement du stock outil, des créances provisionnées, des créances d’investissement, des créances sur sociétés apparentées à plus d’un an,…

L’actif circulant : celui-ci comporte trois rubriques : ƒ

Les valeurs d’exploitation (VE) : ce poste regroupe les stocks de matières premières, de marchandises, des produits finis diminués du stock outil.

ƒ

Les valeurs réalisables (VR) : Il s’agit des créances à court terme détenues par l’entreprise sur les tiers, diminuées des créances provisionnées, auxquelles on doit ajouter les immobilisations cessibles à moins d’un an. Cette rubrique peut être subdivisée en deux catégories distinctes. Ainsi, les postes ayant un lien direct avec l’exploitation de l’entreprise et ayant un caractère permanent seront classés comme valeurs réalisables d’exploitation (VRE), et les postes qui n’ont pas de lien direct avec l’activité primaire de l’entreprise seront considérés comme valeurs réalisables hors exploitation (VRHE).

ƒ

Les valeurs disponibles (VD) : Elles comprennent les valeurs les plus liquides du bilan, à savoir les disponibilités, les effets escomptables, les titres cessibles à très court terme.

18

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b. Reclassement du passif : Le passif regroupe deux grandes masses : 



Les capitaux permanents : cette masse regroupe les ressources laissées à la disposition de l’entreprise pour une durée supérieure à un an, celle-ci est subdivisée en deux rubriques distinctes : ƒ

Les capitaux propres : cette rubrique regroupe le capital, les réserves, le résultat en instance d’affectation, le report à nouveau, les provisions à caractère de réserves, les produits d’écart de réévaluation et de subvention d’investissement. De ces éléments, il convient de soustraire le montant des actifs sans valeur.

ƒ

Les dettes à long et moyen terme (DLMT) : il s’agit des dettes contractées, dont le remboursement doit intervenir dans une année. On en trouve notamment les emprunts à long et moyen terme, les dettes assimilées, les dettes fournisseurs à plus d’un an, les impôts payables sur les produits d’écart de réévaluation et de subventions d’investissement à plus d’un an et le compte courant des associés s’il est bloqué.

Les dettes à court termes (DCT) : cette masse regroupe les dettes qui, en raison de leur nature, de leur destination ou de leur caractère particulier, sont exigibles à moins d’un an. Ces dettes sont réparties entre: ƒ

Les DCT non bancaires : cette rubrique est réparties entre dettes d’exploitation (dettes fournisseurs, effet à payer,…) et les dettes hors exploitation (DLMT arrivée à échéance, impôts et taxes…) ;

ƒ

Les DCT bancaires : Elles regroupent les différents concours de trésorerie, dont les avances bancaires et les effets escomptés non échus.

Le reclassement étant fait, il convient de présenter le bilan financier sous forme de grandes masses comme suit :

Valeurs immobilisées nettes

Capitaux propres

Autres valeurs immobilisées

DLMT

Valeurs d’exploitation

Dettes à court terme non bancaires

Valeurs réalisables Dettes à court terme bancaires Valeurs disponibles

Dettes à court terme

Actif circulant

PASSIF Capitaux permanents

Actif immobilisé

ACTIF

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1.4.1.2. Le calcul des agrégats qui aident à l’appréciation de l’équilibre financier : Après avoir établi le bilan financier, il convient de procéder au calcul des agrégats permettant d’apprécier l’équilibre de la structure financière de l’entreprise. Ces agrégats sont : A. Le fonds de roulement (FR) : Le fonds de roulement est l’excèdent des ressources stables (capitaux permanents) sur les emplois stables (l’actif immobilisé), ou encore l’excèdent de l’actif circulant sur les dettes à court terme. Il peut être calculée comme suit : FR = Capitaux permanents – Actif immobilisé = Actif circulant – Dettes à court terme ƒ Un FR positif signifie que l’entreprise, en plus de financer entièrement ses immobilisations, dégage un excédent de capitaux à long terme dessiné à financer son activité à courante. ƒ Un fonds de roulement négatif exprime un déséquilibre dans la structure de financement de l’actif. En effet, les capitaux permanents ne suffisent pas à financer les immobilisations, donc l’entreprise se trouve obliger de financer la partie manquante par des ressources à court terme. ƒ Un fonds de roulement nul signifie que la solvabilité à court terme est assurée puisque les dettes à court terme arrivent à couvrir l’actif circulant. Toutefois, les perturbations dont sont sujets les réalisations des éléments de l’actif et ceux du passif rendent cette situation assez délicate et fragile. B. Le besoin en fonds de roulement (BFR) : Le besoin en fonds de roulement est la part des besoins liés à l’activité non financée par les ressources d’exploitation. Il est donc, l’écart existant entre l’actif circulant hors disponibilité et les dettes à court terme hors concours bancaire. Ainsi le BFR peut être calculé comme suit : BFR = Valeurs d’exploitation + valeurs réalisables – DCT non financières ƒ Un BFR positif signifie que la vitesse de rotation de l’actif circulant est assez lente, c’est le cas notamment des entreprises industrielles. ƒ Un BFR négatif veut dire que la vitesse de rotation est tellement rapide que les stocks se transforment directement en liquidité, c’est le cas des grandes surfaces. C. La trésorerie (TR) : « La trésorerie d’une entreprise représente la différence entre les actifs et les dettes dont la liquidité et l’exigibilité sont immédiates »12. Autrement dit, c’est le montant des disponibilités ou valeurs facilement mobilisables que possède l’entreprise de manière à faire face sans difficulté à ses dettes au fur et à mesure de leur exigibilité. Elle se calcule comme suit : 12

S.BALLADA, J-C.COILLE, «Outils et mécanismes de gestion financière », éd. MAXIMIA, Paris, 2000, P124.

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TR = FR – BFR ou TR = Valeurs disponibles – DCT Bancaires

ƒ

Une trésorerie positive signifie que l’entreprise arrive à financer son exploitation avec ses ressources stables et dégage un excédent. A priori, on peut dire que l’entreprise est solvable, mais une trésorerie excédentaire inemployée peut être un indicateur de mauvaise gestion.

ƒ

Une trésorerie négative signifie que l’entreprise ne peut financer l’intégralité de son BFR par elle-même, ce qui la rend dépendante des ressources de trésorerie (recours aux concours bancaires).

ƒ

Une trésorerie nulle, situation quasiment impossible en pratique, dénote une gestion optimale des ressources de l’entreprise, à savoir une indépendance visà-vis des tiers et une inexistence de liquidité inemployée.

1.4.2. L’analyse de l’activité : Tout comme le bilan, le TCR fera l’objet de retraitement dans le but de permettre une évaluation de l’activité de l’entreprise, basée sur les chiffres correspondant à la réalité de celle-ci. Ainsi cette étape constitue un préalable à l’appréciation des soldes intermédiaires de gestion (SIG). Les principaux retraitements concernent l’annuité du crédit bail et les charges du personnel intérimaire. 1.4.2.1. Le crédit bail : L’annuité du crédit bail est constatée dans le compte des services (62) du plan comptable national. Elle peut être ventilée en deux montants distincts : ƒ Le premier sera celui des amortissements théoriques qu’aurait pratiqué l’entreprise si le bien lui avait appartenu. ƒ Le deuxième montant correspondra aux intérêts constatés sous forme de frais financiers que supportera l’entreprise du fait de l’acquisition du bien en crédit bail. 1.4.2.2. Les charges du personnel intérimaire : « Les charges du personnel extérieur, notamment les charges du personnel intérimaire, ne doivent pas être considérés comme des services extérieurs mais comme des charges du personnel ».13 Le retraitement de ces charges consiste à les déduire du compte service et les reclasser dans le compte frais du personnel, ce qui veut dire qu’on considère que le personnel intérimaire participe pleinement à l’exploitation de l’entreprise, au même titre que le personnel permanant.

13

G.DEPALLENS, J-P. JOBARD, « Gestion financière de l’entreprise », éd. SIREY, Paris, 1997, P320.

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1.4.2.3. Les soldes intermédiaires de gestion : Après avoir effectué le retraitement du TCR, on procèdera au calcul des SIG : A. Le chiffre d’affaires (CA) : C’est le montant des affaires réalisées avec les tiers dans l’exercice de l’activité professionnelle de l’entreprise. Celui-ci peut être calculé de la manière suivante : Chiffre d’affaires = Vente de marchandises + Production vendue + Prestations fournies

B. La marge commerciale (MC) : C’est un élément de calcul indispensable pour les entreprises commerciales. Elle représente la différence entre les ventes de marchandises et le coût d’achat de ces dernières. Elle se calcule comme suit : Marge commerciale = Vente de marchandises – Marchandises consommées

C. La production de l’exercice : La production est la valeur des biens et/ou des services fabriqués par l’entreprise qu’ils aient été stockés, vendus ou immobilisés. Dans tous ces cas, la production donne une image fidèle de l’activité de l’entreprise pendant l’exercice. Celle-ci sera calculée ainsi : Production de l’exercice = Production vendue +/– Production stockée + production immobilisée

D. La valeur ajoutée (VA) : La valeur ajoutée sera le supplément de richesses brutes dégagées par l’entreprise dans l’exercice de son activité courante. Sa formule de calcul sera : Valeur ajoutée = Marge commerciale + Production de l'exercice + Prestations fournies Matières et fournitures consommées - Services

E. L’excédent brut d’exploitation (EBE) : L’EBE est un bon indicateur qui informe sur le résultat économique de l’entreprise. Il représente la différence entre les principaux produits et charges décaissables d’exploitation à l’exception des produits et charges d’origine financières. Il se calcule comme suit : Excédent brut d'exploitation (EBE) = Valeur ajoutée - Frais de personnel - Impôts et taxes

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F. L’excédent net d’exploitation (ENE) : Il mesure le résultat économique de l’entreprise avant charges et produits financiers, mais en tenant compte de la dépréciation subie par les équipements et les biens de l’entreprise. Sa formule sera : Excédent net d'exploitation (ENE) = EBE – Dotations aux amortissements

G. Le résultat brut d’exploitation (RBE): Le RBE traduit l’opportunité de l’activité de l’entreprise, il représente le résultat dégagé par cette activité. Il est calculé de la manière suivante : Résultat d'exploitation = Excédent net d'exploitation + Produits divers + Produits financiers + Transfert de charges d'exploitation - Frais financiers - Frais divers – Dotations aux provisions

H. Résultat exceptionnel : Il s’agit de la résultante des opérations exceptionnelles réalisées par l’entreprise. Ces dernières sont définies comme les opérations sortant du champ d’activité normal et habituel de l’entreprise. Sa formule de calcul sera : Résultat exceptionnel = Produits exceptionnels – Charges exceptionnelles I. Résultat net : Le résultat net correspond au résultat final. Il est calculé de la manière suivante : Résultat net = Résultat d'exploitation +/- Résultat exceptionnel - Impôt sur les bénéfices (IBS)

J. La capacité d’autofinancement (CAF) : La capacité d’autofinancement est la ressource interne dégagée par l’entreprise à l’occasion de ses opérations de gestion, au cours d’une période de référence et qui restera à sa disposition lorsque l’ensemble de ses partenaires (autres entreprises, personnel, établissements de crédit, administrations) auront été rémunérés. La méthode la plus simple de calcul de la CAF est la méthode additive. Marge brute d'autofinancement (MBA) = Résultat net + Dotations aux amortissements + Dotations aux provisions – reprise sur amortissement et provisions – plue value de cession d’immobilisations – subventions d’investissement virées au compte de résultat

L’appréciation des SIG permet à l’analyste de se projeter sur l’avenir de l’entreprise, ses performances économiques, sa capacité de production et son aptitude à gérer les bénéfices. Néanmoins, il serait prudent de les comparer entre eux ou encore aux postes du bilan, à une même période ou à des périodes différentes, que de les prendre en valeur absolue afin d’éviter toute fausse idée sur l’entreprise. Dans cette optique on abordera la notion de ratios.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

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1.4.3. L’appréciation par les ratios : 1.4.3.1. Définition du ratio : « C’est un rapport entre deux grandeurs significatives (masse du bilan, du compte de résultat, indicateurs de gestion…) ayant pour objectif de fournir des informations utiles et complémentaires aux données utilisées pour son calcul. Les ratios sont des outils de mesure et de contrôle de l’évolution dans le temps et dans l’espace d’un phénomène étudié en analyse financière ». 14 1.4.3.2. Typologie de ratio15 : Il existe trois catégories de ratio : ƒ Les ratios de structure ; ƒ Les ratios de rentabilité ; ƒ Les ratios d’activité et de gestion. L’analyse financière à court terme, telle qu’exposée, est une méthode classique d’appréhension du risque. Sa réalisation, souvent longue, constitue un inconvénient majeur. En effet, cet outil n’est pas adapté à l’analyse d’une grande population de client. La prochaine section présentera une méthode fondée sur des techniques statistiques et qui permet de connaître et d’évaluer rapidement le risque d’un portefeuille de clients.

14

B et F. GRANDUGUILLOT, « Analyse financière : les outils du diagnostic financier », ed. GUALINO, Paris, 2002, P137. 15 Le détail des ratios et leurs interprétations seront développés dans la deuxième section du prochain chapitre.

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Section 2 : La méthode des scores

Dans l’approche classique, l’analyse des facteurs qui feront obstacle au remboursement est subjective. Il est alors logique de se demander si une recherche systématique de relation entre la solvabilité de l’emprunteur et ces facteurs ne permettrait pas à la fois de déceler les caractéristiques les plus pertinentes et de simplifier l’approche du risque. L’analyse statistique fournit de nombreuses techniques de traitement des informations relatives au comportement des agents économiques et qui sont appliquées à la prise de décision en matière de crédit.

1.1. Origine du crédit scoring : Les premières recherches entreprises dans ce sens l’ont été au Etats-Unis, notamment lorsqu’un vendeur de voitures d’occasion constata que les clients qui avaient acheté à crédit une voiture et qui remboursaient avec difficulté avaient de nombreux points communs. Elles se sont développées parallèlement à l’accroissement du crédit à la consommation. Il a été introduit en France dans le courant des années soixante-dix. A l’heure actuelle, la plupart des établissements de crédit dans le monde y ont recours.

1.2. Définition du modèle de score : « Les modèles de score sont des outils de mesure du risque qui utilisent des données historiques et des techniques statistiques. Leur objet est de déterminer les effets de diverses caractéristiques des emprunteurs sur leur chance de faire défaut. Ils produisent des “ scores” qui sont des notes mesurant le risque de défaut des emprunteurs potentiels ou réels. Les institutions financières peuvent utiliser ces notes pour ranger les emprunteurs en classes de risque. »16 Donc, l’objectif du scoring est d’apprécier de façon synthétique la situation financière d’une entreprise et de la classer dans la catégorie d’entreprises saines ou défaillantes. Le principe du scoring est le suivant : déterminer les variables clés qui discriminent le plus les deux groupes d’entreprise (entreprises saines et entreprises défaillantes). Ensuite un indicateur appelé « score » qui permet de juger rapidement la situation d’une entreprise est calculé. Cet indicateur est élaboré sur la base de deux échantillons d’entreprises, jugées à priori saines ou défaillantes. Le score est d’autant plus fiable que le classement qu’il reproduit est proche de la réalité.

1.3. Construction d’un modèle de score : La construction d’un modèle de score peut se faire en quatre étapes :

16

M.DIETCH et J.PETEY, « Mesure et gestion du risque de crédit dans les institutions financières », éd. Revue banque éditeur, Paris, 2003, P48.

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1.3.1. Première étape : le choix du critère de défaut et construction de la population à analyser : Pour bâtir un modèle de score, il convient de disposer de deux populations, la première regroupant les emprunteurs ayant fait défaut et la deuxième ceux n’ayant pas fait défaut. Donc il faut d’abord choisir un critère de défaut. Sur la base de ce critère, il faut construire l’échantillon à utiliser, celui-ci doit contenir des données historiques sur la clientèle défaillante et non défaillante. 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 pour prévoir les défauts de l’année en cours. Le score mesure alors la probabilité de défaut à un an.

1.3.2. Deuxième étape : le choix des variables explicatives : Les variables choisies doivent être indépendantes pour éviter la redondance de l’information. On peut utiliser divers types de données : ƒ comptables et financières, qui permettent de construire des ratios financiers retraçant les diverses dimensions du risque ; ƒ bancaires (données du fonctionnement du compte permettant d'identifier la régularité du comportement de paiement des emprunteurs ainsi que la situation de leurs soldes, celle de leur épargne liquide ou financière et le poids relatif de leur endettement) ; ƒ qualitatives (âge, profession, ancienneté dans cette profession, catégorie socioprofessionnelle, localisation géographique, existence d'incident dans le passé, etc.) utilisées notamment pour le scoring des clients particuliers dans le domaine du crédit à la consommation.

1.3.3. Troisième étape : le choix de la technique à utiliser : Il existe plusieurs techniques pour la construction des modèles de score : 1.3.3.1. Les techniques fondées sur les méthodes paramétriques de classification : Les méthodes paramétriques de classification établissent une relation fonctionnelle entre les variables explicatives -dont la loi de distribution est supposée connue- et la variable expliquée, relation dont la forme est donnée a priori. Dans cette catégorie, on peut trouver trois grandes familles de méthodes : la méthodologie unidimensionnelle, l’analyse discriminante (linéaire et non linéaire) et la régression sur variables qualitatives.

A. La méthodologie unidimensionnelle (Beaver 1966)17 : Cette méthode de classification est fondée sur un ratio unique. L’objectif est de classer les entreprises parmi l’un des deux groupes : défaillantes ou non défaillantes sur la base du ratio le plus discriminant. Beaver a procédé de la manière suivante : il a classé les entreprises en fonction des valeurs prises par chaque ratio. Ensuite, il a choisi un seuil critique de telle sorte que toute entreprise présentant un ratio inférieur à ce seuil est considérée comme défaillante et toute celle ayant un ratio supérieur est considérée comme saine. Le seuil critique est

17

La méthode unidimensionnelle n’est plus appliquée actuellement

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déterminé de manière à maximiser le taux de bon classement. C’est déterminer le ratio le plus discriminant.

ce taux

qui va

B. L’analyse discriminante (Altman 1968) : Contrairement à la méthode unidimensionnelle qui utilise un seul ratio, l’analyse discriminante est une technique qui permet de définir à partir d’un ensemble d’entreprises réparties en deux groupes (les saines et les défaillantes) et caractérisées par un nombre d’indicateurs financiers, une combinaison qui sépare au mieux les deux types d’entreprises et qui s’écrit :

S

= β

+

n

∑

α

i=1

i

R

i

Avec : S : Score de l’entreprise ; R i: Le ratio retenu dans la fonction score ; α i : Cœfficient du ratio Ri ; β : Constante de la fonction.

C. Les modèles de régression : Les modèles de régression sont utilisés dans le cas où la variable à expliquer est une variable qualitative, qui prend la valeur zéro ou un, selon que l’entreprise est défaillante ou non. Le modèle explique cette variable en fonction d'un vecteur de variables exogènes qui est composé de K ratios économiques et financiers retenus pour leur qualité discriminante et leur faible corrélation entre elles. Aujourd'hui, les modèles les plus utilisés dans la construction des fonctions de score sont sans doute le modèle Logit et le modèle Probit. a. Le modèle Logit :

Ce modèle contraint la probabilité de défaut d'un emprunteur à être comprise entre 0 et 1. Il définit cette probabilité comme suivant une distribution logistique ; leur fonction de répartition F s’écrit :

F(x) = (1 + e−x )−1 b. Le modèle Probit :

Le modèle Probit permet une discrimination sur variables qualitatives. Il correspond au cas où la fonction de répartition est celle de la loi normale N (0,1) ; leur fonction de répartition F s’écrit : x

F ( x ) =

∫

− ∞

1 2 Δ

−

t

2

2

dt

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1.3.3.2. Les techniques d'intelligence artificielle (réseaux de neurones) : Les réseaux de neurones sont des algorithmes d'intelligence artificielle qui permettent à partir de l'expérience de déterminer la relation entre les caractéristiques d'un des emprunteurs et leur probabilité de défaut. Cette technique prend en compte l’effet de non-linéarité entre la variable à expliquer et les variables explicatives, mais sa modélisation, son utilisation et l’interprétation des résultats peuvent être complexes, comme on lui reproche souvent le manque de stabilité de ses résultats. Le principe des réseaux de neurones consiste en l’élaboration d’un algorithme dit d’apprentissage qui imite le traitement de l’information par le système neurologique humain. Trois sortes de neurones existent : les neurones d’entée, les neurones de sortie et les neurones cachés. Les neurones d’entrée ont pour input les K ratios comptables présélectionnés ; les neurones de sortie ont pour output la variable dichotomique défaillante / non défaillante. Les neurones cachés sont des neurones qui traitent l’information entre les neurones d’entée et de sortie. 1.3.3.3. Les techniques non paramétriques (le partitionnement récursif) : Ces techniques sont utilisées lorsque les variables explicatives ne suivent pas de lois multinomiales et qu’une loi logistique ou normale ne semble pas adaptée pour décrire les erreurs. L’algorithme de partitionnement récursif est une méthode qui consiste à construire un arbre décisionnel. L’échantillon constitué d’entreprises défaillantes et non défaillantes, est décomposé de manière séquentielle : à chaque nœuds de l’arbre, un sous groupe est décomposé en deux sous groupes plus petits, jusqu’aux groupes finaux, qui contiennent 100% d’entreprises non défaillantes. On obtient alors des noeuds dits ‘’pures’’. Un seuil de tolérance peut être accepté afin de limiter le nombre de nœuds. Quelque soit le choix de la technique, son utilisation doit permettre l’obtention d’un fonction qui discrimine le mieux les deux groupes d’entreprises (défaillantes et non défaillantes). Cette fonction peut être illustrée dans le schéma suivant :

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µ1

: entreprise de la classe 1 ; : entreprise de la classe 2 ; µ1 : point moyen de la classe 1 ; µ2 : point moyen de le classe 2 ; m : le point moyen de tous l’échantillon.

m

µ2

Droite séparatrice

Figure n°1 : Schéma représentant un exemple d’affectation dans un espace à deux dimensions

1.3.4. Quatrième étape : Méthodes de validation : Elles sont fondées sur les méthodes habituelles de l'inférence statistique et sur des procédures de test de robustesse consistant à estimer le modèle sur des échantillons de contrôle qui contiennent d'autres sélections d'entreprises en défaut ou solvables. La validation du modèle passe aussi par la conformité des signes des coefficients du modèle de score aux principes de l'analyse financière (ainsi, par exemple, une augmentation d'un ratio de rentabilité doit réduire la probabilité de défaut) et par la vérification de la stabilité des résultats au cours du temps.

1.4. Avantages et limites du crédit scoring : 1.4.1. Avantages du crédit scoring : L'utilisation du crédit scoring au sein des établissements de crédit en tant qu’outil d’aide à la décision offre plusieurs avantages : ƒ En proposant une appréciation synthétique de la situation d’une entreprise, la méthode des scores permet, d’anticiper le risque de défaillance de l’entreprise et de diminuer par conséquent les impayés, aussi « parce qu’il fondé sur une appréciation objective des critères de risque, l’utilisation des scores permet à l’établissement de crédit de disposer en fonction de sa sensibilité aux risques le niveau d’impayés qu’il tolère »18 ; ƒ Les modèles de score par rapport aux autres méthodes traditionnelles permettent, grâce à la rapidité de décision qu’ils présentent, un traitement de masse de populations nombreuses d'emprunteurs et leur usage réduit de manière significative la durée du 18

M. Mathieu, « l’exploitation bancaire et le risque crédit », éd la revue banque éditeur, Paris, 1995, p109.

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traitement des dossiers de crédit (de 15 jours à quelques heures, pour la plupart des crédits standard). Ce gain de temps permet à l’analyste financier de concentrer son attention sur d’autres aspects comme l’étude de demandes de crédit plus délicates et plus complexes. ƒ Le scoring contribue à résoudre les difficultés induites par la multiplicité des indicateurs d’équilibre financier, en orientant vers une sélection qui échappe aux pièges de la subjectivité. ƒ Les outils de scoring sont peu coûteux. Cependant et malgré ses avantages, le crédit scoring comme toute autre méthode d’évaluation du risque, n’est pas infaillibles.

1.4.2. Les limites des modèles de score : Au-delà du problème de biais de sélection ou du problème de la réintégration des refusés, on peut indiquer les limites suivantes des modèles de score : ƒ Le système de crédit scoring apparaît figé dans le temps, car le secteur pour lequel il a été construit ainsi que la situation économique peuvent évoluer, de ce fait au-delà d’une certaine durée d’utilisation, il peut perdre son pouvoir discriminant ; ƒ Les modèles de score capturent mal les changements de toute nature qui modifient l'attitude des emprunteurs par rapport au défaut (en augmentant par exemple le hasard moral) ; ƒ Les modèles omettent des éléments qualitatifs liés à la qualité des dirigeants ou aux caractéristiques particulières des marchés sur lesquels opèrent les emprunteurs. ƒ Les modèles de score sont des outils statistiques. Ils comportent deux types d'erreurs, l'erreur (de type II) qui consiste à classer en défaut des emprunteurs sains et l'erreur (de type I) qui consiste à classer comme sain un emprunteur dont la probabilité de défaut est en réalité élevée. Ces erreurs ont naturellement un coût pour le prêteur utilisant un modèle de score. C'est pourquoi, généralement, les résultats du score peuvent être corrigés ex post en traitant des informations complémentaires, à la manière des systèmes experts. ƒ La méthode des scores peut aussi, accélérer la défaillance d’une entreprise qui aurait un mauvais score. Il est très probable que le comportement des partenaires de celle-ci se modifie, ce qui accélérera le processus de dégradation ; Cependant et malgré ses limites la méthode des scores reste l’une des méthodes les plus utilisées pour l’appréciation du risque de crédit.

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Section 3: La Value at Risk

Le développement des marchés organisés du crédit et la forte progression d’échanges de dérivés de crédit donnent la possibilité aux banques de réaménager dynamiquement leur portefeuille et ainsi d’optimiser le couple rendement / risque. Pour cela, la construction d’un modèle interne de pilotage du risque de crédit est nécessaire, tout comme elle fut pour le risque de marché. Ce modèle est la Value at Risk.

3.1. Origine de la value at Risk (VaR): La VaR est apparue le jour où le Président de la JP Morgan Bank (banque américaine fondée en 1828), Denis Weatherstone, a demandé un rapport journalier résumant l’exposition de la banque aux facteurs de marché et estimant la perte maximale potentielle dans les prochaines 24 heures. La VaR a ainsi été introduite dans le système interne de la banque afin de fournir une mesure globale des risques et d’estimer les pertes à un horizon donné. Calculée et mise en exergue la première fois par la JP Morgan, la VaR n’a cessé de se répandre notamment dans les banques. La vulgarisation de ce nouveau concept est principalement due à trois facteurs : ƒ

En octobre 1994, la banque américaine dévoile sa méthodologie de calcul de la VaR19 ( RiskMetrics™ ) et la met gratuitement sur internet ;

ƒ

En janvier 1996, le Comité de Bâle adopte l’amendement ‘‘Risques de marché’’ qui laisse aux banques la latitude de choisir entre le modèle standard et leurs propres modèles pour le calcul des fonds propres réglementaires ;

ƒ

En 1997, aux Etats-Unis, la Securities and Exchange Commission (la SEC), préoccupée des risques cachés derrière les instruments hors bilan, a émis des règles de communication relatives aux produits dérivés. La VaR a été au cœur de ces règles et c’est d’ailleurs la raison pour laquelle les rapports annuels de Microsoft et bien d’autres grandes sociétés présentent maintenant des calculs de VaR.

La value at Risk a réellement fait autorité en matière de mesure de risque après la convergence des différentes méthodes initiées par d’autres banques telles la Charisma de Chase Manhatten et db-analysi de la Deutsche Bank vers la méthodologie Risk Metrics désormais une référence incontournable.

3.2. Définition de la VaR : « La value at Risk est une estimation de la perte potentielle (exprimée dans une unité monétaire) qui peut résulter de la détention d’un portefeuille de produits financiers sur une

19

Le site Web www.Riskmetrics.com fournit le détail de cette méthodologie.

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période donnée (un jour, une semaine, etc.), avec un niveau de confiance choisi à priori (95%, 99%, etc.) dans des conditions défavorables de fluctuation des marchés ».20 La VaR est ainsi une mesure statistique du risque qui permet de quantifier la perte possible sur une position avec une certaine probabilité. Pour le risque crédit la VaR est définie comme étant : « la perte maximale sur un crédit à un horizon donné avec un certain degré de confiance »21. Trois modèles sont déjà testés pour la gestion du portefeuille des crédits, il s’agit de : ƒ

CreditMetrics de JP Morgan ;

ƒ

Portolio manager avec KMV ;

ƒ

CreditRisk avec le Crédit Suisse.

3.3. Les paramètres de la VaR : La détermination de la VaR dépend de trois paramètres :

3.3.1. La distribution de pertes et profits du portefeuille (P&L) : Le P&L d’un portefeuille est le changement de sa valeur suivant les fluctuations des facteurs de risque ; l’idéal serait d’avoir une distribution normale entièrement caractérisée par sa moyenne et sa variance, c’est d’ailleurs l’hypothèse qu’on fait pour calculer la VaR selon certaines approches, cette hypothèse reste cependant sujette à de fortes critiques.

3.3.2. Le niveau de confiance : Le niveau de confiance dépend bien entendu de l’aversion au risque du propriétaire du portefeuille ; plus ce seuil est important plus la VaR sera élevée. Le Comité de Bâle impose dans son accord de 1998 un seuil de confiance de 99%.

3.3.3. La période de temps : C’est l’horizon auquel on désire mesurer la VaR. Il diffère selon l’activité de l’entreprise, la nature du portefeuille et les données générales du marché (liquidité, importance du marché financier, etc.). La réglementation impose un horizon de 10 jours ouvrables (soit deux semaines), une période jugée suffisante pour une banque pour liquider une position.

3.4. Les usages de la VaR : Destinée à l’origine à se substituer aux mesures forfaitaires des risques, la VaR est devenue l’objet d’un triple enjeu :

20

N. GAUSSEL, J. LEGRAS, F. LONGIN, R. RABEMANANJARA, Au-delà de la VaR, Quants n° 37, Recherche et Innovation, CCF. 21 M. DIETCH et J. PETEY, « Mesure et gestion du risque de crédit dans les institutions financières », éd. Revue banque éditeur, Paris, 2003, P77.

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3.4.1. La VaR et la mesure globalisée des risques : Disposer en temps réel ou au moins quotidiennement d’une mesure globalisée des risques est une information précieuse dont il faudrait disposer à tout prix pour un meilleur pilotage de l’entreprise. La VaR le permet grâce à la quantification des risques qu’elle apporte à travers ses différentes méthodes d’estimation.

3.4.2. La VaR : outil d’allocation des fonds propres : La VaR permet de mesurer les exigences en fonds propres et ce grâce à la mesure globale des risques encourus par les banques.

3.4.3. La VaR et le Corporate Governance : L’utilisation de modèles internes axés sur la VaR permet de mieux gouverner l’entreprise. En effet, les actionnaires mandatent des dirigeants pour gérer leurs fonds. Un actionnaire est, comme le veut la rationalité, très averse au risque, il veut en fait être informé de tout ce qui est susceptible d’altérer sa richesse. Ainsi la VaR par la masse importante d’information qu’elle véhicule en un seul chiffre, constitue par excellence le premier signal aux yeux d’un actionnaire.

3.5. Méthodologie de calcul de la VaR : Calculer la VaR est un processus à plusieurs étapes. Celles-ci peuvent être résumées comme suit :

3.5.1. La constitution de la base de données : Pour mieux se projeter dans l’avenir, il faut bien connaître le passé. La connaissance approfondie du passé nécessite bien entendu la constitution d’une base de données sur l’évolution des marchés. Le calcul de la VaR se base sur des prévisions du comportement des facteurs déterminant la valeur du portefeuille de l’institution, au travers d’une estimation économétrique des paramètres du modèle construit. Or, il demeure très difficile, voire impossible, de se prononcer sur l’avenir des facteurs de risque sans avoir préalablement observé leur historique. Ainsi, disposer d’une base de données historiques est d’ores et déjà plus qu’indispensable. Mais encore faut-il qu’elle soit riche (plusieurs variables), longue (d’une taille suffisante) et suivie quotidiennement (mise à jour).

3.5.2. L’hypothèse de normalité et le choix des paramètres de la VaR : Cette étape consiste : ƒ

En la détermination de la loi de l’évolution des valeurs du portefeuille. Idéalement, il faudrait une distribution simple et qui correspond aux observations empiriques, mais cela est difficilement applicable dans la réalité, c’est pour cela que la loi normale est la plus utilisée dans le calcul de la VaR.

ƒ

Le choix des paramètres de la VaR (l’horizon du risque et le seuil de confiance) tel que définit précédemment.

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3.5.3. Le choix de la méthode de calcul : Pour estimer la VaR, il existe plusieurs méthodes allant des plus simples jusqu’aux méthodes complexes faisant appel à des développements mathématiques soutenus. Les trois méthodes les plus répandues sont : l’approche paramétrique, l’approche de simulation historique et l’approche de simulations Monte Carlo. 3.5.3.1. L’approche paramétrique ou variances covariances : L’approche de variances covariances suppose que la loi jointe des facteurs de risque peut être approchée par une loi théorique à priori dont l’expression mathématique dépend d’un nombre réduit de paramètres. On utilise alors les propriétés de cette loi théorique pour estimer le quantile de la distribution empirique et donc la VaR d’une position à un niveau de confiance donné. La finalité de cette méthode est donc d’évaluer le risque issu de l’évolution future des facteurs de risque en s’appuyant sur des hypothèses jugées être susceptibles de bien décrire l’historique de ces variables de marché. 3.5.3.2. L’approche de simulation historique : Dans cette approche, la distribution des variations futures des facteurs de risque est assimilée à celle observée sur une période passée. Donc les variations passées sont utilisées pour réévaluer le portefeuille et simuler ses pertes et profits (P&L). La VaR est ensuite obtenue en lisant le quantile approprié sur l’histogramme des pertes et profits simulés du portefeuille. Ainsi, sur une série de 500 P&L quotidiens, la VaR à un jour à 99% est égale à la cinquième plus grande perte observée sur l’histogramme. Le principe fondamental de l’approche du test historique consiste à utiliser la distribution passée réelle des facteurs de risque auxquels le portefeuille est soumis et d’appliquer les mouvements dans les prix et taux passés à la composition actuelle du portefeuille. 3.5.3.3. L’approche de simulations Monte Carlo : L’approche de simulations Monte Carlo consiste, comme son nom l’indique, à simuler par un générateur aléatoire approprié des variations conjointes des facteurs de risque en grand nombre, puis à calculer pour chaque variation les P&L correspondants. L’estimation de la VaR par cette approche consiste à choisir une distribution pour les variations jointes des facteurs de risque, ce choix devra bien entendu être validé par des tests statistiques adéquats. À partir du modèle choisi, on simule un grand nombre de scénarii futurs avec un ordinateur. Les résultats de l’application de ces différentes simulations à la composition actuelle du portefeuille sont ensuite utilisés pour estimer la distribution des P&L hypothétiques du dit portefeuille. La VaR est enfin déterminée de la même manière que l’approche historique mais à partir de l’échantillon simulé.

3.5.4. L’évaluation de la robustesse du modèle : Cette évaluation se fait à l’aide de deux tests :

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3.5.4.1. Le stress testing : Il s’agit d’une simulation d’un scénario de crise à plus faible probabilité de réalisation. Il vise à simuler une trajectoire catastrophe pour tester la résistance de l’entreprise à un choc de marché d’une grande amplitude. 3.5.4.2. Le back testing : Il s’agit du contrôle à posteriori de la performance du modèle. Il consiste à comparer quotidiennement les variations effectives du marché et de la VaR et d’en dégager les fréquences de dépassement. Ces dernières seront comparées avec les fréquences données par l’intervalle de confiance choisi.

3.6. Avantages et limites de la VaR : 3.6.1. Avantages de la VaR : La VaR recèle d’innombrables avantages avec lesquels elle a su attirer de nombreux utilisateurs : ƒ

Elle permet de transformer toute l’information relative aux risques en un chiffre unique, simple et compréhensible par tous.

ƒ Elle tient compte des corrélations entre les actifs et permet ainsi de bénéficier d’une quantification des impacts de la diversification et des coûts de la concentration des risques. ƒ

La VaR permet aussi une gestion optimale des fonds propres. En effet, elle est utilisée pour déterminer l’exigence minimale des fonds propres, elle est à même de définir une meilleure allocation de ces ressources en constituant un modèle de capital axé sur des limites et en perspective avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.

ƒ

Elle permet d’assurer la transparence (système de communication) et la liquidité du marché en stimulant les actions de couverture. Cet outil permet également d’accroître la concurrence et par conséquent de diminuer les coûts de transactions (par une présence plus confirmée sur le marché financier).

ƒ

La mise en œuvre d’une méthodologie VaR permet également de répondre aux besoins internes de l’entreprise surtout celui d’informer les actionnaires. La VaR permet ainsi d’établir de meilleurs rapports actionnaires/dirigeants.

La VaR est certainement utile, cependant, des précautions quant à son utilisation sont partout recommandées à cause des différentes limites de ce concept.

3.6.2. Les limites de la VaR : Dès son apparition, la VaR a été fortement critiquée vu les limites qu’elle présente, parmi celles-ci on peut trouver : ƒ

Les hypothèses simplificatrices ne reflètent pas la réalité : ► Les marchés ne sont pas normaux : la distribution de probabilité de la variable perte est souvent supposée gaussienne, ce que l’observation de la réalité

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dément puisqu’un examen plus attentif des distributions du marché révèle leur déviation remarquable par rapport à l’idéal mathématique de la loi normale. ► La volatilité n’est pas constante : elle change avec les cycles de marché. Or, la VaR ne prend pas en compte ces cycles qui montrent que le risque est plus important pendant les crises que pendant les périodes calmes. ƒ

La mesure de la VaR ne tient pas compte des corrélations entre marchés financiers (risque systémique ou de contagion), d’où la nécessité de soumettre les estimations de la VaR à des contraintes exogènes par rapport au modèle.

ƒ

L’accumulation des données historiques est essentielle et pourtant elle engendre des biais statistiques que les économètres ne peuvent pas toujours apprivoiser (problème de multicolinéarité des données). De tels problèmes biaisent l’estimation des paramètres et impacte en conséquence la qualité de la prévision.

ƒ

Le calcul de la VaR dépend de la loi utilisée et les résultats diffèrent selon la méthode choisie. Ainsi, pour un même portefeuille, on peut trouver des VaR différentes à cause de l’utilisation de paramètres divergents ce qui rend la comparaison d’autant plus difficile. La VaR peut dès lors être qualifiée de mesure subjective.

ƒ

En général, la VaR n’est pas sous-additive22, ce qui oblige l’utilisateur de recalculer la VaR totale à chaque entrée ou sortie d’un titre du portefeuille. Le calcul de la VaR par les composantes mènerait toujours à une sous estimation du risque, ce qui pourrait conduire l’entreprise à la faillite.

Les limites de la VaR sont assez nombreuses. Cependant, elles ne doivent en aucun cas occulter l’utilité de ce concept. La prochaine section traitera d’un autre outil d’appréciation du risque crédit qui est la notation.

22

La sous-additivité de la VaR signifie que la somme des VaR des composantes d’un portefeuille n’est pas toujours supérieure à la VaR totale

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Section 4 : La notation

Les dernières recommandations du comité de Bâle en matière d’appréciation du risque crédit sont l’utilisation da la notation dans ses deux approches qu’elle soit standard ou avancée. Cette section traitera des aspects liés à la notation en général et à la notation interne en particulier.

4.1. Origine du rating (notation) : Le rating est un mot d’origine américaine qui veut dire « évaluation ». C’est en 1909, que John Moody a introduit un système graduel de notation pour les obligations émises par les compagnies des chemins de fer aux Etats Unis, qui résume l’information sur la qualité du crédit, exprimant la santé financière de la compagnie, la fréquence de défaut, la sévérité des pertes, et les transitions de rating. Depuis, plusieurs agences de rating ont vu le jour pour apprécier le risque de défaut des emprunteurs. Les plus importantes sont : ƒ

Moody’s Investor Services;

ƒ

Fitch Investor Services en 1922;

ƒ

Standard & Poor’s en 1924;

Dernièrement et suite aux recommandations du comité de Bâle, la tendance est vers l’utilisation d’une nouvelle approche dite IRB (internal rating based).

4.2. Définition de la notation : « La notation est l’évaluation du risque de non-paiement en temps et en heure de la totalité du principal et des intérêts relatifs à une obligation financière. Elle analyse à la fois la capacité et la volonté de l’emprunteur de remplir ses obligations contractuelles »23.

4.3. La notation externe : Certaines banques ne disposent pas de département interne dédié à l’appréciation du risque de non remboursement. Elles utilisent alors des méthodes dites d’outsourcing dont le recours systématique aux agences de notation. 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 et diffusent régulièrement des notes qui reflètent la qualité des émissions. Il est à noter que la demande de notation émane de la contrepartie et n’est pas laissée à l’initiative des agences.

4.3.1. Objectifs de la notation externe : Parmi les objectifs de la notation externe on peut citer : 23

D’après un document de la banque de France sur la structure par terme de défaut et rating, avril 2004.

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ƒ

Evaluation du risque de perte économique dû à la défaillance des émetteurs qui ne pourraient honorer leurs engagements ;

ƒ

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 ;

ƒ

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

4.3.2. Types de notation externe : Plusieurs types de note peuvent être attribuées à une même entreprise : ƒ

La note de référence : elle évalue la capacité de l’entreprise à faire face à ses obligations et elle est attribuée même en l’absence d’émission.

ƒ

La note d’émission : elle s’applique aux emprunts émis sur le marché à court ou à long terme.

ƒ

La note de prêt bancaire : outre les qualités intrinsèques de l’emprunteur, cette note prend en compte les caractéristiques du prêt (garanties, …).

4.3.3. Le processus de notation : Le processus passe par plusieurs étapes qui peuvent être résumées en trois étapes : La première regroupe les points suivants : ƒ

La demande de notation émanant de l’entreprise ;

ƒ

Préparation d’un schéma d’analyse et réunion avec l’entreprise ;

ƒ

Etude de la contrepartie à travers la collecte d’informations comptables, financières, juridiques, …

ƒ

Attribution de la note ;

La deuxième : à ce stade le dossier est bouclé et la note sera communiquée à l’émetteur qui peut faire appel. La troisième étape quant à elle regroupe : la Publication et Suivi de la note.

4.4. La notation interne : Certes, les informations publiées par les agences de notation sont intéressantes, dans la mesure où elles sont la base d’utilisation d’une approche standard et indiquent le niveau du risque des entreprises notées. Or, la majorité des entreprises, notamment les PME - principale composante du portefeuille des banques - ne sont pas notées, soit parce que les entreprises ne voient pas l’intérêt d’engager une telle procédure car source de frais supplémentaires pour elles ou parce que les agences de notation n’existent pas dans le pays. De ce fait, les banques ne disposent pas de sources d’informations sur le niveau de risque que ces entreprises présentent, d’où la nécessité pour les banques de disposer de leur propre système de notation.

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4.4.1. Définition de la notation interne : « Les notations internes constituent un indicateur clé, bien que sommaire, du risque inhérent à un crédit individuel dans les banques. Les notations incorporent habituellement une appréciation du risque de perte, consécutive à la défaillance d'un emprunteur, fondée sur la prise en compte des informations adéquates d'ordre quantitatif et qualitatif »24. L’un des principaux buts de la notation interne est la classification des emprunteurs dans des classes de risque. Tous les émetteurs qui se trouvent dans la même classe doivent présenter les mêmes caractéristiques qui sont : ƒ

La probabilité de défaillance de l'emprunteur (PD) ;

ƒ

Les pertes en cas de défaillance par type d'engagement (PCD) ;

ƒ

Le niveau de l'exposition au moment de la défaillance (ECD) ;

ƒ

Les pertes attendues ou moyennes sur les crédits (“ Expected Losses ” EL) qui est une fonction de ces trois variables ;

ƒ

Les pertes inattendues ou maximales (“ Unexpected Losses ” UL) associées à celles-ci et éventuellement d'autres concepts et d'autres caractéristiques liées aux emprunteurs et aux expositions.

Dans ce type de notation, les banques évaluent elles-mêmes le risque de défaillance des contreparties en exploitant les informations qu’elles détiennent sur les emprunteurs.

4.4.2. Objectifs du système de notation interne : La mise en place d’un système de notation répond à plusieurs objectifs : La notation vise à mettre en place un référentiel commun pour la banque pour apprécier la qualité d’une contrepartie et la probabilité de défaut par classe de risque. La notation comme outil d’aide à la décision, d’évaluation et de suivi des risques de contrepartie : en effet des objectifs de développement de la relation, de maintien ou de dégagement peuvent être élaborés en fonction de la notation. La notation interne comme exigence du comité de Bâle II : en effet le système de notation doit permettre aux banques d’estimer par elles-mêmes, au moyen de leurs informations internes, les charges en capital c’est-à-dire le montant des fonds propres nécessaires pour couvrir leur risque crédit. La notation interne comme outil de tarification des crédits : le système de notation interne doit faire en sorte que le prix des prêts reflète de manière plus précise le risque de l'entreprise: les sociétés stables et rentables paieront moins, celles présentant plus de risques paieront davantage.

24

Rapport du groupe de travail sur la modélisation du comité de Bâle sur le contrôle bancaire, janvier 2000.

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Le crédit peut être tarifié avec la formule suivante : Td = Tr + f + r + u Avec : Td : le prix du crédit ; Tr : le taux de refinancement ; f : les frais administratifs ; r : le coût du risque ; u : la rémunération du capital. La notation comme instrument d’un système de gestion et de maîtrise des risques : par exemple par la mise en place de délégation ou l’appréciation de la rentabilité des opérations.

4.4.3. Quoi noter ? La notation peut concerner à la fois : ƒ

Les émetteurs : les entreprises, les établissements de crédit, les établissements publics, les collectivités locales les compagnies d’assurances et les pays ;

ƒ

Les opérations de titrisation ;

ƒ

Tous les types de dettes financières : les certificats de dépôts, trésorerie, et les prêts bancaires…

les billets de

4.2.4. Quand noter ? ƒ

La notation constitue un élément du dossier de crédit soumis à la décision. De ce fait la notation est mise en place et réévaluée à chaque présentation d’une demande de mise en place de financement et lors de la revue annuelle du dispositif de crédit à une contrepartie.

ƒ

La notation des contreparties est, par ailleurs, réactualisée lors de la procédure de revue trimestrielle et annuelle des portefeuilles. La fiche de notation constitue, en ce sens, l’un des supports méthodologiques de cette revue.

ƒ

Il y a lieu de procéder aussi à l’actualisation de la notation de la contrepartie lorsque surviennent un des éléments de nature à modifier sensiblement l’un des éléments constitutifs de cette notation. Ainsi, lorsque le périmètre financier est modifié fondamentalement (acquisition ou cession significatives d’actifs) la situation financière « proforma » peut être prise en compte pour l’actualisation de la notation.

4.4.5. Avantages et limites de la notation interne : 4.4.5.1. Avantages25 : Le système de notation interne présente plusieurs avantages : 25

E. DRESS, Revue banque magazine, N° 639, septembre 2002.

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A. Une opportunité d’amélioration du reporting et du pilotage des activités de la banque : L’IRB peut constituer un outil de pilotage offrant une lecture rapide du couple rendement / risque du portefeuille d’engagement et de garantie de la banque. En effet, il intègre le coût du risque dans la tarification des crédits, il renseigne sur l’évolution des risques et les performances individuelles et collectives des exploitants ainsi que l’impact de ces risques sur les résultats de la banque. B. Une opportunité de conquête commerciale : La mise en place d’un système de notation interne est aussi un outil de conquête dans la distribution des crédits. Un SNI performant favorise la simplification du circuit de décision en permettant plus de délégation. Ainsi, il permet l’optimisation du processus d’octroi de crédit en le standardisant et en partageant l’information. Donc il permet la réduction de la durée de traitement des dossiers. C. Une opportunité d’optimisation économique : L’approche basée sur la notation interne permet une optimisation du capital économique visà-vis des risques. Le modèle IRB permet de mieux anticiper les pertes et d’affiner le provisionnement notamment le provisionnement ex-ante. 4.4.5.2. Limites de la notation interne : I’adaptation d’un système de notation n’est pas sans risque :

26

ƒ

L’accélération actuelle de l’économie ne permet pas de prévoir avec précision l’avenir des entreprises ;

ƒ

Un paradoxe : prévoir le futur à partir du passé. En effet, les modèles de notation se basent sur des données historiques pour prévoir le risque de défaut des contreparties, à ce moment on peut se demander légitimement si le passé peut prévoir l’avenir ;

ƒ

Les systèmes de notation interne ne sont pas totalement fiables et l’histoire le prouve. En effet, les agences de notation n’ont pas su évaluer correctement le risque des émetteurs asiatiques avant que la crise se déclanche à la suite de la dévaluation du baht thaïlandais en juillet 1997 ;26

ƒ

Tout comme la méthode des scores la notation comporte aussi les erreurs de classement. L'erreur (de type I) qui consiste à classer comme sain un emprunteur dont la probabilité de défaut est en réalité élevée et l'erreur (de type II) qui consiste à classer en défaut des emprunteurs sains.

A. MARIE et P. DU SERT, « Risque et contrôle du risque », éd. ECONOMICA, Paris, 1999, P37

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Conclusion :

Dans ce chapitre nous avons présenté quelques méthodes d’appréciation du risque crédit : l’analyse financière, le crédit scoring, la Value at Risk et la notation financière. Il est à souligner que l’ensemble de ces méthodes présente un même objectif : celui de prévoir la défaillances des contreparties. Chacune de ces méthodes présente des avantages et des inconvénients. C’est à la banque de choisir celle leur convient le plus. La notation financière étant la dernière recommandation du comité de Bâle en matière du risque crédit, le prochain chapitre va être consacré à la méthodologie de sa mise en place au sien des banques.

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Chapitre III : La méthodologie de mise en place d’un système de notation interne

Introduction :

Depuis longtemps, de nombreux auteurs ont tenté avec succès d’évaluer le risque de défaut des entreprises en se fondant sur l’analyse financière. Même si les techniques utilisées sont variées, le principe général est similaire : exploiter la connaissance ex post de l’avenir des entreprises. Les auteurs disposent de données d’entreprises dont ils savent s’elles ont été ou non défaillantes à la fin de la période d’observation. Ils parviennent ainsi à sélectionner les variables les plus discriminantes puis à établir des relations entre ces variables. Une probabilité de faillite est parfois estimée. La qualité de l’indicateur du risque ainsi élaboré est jugée au regard des erreurs de classement. Quatre étapes successives sont ainsi nécessaires à la prévision de faillite : la construction d’un échantillon, c’est-à-dire la sélection d’entreprises, la sélection a priori des variables explicatives de la faillite, l’établissement du modèle de notation et enfin l’estimation de la qualité de la prévision. L’objet de ce chapitre est de présenter la méthodologie de mise en place d’un système de notation interne. Pour ce faire, il a été subdivisé en trois sections : ⇒ La première traitera de la construction de l’échantillon ; ⇒ La deuxième sera consacrée au choix des variables explicatives de la défaillance ; ⇒ La troisième quant à elle sera réservée à l’établissement du modèle de notation et aux méthodes de validation.

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Section 1: La construction de l’échantillon

L’élaboration de l’échantillon joue un rôle important dans la qualité de la prévision proposée. En premier lieu, la définition de la défaillance et le choix de l’horizon de prévision par les auteurs sont cruciaux, car ils déterminent l’objectif de l’indicateur construit ainsi que la sélection des entreprises qui constituent l’échantillon utilisé. Le choix des caractéristiques des entreprises sélectionnées est également primordial, puisqu’il conditionne l’homogénéité et la représentativité de l’échantillon et influence donc la qualité de la prévision.

1.1. Définition de la défaillance : La définition de la défaillance est primordiale dans la construction de l’échantillon puisqu’elle caractérise les deux populations qui fondent l’indicateur de risque. En effet, à partir d’un échantillon global d’entreprises, deux sous échantillons doivent être construits : l’échantillon des entreprises dites «défaillantes» et l’échantillon des entreprises dites « non défaillantes ». La détermination de ce qui est une entreprise défaillante est un problème délicat, susceptible de nuire à la robustesse de l’indicateur. La majorité des auteurs considère la défaillance comme l’ouverture d’une procédure judiciaire. Cependant, certains auteurs considèrent comme « défaillante » toute entreprise qui a connu un défaut de paiement, arguant que cet événement lui-même préoccupe les créanciers. Le comité de Bâle met en effet l’accent sur l’estimation du risque de défaut et non sur celle du risque de faillite. La définition du défaut de paiement peut prendre plusieurs formes. Généralement, le risque de défaut réside en le non-respect par le débiteur de ses obligations financières : non remboursement du capital ou non versement des intérêts…Mais la définition peut être plus large et consister en une dégradation de la qualité de la signature de l’entreprise : restructuration de la dette, diminution des dividendes versés, voir avis défavorable d’un audit. Plusieurs possibilités sont alors envisageables. La plus traditionnelle consiste à opposer les entreprises qui ont fait l’objet d’une procédure collective aux autres entreprises. Il est également possible d’opposer les entreprises qui ont connu un défaut de paiement, y compris celles qui ont fait faillite, aux autres. Au contraire, d’autres auteurs limitent l’échantillon des entreprises « défaillantes » à celles qui ont fait faillite. Ils excluent alors de la population des entreprises « non défaillantes » celles qui présentent une santé financière fragile –les entreprises « vulnérables », répondant à un critère plus large qu’un simple défaut de paiement- afin d’obtenir une discrimination plus marquée. La qualité de la prévision n’est cependant pas accrue de manière significative. Une dernière approche a été envisagée : prévoir l’ouverture d’une procédure judiciaire, mais en sélectionnant exclusivement pour les deux sous échantillons des entreprises qui ont connu des défauts de paiement ou plus généralement des entreprises vulnérables. La qualité de la prévision peut se trouver affaiblie à cause de la plus grande similitude des deux sous échantillons.

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1.2. Choix de l’horizon de prévision : Parallèlement à la définition de la défaillance, le choix de l’horizon de prévision est important. Il conditionne la date de la défaillance des entreprises et la date des données qui vont fonder la discrimination, l’écart de temps entre les deux étant l’horizon de prévision. Un arbitrage est à faire entre une échéance trop proche dont l’intérêt est limité car elle n’autorise pas les décisions à même de limiter les pertes, voir d’éviter la faillite, et une échéance trop lointaine, qui interdit une prévision précise. Les études diffèrent légèrement sur ce point, mais très généralement, deux horizons sont choisis : un an et trois ans avant la défaillance.

1.3. Les caractéristiques des entreprises : représentativité et homogénéité de l’échantillon : La construction des deux sous échantillons pose le double problème de la représentativité et l’homogénéité des deux sous échantillons. Afin que l’indicateur de risque puisse être appliqué à une entreprise quelconque, l’échantillon à partir duquel il est établi doit être représentatif de l’économie : du point de vue des secteurs d’activité, de la taille des entreprises mais également du rapport entre le nombre d’entreprises défaillantes et d’entreprises non défaillantes. Cependant, cette représentativité crée une homogénéité qui est susceptible de créer un biais statistique : des facteurs explicatifs peuvent être masqués par des effets sectoriels ou des effets de taille. Afin de concilier ces deux exigences et d’améliorer la prédiction de la défaillance, plusieurs solutions ont été préconisées. Lorsque le nombre d’entreprises exploitées est élevé, une bonne représentativité est possible. Elle doit cependant être vérifiée par la comparaison entre les caractéristiques de l’échantillon et celle de la population globale. Une autre manière d’obtenir un échantillon représentatif est de limiter la portée de l’indicateur à une population cible, définie par un secteur économique limité ou un intervalle restreint de taille des entreprises. Les entreprises de l’échantillon se situent alors dans ce secteur économique ou dans l’intervalle de taille. L’inconvénient d’une telle méthode est qu’elle exige que soit élaboré un indicateur par secteur et par taille. Se pose alors le problème du choix d’agrégation des secteurs économiques et de l’ampleur des intervalles de taille. Comment estimer le degré optimal d’homogénéité de l’échantillon ? Cependant, cette méthode présente l’avantage certain de concilier représentativité et homogénéité. Si un échantillon hétérogène est utilisé, comment éviter le biais statistique qui en découle ? Une première possibilité est l’utilisation de « ratios relatifs ». Rapporter la valeur prise par un ratio dans une entreprise donnée à sa valeur moyenne au sien du secteur considéré permet en effet d’atténuer la spécifié sectorielle. Néanmoins, peut- être à cause de sa lourdeur, comme le supposent les auteurs, cette solution est peu utilisée. La méthode la plus usitée consiste à procéder par appariement, en faisant correspondre à toute entreprise défaillante une entreprise non défaillante de même taille et appartenant au même secteur économique. Lorsqu’une contrainte relative à la disponibilité des données existe, cette méthode est celle qui réduit au mieux le biais statistique lié à l’hétérogénéité de la population. L’inconvénient est que l’échantillon des entreprises défaillantes est alors nécessairement de la même taille que celui des entreprises non défaillantes : un autre biais peut apparaître dans l’estimation des paramètres, car la structure de la population globale n’est pas respectée. Ce

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problème se pose d’ailleurs quel que soit le mode d’échantillonnage à cause de la rareté de la défaillance. Or le résultat de certaines techniques de classification dépend de la taille respective des deux échantillons. Afin de limiter ce biais, il est possible –sauf pour la méthode d’appariement- de rendre le rapport de taille des deux échantillons conforme à la probabilité de défaillance à priori. Cette probabilité correspond au taux de défaillance de la population globale ou de la population cible. Il est néanmoins plus fréquent que le biais crée soit corrigé lors de l’élaboration de l’indicateur, en tenant compte alors de la probabilité de défaillance à priori. Une fois la construction de l’échantillon terminée, il convient de passer au choix des variables explicatives de la défaillance. C’est l’objet de la prochaine section.

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Section 2 : Le choix des variables explicatives de la défaillance La construction d’un système de notation est basée non seulement sur la construction de l’échantillon mais aussi sur le choix des variables explicatives de la défaillance qu’elles soient quantitatives ou qualitatives.

2.1. Les variables quantitatives : Les variables quantitatives retenues sont majoritairement des ratios comptables issus de l’analyse financière des comptes de l’entreprise27. Ces ratios peuvent être classés en trois catégories :

2.1.1. Les ratios de structure : Ces ratios mettent en rapport les données du bilan afin d’apprécier l’équilibre financier de l’entreprise. Dans ces ratios on peut trouver : 2.1.1.1. Les ratios de financement : Ces ratios donnent un aperçu sur la nature des financements de l’entreprise : Ratio Autonomie financière : Capitaux propres / Total dettes Indépendance financière : Capitaux propres / Total actif Couverture du BFR par le FR : FR / BFR La capacité de remboursement : DLMT / CAF Financement des emplois stables : Capitaux propres / Immobilisations

Interprétation Il mesure la capacité d’endettement de l’entreprise. Il mesure le degré d’indépendance de l’entreprise par rapport à ses prêteurs. Il mesure le degré de couverture du BFR par le FR. Il permet de connaître le nombre d’années que mettrait la CAF pour rembourser les DLMT. Il mesure la couverture des emplois stables par les ressources stables.

2.1.1.2. Les ratios de liquidité : Ces ratios mesurent la capacité de l’entreprise à faire face à ses engagements à brèves échéances par la mise en œuvre du fonds de roulement et/ou la liquidation des éléments de l’actif circulant. Ratio Liquidité générale : ACT / PCT Liquidité réduite : (Disponibilités + créances) / PCT Liquidité immédiate : Disponibilités / PCT

27

Interprétation Il mesure la capacité de l’entreprise à payer ses dettes à court terme en utilisant ses actifs à court terme. Il mesure la capacité de l’entreprise à payer ses dettes à court terme en utilisant les créances et les disponibilités. Il mesure la capacité de l’entreprise à payer ses dettes à court terme en utilisant les disponibilités.

Le détail de l’analyse financière a été développé dans la première section du chapitre précèdent.

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2.1.2. Les ratios de rentabilité : Les ratios de rentabilité mesurent la performance de l’entreprise dans son exploitation. Ces ratios doivent exprimer l’efficacité et l’opportunité de l’activité de celle-ci. Ratio Rentabilité économique : ENE / actif économique Rentabilité financière : Résultat net /fonds propres Rentabilité commerciale : Résultat net / CA Taux de marge brute : EBE / CA

Interprétation Il permet de déterminer la capacité de l’entreprise à rentabiliser au mieux les moyens économiques mis à sa disposition. Il mesure l’aptitude de l’entreprise à rentabiliser les fonds apportés par les associés. Il permet de comparer le résultat net qui apparaît au bilan au montant du CA. Il mesure l’efficacité de l’entreprise dans son activité de commercialisation et de production.

2.1.3. Les ratios d’activité et de gestion : Ces ratios expriment l’efficacité de la gestion de l’entreprise dans son domaine d’exploitation et analysent l’évolution de son activité. Ratio Délai client : (client / CA TTC) *360 Délai fournisseur : (fournisseur / Achat TTC) *360 Rotation de stock : (Stocks / CAHT)*360 Evolution FR : (FR / CA)*360 Evolution BFR : (BFR /CA)*360 Taux d'intégration : VA / CA Poids de l'endettement : FF / EBE Partage la VA (personnel) : Frais personnel / VA Partage la VA (FF) : FF / VA Rémunération de l'entreprise : CAF / VA Rémunération de l'Etat : Impôts et taxes / VA

Interprétation Il mesure la durée moyenne en jours du crédit consenti par l’entreprise à ses clients. Il mesure la durée moyenne en jours du crédit obtenu par l’entreprise de ses fournisseurs. Il doit être supérieur au délai client. Il mesure la durée découlement des stocks. Il mesure la marge de sécurité financière en nombre de jours de CA. Il mesure l’importance du BFR en nombre de jours de CA. Il mesure le taux d’intégration de l’entreprise dans le processus de production ainsi que le poids des charges externes. Il mesure le poids de l’endettement de l’entreprise. Il mesure la part de richesse qui sert à rémunérer le travail des salaries. Il mesure la part de la VA qui sert à rémunérer les banques. Il mesure la part de la VA qui sert à rémunérer l’entreprise. Il mesure la part que prend l’Etat de la VA.

Les variables quantitatives (ratios) à elles seules ne rendent pas compte de la situation globale de l’entreprise, c’est pour quoi il nécessaire de la compléter avec une appréciation qualitative.

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2.2. Les variables qualitatives : L’appréciation qualitative de l’entreprise repose sur les critères suivants : ƒ La documentation financière ; ƒ La qualité du management ; ƒ Les sources de financement ; ƒ L’environnement et le positionnement stratégique.

2.2.1. La documentation financière : La qualité et la transparence des états financiers sont des éléments importants sur les quels se base la note de l’entreprise, c’est pour quoi elles doivent être prises en compte dans son élaboration. Il est bien évident que les états financiers qualifiés d’incomplets ou de douteux ne permettent pas de refléter la réalité économique de la situation de l’entreprise, en termes de capacité de remboursement.

2.2.2. La qualité du management : Avec le développement de la théorie des organisations, le management de l’entreprise est devenu un indicateur clé de son efficacité. Elle est en fonction de l’expérience et de l’efficacité de l’équipe dirigeante, de la crédibilité de la stratégie annoncée, des réalisations constatées par rapport aux objectifs anticipés et la rotation des hommes-clés.

2.2.3. Les sources de financement : L’accès et la diversité des sources de financement constituent un facteur essentiel dans la notation. C’est pour quoi le notateur doit se poser les questions suivantes : ƒ L’entreprise dispose-t-elle d’un pool bancaire diversifié ou est-elle au contraire dépendante d’un cercle restreint d’établissements de crédit ? ƒ Quel est le montant de ses lignes confirmées ? ƒ A-t-elle accès aux marchés financiers et à des sources de financement alternatives ?

2.2.4. L’environnement et le positionnement stratégique : Une entreprise ne peut pas s’abstraire du contexte économique, politique et social du pays dans lequel elle opère. Toute contrepartie subit un risque souverain indirect, dans la mesure où une quelconque action du gouvernement peut avoir un impacte défavorable sur l’économie locale et l’environnement financier et par la suite grever sa capacité à faire face à ses engagements financiers (qu’il s’agisse de sa dette libellée en monnaie locale ou en devise étrangère). Par conséquent, il convient d’appréhender l’environnement au niveau de la note et ce en analysant son secteur d’activité et son positionnement sur ce secteur. La position de la contrepartie dans son secteur dépend bien entendu de sa taille et sa part de marché, de l’efficience de son outil industriel, de la diversité et de la volatilité des contributions par produits, clients et zones géographiques.

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Une première sélection est réalisée a priori, afin de n’envisager que des variables considérées par les analystes financiers comme représentatives de la santé d’une entreprise. Puis, garce aux techniques de classification statistique, une seconde sélection est opérée afin de ne conserver qu’un nombre réduit de variables, les plus discriminantes. Une fois cette sélection terminée il y a lieu de passer à la construction du modèle et à sa validation. C’est l’objet de la prochaine section.

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Section 3 : Etablissement du modèle de notation et méthodes de validation

Il n’existe pas de système de notation universellement idéal pour toutes les banques de tous les pays. L’établissement du modèle de notation passe par le choix d’une grille de notation appropriée. Ce choix dépend essentiellement de la prise en compte de la méthode de sélection des indicateurs les plus significatifs. Dans cette section, il est question de présenter l’établissement des modèles de notation et les méthodes de leur validation.

3.1. Etablissement du modèle de notation : 3.1.1. Elaboration de la grille de notation : 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 de situer l’entreprise dans son secteur d’activité et de la comparer aux concurrents. De ce fait, la cellule de notation 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. 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 synthétique globale.

3.1.2. La constitution des classes de risque: 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. En général, les banques adoptent 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 : ƒ Comparaison des notes internes assignées à certaines contreparties qui sont également notées par ces agences de rating. ƒ L’analyse financière de la contrepartie en utilisant les ratios choisis par les agences de notation.

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

3.2. Méthode de validation : Il est généralement jugé de l’efficacité des systèmes de notation par une mesure commune : la probabilité de bons classements qu’ils procurent. Il existe deux types d’erreurs de classement : ƒ

Le sur -classement, qui consiste à considérer qu’une entreprise appartient à une classe de risque donnée alors qu’elle devrait être affectée à une classe inférieure (plus de risque de défaut). Le coût de sur –classement représente une perte totale ou partielle sur les nouveaux crédits octroyés à cause d’une mauvaise estimation du risque.

ƒ

Le sous –classement, qui consiste à considérer qu’une entreprise appartient à une classe donnée alors qu’elle devrait être affectée à une classe supérieure (un moindre risque de défaut). Le coût de sous –classement représente un coût d’opportunité pour la banque.

La divergence entre les études se situe dans la construction de l’échantillon qui sert à calculer les probabilités de bons classements, nommé « échantillon test ». les auteurs qui disposent d’une très vaste base de données mesurent la probabilité de bons classements à partir d’un échantillon d’entreprises défaillantes et non défaillantes distinct de l’échantillon qui a servi à l’élaboration du système. Dans d’autres études, l’échantillon qui sert à la validation est l’échantillon initial. Une telle validation est sujette à caution : le système élaboré peut être performant pour l’échantillon initial et ne pas l’être pour l’ensemble des entreprises ; la probabilité de bons classements ainsi calculée ne constitue pas un estimateur sans biais de la probabilité de bons classements de la population globale. Or c’est en fait cette probabilité qui rend pleinement compte de la qualité d’un indicateur du risque de faillite. Aussi la majorité des auteurs optent pour des méthodes de validation qui permettent de réduire le biais dans l’estimation la probabilité réelle de bons classements lorsqu’ils ne disposent pas d’un échantillon test distinct de l’échantillon initial : validation croisée, Jack-knife et bootstrap. Les trois méthodes se fondent sur un rééchantillonnage des n entreprises qui constituent l’échantillon initial. La validation croisée d’ordre V consiste à découper l’échantillon initial en V sous-échantillons de taille approximativement égale, puis estimer l’indicateur de risque à partir des V-1 groupes pour enfin calculer la probabilité de bons classements sur le Vième groupe. L’opération est réalisée V fois, chaque sous-groupe servant successivement au calcul d’une probabilité de bons classements. La probabilité de bons classements théorique est estimée par la moyenne des V probabilités de bons classements empiriques. Le Jack-knife consiste à construire n sous-échantillons de n-1 entreprises, en négligeant successivement chacune des n entreprises de l’échantillon initial. La probabilité de bons classements théorique est estimée par la moyenne des n probabilités de bons classements empiriques. Le Bootstrap consiste à construire un échantillon à partir d’un tirage aléatoire avec remise des entreprises de l’échantillon initial. L’échantillon construit est généralement de même taille

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que l’échantillon initial. Un indicateur est élaboré à partir de l’échantillon construit et la probabilité d’erreur de classement qu’il procure est calculée sur l’échantillon initial. Une probabilité d’erreur de classement est mesurée. L’opération est réitérée un nombre de fois suffisant pour réduire voir éliminer le biais. Il convient donc de comparer les performances des différentes études avec circonspection, le niveau des probabilités de bons classements dépendant du mode de validation choisi. Cependant, les trois méthodes de rééchantillonnage citées permettent non seulement de calculer une moyenne des probabilités bons classements mais également un intervalle de confiance de cette moyenne. La précision de la prévision est donc connue et peut être comparée d’une étude à l’autre.

Conclusion : Dans ce chapitre, nous avons essayé de présenter d’une manière détaillée la méthodologie à suivre afin de mettre en place un système de notation. Celle-ci se fait d’abord par la construction de l’échantillon qui va fonder l’analyse, ensuite vient l’étape de la sélection des variables les plus discriminantes et en fin l’élaboration de la grille de notation ainsi que la constitution des classes de risque. Après la construction vient l’étape de validation. Elle est nécessaire pour mesurer la performance du modèle arrêté. Une fois le modèle validé, il peut être utilisé pour l’aide à la prise de décision. Le banquier doit connaître ses conditions d’utilisation et ses limitent pour éviter les mauvaises interprétations. Pour donner sens à la partie théoriques vue jusqu’à présent, le quatrième chapitre comportera une proposition d’un système de notation à une banque Algérienne.

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Chapitre IV : Cas pratique : Mise en place d’un système de notation pour le CPA

Introduction :

Jusqu’à présent, nous avons défini le risque de crédit et présenté quelques méthodes de son appréciation en mettant l’accent sur la notation interne. Cependant, ce travail ne serait jamais complet s’il ne comportait pas un appui pratique aux différentes notions présentées en théorie. Une application chiffrée est donc plus qu’indispensable pour bien cerner la notation interne. Ce quatrième chapitre se propose donc d’apporter quelques éclairages ‘‘empiriques’’ sur les principaux éléments vus dans la théorie. À cet effet, nous tenterons de proposer un système de notation au Crédit Populaire d’Algérie. Pour ce faire, ce chapitre est subdivisé en quatre sections : ⇒ La première sera réservée à la présentation du Crédit Populaire d’Algérie ainsi que la manière dont le risque de crédit est apprécié au sien de cette banque. ⇒ La deuxième sera consacrée à la mise en place de la grille de la note financière. ⇒ La troisième présentera la mise en place de la grille de la note qualitative. ⇒ La quatrième quant à elle traitera de l’application du système proposé à une entreprise à titre d’illustration.

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Section 1: Présentation de la structure de stage

1.1. Présentation générale du Crédit Populaire d’Algérie (CPA) : Le crédit populaire d’Algérie a été créé en 1966 à partir des réseaux hérités des banques populaires, de la société Marseillaise de crédit, de la banque Alger-Misr et de la compagnie Française de crédit et de banque. Dans les années 70, époque où on a réparti les secteurs d’activité sur les banques primaires nationales, le CPA s’est spécialisé dans le financement des entreprises du bâtiment, des travaux publics et de l’hydraulique et autres activités telles que la pêche, le tourisme et la santé. A la faveur de la mise en œuvre du processus de réformes économiques en 1988, il a été érigé en EPE sous la forme juridique de SPA. Le 07 avril 1997, après avoir satisfait aux conditions fixées par la loi sur la monnaie et le crédit, le CPA a obtenu son agrément, devenant ainsi la deuxième banque publique à être agréée par le conseil de la monnaie et du crédit (CMC). Aujourd’hui, le capital social du CPA s’établit à 25 300 millions de DA. Son réseau d’exploitation compte 125 agences encadrées par 15 groupes d’exploitation. L’Etat demeure le seul propriétaire des actions du capital du CPA28, qu’il gère par l’intermédiaire du holding financier. Le CPA, en tant que banque commerciale, intervient sur le marché de l’intermédiation bancaire et financière. A ce titre, il traite toutes les opérations bancaires et financières notamment la réception des dépôts du public, l’octroi du crédit sous toutes ses formes, la mobilisation des crédits extérieurs et la souscription à des prises de participation dans des filiales et des sociétés nationales et internationales. Dans un contexte économique marqué par l’évolution vers la concurrence, suite à l’émergence de nouveaux établissements financiers et bancaires, le CPA émerge dans une dynamique de changement induite par la nécessité de s’adapter aux nouvelles exigences de gestion fondées sur la rentabilité et la compétitivité. Cette exigence d’adaptation requiert l’amélioration continue et harmonieuse des performances globales de la banque, seul choix qui est à même de lui permettre de consolider ses atouts de compétitivité et, par voie de conséquence, sa position sur le marché ainsi que l’accentuation de son intervention dans le financement de l’économie. Cette volonté d’amélioration est véhiculée par un processus de modernisation de la banque qui est appuyée par la réorganisation de ses structures centrales et de son réseau d’exploitation. Ainsi, ce processus a donné lieu à un nouvel organigramme. Cet organigramme29 comporte : 28 29

Actuellement, une procédure de privatisation du CPA est entrain de s’effectuer. Voire annexe n° 01 « Organigramme du CPA ».

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ƒ

Deux divisions centrales : la division des affaires internationales et la division des opérations extérieures ;

ƒ

Trois directions générales adjointes : DGA chargée de l’exploitation, DGA chargée de l’administration et la DGA chargée des engagements et des affaires juridiques ;

ƒ

La direction d’audit et l’inspection générale.

Toutes ces structures centrales sont sous l’égide du Président Directeur Général qui est assisté par un cabinet du président. Le type de structure adoptée par le CPA comme on peut le voir à travers l’organigramme est fonctionnel. Effectivement, on distingue des fonctions séparées : affaires internationales, exploitation et enfin engagement et affaires juridiques. Il est à rappeler que ce type de structure associée à l’autorité et à la compétence des responsables donne la priorité aux relations fonctionnelles pour atténuer les relations hiérarchiques.

1.2. Présentation de la direction du crédit à l’industrie et service (DCIS) : La création de la DCIS s’inscrit dans le climat de renouveau en matière d’organisation de la banque, sollicité par la mutation économique qui tend vers la libéralisation et accompagner de mesures législatives ajustées.

1.2.1. Les missions de la DCIS : Les missions de la DCIS se résument essentiellement par : ƒ

La contribution à la description de la politique engagée par la banque.

ƒ

La participation à l’installation des mesures réglementaires, relevant de la gestion et du suivi des crédits octroyés.

ƒ

L’étude et le traitement des dossiers relatifs aux attributions de la direction.

1.2.2. Les attributions de la DCIS: La DCIS exerce une autorité fonctionnelle sur l’ensemble des structures. Elle est assignée à : ƒ

Concourir par des consignes à renforcer le réseau de la banque, en matière de distribution de crédit.

ƒ

La mise en place des crédits bancaires conformément aux règles de distribution en vigueur.

ƒ

Participer à l’élaboration des études sectorielles et statistiques correspondants à ces activités.

ƒ

Informer les structures concernées des autorisations de crédit édictées par la direction générale ou les délégués.

ƒ

Se prononcer sur le sort des demandes de crédit dans les limites des pouvoirs qui lui sont conférés.

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ƒ

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Mener des études en matière de risque client et assurer le suivi des crédits distribués.

1.2.3. Les objectifs de la DCIS : Les objectifs se résument à : ƒ

L’évaluation et la gestion des risques relatifs aux crédits visant à établir un portefeuille clientèle de qualité.

ƒ

Optimiser l’emploi des ressources collectées par la banque, en s’appuyant sur une demande d’octroi de crédit à moyen terme.

ƒ

Développer d’autres créneaux dans le cadre de la diversification du portefeuille de la banque.

1.2.4. L’organisation de la DCIS30 : La DCIS est située sous l’égide de la direction générale adjointe chargée des engagements et des affaires juridiques. Elle comprend : ƒ

Une direction ;

ƒ

Un service administratif ;

ƒ

Trois départements : le département des grandes entreprises, le département PME / PMI, et le département commerces et services.

1.3. L’appréciation du risque crédit au sein du CPA : A fin d’apprécier le risque crédit, le CPA a recours à l’analyse financière, considérée comme méthode classique, basée sur l’étude de la situation financière de l’entreprise. Mais l’évaluation du risque ne saurait se contenter de cette analyse, c’est pourquoi il élargit ses études aux facteurs économiques et humains. Cependant, l’utilisation de l’analyse financière peut faire apparaître certaines difficultés, induites par la pluralité des indicateurs financiers qui pourraient mener à une subjectivité quant au choix des ratios utilisés. Le CPA opère une classification des entreprises selon leurs situations en trois catégories :

1.3.1. Entreprises saines : Ce sont des entreprises dont la situation est jugée bonne à travers les remboursements des crédits. Ce sont les entreprises qui présentent des retards de remboursements inférieurs à six mois.

1.3.2. Entreprises pré contentieuses : Lorsque le retard de remboursement excède les six mois, la banque transfert la créance dans un compte spécial. La banque invite l’entreprise à régler sa créance par des procédures amiables. Dans ce cas l’entreprise est en situation pré contentieuse. 30

Voir annexe n°2 « organigramme de la DCIS »

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1.3.3. Entreprises contentieuses : Lorsque les procédures engagées par la banque n’ont pas abouti, des procédures judiciaires sont engagées et l’entreprise est classée en situation contentieuse. Une fois la présentation de la structure d’accueil est terminée, il y a lieu de passer à la présentation de la méthodologie suivie pour la mise en place de la note financière. C’est l’objet de la prochaine section. Cette manière d’apprécier le risque de crédit oblige le CPA à provisionner les crédits qu’il a consenti à hauteur de 20%. C’est pourquoi on va proposer à cette banque la notation interne, dernière recommandation du comité de Bâle, afin de mieux évaluer ce risque. C’est l’objet des prochaines sections.

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Section 2 : Mise en place de la note financière

Cette section aspire à conduire une analyse statistique sur un échantillon d’entreprises qui permettra l’élaboration d’une grille financière. Cette grille servira à attribuer à chaque entreprise une note synthétique résumant sa santé financière appréciée à partir d’un certain nombre de ratios comptables. Chaque note correspond à une classe de risque associée à une probabilité de défaut sur un horizon donné. La construction de la grille se déroulera selon les étapes suivantes : ƒ

Définition de la défaillance et de l’horizon de prévision ;

ƒ

Construction d’un échantillon d’entreprises ;

ƒ

Sélection des ratios les plus discriminants ;

ƒ

Construction des classes de risque par ratio : — Ajustement des distributions de probabilité des ratios ; — Mesure des intervalles.

ƒ

Déduction de la grille financière ;

ƒ

Validation des résultats ;

2.1. Définition de la défaillance et de l’horizon de défaillance : 2.1.1. La défaillance : Comme souligné dans le chapitre précédent, la définition de la défaillance est primordiale pour la suite de l’analyse notamment pour la définition des probabilités de défauts a priori. Le comité de Bâle met l’accent sur l’estimation du risque de défaut et non sur celle du risque de faillite toutefois la définition du défaut de paiement peut prendre plusieurs formes. Le CPA classe les entreprises, selon leurs situations de défaut, en trois catégories : les entreprises saines, les entreprises pré contentieuses et les entreprises contentieuses. Seront considérées comme défaillantes, dans cette section, les entreprises contentieuses. En effet, la majorité des entreprises précontentieuses arrivent à rembourser leurs crédits dés qu’elles sont menacées que leurs affaires vont être présentées à la justice. Les entreprises contentieuses correspondent à des entreprises en défaut de paiement sans chance de règlement à l’amiable.

2.1.2. L’horizon de prévision : L’horizon de prévision a été défini précédemment comme étant la période séparant la date de défaillance et la date des données qui vont fonder la discrimination. Généralement deux horizons peuvent être choisis l’un à un an comme c’est le cas de Standard & Poor’s, Société Générale, BNP, … et l’autre à trois ans comme c’est le cas de la banque de France. Pour

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notre cas et suite aux recommandations du comité de Bâle l’horizon de prévision sera d’une année.

2.2. Construction de l’échantillon : Comme exposé précédemment, la construction des deux sous échantillons pose le double problème de la représentativité et l’homogénéité des deux sous échantillons. Afin que l’indicateur de risque puisse être appliqué à une entreprise quelconque, l’échantillon à partir duquel il est établi doit être représentatif de l’économie : du point de vue des secteurs d’activité, de la taille des entreprises mais également du rapport entre le nombre d’entreprises défaillantes et d’entreprises non défaillantes. En réponse à cette double problématique visant à concilier représentativité et homogénéité, cette présente analyse se limitera à un échantillon tiré d’une population cible, définie par un secteur économique limité en l’occurrence le secteur de l’agroalimentaire. Ce dernier est un secteur stratégique pour le CPA. En effet, les crédits accordés aux entreprises de ce secteur représentent près de 10 % du total crédit consenti. L’inconvénient de cette solution et que la grille financière qui sera générée par cet échantillon sera uniquement applicable au secteur de l’agroalimentaire. Toutefois la même méthode peut être appliquée aux autres secteurs afin de générer une grille financière sectorielle. La population ciblée est constituée des entreprises, appartenant au secteur de l’agroalimentaire, domiciliées auprès du CPA. Ces entreprises ont toutes bénéficié d’au moins un crédit au cours de la période 1999-2003. L’échantillon contient 120 entreprises dont 105 (87.5%) sont non défaillantes et 15 (12.5%) sont défaillantes (i.e. qui ont connu un passage au contentieux)31. Un échantillon test qui servira à la validation du système de notation est également construit dont les caractéristiques seront présentées ultérieurement (voir titre 2.6.). L’échantillon couvre l’ensemble du territoire national et ne comporte que les dossiers acceptés par la banque (les dossiers rejetés ne sont pas pris en compte) ce qui peut biaiser la qualité du modèle.

2.3. Sélection des ratios : Une première sélection a été réalisée sur la base des ratios les plus utilisés par les analystes financiers comme étant les variables expliquant la défaillance. Puis, grâce à la méthode unidimensionnelle de Beaver, une deuxième sélection a été opérée à fin de ne conserver que les ratios les plus discriminants32. Ces derniers sont présentés dans le tableau ci-dessous :

31 32

L’échantillon sera présenté dans l’annexe n°3. Le pouvoir discriminant dépasse la probabilité à priori

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Ratios DLMT / CAF RN / CP FF / EBE CP / T.dette CP / T.bilan RN / CA F.personnel / VA

pouvoirs de discrimination 97,50% 94,17% 93,33% 92,50% 91,67% 91,67% 89,16%

Seuils de discrimination 5 ans -11% 37% 8,27% 2,30% -3,60% 4%

Tableau n° 1: Les ratios les plus discriminants avec leurs pouvoirs et leurs seuils de discrimination

Ces ratios ont un pouvoir de discrimination collectif de 71,2 % (ce pouvoir a été déterminé grâce à l’analyse discriminante multidimensionnelle).

2.4. Construction des classes de risque : Après avoir choisi les ratios les plus discriminants, il convient de définir les normes qui permettent de situer chaque entreprise dans son secteur d’activité et de les comparer aux concurrents. Pour ce faire chaque ratio est étalonné sur 11 intervalles auxquels sont attribuées les notes33 suivantes : « 8, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 20 », 8 étant la plus faible et 20 la meilleure.

2.4.1. Ajustement des distributions de probabilité : Une classe de risque regroupe l’ensemble des entreprises qui présentent la même probabilité de défaut. Il s’agit donc de mesurer la probabilité de défaillance sachant qu’une entreprise présente un ratio d’une valeur comprise entre A et B. La résolution du problème d’identification des intervalles nécessite l’utilisation du théorème de Bayes :

f (D / x) =

f (x / D) *π f ( x)

Avec : ƒ

D : entreprise défaillante ;

ƒ

x : valeur du ratio ;

ƒ

π : la probabilité a priori qu’une entreprise appartient au groupe des défaillantes (dans ce modèle elle est de 12.5%) ;

33

ƒ

f(x) : densité de l’ensemble de l’échantillon ;

ƒ

f(x/D) : la probabilité conditionnelle que l’entreprise soit caractérisée par un ratio x sachant qu’elle appartient au groupe des défaillantes ;

Chaque note correspond à une probabilité de défaut

61

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

ƒ

f(D/x) : la probabilité a posteriori pour que l’entreprise appartient au groupe des défaillantes sachant que la valeur de son ratio est de x.

Si la mesure de la probabilité à priori π est relativement aisée, l’ajustement des densités de probabilité f(x) et f(x/D) est plus complexe et nécessite une méthode plus élaborée. Généralement, les densités de probabilité utilisées sont la loi normale ou la log normale. Cependant, les distributions empiriques des ratios ne peuvent être ajustées par aucune loi usuelle34. Pour pallier ce problème de données, des densités continues ont été générées selon la méthode de Kernel35. Cette dernière permet d’obtenir une distribution continue à partir de données discrètes en utilisation la spécification suivante :

x − Xi 1 N ) f ( x) = K( ∑ N * h i =1 h Avec : N : le nombre d’observation ; h : le paramètre de lissage ou de Silverman ; K( ) : la fonction de Kernel ; ƒ Triangulaire ; ƒ Uniforme ; ƒ Normale (gaussienne),… En optant, dans ce modèle, pour une fonction kernel de type normale-gaussienne, il sera obtenu une densité qui s’exprime de la façon suivante :

f ( x) =

1 N *h*

N

1 x − Xi 2 ) h

∑ exp 2 ( 2π i =1

Cette méthode est appliquée pour générer f(x) et f(x/D). Les classes de risque par ratio sont déterminées selon que la valeur du ratio ait une probabilité de défaut a posteriori inférieure ou égale à une valeur précise et cela en utilisant la formule suivante :

f ( D / a < x < b) =

p(a < x < b / D) * π p ( a < x < b)

Avec :

34 35

ƒ

D : entreprise est défaillante ;

ƒ

a et b : les bornes des intervalles ;

ƒ

x : valeur du ratio ;

L’utilisation du test du Kolmogorov-smirnov conduit au rejet de l’ajustement des densités par une loi usuelle. Pour plus de détail sur la méthode de Kernel voir annexe n°4

62

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

ƒ

π : la probabilité a priori qu’une entreprise appartienne au groupe des défaillantes (dans ce modèle elle est de 12.5%) ;

ƒ

f (D / a < x < b) : la probabilité de défaut sachant que la valeur de son ratio est comprise entre a et b ;

ƒ

P (a < x < b / D) : la probabilité que l’entreprise ait une valeur du ratio comprise entre a et b sachant qu’elle est défaillante ;

ƒ

P (a < x < b) : fonction de répartition de l’échantillon entre le point a et b.

Les probabilités utilisées pour la détermination de ces classes sont celles appliquées par Standard & Poor’s : 0,009% ; 0,04% ; 0,06% ; 0,5% ; 3,259% ; 7,76% ; 11,42% ; 20,44% ; 27,24% et 50%.

2.4.2. Identification des intervalles par ratio : Après une présentation succincte de chaque ratio et un examen des statistiques descriptives, il sera procédé à l’ajustement des densités de kernel, lesquelles serviront à l’identification des classes de risque. 2.4.2.1. L’autonomie financière (capitaux propres / total dettes) :

Ce ratio mesure la capacité d’endettement de l’entreprise. L’examen des statistiques descriptives présentées dans le tableau ci-dessous, montre que la valeur de ce ratio évolue dans le sens contraire de la défaillance. En effet, la moyenne, le maximum et le minimum de la population saine sont nettement supérieurs à ceux de la population défaillante.

Rubrique

Moyenne Ecart type Maximum Minimum

Toute la population 0,894 1,353 8,728 -0,094

La population non défaillante 1,001 1,412 8,728 0,008

La population défaillante 0,147 0,249 0,946 -0,094

Tableau n°2 : Statistiques descriptives du ratio : autonomie financière

Les distributions du ratio de l’ensemble de la population, de la population saine ainsi que la population défaillante sont réalisées selon la méthode de Kernel et présentées dans les graphes suivants :

63

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Kernel Dens ity (Normal, h = 0.1988) 1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0 0

2

4

6

8

Capitaux propres / Total dettes

Graphique n°1 : Distribution du ratio : autonomie financière de toute la population

Kernel Density (Normal, h = 0.2185)

Kernel Density (Normal, h = 0.0472) 5

1.0

4

0.8

3

0.6

2

0.4

1

0.2

0.0

0 0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

0

Capitaux propres / Total dettes

Graphique n°2 : Distribution de la population défaillante

2

4

6

8

Capitaux propres / Total dettes

Graphique n°3 : Distribution de la population saine

L’utilisation du théorème de Bayes permet l’identification des classes de risque suivantes : Intervalles ≥ 1,193 [1,142 ; 1,193 [ [1,067 ; 1,142 [ [0,915 ; 1,067 [ [0,738 ; 0,915 [ [0,713 ; 0,738 [ [0,486 ; 0,713 [ [0,309 ; 0,486 [ [0,158 ; 0,309 [ [-0,044 ; 0,158 [ < -0,044

Notes 20 18 17 16 15 14 13 12 11 10 08

Tableau n°3 : La grille de notation du ratio : autonomie financière

64

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

2.4.2.2. L’indépendance financière (capitaux propres / total bilan) :

Ce ratio renseigne sur le degré d’indépendance de l’entreprise par rapport à ses prêteurs. Ses statistiques descriptive présentées dans le tableau ci-dessous révèlent les mêmes observations que celles du ratio précédant : plus la valeur du ratio est élevée plus l’entreprise est indépendante et plus la probabilité de défaut est petite. Toute la population 0,243 0,201 0,852 -0,097

Rubrique

Moyenne Ecart type Maximum Minimum

La population non défaillante 0,272 0,198 0,852 0,004

La population défaillante 0,047 0,065 0,177 -0,097

Tableau n°4 : Statistiques descriptives du ratio : indépendance financière

Les distributions graphiques des trois populations pour ce ratio sont présentées dans les graphes suivants : Kernel Dens ity (Normal, h = 0.0691) 2.5

2.0

1.5

1.0

0.5

0.0 -0.2

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Capitaux propres / Total bilan

Graphique n°4 : Distribution du ratio : indépendance financière de toute la population

Kernel Density (Normal, h = 0.0699)

Kernel Density (Normal, h = 0.0300) 2.5

8

2.0

6 1.5

4 1.0

2

0.5

0.0

0 -0.1

0.0

0.1

0.2

Capitaux propres / Total bilan

Graphique n°5 : Distribution de la population défaillante

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

Capitaux propres / Total bilan

Graphique n°6 : Distribution de la population saine

65

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Les classes de risque identifiées ainsi que les points attribués à chacune sont présentés dans le tableau suivant : Intervalles ≥ 0,379 [0,332 ; 0,379 [ [0,327 ; 0,332 [ [0,266 ; 0,327 [ [0,247 ; 0,266 [ [0,238 ; 0,247 [ [0,2 ; 0,238 [ [0,12 ; 0,2 [ [0,068 ; 0,12 [ [-0,007 ; 0,068 [ < -0,007

Notes 20 18 17 16 15 14 13 12 11 10 08

Tableau n°5 : La grille de notation du ratio : indépendance financière

2.4.2.3. La capacité de remboursement (DLMT / CAF) :

Ce ratio permet de mesurer le nombre d’années nécessaires à l’entreprise pour rembourser ses dettes à moyen et long terme en utilisant sa CAF. Les statistiques descriptives présentées dans le tableau ci-dessous montrent bien l’existence d’un problème quant à la détermination de la relation entre les valeurs de ce ratio et les probabilités de défaut. En effet, les entreprises défaillantes sont caractérisées soit par des valeurs négatives, soit par des valeurs très grandes de ce ratio. Pour résoudre ce problème, la solution est d’utiliser l’inverse de ce ratio afin d’avoir la relation suivante : « plus la valeur de ratio est grande plus la probabilité de défaut est faible».

Rubrique

Moyenne Ecart type Maximum Minimum

Toute la population 1,921 7,152 65,366 -19,704

La population non défaillante 1,721 1,782 6,225 0,000

La population défaillante 3,319 20,218 65,366 -19,704

Tableau n°6 : Statistiques descriptives du ratio : capacité de remboursement

66

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Les représentations graphiques du ratio CAF / DLMT se présentent comme suit : Kernel D ens ity ( N ormal, h = 0.8459)

0.25

0.20

0.15

0.10

0.05

0.00 0

50

100

150

200

CAF / DLMT

Graphique n°7 : Distribution du ratio : capacité de remboursement de toute la population

Kernel Dens ity (Normal, h = 2.1655)

Kernel Density (Normal, h = 0.1279) 0.14

2.0

0.12 0.10

1.5

0.08

1.0

0.06 0.04

0.5 0.02 0.00

0.0 -0.5

0.0

0.5

1.0

1.5

0

50

100

150

200

CAF / DLMT

CAF / DLMT

Graphique n°8 : Distribution de la population défaillante

Graphique n°9 : Distribution de la population saine

Après la détermination de la grille de notation pour le ratio : CAF / DLMT, elle a été inversée afin d’obtenir celle rechercée ( DLMT / CAF) qui se présente comme suit : Intervalles b] = 1 − p[ x < b] ƒ

Probabilités moyenne de bon classement :

F (a, b) = p[b < x < a] Avec : 

a : bornes inférieures des classes de risque ;



b : bornes supérieures des classes de risque ;



x : moyenne des notes des entreprises de la même classe de risque ;

Les résultats de ce test pour l’échantillon initial sont résumés dans le tableau suivant : Classes

Moyenne

Ecartype

1 2+ 2 3+ 3 4+ 4 5+ 5

17,429 16,714 16,179 15,857 15,026 13,676 11,762 1033 9,714

0,252 0,193 0,163 0 0,354 0,678 0,189 0,508 0,259

Borne des classes Bornes inf Bornes sup 17,154 16,554 15,972 15,74 14,326 12,016 11,403 9,8 8

20 17,154 16,554 15,972 15,74 14,326 12,016 11,403 9,8 Moyenne

Probabilité de sur-clas

Probabilité de sous-clas

Probabilité moyenne

7% 12% 4% 0% 1% 3% 3% 15% 0% 5%

0% 3% 4% 0% 4% 7% 9% 2% 0% 3%

93% 86% 93% 100% 95% 91% 88% 84% 100% 92%

Tableau n°19 : Résultats du test de validation par l’échantillon initial

L’examen de ce tableau indique que la probabilité moyenne de bon classement est de 92 % et que la probabilité de sur-classement et de sous-classement sont respectivement de 5 % et 3 %. L’analyse des résultats par classe de risque révèle que la classe 2+, 4 et 5+ sont celles qui présentent les plus mauvaises probabilités de classement avec plus de 12% de chance pour qu’une entreprise classée 2+ ou 5+ appartient en réalité à une classe inférieure et plus de 9% 38

Les lois de distribution intra classes sont supposées normales.

76

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

de chance pour qu’une entreprise classée 4 appartient en réalité à une classe supérieure. Hormis ces trois classes les autres affichent des probabilités de bon classement satisfaisantes. 2.6.2. Validation à partir de l’échantillon test :

Comme pour l’échantillon initial, les entreprises de celui-ci sont notées et leur répartition par classe de risque est présentée dans le tableau ci-dessous :

Classes

1

2+

2

3+

3

4+

4

5+

5

Entreprises non défaillantes

1

1

4

2

21

13

0

0

0

Entreprises défaillantes (a)

0

0

0

0

1

2

3

1

1

Total entreprise (b)

1

1

4

2

22

15

3

1

1

fréquences de défaut (a / b)

0

0

0

0

4,54% 13,33% 100% 100% 100%

Tableau n°20 : Répartition des entreprises de l’échantillon test par classes de risque

Le graphe suivant présente aussi la répartition de ces entreprises par classe de risque : 25 20 15 10 5 0

11

2 2+

3 2

43+

53

6 4+

47

8 5+

59

Graphique n°26 : Répartition des entreprises de l’échantillon test par classes de risque

L’examen du tableau et du graphe révèlent les mêmes observations que celles de l’échantillon initial. En effet, la distribution des entreprises est en forme de cloche, les probabilités de défaut croissent à mesure que la note augmente et que les fréquences de défaut s’approchent des probabilités de défaut associées aux classes de risque (sauf pour la classe 4). Les probabilités de sur-classement, de sous-classement ainsi que les probabilités moyennes de bon classement sont présentées dans le tableau ci-après :

77

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Classes

Moyenne

Ecartype

1 2+ 2 3+ 3 4+ 4 5+ 5

17,429 16,714 16,179 15,857 15,026 13,676 11,762 1033 9,714

0,252 0,193 0,163 0 0,354 0,678 0,189 0,508 0,259

Borne des classes Bornes inf Bornes sup 17,154 16,554 15,972 15,74 14,326 12,016 11,403 9,8 8

20 17,154 16,554 15,972 15,74 14,326 12,016 11,403 9,8 Moyenne

Probabilité de sur-clas

Probabilité de sous-clas

Probabilité moyenne

0% 0% 17% 0% 2% 0% 5% 0% 0% 3%

0% 0% 4% 0% 2% 15% 12% 0% 0% 4%

100% 100% 79% 100% 96% 85% 83% 100% 100% 94%

Tableau n°21 : Résultats du test de validation par l’échantillon test

L’examen de ce tableau indique que la probabilité moyenne de bon classement est de 94 % et que la probabilité de sur-classement et de sous-classement sont respectivement de 3 % et 4 %. Si ces résultats sont globalement satisfaisants, l’analyse des probabilités de bon classement par classe de risque révèle que la classe 2 contrairement aux autres affiche une probabilité de sur-classement assez élevée de l’ordre de 17 %, ce qui réduit sensiblement la probabilité de bon classement qui n’atteint q’un niveau de 79 %. Après avoir déterminé et validé la grille de la note financière, il convient de passer à l’élaboration de la grille de la note qualitative. C’est l’objet de la prochaine section.

78

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Section 3 : La mise en place de la note qualitative

L’appréciation qualitative peut valider la note financière, la dégrader ou l’améliorer. Elle repose sur quatre types de critères normalisés : ƒ

La documentation financière ;

ƒ

L’environnement et le positionnement stratégique ;

ƒ

La qualité du management ;

ƒ

Le soutien financier.

Ces critères se déclinent d’un certain nombre de questions pour lesquelles une réponse doit être choisie parmi des réponses préétablies. Chaque réponse sera caractérisée par une note. Les grilles arrêtées pour chaque critère se présentent comme suit :

3.1. La documentation financière : Il s’agit de vérifier la qualité et la transparence des états financiers. Pour ce faire, ce critère va être apprécié sur les aspects suivants : ƒ

La permanence des méthodes ;

ƒ

La pertinence de l’information. Critères

Notes

Permanence des méthodes : ƒ

Méthode constante / Changement mais avec information complète sans impact significatif.

ƒ

Changement des méthodes sans information complète, mais sans impact important après analyse.

07

ƒ

Changement de méthodes avec impact important après analyse.

04

Pertinence de l’information : ƒ

Approuvée sans réserves par un commissaire aux comptes.

ƒ

Existence d’observations du commissaire aux comptes avec impact possible.

ƒ

Réserves majeures, comptes non audités et présentation hors normes.

Tableau n°22 : la grille de notation du critère : documentation financière

10

10

07

04

79

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

3.2. L’environnement et le positionnement stratégique : Ce critère peut être apprécié à travers les aspects suivants : ƒ

L’environnement du pays. En effet, l’entreprise ne peut pas s’abstraire du contexte économique, politique et social du pays dans lequel elle opère.

ƒ

Le secteur d’activité : il s’agit d’évaluer l’industrie d’appartenance de l’entreprise.

ƒ

Le positionnement de l’entreprise sur le marché à travers la part de marché et les performances de l’entreprise.

ƒ

La sensibilité de l’entreprise aux variables et aux cycles économiques et financiers (change, taux, matières premières, …). Critères

Notes

L’environnement : ƒ

Environnement macroéconomique, politique et social favorable et peu volatile.

ƒ

Environnement macroéconomique, politique et social favorable mais relativement volatile.

03

ƒ

Environnement macroéconomique, politique et social défavorable et volatile.

02

05

Le secteur d’activité : ƒ

Marché en forte croissances : forte augmentation des ventes et du cash flow.

ƒ

Marché en phase de maturité ou de renouvellement (ventes et profits stables).

03

ƒ

Marché en déclin ou lancement d’un nouveau produit : cash flow réduit.

02

Le positionnement de l’entreprise sur le marché :

05

05

ƒ

Part de marché significative / leader national.

ƒ

Leader régional.

03

ƒ

Part de marché non significative.

02

La sensibilité aux variables et aux cycles économiques et financiers : ƒ

Faible sensibilité ou politique de couverture adéquate (peu d’impact sur coût et marge).

ƒ

Sensibilité mais couverte de façon satisfaisante (pas d’impact cyclique majeur).

ƒ

Grande sensibilité avec impact sur coût et marge.

Tableau n°23 : la grille de notation du critère : environnement et positionnement stratégique

05

03

02

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

80

3.3. La qualité du management : La qualité du management est en fonction : ƒ

De l’expérience et de l’efficacité de l’équipe dirigeante ;

ƒ

De la stratégie et des réalisations constatées par rapport aux objectifs ;

ƒ

De la fiabilité des prévisions.

Critères

Notes

L’expérience de l’équipe dirigeante :

07

ƒ

Expérience de plus de cinq ans avec diplôme bac + 4 au minimum en gestion.

ƒ

Expérience de moins cinq ans avec diplôme bac + 4 au minimum en gestion.

05

ƒ

Expérience de plus de cinq ans avec autre diplôme.

04

ƒ

Expérience de moins de cinq ans avec autre diplôme.

03

Stratégie et résultats : ƒ

Stratégie claire, réaliste et résultats cohérents avec les objectifs.

07

ƒ Stratégie dont les résultats sont difficiles à évaluer.

05

ƒ Stratégie contestable ou incohérente avec les objectifs.

03

Fiabilité des prévisions : ƒ Prévisions vérifiées dans le passé et disponible pour un suivi en cours d’exercice.

06

ƒ Prévisions vérifiées dans le passé.

04

ƒ Prévisions non fiables ou exagérées.

02

Tableau n°24 : la grille de notation du critère : qualité de management

3.4. Le soutien financier : Le soutien financier regroupe les aspects suivants : ƒ

Le soutien des actionnaires : il s’agit d’apprécier la capacité de ceux-ci à s’impliquer en cas de difficulté de leur société.

ƒ

La capacité d’accès aux financements externes : il s’agit d’apprécier la capacité de l’entreprise d’accéder à des financements par d’autres banques et aux marché de capitaux.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

ƒ

81

Les garanties : il s’agit d’apprécier les garanties (personnelles ou réelles) que peut présenter les sociétés afin de couvrir les crédits qu’elles reçoivent. Critères

Notes

Le soutien des actionnaires : ƒ

Actionnaires susceptibles et capables d’injecter les ressources financières nécessaires. Politique régulière de conservation des résultats.

07

ƒ Pas d’actionnaire majoritaire ou faibles volonté de celui-ci à injecter des ressources financières.

05

ƒ Actionnariat défaillant ou politique abusive de distribution des bénéfices.

03

La capacité d’accès aux financements externes : ƒ Possibilité d’accès à des financements par d’autres banques. Accès au marché de capitaux.

07

ƒ Possibilité d’accès à des financements par d’autres banques mais avec des conditions plus au moins difficiles.

05

ƒ Impossibilité d’accès au marché de crédit.

03

Les garanties : ƒ Possibilité de présenter des garanties aussi bien réelle que personnelles de valeurs conséquentes.

06

ƒ Peu de moyens pour présenter des garanties ou garanties de faibles valeurs.

04

ƒ Pas de garanties à présenter.

02

Tableau n°25 : la grille de notation du critère : soutien financier

La note de chaque critère est la somme des sous critères qui la constitue de telle sorte que la note maximale est de 20 et la minimale est de 8. Comme pour la note financière la note qualitative résulte de la moyenne arithmétique des notes attribuées aux critères précédents. La grille de la note qualitative est présentée dans le tableau suivant : Notes qualitatives Classes A [18 ; 20] B [16 ; 18 [ C [14 ; 16 [ D [12 ; 14 [ E [10 ; 12 [ F [08 ; 10 [ Tableau n°26 : la grille de la notation qualitative

82

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

3.5. La note finale de la contrepartie : La note finale de la contrepartie résulte du croisement de la note financière et de la note qualitative selon le tableau suivant :

1 2+ 2 3+ 3 4+ 4 5+ 5

A 1+ 1 2+ 2 3+ 3 4+ NA NA

B 1 1 2+ 2 3+ 3 4+ 4+ 5+

C 1 2+ 2 3+ 3 4+ 4+ 5+ 5

D 2+ 2 3+ 3 4+ 4 5+ 5 5

E 2 3+ 3 4+ 4 5+ 5 5 5

F NA NA NA NA NA 5+ 5 5 5

Tableau n°27 : grille combinant la note financière et la note qualitative

Certains cas sont considérés comme non applicables (NA). Il s’agit des cas où l’appréciation qualitatives est très favorable alors que la note financière est la plus faible, et le cas inverse où cette dernière est la plus forte alors que l’appréciation qualitative est la plus défavorable. Dans ce cas, il y a lieu de procéder à nouveau à une validation de l’ensemble de la notation et de corriger les anomalies rencontrées. Une fois le système élaboré, il peut être utilisé pour la prise de décision, le calcul des fonds propres nécessaires à la couverture du risque crédit, la détermination de la matrice de transition (probabilités de migration des entreprises d’une classe de risque à une autre) ainsi qu’à la tarification des crédits… La prochaine section traitera à titre d’illustration une application du système à une entreprise.

83

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Section 4: application du système à une entreprise

L’objectif de cette section est d’illustrer à travers un cas d’application la procédure exhaustive de notation d’une entreprise.

4.1. Présentation de l’entreprise : L’entreprise a été créée en décembre 1998 sous forme de SARL par un acte authentique entre les frères M afin de donner une existence juridique au projet de réalisation de deux unités de production de semoule et de farine. Le siège et les unités de fabrication sont situés dans la zone industrielle dite « MIN de Annaba », bénéficiant de toute les commodités et infrastructures de son fonctionnement. La surface occupée par les différentes installations s’étale sur 10.000 m2 , abritant les deux unités de productions, le laboratoire, les bâtiments administratifs et des espaces assez important de stockage et un parking pour le matériel roulant.

4.2. L’appréciation financière de l’entreprise39 : 4.2.1. Le bilan financier : Le retraitement des bilans est présenté dan le tableau ci-dessous : Actif

Unité : KDA

2001 216 361

2002 204 731

187 224

IMMOBILISATION NETTE

192 857

181 024

162 574

AUTRE VALEUR IMMOBILISEE

23 504

23 707

24 650

ACIF CIRCULANT

98 152

79 481

115 197

VALEUR D'EXPLOITATION

36 629

46 872

14 535

VALEUR REALISABLE

56 882

29 111

49 283

VALEUR DISPONIBLE

4 641

3 498

51 379

TOTAL ACTIF

314 513

284 212

302 421

CAPITAUX PERMANANTS

242 467

232 356

223 528

CAPITAUX PROPRES

63 944

71 143

64 639

DLMT

178 523

161 213

158 889

DETTE A COURT TERME

72 046

51 856

78 893

DETTE NON BANCAIRE

72 046

28 930

53 656

DETTE FINANCIERE

0

22 926

25 237

TOTAL PASSIF

314 513

284 212

302 421

ACTIF IMMOBILISE

2003

Passif

Tableau n°28 : bilans financiers de l’entreprise

39

Les bilans et TCR de l’entreprise sont présentés en annexe n°7.

84

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Après examen des résultats obtenus, il y a lieu de constater que l’entreprise utilise des moyens de productions importants qui représentent 89 % de l’ensemble de ses immobilisations, avec une légère diminution due à l’amortissement. Les fonds permanents sont en nette augmentation au fil des années d’études notamment grâce blocage des comptes courants des associés, ce qui permet de couvrir l’actif immobilisé.

4.2.2. Les agrégats financiers : Les agrégats financiers de l’entreprise se présentent comme suit : Unité : KDA

Agrégats

2001

2002

2003

FR

26106

27 625

36 304

BFR

21465

47 053

10 162

TR

4641

-19 428

26 142

Tableau n°29 : les agrégats financiers de l’entreprise

La structure financière de cette entreprise est généralement équilibrée. Les fonds permanents couvrent totalement l’actif immobilisé et dégage un fonds de roulement positif qui couvre totalement les besoins en fonds de roulement (sauf pour l’année 2002 où la trésorerie nette est négative). Le besoin en fonds de roulement est positif en raison des besoins en stocks de matières premières et des délais clients que l’entreprise accorde.

4.2.3. Les soldes intermédiaires de gestion : Unité : KDA

Soldes intermédiaires de gestion

2001

2002

2003

Chiffre d'affaires

342 410

350 231

402 326

Production de l'exercice

347 900

365 577

407 511

Valeur ajoutée

75 245

73 770

87 752

Excédent brut d'exploitation

69 517

67 049

79 123

Résultat d'exploitation

43 660

35 127

45 200

Résultat hors exploitation

-6 214

7 155

11 454

Résultat brut

37 446

42 282

56 654

Résultat net

26 212

29 597

39 658

CAF

42 602

49 063

59 284

Tableau n°30 : les SIG de l’entreprise

85

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

L’analyse des SIG montre que l’activité de l’entreprise est en croissance permanente notamment en matière de résultats et de capacité d’autofinancement.

4.2.4. Calcul des ratios retenus dans la grille de notation : Les valeurs des ratios retenus sont présentées dans le tableau suivant : Ratios CP / T.dettes CP / T.bilan DLMT / CAF RN / CP RN/CA F.personnel /V A FF / EBE

2001 0,255 0,203 4,190 0,410 0,076 0,074 0,236

2002 0,334 0,250 3,286 0,416 0,084 0,088 0,259

2003 0,272 0,214 2,680 0,613 0,099 0,096 0,180

Tableau n°31 : les valeurs des ratios retenus

Compte tenu des valeurs de ces ratios et après leurs confrontations aux grilles de notation élaborées à cet effet, les notes attribuées pour chacun d’eux sont : Ratios 2001 CP / T.dettes 11 CP / T.bilan 13 DLMT / CAF 15 RN / CP 17 RN/CA 13 F.personnel /V A 18 FF / EBE 15 Moyenne des notes 14,857 Note financière 3

2002 2003 12 11 15 13 17 17 17 20 14 14 18 18 14 18 15 15,857 3 3+

Tableau n°32 : les notes attribuées à chaque ratio

Après avoir évalué la santé financière de l’entreprise, il y a lieu de passer à son appréciation sur le plan qualitatif.

4.3. L’appréciation qualitative de l’entreprise : 4.3.1. La documentation financière : 4.3.1.1. Permanence des méthodes :

L’entreprise a toujours gardé les méthodes comptables pratiquées, que ce soit les méthodes d’amortissement et de provisionnement ou les méthodes de présentation des comptes. L’examen des différents documents comptables ne relève aucune modification de méthodes.

86

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

4.3.1.2. Pertinence de l’information :

Les documents financiers de l’entreprise ne souffrent d’aucune ambiguïté ni de réserves. Ces derniers sont les bilans et les TRC fiscaux de l’entreprise. An vu des éléments analysés ci-dessus, les différentes notes à attribuer au critère : documentation financière sont résumées dans le tableau suivant : Critères

Réponses

Notes

Permanence des méthodes

Méthodes constante / changement mais avec information complète sans impact significatif.

10

Pertinence de l’information

Approuvée sans réserves par un commissaires aux comptes.

10 20

Total Tableau n°33 : les notes attribuées au critère : documentation financière

4.3.2. L’environnement et le positionnement stratégique : 4.3.2.1. L’environnement :

L’Algérie est considéré comme un pays dont l’environnement macroéconomique est relativement volatile du fait qu’il importe la majorité de ses consommations et n’exporte que les hydrocarbures. Politiquement ce pays a connu une stabilité depuis 1999. 4.3.2.2. Le secteur d’activité :

Le secteur d’activité dans lequel évolue l’entreprise à savoir le secteur agro-alimentaire, est un créneau porteur en raison de la forte demande sur ces produits. 4.3.2.3. Le positionnement de l’entreprise dans son secteur d’activité :

Compte tenu de la forte demande en matière de semoule et de farine, qui ne cesse d’augmenter malgré l’émergence de nouvelles minoteries et semouleries dans la région et vu l’importance de ces produits dans la fabrication des éléments nécessaires à tout repas d’algérien « le pain ... », la demande excède toujours l’offre. Les produits offerts par l’entreprise sont de qualités irréprochables, et aussi son ancienneté dans le domaine lui a permis de s’installer sur le marché et d’avoir la confiance des clients et de les fidéliser. 4.3.2.4. La sensibilité aux variables et aux cycles économiques et financiers :

Du fait de la forte demande sur les produits qu’elle commercialise, l’entreprise est à l’abri de toute mauvaise conjoncture économique. Les produits commercialisés sont de large consommation, donc la demande restera toujours forte malgré une augmentation des prix. Cependant, l’entreprise est soumise au risque de change, lors de ses opérations d’importation et au risque de manque de matière première vu que cette dernière est importée.

87

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

An vu des élément analysés ci-dessus, les différentes notes à attribuer au critère : environnement et positionnement stratégique sont résumées dans le tableau suivant : Critères

Réponses

Notes

L’environnement

Environnement macroéconomique, politique et social favorable mais relativement volatil.

03

Le secteur d’activité

Marché en phase de maturité ou de renouvellement (ventes et profits stables).

03

Le positionnement sur le marché

Part de marché significatif / leader régional.

03

Sensibilité aux variables

Sensibilité mais couverte de façon satisfaisante.

03 12

Total Tableau n°34 : les notes attribuées au critère : environnement et positionnement stratégique

4.3.3. La qualité du management : 4.3.3.1. Stratégie et résultats :

La stratégie du développement de la société vise la réalisation d’un double objectif : ƒ

mettre en place un groupe totalement intégré ;

ƒ

accumuler un important capital. En effet, les propriétaires envisagent de créer d’autres unités dans d’autres régions.

4.3.3.2. Fiabilité des prévisions :

Les prévisions de l’entreprise en matière du résultat et du chiffre d’affaires ont été largement dépassées. En effet, ceci peut être vérifié en comparant les états financiers prévisionnels avec les états réels de l’entreprise. En vu des éléments analysés ci-dessus, les différentes notes à attribuer au critère : qualité du management sont résumées dans le tableau suivant : Critères

Réponses

L’expérience de l’équipe Expérience de moins de cinq ans avec autre diplôme dirigeante

Notes

03

Stratégie et résultat

Stratégie claire, réaliste et résultats cohérents avec les objectifs.

07

Fiabilité des prévisions

Prévisions vérifiées dans le passé et disponible pour un suivi en cours d’exercice

06 16

Total Tableau n°35 : les notes attribuées au critère : qualité du management

88

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

4.3.4. Le soutien financier : 4.3.4.1. Le soutien des actionnaires :

L’entreprise est une affaire familiale et les associés étant solidaires entre eux sont capables de la soutenir en cas de nécessité. En effet, le capital de l’entreprise est passé de 3000 000 DA en 1998 à 15000 000 DA en 2004. 4.3.4.2. La capacité d’accès aux financements externes :

L’accès à des financements externes, accordés par d’autres banques, ne sera pas difficile en raison de la rentabilité de l’entreprise et de sa solvabilité, ajoutons à cela, la concurrence qui existe entre les banques pour attirer la meilleure clientèle sur le marché. 4.3.4.3. Les garanties :

Les associés de l’entreprise étant les propriétaires d’un patrimoine immobilier conséquent, sont aptes à présenter des garanties suffisantes aux créanciers de l’entreprise. En vu des éléments analysés ci-dessus, les différentes notes à attribuer au critère : soutien financier sont résumées dans le tableau suivant :

Critères

Réponses

Notes

Le soutien des actionnaires

Actionnaires susceptibles et capables d’injecter les ressources financières nécessaires.

07

La capacité d’accès aux financements externes

Possibilité d’accès à des financements par d’autres banques mais avec des conditions plus au moins difficiles.

05

Les garanties

Possibilité de présenter des garanties aussi bien réelles que personnelles de valeurs conséquentes.

06 18

Total Tableau n°36 : les notes attribuées au critère : soutien financier

La moyenne de l’ensemble des notes attribuées aux critères qualitatifs permettent d’obtenir le résultat suivant : 16,5. Donc la note qualitative de l’entreprises sera : B

89

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

4.4. La note finale de l’entreprise : La confrontation de la note financière et de la note qualitative à la grille finale de notation donne les résultats suivants :

Note financière Note qualitative Note finale

2001 2002 2003 3 3 3+ B B B 3+ 3+ 2

Tableau n°37 : la notation finale de l’entreprise

Ainsi, ces notes permettent de prendre une décision quant à la continuité de la relation avec l’entreprise, de constituer des provisions pour les crédits qui lui sont accordés et de les tarifier.

Conclusion :

Ce quatrième et dernier chapitre a présenté une proposition d’un système de notation interne pour le secteur agro-alimentaire au CPA. Nous avons essayé, dans ce chapitre, de donner plus de valeur empirique à notre travail en insistant sur la mise en œuvre d’un maximum de notions vues dans la théorie. C’est ainsi qu’après avoir situé notre travail dans son contexte global à travers la présentation du CPA et la manière dont cette banque apprécie le risque crédit nous sommes passés à présenter, d’une manière aussi détaillée que possible, les fondements d’élaboration des grilles d’appréciation financière et qualitative. En fin, nous avons illustré notre modèle de notation à travers un cas d’application sur une entreprise.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

90

Conclusion générale

L’appréciation du risque de crédit a été et demeure toujours le sujet le plus important pour les banques et établissements financiers dans les opérations d’octroi de crédit. Cependant, ces établissements cherchent depuis longtemps des méthodes efficaces afin de répondre à leurs besoins dans le but de diminuer le plus possible le risque de crédit est par conséquent de maximiser leurs profits. Dans ce contexte les banques Algériennes ont recours à l’analyse financière, considérée comme une méthode classique, basée sur l’étude de la situation financière de l’entreprise. Mais l’appréciation du risque ne saurait se contenter de cette analyse, c’est pourquoi les banques élargissent leurs études aux facteurs économiques et humains. Cependant, de l’utilisation de l’analyse financière peuvent apparaître certaines difficultés, induites par la pluralité des indicateurs financiers qui pourraient mener à une subjectivité quant aux choix des ratios utilisés. C’est ainsi que d’autres méthodes plus sophistiquées ont été développées tels que le crédit scoring, la Value at Risk et la notation, notamment la notation interne. En effet, l’approche par les systèmes de notation interne permet à la banque non seulement d’appréhender le risque économique intrinsèque à une entreprise car là elle peut prendre en considération des informations complémentaires sur le client dont généralement les organismes extérieurs d’évaluation du crédit ne disposent pas. Ceci constitue un avantage essentiel de l’approche par les évaluations internes, mais, aussi d’utiliser ce système comme moyen de pilotage global du risque de crédit, notamment, en matière de prise de décision et de tarification quant à l’octroi de nouveaux crédits, de provisionnement de créances et de constitution de fonds propres économiques nécessaires à la couverture des pertes potentielles. A cet effet, nous avons tenté de proposer au Crédit Populaire d’Algérie, suivant une démarche cohérente et exhaustive, un système de notation interne des entreprises. Pour ce faire, nous avons procédé de la manière suivante : d’abord, nous avons défini quelques paramètres préalables notamment la défaillance et l’horizon de prévision. Puis, nous avons construit un échantillon de 120 entreprises exerçant dans le secteur agro-alimentaire dont 105 sont non défaillantes et 15 sont défaillantes (qui ont connu un passage au contentieux) et aussi sélectionné les ratios les plus discriminants grâce à la méthode

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

91

unidimensionnelle de Beaver. Ensuite, nous avons déterminé et validé la grille de l’appréciation financière et en fin, nous avons élaboré la grille de l’appréciation qualitative. Cependant, les reproches suivantes peuvent être portées à ce système : ƒ

La taille de l’échantillon est relativement réduite, celle-ci est due à l’absence d’informations relatives aux entreprises ;

ƒ

Le système n’est applicable qu’au secteur agro-alimentaire, dû à la contrainte temporelle ;

ƒ

L’échantillon ne comporte que les dossiers acceptés par la banque (les dossiers rejetés ne sont pas pris en compte) ce qui peut biaiser la qualité du modèle.

Afin d’améliorer les performances de ce modèle nous recommandons : ƒ

L’utilisation d’un échantillon d’entreprise plus important ;

ƒ

De prendre en coconisation les dossiers des entreprises non acceptés par la banque ;

ƒ

De générer une grille d’appréciation sectorielle.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

92

Bibliographie : Ouvrages : 1. BALLADA, S. et COILLE, J-C., Outils et Mécanismes de Gestion Financière, Edition Maximia, Paris, 2000. 2. BESSIS, J., Gestion des Risques et Gestion Actif-Passif, Edition Dalloz, Paris, 1995. 3. BRUYERE, R., Les produits dérivés de crédit, Edition Economica, Paris, 1998. 4. DE COUSSERGUES, S., Gestion de la Banque : du Diagnostique à la Stratégie, Edition DUNOD, Paris, 2002. 5. DEPALLENS, G. et JOBARD, J-P., Gestion Financière de l’Entreprise, Edition Sirey, Paris, 1997. 6. DE POLIGNAC, J.F., La notation financière : L’approche du risque de crédit, Edition. la revue Banque éditeur, Paris, 2002. 7. DE SERVIGNY, A., le Risque de Qrédit Nouveaux Enjeux Bancaires, Edition DUNOD, Paris, 2003. 8. DIETCH, M. et PETEY, J., Mesure et Gestion du Risque de Crédit Dans les Institutions Financières, Edition Revue banque éditeur, Paris, 2003. 9. DUBERNET, M., Gestion Actif-Passif et Tarification des Services Bancaires, Edition Economica, Paris, 1997. 10. GRANDUGUILLOT, B. et F., Analyse Financière : les Outils du Diagnostic Financier, Edition Gualino, Paris, 2002. 11. JEAN PIERE, L., Analyse Financière, Edition Dalloz, Paris, 2001. 12. LABADIE, A. et ROUSSEAU, O., Crédit Management : Gérer le Risque Clients, Edition Economica, Paris, 1996. 13. MARIE, A. et DU SERT, P., Risque et Contrôle du Risque, Edition Economica, Paris, 1999. 14. MATHIEU, M., L’exploitation Bancaire et le Risque Crédit, Edition la Revue banque éditeur, Paris, 1995. Revues périodiques :

1. DRESS, E., La prise en compte des systèmes de notation interne par le comité de Bâle : quels impacts opérationnels pour les banques ?, La revue Banque Magazine, N° 639, Septembre2002, pages58-61. 2. MAHIEDDINE, Y., Les modèles internes, une nouvelle vision s’impose, La revue Banque Magazine, N° 637, Juin 2002, pages 56-58. 3. RAIMBOURG, P., Le point sur la notation, La revue Banque et Marché N°48, Septembre / Octobre 2000.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

93

4. TAMAR, J.P., Les atouts de la gestion active d’un portefeuille de risque de crédit, La revue Banque Magazine, N° 612, Mars 2000, pages 44-51. 5. VEVERKA, F., Le futur rôle des agences de notation, La revue Banque Magazine, N°623, Mars2001, pages 44-47. Mémoires et travaux universitaires :

1. AMRANI, N., Proposition d’une Méthode de Cotation des Entreprises à la Centrale des Bilans -Banque d’Algérie-, Mémoire de fin d’études, Ecole supérieure de banque, Septembre2001. 2. BOUANANI, F., Proposition d’un Système de Notation Interne des Entreprises, Mémoire de fin d’études, Ecole supérieure de banque, Octobre 2004. 3. KADJAR, M., Le Crédit Scoring – Cas du Crédit populaire d’Algérie-, Mémoire de fin d’études, Ecole supérieure de banque, Octobre 2004. 4. SIBER, N., Le Suivi et l’Analyse d’une Entreprise Par une Banque Centrale – Cas de la Banque de France et de la Banque d’Algérie-, Mémoire de fin d’études, Ecole supérieure de banque, Septembre 2002. Textes réglementaires :

1. L’instruction 68 / 94 du 25/10/1994 fixant le niveau des engagements extérieurs 2. L’instruction 74 / 94 du 29/11/1994 fixant les règles prudentielles de gestion des banques et des établissements financiers. 3. Règlement 02-03 du 14/11/2002 portant sur le contrôle interne des banques et établissements financiers. 4. Ordonnance 03-11 du 26/08/03 relative à la monnaie et au crédit. Autres documents :

1. BLANC, E., Analyste crédit à la Société Générale, Mars à Août 2001. 2. Comité de Bâle, Nouvel accord sur les fonds propres, Avril 2003. 3. Comité de Bâle, Rapport sur le contrôle bancaire, janvier 2000. 4. FOULCHER, S., GOURIEREUX, C. et TIOMO, A., La Structure par Terme de Défaut et Rating, avril 2004. 5. GAUSSEL, N., LEGRAS, J., LONGIN, F., RABEMANANJARA, R., Au-delà de la VaR, Quants n° 37, Recherche et Innovation, CCF.

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

Sites Internet :

1. www.bank_of_algeria.dz. 2. www.bis.org. 3. www.creditrisk.org. 4. www.defaultrisk.com. 5. www.kmv.com. 6. www.Riskmetrics.com. 7. www.riskpartener.lu. 8. www.standardandpoors.com.

94

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

95

LISTE DES FIGURES ET GRAPHIQUES :

Types Figure n°1 Graphique n°1 Graphique n°2 Graphique n°3 Graphique n°4 Graphique n°5 Graphique n°6 Graphique n°7 Graphique n°8 Graphique n°9 Graphique n°10 Graphique n°11 Graphique n°12 Graphique n°13 Graphique n°14 Graphique n°15 Graphique n°16 Graphique n°17 Graphique n°18 Graphique n°19 Graphique n°20 Graphique n°21 Graphique n°22 Graphique n°23 Graphique n°24 Graphique n°25 Graphique n°26

Intitulés Exemple d’affectation dans un espace à deux dimensions Distribution du ratio : autonomie financière de toute la population Distribution de la population défaillante Distribution de la population saine Distribution du ratio : indépendance financière de toute la population Distribution de la population défaillante Distribution de la population saine Distribution du ratio : capacité de remboursement de toute la population Distribution de la population défaillante Distribution de la population saine Distribution du ratio : rentabilité financière de toute la population Distribution de la population défaillante Distribution de la population saine Distribution du ratio : rentabilité commerciale de toute la population Distribution de la population défaillante Distribution de la population saine Distribution du ratio : FP / VA de toute la population Distribution de la population défaillante Distribution de la population saine Distribution du ratio : poids d’endettement de toute la population Distribution de la population défaillante Distribution de la population saine Distribution des notes de toute la population Distribution de la population défaillante Distribution de la population saine Répartition des entreprises de l’échantillon initial par classes de risque Répartition des entreprises de l’échantillon test par classes de risque

Pages 28 63 63 63 64 64 64 66 66 66 67 67 67 68 69 69 70 70 70 71 71 71 73 73 73 74 76

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

96

LISTE DES TABLEAUX :

Tableau n°1 Tableau n°2 Tableau n°3 Tableau n°4 Tableau n°5 Tableau n°6 Tableau n°7 Tableau n°8 Tableau n°9 Tableau n°10 Tableau n°11 Tableau n°12 Tableau n°13 Tableau n°14 Tableau n°15 Tableau n°16 Tableau n°17 Tableau n°18 Tableau n°19 Tableau n°20 Tableau n°21 Tableau n°22 Tableau n°23 Tableau n°24 Tableau n°25 Tableau n°26 Tableau n°27 Tableau n°28 Tableau n°29 Tableau n°30 Tableau n°31 Tableau n°32 Tableau n°33 Tableau n°34 Tableau n°35 Tableau n°36 Tableau n°37

Intitulés Les ratios les plus discriminants avec leurs pouvoirs et seuils de discrimination Statistiques descriptives du ratio : autonomie financière Grille de notation du ratio : autonomie financière Statistiques descriptives du ratio : indépendance financière Grille de notation du ratio : indépendance financière Statistiques descriptives du ratio : capacité de remboursement Grille de notation du ratio : capacité de remboursement Statistiques descriptives du ratio : rentabilité financière Grille de notation du ratio : rentabilité financière Statistiques descriptives du ratio : rentabilité commerciale Grille de notation du ratio : rentabilité commerciale Statistiques descriptives du ratio : FP / VA Grille de notation du ratio : FP / VA Statistiques descriptives du ratio : poids d’endettement Grille de notation du ratio : poids d’endettement Statistiques descriptives des notes attribuées La grille de la notation financière Répartition des entreprises de l’échantillon initial par classes de risque Résultats du test de validation par l’échantillon initial Répartition des entreprises de l’échantillon test par classes de risque Résultats du test de validation par l’échantillon test Grille de notation du critère : documentation financière Grille de notation du critère : environnement et positionnement stratégique Grille de notation du critère : qualité du management Grille de notation du critère : soutien financier La grille de la notation qualitative Grille combinant la note financière et la note qualitative Bilans financiers de l’entreprise Les agrégats financiers de l’entreprise Les SIG de l’entreprise Les valeurs des ratios retenus de l’entreprise Les notes attribuées à chaque ratio Les notes attribuées au critère : documentation financière Les notes attribuées au critère : environnement et positionnement stratégique Les notes attribuées au critère : qualité du management Les notes attribuées au critère : soutien financier La notation finale de l’entreprise

Pages 60 62 63 64 65 65 66 67 68 68 69 69 70 71 72 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 81 82 83 84 84 85 85 86 87 87 88 89

Appréciation du Risque Crédit : Notation Interne

LISTE DES ANNEXE :

ANNEXE N° I : Organigramme du CPA. ANNEXE N° II : Organigramme de la DCIS. ANNEXE N° III : L’échantillon d’analyse. ANNEXE N° IV : Document sur la densité de Kernel. ANNEXE N° V : Tableau récapitulatif des grilles de notation par ratio. ANNEXE N° VI : L’échantillon de validation. ANNEXE N° VII : Bilans et TCR de l’entreprise notée.

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PRESIDENT DIRECTEUR GENERAL

DIRECTION DE L’AUDIT

INSPECTION GENERALE

DGA EXPLOITATION

ANNEXE N° I

DIRECTION DES OPERATIONS DU COMMERCE EXTERIEUR DIVISIONS DES AFFAIRES INERNATIONNALES DIRECTION DES FINANCEMENTS EXTERIEURE

DIRECTION DE LA MOMETIQUE

DIRECTION FINANCIERE

DIRECTION DE LA GESTION DES VALEURS MOBILIERES

DIRECTION DU RESEAU

DIRECTION DE LA COMMUNICATION ET DU MARKETING DGA ADMINISTRATION ET DEVELOPPEMENT

DIRECTION DE LA COMPTABILITE

DIRECTION DE LA PREVISION ET DE CONTRÔLE DE GESTION

DIRECTION DE L’ADMINISTRATION GENERALE

GROUPES D’EXPLOITATION AGENCES

DIRECTION DES SYSTEMES ET ORGANISATIONS

DIRECTION DU TRAITEMENT INFORMATIQUE

DIRECTION DES RESSOURCES HUMAINES

DGA ENGAGEMENTS ET AFFAIRES JURIDIQUES DIRECTION DES FILIALES ET PARTICIPATIONS DIRECTION DU CREDIT BTPH

DIRECTION DES ETUDES ET DE SUIVI DES ENGAGEMENTS DIRECTION DES AFFAIRES JURIDIQUES ET DU CONTENTIEUX

DIRECTION DES CREDITS SPECIFIQUES AUX PARTICULIERS DIRECTION DU CREDIT A L’INDUSTRIE ET SERVICES

ANNEXE N° II LA DIRECTIOIN

SERVICE ADMINISTRATIF

LES SECRETARIATS

CELLULE ARCHIVES

DEPARTEMENT DES PME & PMI

DEPARTEMENT DES GRANDES ENTREPRISES

DEPARTEMENT COMMERCES & SERVICES

SECTEUR COMMERCES

SECTEUR PLASTIQUE CHIMIE PETROCHIMIE TEXTILE SECTEUR SANTE ET TRANSPORT

SECTEUR AGROALIMENTAIRE

SECTEUR DISTRIBUTION ET TOURISME SECTEUR SERVICES

SECTEUR MATERIAUX DE CONSTRUCTION SECTEUR SERVICE ET TRANSFORMATION

SECTEUR METALLUGIE ACIERIE MECANIQUE ELECTRONIQUE

ANNEXE N° III

N° 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

Ratios Formule Ratios de structures Autonomie financière CP / T. dettes Indépendance financière CP / T. bilan Couverture du BFR par le FR FR / BFR Capacité de remboursement DLMT / CAF Financement des emplois stables CP / Immobilisation Ratios de liquidité Liquidité générale ACT / DCT Liquidité réduite (VD+VR) / DCT Liquidité immédiate VD / DCT Ratios de rentabilité Rentabilité financière R-net / FP Rentabilité commerciale R-net / CA Ratios d’activité et gestion Délai client (Client / CA TTC)*360 Partage la VA (personnel) F-personnel / VA Partage la VA (FF) FF / VA Rémunération de l'entreprise CAF / VA Poids de l'endettement FF / EBE

N° 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

Def 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

R1 0,136 1,495 0,540 0,535 0,213 0,340 0,243 0,793 0,117 6,378 1,527 0,085 0,146 0,309 0,187 0,083 0,629 0,265 0,517 2,417 3,345 0,063 0,543 0,621 0,123 0,569 0,386 1,048 0,397 1,682 2,856 1,189 0,136 0,668 0,565 0,659 0,029 0,008 0,615 0,201 0,479 0,737 1,210 0,099 0,301 0,175 0,292 0,601 1,874 1,295 0,573

R2 0,090 0,383 0,252 0,273 0,156 0,119 0,186 0,190 0,089 0,695 0,564 0,073 0,085 0,234 0,004 0,076 0,204 0,178 0,105 0,365 0,711 0,051 0,030 0,264 0,114 0,164 0,196 0,426 0,595 0,570 0,705 0,507 0,104 0,257 0,276 0,395 0,075 0,006 0,323 0,092 0,251 0,225 0,398 0,081 0,161 0,079 0,089 0,305 0,413 0,495 0,339

R3 2,108 2,137 0,918 2,939 2,476 6,617 -0,570 0,710 3,824 1,355 2,691 -0,575 0,560 1,535 1,001 1,199 2,107 1,369 1,007 7,214 1,772 -0,346 0,547 -0,719 -1,144 0,161 -1,704 0,624 1,532 0,954 -1,892 1,231 1,073 1,129 -4,960 1,097 1,075 0,545 0,034 1,264 0,563 11,365 4,073 0,052 1,510 0,629 1,271 0,746 -1,547 0,643 0,764

R4 3,736 1,099 2,030 0,763 3,317 1,626 2,041 1,515 4,449 0,000 1,606 0,575 2,946 3,957 0,000 5,685 0,121 0,836 6,072 0,387 0,238 4,845 5,219 6,225 -12,204 0,109 0,055 0,100 6,061 0,000 1,568 0,000 2,001 0,535 0,000 0,000 19,769 0,000 0,556 0,419 0,000 2,354 0,954 3,190 0,000 0,000 0,000 0,000 0,283 0,771 1,936

R5 0,901 0,613 0,315 0,758 0,882 0,814 0,176 0,414 0,927 0,396 0,734 0,061 0,605 0,704 0,886 0,413 0,451 0,176 0,808 0,494 0,751 0,416 0,574 0,795 0,097 0,067 0,382 0,686 0,704 0,284 0,956 0,048 0,009 0,083 0,134 0,005 0,427 0,005 0,574 0,814 0,471 0,673 0,880 0,733 0,264 0,037 0,141 0,124 0,860 0,646 0,403

R6 1,865 4,419 1,901 0,664 1,352 6,737 1,127 9,210 2,200 5,536 3,029 1,119 0,748 4,609 5,028 2,143 3,863 1,587 2,228 2,418 1,339 1,081 1,623 0,788 0,125 1,009 1,265 0,812 0,324 2,113 0,471 2,231 1,924 2,883 1,774 1,659 1,410 1,272 0,973 5,960 1,010 5,871 0,412 1,045 1,374 2,146 2,819 1,724 1,141 1,494 1,586

R7 0,841 2,758 1,365 0,566 0,983 6,539 0,488 6,457 2,200 1,939 3,029 0,576 0,215 4,229 2,054 1,338 2,131 1,031 0,571 2,227 1,317 0,587 0,182 0,696 0,125 0,418 1,240 0,684 0,187 0,970 0,059 0,881 0,113 0,749 1,025 0,490 0,325 0,094 0,816 1,345 1,010 5,871 0,369 0,643 0,311 1,497 1,846 0,085 0,819 0,413 0,706

52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103

1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

0,112 0,210 0,507 5,827 0,565 0,627 0,128 0,339 0,066 2,189 0,543 6,309 0,138 3,511 3,517 0,468 0,486 0,278 0,742 0,086 1,701 0,038 8,728 0,018 0,030 0,416 0,612 0,148 0,116 0,356 0,115 1,139 -0,094 0,627 0,121 0,558 0,120 0,413 1,417 0,495 0,247 0,173 0,140 0,134 0,474 0,455 0,119 2,198 0,294 1,514 2,814 1,995

0,090 0,153 0,334 0,631 0,145 0,204 0,107 0,195 0,007 0,456 0,516 0,645 0,060 0,642 0,518 0,247 0,271 0,070 0,040 0,084 0,652 0,022 0,852 0,013 0,005 0,278 0,092 0,126 0,084 0,245 0,068 0,404 -0,097 0,218 0,101 0,024 0,108 0,209 0,403 0,243 0,121 0,153 0,073 0,111 0,167 0,148 0,097 0,570 0,225 0,385 0,706 0,327

0,457 1,189 -0,374 5,103 2,239 -2,680 -0,394 1,708 -3,803 1,437 1,173 7,589 1,019 0,884 1,318 0,942 0,198 0,003 0,038 -0,099 1,289 -1,061 1,099 1,263 1,107 -0,069 3,059 1,110 0,528 0,979 0,998 0,736 0,877 0,127 0,228 2,494 0,529 0,747 1,578 0,897 1,277 0,195 8,523 3,290 1,400 0,936 0,787 -5,459 4,275 9,253 10,579 10,003

2,654 3,881 0,000 0,160 0,000 0,336 0,000 0,894 -3,350 3,097 2,340 1,886 1,886 0,005 0,397 1,369 0,980 2,386 4,550 -7,909 4,827 -3,897 0,000 -11,736 -4,568 3,518 0,720 -7,599 3,561 2,477 65,366 0,000 0,599 0,000 0,000 0,695 2,314 3,209 3,679 2,985 1,017 4,315 5,005 2,366 1,789 1,620 5,091 0,506 4,359 0,658 0,000 0,528

0,122 0,065 0,428 0,609 0,038 0,945 0,242 0,176 0,842 0,580 0,796 0,491 0,106 0,432 0,776 0,688 0,537 0,944 0,427 0,026 0,503 0,885 0,668 0,880 0,507 0,604 0,664 0,622 0,736 0,993 0,955 0,114 0,417 0,284 0,041 0,463 0,649 0,845 0,619 0,287 0,658 0,730 0,814 0,239 0,042 0,303 0,991 0,678 0,655 0,385 0,176 0,247

1,399 3,980 0,869 4,160 1,388 0,424 0,907 1,875 1,422 5,577 0,299 4,976 3,275 3,125 3,912 1,621 1,187 1,002 1,017 0,960 6,452 0,550 6,901 9,510 3,361 0,900 7,063 0,459 1,185 0,034 0,360 2,497 3,066 1,072 1,151 3,143 1,366 1,876 7,993 1,899 1,852 1,145 7,917 1,052 2,841 3,987 0,287 2,486 2,449 4,330 3,285 6,735

0,569 3,729 0,869 3,318 0,909 0,118 0,391 1,442 1,235 3,573 0,049 4,412 0,594 0,537 2,148 0,540 0,687 0,777 0,637 0,892 2,350 0,495 6,901 5,506 1,002 0,447 6,276 0,158 0,503 0,034 0,193 0,118 1,235 0,230 0,641 1,685 0,469 0,970 5,847 1,449 1,378 0,269 7,762 0,280 2,020 2,966 0,287 2,486 1,895 4,224 2,666 6,587

104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120

1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 moy ecart max min

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0,132 0,080 0,453 0,197 0,523 0,003 0,039 0,008 0,177 0,051 0,256 0,447 0,128 0,499 0,232 0,030 0,388 0,243 0,201 0,852 -0,097

0,320 -2,369 6,027 1,031 1,033 -2,478 -0,145 2,310 1,264 -1,469 0,925 0,700 1,253 0,838 1,387 0,878 1,333 1,311 2,609 11,365 -5,459

2,855 1,409 3,684 0,602 0,849 6,524 6,048 6,185 -19,704 16,261 0,962 0,000 5,196 0,000 0,326 2,594 0,000 1,921 7,152 65,366 -19,704

0,551 0,855 0,416 0,534 0,593 0,764 0,837 0,374 0,564 0,382 0,505 0,032 0,819 0,085 0,037 0,128 0,006 0,491 0,295 0,993 0,005

1,353 2,181 1,091 3,216 3,324 1,682 3,064 1,232 9,005 0,924 3,351 2,914 2,675 3,901 2,005 1,086 1,746 2,506 2,075 9,510 0,034

0,659 1,931 0,905 2,961 1,707 1,373 3,054 1,094 6,897 0,732 1,900 0,511 2,113 1,155 0,510 1,037 1,282 1,617 1,764 7,762 0,034

N° 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51

R8 0,455 1,819 0,057 0,226 0,210 4,870 0,376 0,294 0,885 1,184 1,903 0,325 0,198 1,935 0,003 0,189 1,504 0,158 0,009 0,648 0,147 0,490 0,000 0,249 0,072 0,003 0,428 0,225 0,161 0,905 0,000 0,231 0,030 0,287 0,931 0,059 0,029 0,031 0,747 1,037 0,990 4,442 0,276 0,024 0,126 0,020 0,388 0,000 0,241 0,108 0,002

R9 -1,101 0,292 0,082 0,491 0,708 0,956 0,025 0,363 0,540 0,282 0,061 0,561 0,130 0,055 -0,420 0,198 12,060 0,850 2,035 0,408 0,114 0,311 0,513 -0,078 -0,363 0,121 1,515 0,352 0,000 0,172 0,075 0,147 1,218 0,371 0,854 0,016 -0,184 17,450 0,268 0,107 0,895 3,260 0,010 0,648 1,805 0,325 1,833 0,286 0,318 0,248 0,204

R10 -0,800 0,150 0,082 0,203 0,075 0,405 0,009 0,140 0,164 0,095 0,089 0,016 0,045 0,038 -0,011 0,010 0,264 0,105 0,259 0,360 0,010 0,036 0,013 -0,089 -0,021 0,017 0,160 0,229 0,000 0,037 0,040 0,037 0,037 0,112 0,022 0,002 0,027 0,018 0,014 0,071 0,050 0,206 0,009 0,039 0,156 0,009 0,138 0,040 0,044 0,170 0,088

R11 40,640 29,769 52,328 6,093 16,467 26,082 16,806 55,923 36,000 0,000 0,000 24,618 0,000 50,641 78,754 64,597 0,000 66,866 29,611 55,736 57,613 0,000 0,000 58,130 0,063 138,464 63,867 20,146 16,395 0,000 0,000 55,858 0,134 24,067 0,000 0,000 168,409 0,000 0,000 1,345 0,849 72,727 66,354 12,065 9,205 68,102 82,205 0,000 8,383 20,599 98,920

R12 0,740 0,160 0,624 0,331 0,110 0,104 0,198 0,441 0,149 0,588 0,515 0,069 0,526 0,241 0,499 0,453 0,132 0,163 0,299 0,401 0,150 0,127 0,079 0,182 0,659 0,448 0,102 0,117 0,473 0,421 0,238 0,171 0,093 0,176 0,246 0,438 0,754 0,430 0,070 0,024 0,070 0,045 0,086 0,913 0,321 0,539 0,352 0,704 0,143 0,144 0,180

R13 0,023 0,117 0,016 0,001 0,138 0,064 0,055 0,011 0,018 0,050 0,013 0,094 0,048 0,004 0,005 0,015 0,080 0,134 0,204 0,011 0,004 0,010 0,064 0,343 0,023 0,032 0,064 0,005 0,016 0,006 0,109 0,014 0,050 0,010 0,004 0,015 0,155 0,050 0,008 0,026 0,024 0,050 0,036 0,107 0,015 0,016 0,017 0,011 0,063 0,008 0,013

R14 0,148 0,904 0,604 0,646 0,717 0,801 0,156 0,436 0,831 0,340 0,972 0,284 0,889 0,382 0,475 0,407 0,783 0,575 0,353 0,502 0,275 0,444 0,830 0,208 -1,336 0,414 0,905 0,682 0,158 0,625 0,278 0,705 0,593 0,526 0,598 0,181 0,288 0,570 0,503 0,877 0,905 0,940 0,128 0,556 0,590 0,169 0,561 0,172 0,787 0,695 0,540

R15 0,102 0,151 0,050 0,001 0,155 0,073 0,104 0,022 0,021 0,000 0,027 0,168 0,178 0,007 0,011 0,027 0,093 0,175 0,339 0,019 0,005 0,019 0,071 0,456 0,554 0,071 0,084 0,005 0,161 0,011 0,173 0,029 0,000 0,013 0,005 0,032 -0,115 0,000 0,012 0,027 0,026 0,000 0,039 0,145 0,022 0,079 0,030 0,041 0,073 0,010 0,023

52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103

0,109 0,474 0,000 2,541 0,401 0,025 0,038 0,112 0,532 1,392 0,020 4,274 0,266 0,164 0,702 0,104 0,076 0,129 0,077 0,066 1,295 0,081 0,531 2,399 0,233 0,045 6,101 0,065 0,137 0,022 0,020 0,058 0,316 0,003 0,000 1,254 0,053 0,379 3,572 0,055 0,185 0,254 6,106 0,229 0,029 0,072 0,194 2,066 1,110 2,811 2,179 4,769

0,592 0,794 0,035 0,035 3,001 4,900 0,533 1,167 -6,378 0,045 0,096 0,462 1,063 0,274 0,360 0,696 0,409 0,256 0,292 -1,487 -0,031 -0,338 -0,302 -0,575 -11,810 0,196 0,159 -0,916 1,086 0,497 -0,030 0,238 -0,132 0,607 0,400 11,653 2,064 6,373 0,090 0,091 2,062 -0,233 0,840 0,257 0,213 0,429 -0,109 0,244 0,041 0,484 0,069 0,424

0,055 0,061 0,036 0,025 1,322 0,081 0,032 0,149 -0,173 0,053 0,008 0,369 0,061 0,115 0,143 0,228 0,092 0,053 0,009 -0,269 -0,032 -6,283 -0,765 -0,245 -1,640 0,210 0,037 -0,214 0,084 0,235 -0,113 0,048 0,165 0,005 0,008 0,223 0,634 0,093 0,046 0,040 0,368 -0,095 0,384 0,015 0,082 1,456 -0,317 0,160 0,040 0,347 0,012 0,325

55,348 0,152 34,235 16,139 51,879 10,867 24,340 67,388 40,094 119,290 2,169 0,000 4,296 15,003 20,314 27,459 37,913 2,655 66,094 576,303 24,485 131,834 0,000 18,908 0,000 28,569 0,749 141,084 24,248 1,852 9,589 0,000 0,000 22,681 37,491 20,860 24,190 0,000 55,152 99,258 19,102 0,000 38,428 5,284 368,861 58,754 2,759 0,118 103,779 63,781 76,366 66,542

0,027 0,152 0,434 0,089 0,093 0,135 0,446 0,053 0,118 0,644 0,655 0,320 0,211 0,183 0,188 0,326 0,168 0,139 0,237 0,802 0,417 1,568 0,222 1,705 1,513 0,196 0,254 1,078 0,207 0,128 0,505 0,701 0,295 0,279 0,290 0,020 0,188 0,173 0,192 0,613 0,195 0,280 0,105 0,211 0,440 0,335 0,309 0,456 0,053 0,368 0,020 0,361

0,067 0,027 0,067 0,050 0,003 0,011 0,134 0,025 0,248 0,003 0,030 0,050 0,070 0,060 0,027 0,019 0,008 0,017 0,077 0,645 0,009 1,283 0,065 2,550 0,208 0,288 0,004 0,032 0,199 0,014 0,089 0,011 0,280 0,030 0,008 0,061 0,094 0,193 0,004 0,061 0,060 0,071 0,013 0,254 0,094 0,008 0,000 0,003 0,018 0,010 0,050 0,013

0,639 0,383 0,765 0,516 0,762 0,596 0,448 0,751 -0,188 1,572 0,944 0,696 0,441 0,677 0,725 0,538 0,712 0,442 0,266 -1,902 0,374 -32,863 0,713 -2,065 -1,787 0,610 0,382 -5,004 0,507 0,662 0,441 0,185 0,657 0,173 0,223 0,638 0,887 0,630 0,198 0,244 0,683 0,523 0,713 0,405 0,299 0,414 0,240 0,471 0,209 0,451 0,399 0,450

0,080 0,049 0,139 0,000 0,003 0,016 0,301 0,028 0,282 0,010 0,090 0,000 0,111 0,079 0,036 0,033 0,011 0,028 0,102 0,933 0,018 -0,048 0,084 -2,770 -0,109 0,376 0,006 -0,006 0,252 0,020 0,183 0,042 0,453 0,069 0,015 0,066 0,116 0,234 0,006 0,182 0,075 0,118 0,018 0,484 0,176 0,014 0,000 0,005 0,020 0,015 0,000 0,021

104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 moy ecart max min

0,121 1,680 0,045 0,381 0,074 0,958 0,049 0,148 1,764 0,141 0,093 0,147 0,563 0,438 0,379 0,059 0,247 0,711 1,224 6,106 0,000

0,543 0,618 0,039 1,137 0,305 -4,643 -0,197 0,009 -0,197 0,013 1,161 0,495 0,069 0,535 0,797 0,039 0,109 0,612 2,712 17,450 -11,810

0,092 0,149 0,025 0,126 0,219 -0,086 -0,059 0,028 -0,118 0,009 0,062 0,080 0,770 0,098 0,171 0,977 0,041 0,031 0,658 1,456 -6,283

45,617 7,200 95,329 75,631 69,219 50,968 169,783 532,404 112,128 19,250 8,593 0,000 38,986 14,917 2,691 118,991 31,447 14,403 37,237 221,894 -0,298

0,125 0,201 0,358 0,030 0,122 0,407 0,059 0,621 1,744 0,320 0,016 0,359 0,397 0,294 0,052 0,229 0,065 0,376 0,611 1,744 0,016

0,130 0,101 0,074 0,015 0,076 0,121 0,857 0,079 0,128 0,427 0,003 0,035 0,039 0,018 0,003 0,118 0,051 0,104 0,277 2,550 0,000

0,727 0,647 0,871 0,608 0,760 0,522 0,433 0,850 -1,044 0,074 0,693 0,511 0,434 0,569 0,808 0,571 0,537 0,125 3,118 1,572 -32,863

0,152 0,130 0,117 0,016 0,091 0,237 0,227 0,108 -0,118 0,299 0,003 0,057 0,069 0,028 0,003 0,118 0,066 0,066 0,295 0,933 -2,770

Statistical Graphs

ANNEXE N°IV

EViews provides several methods for exploratory data analysis. In Series Views we list several graph views that may be used to characterize the distribution of a series. Graph Views lists several bivariate scatterplot views which allow you to fit lines using parametric, and nonparametric procedures. These views, which involve relatively complicated calculations or have a number of specialized options, are documented in detail below. While the discussion sometimes involves some fairly technical issues, you should not feel as though you need to master all of the details to use these views. The graphs correspond to familiar concepts, and are designed to be simple and easy to understand visual displays of your data. The EViews default settings should be sufficient for all but the most specialized of analyses. Feel free to explore each of the views, clicking on OK to accept the default settings.

Distribution Graphs of Series The view menu of a series lists three graphs that characterize the empirical distribution of the series.

CDF-Survivor-Quantile This view plots the empirical cumulative distribution, survivor, and quantile functions of the series together with the plus or minus two standard error bands. When you select View/Distribution Graphs/CDF-Survivor-Quantile…, the Distribution plot dialog box appears. • The Cumulative Distribution option plots the empirical cumulative distribution function (CDF) of the

series. The CDF is the probability of observing a value from the series not exceeding a specified value r

. • The Survivor option plots the empirical survivor function of the series. The survivor function gives the probability of observing a value from the series at least as large as some specified value r and is equal to one minus the CDF:

. • The Quantile option plots the empirical quantiles of the series. For of x is a number such that

, the q-th quantile

. The quantile is the inverse function of the CDF; graphically, the quantile can be obtained by flipping the horizontal and vertical axis of the CDF. • The All option plots the CDF, survivor, and quantiles.

Standard Errors The Include standard errors option plots the approximate 95% confidence intervals together with the empirical distribution functions. The methodology for computing these intervals is described in detail in Conover (1980, pp. 114–116). Note that, using this approach, we do not compute confidence intervals for the quantiles corresponding to the first and last few order statistics. Options EViews provides several methods of computing the empirical CDF used in the CDF and quantile computations. The Option button brings up the CDF options dialog. Given a total of N observations, the CDF for value r is estimated as Rankit (default) Ordinary Van der Waerden

Blom Tukey

The various methods differ in how they adjust for the non-continuity of the CDF computation. The differences between these alternatives will become negligible as the sample size N grows.

Quantile-Quantile The quantile-quantile (QQ)-plot is a simple yet powerful tool for comparing two distributions (Cleveland, 1994). This view plots the quantiles of the chosen series against the quantiles of another series or a theoretical distribution. If the two distributions are the same, the QQ-plot should lie on a straight line. If the QQ-plot does not lie on a straight line, the two distributions differ along some dimension. The pattern of deviation from linearity provides an indication of the nature of the mismatch. When you select View/Distribution Graphs/Quantile-Quantile…, the QQ Plot dialog box appears. You can plot against the quantiles of the following theoretical distributions: •

Normal. Bell-shaped and symmetric distribution.

•

Uniform. Rectangular density function. Equal probabilities associated with any fixed interval size in the support.

•

Exponential. The unit exponential is a positively skewed distribution with a long right tail.

•

Logistic. This symmetric distribution is similar to the normal, except that it has longer tails than the normal.

• Extreme value. The Type-I extreme value is a negatively skewed distribution with a long left tail—it is very close to a lognormal distribution.

You can also plot against the quantiles of any series in your workfile. Type the names of the series or groups in the edit box, and select Series or Group. EViews will compute a QQ-plot against each series in the list. You can use this option to plot against the quantiles of a simulated series from any distribution. The Options button provides you with several methods for computing the empirical quantiles. The options are explained in the CDF-Survivor-Quantile section above; the choice should not make much difference unless the sample is very small. For additional details, see Cleveland (1994), or Chambers, et al. (1983, Chapter 6). Illustration Labor economists typically estimate wage earnings equations with the log of wage on the left-hand side instead of the wage itself. This is because the log of wage has a distribution more close to the normal than the wage, and classical small sample inference procedures are more likely to be valid. To check this claim, we can plot the quantiles of the wage and log of wage against those from the normal distribution. Highlight the series, double click, select View/Distribution Graphs/Quantile-Quantile…, and choose the (default) Normal distribution option. If the distributions of the series on the vertical and horizontal axes match, the plots should lie on a straight line. The concave shape of the QQ-plot for the wage indicates that the distribution of the wage series is positively skewed with a long right tail. If the shape were convex, it would indicate that the distribution is negatively skewed. The QQ-plot for the log of wage falls nearly on a straight line except at the left end, where the plot curves downward, so that log wages are somewhat platykurtic. QQ-plots that fall on a straight line in the middle but curve upward at the left end and curve downward at the right end indicate that the distribution is leptokurtic and has a thicker tail than the normal distribution. If the plot curves downward at the left, and upward at the right, it is an indication that the distribution is platykurtic and has a thinner tail than the normal distribution. If you want to compare your series with a distribution not in the option list, you can use the random number generator in EViews and plot against the quantiles of the simulated series from the distribution.

For example, suppose we wanted to compare the distribution of the log of wage with the F-distribution with 10 numerator degrees of freedom and 50 denominator degrees of freedom. First generate a random draw from F(10,50) by the command series fdist=@rfdist(10,50) Then highlight the log of wage series, double click, select View/Distribution Graphs/Quantile-Quantile…, and choose the Series or Group option and type in the name of the simulated series (in this case fdist).

Kernel Density This view plots the kernel density estimate of the distribution of the series. The simplest nonparametric density estimate of a distribution of a series is the histogram. You can view the histogram by selecting View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats. The histogram, however, is sensitive to the choice of origin and is not continuous. The kernel density estimator replaces the “boxes” in a histogram by “bumps” that are smooth (Silverman 1986). Smoothing is done by putting less weight on observations that are further from the point being evaluated. More technically, the kernel density estimate of a series X at a point x is estimated by

, where N is the number of observations, h is the bandwidth (or smoothing parameter) and K( ) is a kernel function that integrates to one. When you choose View/Distribution Graphs/Kernel Density…, the Kernel Density dialog appears. To display the kernel density estimates, you need to specify the following: • Kernel. The kernel function is a weighting function that determines the shape of the bumps. EViews provides the following options for the kernel function K:

Epanechnikov (default) Triangular Uniform (Rectangular) Normal (Gaussian) Biweight (Quartic) Triweight Cosinus

where u is the argument of the kernel function and its argument is true, and zero otherwise.

is the indicator function that takes a value one if

• Bandwidth. The bandwidth h controls the smoothness of the density estimate; the larger the bandwidth, the smoother the estimate. Bandwidth selection is of crucial importance in density estimation (Silverman 1986), and various methods have been suggested in the literature. The

Silverman option (default) uses a data-based automatic bandwidth

where N is the number of observations, s is the standard deviation, and R is the interquartile range of the series (Silverman 1986, equation 3.31). The factor k is a canonical bandwidth-transformation that differs across kernel functions (Marron and Nolan 1989; Härdle 1991). The canonical bandwidth-transformation adjusts the bandwidth so that the automatic density estimates have roughly the same amount of smoothness across various kernel functions. To specify a bandwidth of your choice, mark User Specified option and type a nonnegative number for the bandwidth in the field box. Although there is no general rule for the appropriate choice of the bandwidth, Silverman (1986, section 3.4) makes a case for undersmoothing by choosing a somewhat small bandwidth, since it is easier for the eye to smooth than it is to unsmooth. The Bracket Bandwidth option allows you to investigate the sensitivity of your estimates to variations in the bandwidth. If you choose to bracket the bandwidth, EViews plots three density estimates using bandwidths 0.5h, h, and 1.5h. • Number of Points. You must specify the number of points M, at which you will evaluate the density function. The default is M=100 points. Suppose the minimum and maximum value to be considered are

given by

. Then

is evaluated at M equispaced points

. EViews selects the lower and upper evaluation points by extending the minimum and maximum values of the data by two (for the normal kernel) or one (for all other kernels) bandwidth units. • Method. By default, EViews utilizes the Linear Binning approximation algorithm of Fan and Marron

(1994) to limit the number of evaluations required in computing the density estimates. For large samples, the computational savings are substantial. (j=1,2,...N) for each . The Exact option evaluates the density function using all of the data points The number of kernel evaluations is therefore of order O(NM), which, for large samples, may be quite time-consuming. Unless there is a strong reason to compute the exact density estimate or unless your sample is very small, we recommend that you use the binning algorithm.

Scatter Diagrams with Fit Lines The view menu of a group includes four variants of scatterplot diagrams. Simple Scatter plots a scatter diagram with the first series on the horizontal axis and the remaining series on the vertical axis. The remaining three options, Scatter with Regression, Scatter with Nearest Neighbor Fit, and Scatter with Kernel Fit plot fitted lines of the first series. There are four views for the scatter view.

Scatter with Regression This view fits a bivariate regression of general transformations of the first series on transformations of the second series (and a constant) in the group. The following transformations of the series are available for the bivariate fit: None Logarithmic Inverse Power

Box-Cox Polynomial

—

where you specify the parameters a, b in the edit field. Note that the Box-Cox transformation with parameter zero is the same as the log transformation. • If any of the transformed values are not available, EViews returns an error message. For example, if you take logs of negative values, noninteger powers of nonpositive values, or inverses of zeros, EViews will stop processing and issue an error message. • If you specify a high-order polynomial, EViews may be forced to drop some of the high order terms to avoid collinearity.

When you click OK, EViews displays a scatter diagram of the series together with a line connecting the fitted values from the regression. You may optionally save the fitted values as a series. Type a name for the fitted series in the Fitted Y series edit field. Robustness Iterations The least squares method is very sensitive to the presence of even a few outlying observations. The Robustness Iterations option carries out a form of weighted least squares where outlying observations are given relatively less weight in estimating the coefficients of the regression. For any given transformation of the series, the Robustness Iteration option carries out robust fitting with bisquare weights. Robust fitting estimates the parameters a, b to minimize the weighted sum of squared residuals

where

,

are the transformed series and the bisquare robustness weights r are given by

(1) and is the residual from the previous iteration (the first iteration weights are determined by the OLS residuals), and m is the median of . Observations with large residuals (outliers) are given small weights when forming the weighted sum of squared residuals. To choose robustness iterations, click on the check box for Robustness Iterations and specify an integer for the number of iterations. See Cleveland (1993) for additional discussion.

Scatter with Nearest Neighbor Fit This view displays local polynomial regressions with bandwidth based on nearest neighbors. Briefly, for each data point in a sample, we fit a locally weighted polynomial regression. It is a local regression since we use only the subset of observations which lie in a neighborhood of the point to fit the regression model; it may be weighted so that observations further from the given data point are given less weight. This class of regressions includes the popular Loess (also known as Lowess) techniques described by Cleveland (1993, 1994). Additional discussion of these techniques may be found in Fan and Gijbels (1996), and in Chambers, Cleveland, Kleiner, Tukey (1983). When you select this view, the Nearest Neighbor Fit Options dialog appears. Method You should choose between computing the local regression at each data point in the sample, or using a subsample of data points.

•

Exact (full sample) fits a local regression at every data point in the sample.

•

Cleveland subsampling performs the local regression at only a subset of points. You should provide the size of the subsample M in the edit box.

The number of points at which the local regressions are computed is approximately equal to M. The actual number of points will depend on the distribution of the explanatory variable. Since the exact method computes a regression at every data point in the sample, it may be quite time consuming when applied to large samples. For samples with over 100 observations, you may wish to consider subsampling. The idea behind subsampling is that the local regression computed at two adjacent points should differ by only a small amount. Cleveland subsampling provides an adaptive algorithm for skipping nearby points in such a way that the subsample includes all of the representative values of the regressor. It is worth emphasizing that at each point in the subsample, EViews uses the entire sample in determining the neighborhood of points. Thus, each regression in the Cleveland subsample corresponds to an equivalent regression in the exact computation. For large data sets, the computational savings are substantial, with very little loss of information. Specification For each point in the sample selected by the Method option, we compute the fitted value by running a local regression using data around that point. The Specification option determines the rules employed in identifying the observations to be included in each local regression, and the functional form used for the regression. • Bandwidth span determines which observations should be included in the local regressions. You between 0 and 1. The span controls the smoothness of the local fit; a should specify a number larger fraction gives a smoother fit. The fraction instructs EViews to include the observations nearest to the given point, where is 100 % of the total sample size, truncated to an integer.

Note that this standard definition of nearest neighbors implies that the number of points need not be symmetric around the point being evaluated. If desired, you can force symmetry by selecting the Symmetric neighbors option. • Polynomial degree specifies the degree of polynomial to fit in each local regression. • If you mark the Bracket bandwidth span option, EViews displays three nearest neighbor fits with spans of 0.5 , , and 1.5 .

Other Options • Local Weighting (Tricube) weights the observations of each local regression. The weighted regression minimizes the weighted sum of squared residuals

. The tricube weights w are given by

where and d( ) is the -th smallest such distance. Observations that are relatively far from the point being evaluated get small weights in the sum of squared residuals. If you turn this =1 for all i. option off, each local regression will be unweighted with • Robustness Iterations iterates the local regressions by adjusting the weights to downweight outlier observations. The initial fit is obtained using weights , where is tricube if you choose Local

Weighting and 1 otherwise. The residuals from the initial fit are used to compute the robustness bisquare weights . In the second iteration, the local fit is obtained using weights . We repeat this process for the user specified number of iterations, where at each iteration the robustness weights are recomputed using the residuals from the last iteration. • Symmetric Neighbors forces the local regression to include the same number of observations to the left and to the right of the point being evaluated. This approach violates the definition, though not the spirit, of nearest neighbor regression.

To save the fitted values as a series; type a name in the Fitted series field box. If you have specified subsampling, EViews will linearly interpolate to find the fitted value of y for the actual value of x. If you have marked the Bracket bandwidth span option, EViews saves three series with _L, _M, _H appended to the name, each corresponding to bandwidths 0.5 , , and 1.5 , respectively. Note that Loess is a special case of nearest neighbor fit, with a polynomial of degree 1, and local tricube weighting. The default EViews options are set to provide Loess estimation.

Scatter with Kernel Fit This view displays fits of local polynomial kernel regressions of the first series Y on the second series X in the group. Both the nearest neighbor fit, described above, and the kernel fit are nonparametric regressions that fit local polynomials. The two differ in how they define “local” in the choice of bandwidth. The effective bandwidth in nearest neighbor regression varies, adapting to the observed distribution of the regressor. For the kernel fit, the bandwidth is fixed but the local observations are weighted according to a kernel function. Extensive discussion may be found in Simonoff (1996), Hardle (1991), Fan and Gijbels (1996). Local polynomial kernel regressions fit Y, at each value x, by choosing the parameters weighted sum-of-squared residuals:

to minimize the

where N is the number of observations, h is the bandwidth (or smoothing parameter), and K is a kernel function that integrates to one. Note that the minimizing estimates of will differ for each x. When you select the Scatter with Kernel Fit view, the Kernel Fit dialog appears. You will need to specify the form of the local regression, the kernel, the bandwidth, and other options to control the fit procedure. Regression Specify the order of polynomial k to be fit at each data point. The Nadaraya-Watson option sets k=0 and locally fits a constant at each x. Local Linear sets k=1 at each x. For higher order polynomials, mark the Local Polynomial option and type in an integer in the field box to specify the order of the polynomial. Kernel The kernel is the function used to weight the observations in each local regression. EViews provides the option of selecting one of the following kernel functions: Epanechnikov (default)

Triangular Uniform (Rectangular)

Normal (Gaussian)

Biweight (Quartic)

Triweight

Cosinus

where u is the argument of the kernel function and its argument is true and zero otherwise.

is the indicator function that takes the value one if

Bandwidth The bandwidth h determines the weights to be applied to observations in each local regression. The larger the h, the smoother the fit. By default, EViews arbitrarily sets the bandwidth to:

where

is the range of X.

For nearest neighbor bandwidths, see Scatter with Nearest Neighbor Fit. To specify your own bandwidth, mark User Specified and enter a nonnegative number for the bandwidth in the edit box. Bracket Bandwidth option fits three kernel regressions using bandwidths 0.5h, h, and 1.5h. Number of grid points You must specify for how many points M at which to evaluate the local polynomial regression. The default is M=100 points; you can specify any integer in the field. Suppose the range of the series X is . Then the polynomial is evaluated at M equispaced points

Method Given a number of evaluation points, EViews provides you with two additional computational options: exact computation and linear binning. , ), j =1,2,…,N. The Exact method performs a regression at each , using all of the data points ( Since the exact method computes a regression at every grid point, it may be quite time consuming when applied to large samples. In these settings, you may wish to consider the linear binning method. The Linear Binning method (Fan and Marron 1994) approximates the kernel regression by binning the fractionally to the two nearest evaluation points, prior to evaluating the kernel estimate. For raw data large data sets, the computational savings may be substantial, with virtually no loss of precision. To save the fitted values as a series, type a name in the Fitted Series field box. EViews will save the fitted Y to the series, linearly interpolating points computed on the grid, to find the appropriate value. If you have marked the Bracket Bandwidth option, EViews saves three series with _L, _M, _H appended to the name, each corresponding to bandwidths 0.5h, h, and 1.5h, respectively.

ANNEXE N° V

Notes

CP / T.dettes

CP / T.bilan

CAF / DLMT

RN / CP

RN / CA

FP / VA

FF / EBE

20

≥ 1,193

≥ 0,379

[0 ; 0,2 [

≥ 0,612

≥ 0,301