Résumé La crise financière qui secoue le monde actuellement, notamment les défaillances successives des grandes banques internationales (Lehman Brothers aux





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La gestion du risque crédit par la méthode du scoring: cas de la Banque Populaire de Rabat-Kénitra

Azzouz ELHAMMA

Professeur Agrégé en Gestion Financière et Comptable

Docteur en contrôle de gestion; UFR: EDG, FSJES : Rabat-Agdal

E-mail : elhamma_azzouz@yahoo.fr

Résumé

La crise financière qui secoue le monde actuellement, notamment les défaillances successives des grandes banques internationales (Lehman Brothers aux Etats-Unis par exemple) ont remis sur le devant de la scène la problématique des risques bancaires dont le risque crédit. Ce risque doit être géré actuellement par des méthodes plus sophistiquées. Parmi ces méthodes, nous citons la méthode du scoring qui reste malheureusement inconnue dans notre pays.

Cet article met évidence, d’après une étude empirique portant sur 46 entreprises clientes de la Banque Populaire de Rabat-Kénitra, les étapes pratiques qu’il faut respecter pour concevoir une méthode de scoring. La fonction score extraite semble être robuste en matière de gestion du risque crédit.
Concepts clés : Risque crédit - Méthode du scoring – Analyse discriminante.

Abstract: Management of credit risk by the scoring method: case of “Banque Populaire” of Rabat-Kenitra
In front of the present world financial crisis, especially the successive failures of some famous international banks (Lehman Brothers in USA for example), the classical methods of the credit risk management have been questioned in most countries. This risk must be treated by some methods that are more sophisticated. Among these methods, there is the scoring method which is, unfortunately, still unknown in our country.

Based on data of 46 client companies of the “Banque Populaure” of Rabat-Kenitra, this article shows the different phases that we must respect to establish a scoring method. The scoring function obtained is preferment in the credit risk management.
Keys words: Credit risk - Scoring method – Discriminate analysis

Introduction générale
Plusieurs types de risques peuvent affecter la survie d’une banque. Parmi ces risques, on trouve notamment le risque de marché, d’option, de crédit, opérationnel, etc. Le risque de crédit, appelé également risque de contrepartie, est le risque le plus répandu. S’il existe plusieurs types de risques de crédit, celui de non remboursement est un risque majeur. La crise financière actuelle trouve son origine principale dans ce type de risque, on peut prendre à titre d’exemple la crise des subprimes liée au problème du non remboursement des crédits immobiliers aux Etats-Unis. Plusieurs travaux de recherche ont été réalisés pour détecter à l’avance les emprunteurs qui seront défaillants de ceux qui ne seront pas. Ces travaux sont basés essentiellement sur l’analyse des comptes annuels des emprunteurs.
Le système bancaire marocain utilise des méthodes classiques pour faire face aux risques crédit. Parmi ces méthodes, le diagnostic financier et la prise de garantie occupent sans doute une place centrale. Cette situation engendre des effets néfastes sur le gonflement des impayés ce qui peut mettre en cause la survie même de la banque. Or, il existe actuellement des méthodes sophistiquées destinées à la gestion du risque crédit dont la méthode du scoring. Cette méthode correspond à une méthode d’analyse financière qui tente à synthétiser un ensemble de ratios pour parvenir à un indicateur unique permettant de distinguer d’avance les entreprises saines des entreprises défaillantes (Edighoffer, 1993).
Dans cet article, nous essayerons de mettre en évidence la démarche pratique pour la conception et la validation de la capacité prédictive d’une fonction score. Pour illustrer cette démarche, nous avons élaboré une fonction spécifique aux entreprises clientes de la Banque Populaire de Rabat-Kénitra.
Une présentation des méthodes de gestion du risque crédit dont la méthode du scoring (§1) et une présentation de nos choix méthodologiques de recherche (§2) sont nécessaires pour mener l’analyse statistique et de présenter les principaux résultats obtenus (§3). Toutefois, notre recherche présente certaines limites et un certain nombre de pistes de recherches futures (§4).
1. Les principales méthodes de gestion du risque crédit
Nous présentons dans cette première section, tout d’abord, la gestion du risque crédit par le diagnostic financier, ses limites et ses conséquences (1.1) et nous exposerons, ensuite, la méthode du scoring et ses avantages (1.2).
1.1. Gestion du risque crédit par le diagnostic financier classique, ses limites et ses conséquences


      1. Présentation du diagnostic financier classique et son rôle dans la gestion du risque crédit


Etre un banquier, c’est analyser le risque. Chaque banque établit un diagnostic financier pour décrire et porter un jugement sur la santé financière des entreprises sollicitant un crédit. Cette analyse vise à « étudier le passé pour diagnostiquer le présent et prévoir l’avenir » (Vernimmen, 1998, p.162). C’est dans cet esprit que le diagnostic financier s’est construit. Son objet est d’évaluer la solvabilité future de l’entreprise à partir de l’analyse des informations comptables qu’elle fournit. Il s’agit principalement d’une approche quantitative. Au Maroc, le diagnostic financier se focalise essentiellement sur l’analyse des deux états de synthèse: le bilan financier qui constitue un document permettant d’avoir une idée sur le patrimoine et donc sur la surface financière globale et le compte des produits et des charges (CPC) qui présente le résultat de l’entreprise.
Le bilan comptable répond notamment aux préoccupations fiscales et ne permet pas d’avoir un jugement correct sur le risque crédit, c’est pourquoi les banques établissent un autre bilan appelé « bilan financier ». Ce bilan est présenté après affectation du résultat, les postes de l’actif et du passif sont classés respectivement par ordre de liquidité et d’exigibilité croissante. L’établissement du bilan financier, à partir du bilan comptable, nécessite de mener quelques retraitements. Le CPC permet d’établir, d’après un certain nombre de retraitements, l’ESG (état des soldes de gestion) qui constitue un outil incontournable pour diagnostiquer le résultat par le biais de quelques soldes : marge commerciale, VA (Valeur Ajoutée), la CAF (Capacité d’Autofinancement), etc.
Le diagnostic financier se fonde sur des soldes et des ratios analysés dans le temps, généralement trois exercices comptables au minimum. Les principaux ratios que la banque doit analyser sont les ratios de structure financière qui sont principalement le ratio de financement des immobilisations, l’équilibre financier, l’indépendance financière, la capacité de remboursement, etc. ; les ratios de liquidité, notamment la rotation du crédit clients, la rotation du crédit fournisseurs, etc. et les ratios de rentabilité qui sont principalement la marge commerciale, la rentabilité économique, la rentabilité financière, etc.
Le diagnostic financier orienté vers l’identification des entreprises présentant une fragilité doit pouvoir détecter la probabilité de défaillance au travers de certains signes annonciateurs, car l’existence de difficulté se traduit généralement par certains clignotants ponctuels. Selon l’Union Européenne des Experts Comptables (cité par Casta et Zerbib, 1979), les indicateurs de la dégradation peuvent être résumés ainsi : un fonds de roulement négatif ou même une situation nette négative, d’importants emprunts à court terme ont été réalisés pour financer des prêts et des investissements non réalisables rapidement, des emprunts importants viennent à échéance sans qui apparaissent des possibilités de renouveler ces crédits, impossibilité de régler les dettes à l’échéance normale, persistante d’une mauvaise gestion évidente, etc. Peyramaure et Squarcioni (1981), quant à eux, ont identifié quelques indicateurs de difficulté des entreprises. Ces indicateurs sont essentiellement l’allongement du crédit fournisseurs, ou, au contraire, son retrait, le recours à des modes de financements nouveaux (factoring, crédit-bail…) et onéreux, l’alourdissement des frais financiers, la réalisation d’actifs immobilisés, la suspension des dividendes, etc.
Le diagnostic financier permet d’avoir une idée sur la santé financière des entreprises et donc d’identifier celles qui seront défaillantes. Toutefois, il présente plusieurs limites qui aboutissent à des conséquences néfastes.
1.1.2- Principales limites et conséquences du diagnostic financier classique
Le diagnostic financier présente plusieurs limites pour une banque, ces limites sont liées essentiellement à la construction du bilan financier et à la non maîtrise des postes à risque. Pour construire un bilan financier, les banques ne tiennent pas en compte que quelques retraitements économiques. Parmi ces retraitements, nous citons par exemple les provisions pour risque et charges, les provisions réglementées, les subventions d’investissements, les comptes courants d’associés, les écarts de conversion actif, les plus ou moins values sur actifs, etc. le diagnostic financier qui ne prend pas en considération ces retraitements ne permet pas d’affiner davantage la gestion du risque crédit. Toutefois, la prise en compte de ces retraitements engendre des coûts importants supplémentaires que les banques doivent supporter. Egalement, les comptes de l’entreprise sont souvent aménagés pour donner une image plus flatteuse que la réalité. Les postes que la banque doit maîtriser sont essentiellement : les frais de recherche & développement, la production immobilisée, les stocks (qui peuvent fictifs), les plus values exceptionnelles, les dettes sur comptes courants des actionnaires, etc.
En plus de ces deux grandes catégories de limites techniques, le diagnostic financier nécessite pour une banque beaucoup de temps et un personnel qualifié, ce qui entraîne une augmentation des coûts. Ces limites conduisent généralement à des conséquences néfastes. Malheureusement, l’inexistence de publications spécifiques aux indicateurs de risque crédit propres aux entreprises nous a poussé à faire appel aux conséquences globales de la gestion classique du risque crédit (tableau n°1).
Tableau n°1: Evolution des crédits distribués par l’ensemble des établissements de crédit, des créances en souffrance et du taux de contentieux durant la période 2000-2007 (en milliards de Dirhams)




2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

Crédits accordés

204,45

208,03

214,28

231,27

247,29

278,13

327,36

422,6

Créances en souffrance1

35,80

35,70

38,02

43,22

47,07

43,61

35,61

33,31

Taux de contentieux2

17,51

17,16

17,74

18,69

19,03

15,68

10,88

7,88

Source : tableaux élaborés par nos propres soins sur la base des rapports annuels de Bank Almaghrib des exercices 2000-2007.
Le tableau n°1 montre que les crédits distribués par l’ensemble des établissements de crédit ont une tendance à la hausse, de 2000 à 2007, les crédits distribués ont augmenté de 106,7%. D’une manière générale, cette augmentation n’a pas entraîné une augmentation des créances en souffrance. Ces dernières ont connu une diminution de 6,95% en 2007 par rapport à 2000. Le taux de contentieux a connu une amélioration significative depuis 2005, mais il reste encore très inquiétant (environ 8% en 2007). Devant cette situation, des nouvelles méthodes ont été inventées pour la gestion du risque crédit dont les systèmes experts, la notation externe, le crédit scoring, etc. toutefois, la méthode du scoring peut être adoptée par les banques marocaines dans un futur proche, alors que les autres nécessitent des investissements significatifs en matière d’intelligence artificielle.

1.2- La méthode du scoring : outil privilégié de la gestion du risque crédit
1.2.1- Définition et avantages du crédit scoring
L’analyse statistique multidimensionnelle vient pour combler les lacunes en matière de prévision des défaillances d’entreprises et donc de gestion de risques crédits. Généralement, cette méthode repose sur la technique de l’analyse discriminante linéaire. La méthode du scoring a vu le jour aux Etats-Unis et s’est développée par la suite dans les autres pays occidentaux. Le scoring correspond à une méthode d’analyse financière qui tente à synthétiser un certain nombre de ratios sous forme d’un seul indicateur susceptible de distinguer les entreprises saines des entreprises défaillantes.

A partir d’un ensemble de « n » entreprise divisé en deux sous-échantillons (entreprises défaillantes et entreprises saines), on mesure « K » ratios (variables discriminantes) et l’on mesure une variable Z (score Zêta). Les valeurs prises par la variable Z doivent être les plus différentes possibles d’un sous-ensemble à l’autre.

Le score s’exprime ainsi :

Z=α1 R1+ α2 R2+ α3 R3+………+ αn Rn+b

Avec :

Ri : les ratios comptables et financiers ;

αi: les coefficients associés aux ratios ;

b : une constante.
Aucune fonction score n’a de pouvoir séparateur absolu ; il existe toujours une zone de recouvrement entre les deux sous-ensembles qui engendre deux erreurs :


  • Erreur de premier type : il s’agit de classer une entreprise défaillante par l’utilisation de la fonction score parmi les entreprises saines ;

  • Erreur de second type : il s’agit de classer une entreprise saine comme une entreprise défaillante par le modèle.


Les fonctions scores sont relativement nombreuses. Les premiers travaux ont été entrepris aux Etats-Unis d’Amérique dans les années 1960, notamment par Altman (1968), Altman, Haldeman et Narayanan (1977), etc. En France et en Europe, il faut attendre les années 1970 pour qu’elles se développent sous l’impulsion de plusieurs auteurs : Collongues (1977), Conan et Holder (1979), Holder, Loeb et Portier (1984) et les responsables successifs des travaux effectués au sein de la Banque de France à partir de l’exploitation des données de sa centrale de bilans. Malheureusement, cette méthode du scoring est encore marginalisée au Maroc malgré les nombreux avantages qu’elle peut présenter.
La méthode du scoring présente plusieurs atouts pour le secteur bancaire. Ces avantages concernent l’outil lui-même et l’établissement qui l’utilise. Les atouts spécifiques à l’outil sont essentiellement, premièrement, la simplicité : l’utilisation du score s’obtient généralement à partir d’un certain nombre d’informations (de 6 à 12 en général), de ce fait, elle est utilisable en très peu du temps (Verdier, 1986). Cette rapidité dans la prise de décision présente un double avantage : un avantage interne  de charge de travail dans la mesure où la tâche de l’exploitant et le processus de décision sont considérablement accélérés d’une part; et d’autre part, un Avantage commercial, il s’agit le fait que le client reçoit une réponse en quelques minutes. Deuxièmement, l’homogénéité : avec le diagnostic financier, un client refusé aujourd’hui par l’exploitant pourrait être accepté demain ou inversement. Dans ce contexte, il est difficile de définir une politique de crédit homogène. Par contre, le crédit scoring donne la même décision quelque soit l’agence ou le temps de la prise de décision.
Les atouts spécifiques pour l’établissement qui l’utilise sont, premièrement, la diminution des impayés : la méthode du scoring est fondée sur une analyse statistique et objective des critères de risque, elle se révèle d’une efficacité supérieure aux méthodes classiques. Deuxièmement, la politique de cautionnement : les établissements de crédits, pour se couvrir contre un risque de crédit, recourent généralement à la politique de cautionnement. Toutefois, le cautionnement est un procédé soit coûteux, soit anti-commercial, soit les deux. Devant cette situation, la méthode du scoring permet à l’établissement de crédit d’accepter sans cautions les dossiers jugés comme des « dossiers sans problèmes » et ne demande d’une caution que pour les dossiers tangents. Troisièmement, la productivité : la méthode du scoring permet une appréciation rapide et relativement fiable (Ramage, 2001), et donc permet en quelques minutes de traiter un grand nombre de cas qui ne présentent aucun problème et laisser les techniques traditionnelles opérer les dossiers tangents. Quatrièmement, La délégation des décisions : un personnel moins qualifié, et moins coûteux que le personnel capable à mener à terme le processus traditionnel de décision, peut facilement utiliser la méthode du scoring pour la plupart des dossiers. Cette méthode permet donc la délégation des décisions.
Devant ces avantages, la question suivante s’impose : quelles sont les étapes pratiques qu’il faut respecter pour élaborer une fonction score ?
1.2.2- Démarche pratique de la construction des fonctions scores
La construction d’une fonction score repose sur trois principales étapes : la constitution de l’échantillon initial, la sélection des variables discriminantes et l’analyse statistique proprement dite.
Pour la première étape, dans le monde bancaire, il convient de disposer de deux populations d’emprunteurs. La première regroupe les entreprises qui ont fait défaut, et la seconde les entreprises qui n’ont pas fait défaut. Il faut signaler ici que le défaut de paiement est un événement qui peut prendre de multiples formes et dont l’appréciation comporte une part de subjectivité3. Une fois le critère de défaut est déterminé, il convient de disposer des données historiques sur ces défauts et de constituer un échantillon composé d’un nombre suffisant d’emprunteurs en situation de défaut (défaillant) et autre d’emprunteurs sains. Il faut signaler également l’horizon du modèle. Cet horizon peut être par exemple une année si l’on utilise l’information de l’année précédente N-1 pour prévoir les défaillances de l’année encours N. L’horizon est de deux ans si les informations utilisées sont celles de l’année N-2.
La deuxième étape concerne les variables que l’on va utiliser, il s’agit principalement de savoir quelle est la batterie de variables ou ratios qui vont être utilisés pour la classification et la séparation entre les deux groupes. Il convient de signaler que l’une des conditions requises pour la construction d’une fonction score est que les variables retenues ne soient pas corrélées. Des variables liées apportent en réalité la même information et sont redondantes.
La troisième étape est purement statistique, elle consiste, sur la base des échantillons et de l’ensemble des variables retenues, à élaborer la règle de décision d’affectation qui soit la plus efficace possible. Dans cette étape, il faut choisir une technique statistique de discrimination. Les techniques de scoring les plus utilisées dans le secteur bancaire sont construites par des méthodes linéaires pour leur simplicité et leur grande robustesse. Les méthodes les plus utilisées sont l’analyse discriminante et la régression logistique. La fonction identifiée sera mise par la suite à l’appréciation de sa qualité prédictive.
Ces trois étapes seront respectées dans l’étude empirique que nous allons mener dans cette recherche.

2- Méthodologie de recherche
Cette étude est réalisée sur la base des données recueillies auprès des entreprises clientes de la banque populaire de Rabat-Kénitra (2.1). Ces données sont traitées et analysées par une méthode statistique appelée « l’analyse discriminante » (2.2).
2.1- Construction de la base des données
2.1.1- Constitution de l’échantillon
Nous avons constitué notre base des données sur la base d’un échantillon de 46 sociétés choisies selon la technique du tirage aléatoire, ces entreprises opèrent essentiellement dans la région de Rabat-Salé. Notre échantillon se compose de deux sous-ensembles : 23 entreprises jugées comme défaillantes4 et 23 saines. Le tableau n°2 ci-après résume les principales caractéristiques de notre échantillon.
Tableau n°2: Caractéristiques principales de l’échantillon

Principales caractéristiques

Entreprises saines

Entreprises défaillantes

Secteurs d’activité

  • Entreprises industrielles

  • Entreprises commerciales


10

13


08

15

Formes juridiques

  • SA

  • SARL


11

12


09

14
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