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Valérie Poulin Le 11 février 2011

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La gestion du risque de crédit Une approche quantitative. Valérie Poulin Le 11 février 2011. Une banque Un client. Plan . Accord de Bâle Groupe de modélisation des risques de crédit Stress Testing. Accord de Bâle I . Une banque Un client.

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Presentation Transcript
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La gestion du risque de crédit

Une approche quantitative

Valérie Poulin

Le 11 février 2011

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Une banque

Un client

Plan

  • Accord de Bâle
  • Groupe de modélisation des risques de crédit
  • Stress Testing
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Accord de Bâle I

Une banque

Un client

  • L’Accord de Bâle I fait référence à un ensemble de recommandations formulées en 1988 par le Comité de Bâle, un comité rassemblant les banquiers centraux des pays du G-10 sous l'égide de la Banque des règlements internationaux, à Bâle.
  • Ces recommandations visaient à assurer la stabilité du système bancaire international en fixant une limite minimale à la quantité de fonds propres des banques. Ce minimum a été fixé en mettant en place un ratio minimal de 8% de fonds propres par rapport à l'ensemble des crédits accordés par les banques.
  • L'ensemble des engagements de crédits de la banque étaient visés, avec toutefois certains aménagements:
    • certains crédits étaient pondérés à des valeurs inférieures à 100% selon la qualité du crédit ou de la contrepartie. Ainsi, certains crédits étaient pondérés à 50% (crédits garantis par une hypothèque), 20% (contrepartie bancaire, organisme international ou état non-OCDE) ou même 0% (contrepartie = état OCDE);
    • certains engagements, tels les engagements à moins d'un an, n'étaient pas repris dans les engagements de crédit

Au Canada, le Bureau du surintendant des institutions financières (BSIF) supervise et encadre les banques dans l’implantation de l’Accord.

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Accord de Bâle II

Une banque

Un client

  • L’Accord de Bâle II régit les règles d’établissement du niveau des fonds

propres obligatoires.

  • L’Accord de Bâle II s’articule autour de 3 piliers fondamentaux:
    • Le changement du calcul des exigences minimales de fonds propres
    • Le renouvellement de la surveillance prudentielle (interne et réglementaire)
    • La communication d’informations financières

Pilier I

Pilier II

Pilier III

Discipline de marché

  • Exigences minimales de
  • fonds propres
  • Risque de crédit
  • Risque opérationnel
  • Risque de marché

Processus de surveillance

prudentielle

Nouveautés par rapport à Bâle I

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Accord de Bâle II

Une banque

Un client

  • En d’autres mots:
  • Pilier 1 : calcul du capital
  • Pilier 2: Maximiser les revenus, minimiser les pertes et s’assurer que la gouvernance se serve de tous les outils que nous développons
    • Outils « looking forward »
    • Inclut le stress testing
    • Calcul du RWA = f(PD;LGD) x EAD où f respecte une loi normale. Ce risque est le risque inattendu.
    • EL = PDxLGDxEAD – Perte anticipée
    • Calcul du capital économique: Niveau de capital nécessaire pour couvrir un risque non anticipé
    • Vendre les outils développés et les façons de faire à la gouvernance
    • Répondre aux équipes de validation (externe et interne) « challenge » les hypothèses, les modèles, les codes de programmation, les analyses économiques, etc.
  • Pilier 3: Divulgation externe

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Paramètres et modèles de risque de crédit

Analyse et divulgation

Une banque

Un client

  • Sous notre direction:
  • Mesurer le risque que représente chaque emprunteur, individus comme entreprises, par le développement de modèles quantitatifs et d’analyses
    • Analyses sectorielles
    • Suivi des industries
    • Prévision des revenus par industrie (en développement)
    • Stress Testing (prêts aux entreprises et prêts aux particuliers)
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Analyse sectorielle

Une banque

Un client

7

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Analyse sectorielle

Une banque

Un client

Indice de santé financière:

Marge bénéficiaire, ratio dette équité, ratio de couverture des intérêts

Indice précurseur de profitabilité (CBoC):

Tendance de la profitabilité sur une période de 6 mois

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Stress testing

Le stress testing a pour objectif d’évaluer l’impact potentiel de facteurs de risque, correspondant à des événements exceptionnels mais plausibles, sur la santé financière d’une institution.Le stress testing permet donc d’identifier des risques qui sont insoupçonnés ou semblent en contrôle selon le Pilier I.

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Stress testing

La Banque pourra ainsi mettre en place, de façon proactive et ordonnée, des stratégies pour mitiger le risque de façon intégrée et maintenir sa santé financière.

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Stress testing

  • Il y a plusieurs années que la BNGF fait du stress testing au niveau du risque de crédit ou du risque de marché. Qu’apporte donc Bâle II?
    • Implantation d’un processus formel pour effectuer du stress testing au niveau entreprise
    • Mesure l’impact anticipé d’un événement sur le capital réglementaire total requis
    • Gestion intégrée des risques
    • Rôle accru de la haute direction
      • Gouvernance
      • Définition et approbation des scénarios
      • Revue des résultats de stress testing

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Approche

  • But:Prévoir la croissance des probabilité de défauts des clients de la banque en cas de changement des conditions économiques
  • Méthodologie
  • Les insolvabilités par industrie servent de proxy aux taux de défaut BNC (on suppose les populations d’entreprises constantes)
  • L’utilisation de la croissance année-sur-année permet d’ignorer les effets de saisonnalité
  • La croissance logarithmiquemesure avec précision les changements causés par de larges mouvements
  • La méthode des moindres carrés est utilisée, ce qui permet une interprétation intuitive des paramètres
  • Critères de sélection des modèles
  • S’assurer que les variables ne présentent pas de racine unitaire
  • S’assurer de l’intuition économique des facteurs de risque (signe anticipé des paramètres)
  • Sélectionner des modèles au pouvoir explicatif élevé (R-carré)
  • S’assurer de l’absence de problème de multicollinéarité, d’autocorrélation des résiduels, d’hétéroskédasticité des résiduels et de la normalité de la distribution des erreurs
  • S’assurer de la stabilité des coefficients à un changement de la période d’estimation du modèle
  • S’assurer de la cohérence de la direction et de la magnitude des prévisions selon les 4 scénarios

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Une banque

Un client

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

Évolution des insolvabilités et des défauts

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Insolvabilités par province et par secteur

Une banque

Un client

On observe une tendance à la baisse des insolvabilités dans toutes les provinces.

On observe une tendance à la baisse dans tous les secteurs.

On note aussi que les insolvabilités se sont stabilisées pour les provinces et les secteurs.

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Défauts des entreprises et facteurs macroéconomiques

Les même tendances à la baisse et à la stabilisation s’observent pour les défauts du portefeuille de prêts aux entreprises de BNGF.

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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II – Évolution des insolvabilités et des défauts

Modèles

Canada – Québec – Hors Québec

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Description des variables

DIFCOURBETROISMOISL0: écart entre le taux 10 ans et le taux 3 mois, période courante

DIFCOURBETROISMOISL3^2: composante non-linéaire, délai de 3 trimestres

DIFPREMIUML1: écart entre le taux préférentiel 3 mois et le taux des bons du trésor 3 mois, délai 1 trimestre

DDIFTCHOMAGEL2: changement en pp. du taux de chômage, délai de 2T; la vitesse de changement du chômage ne présente pas de racine unitaire

DIFPMAISONL0: croissance année-sur-année du prix des maisons, période courante

DIFMCHANTIERL0: croissance année-sur-année des mises en chantier, période courante

DDIFDEMANDEL1: croissance année-sur-année de la demande réelle, délai 1 trimestre

DIFIMPORTATIONSL4: croissance année-sur-année des importations, délai 4 trimestres

DIFPETROLEL5: croissance année-sur-année du prix du pétrole, délai 5 trimestres

DIFPRET11L4: croissance année-sur-année des prêts au secteur agricole, délai 4 trimestres

DIFPRET21L8: croissance année-sur-année des prêts au secteur minier, délai 8 trimestres

DUMMY_REG = 1 jusqu’à 1996T4; = 0 après 1997T1

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Sommaire des modèles

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Une banque

Un client

Modèle Canada

La courbe de rendement est le facteur le plus important pour les insolvabilités commerciales canadiennes. Lorsque le taux court (3 mois) est bas par rapport au taux long (10 ans), les insolvabilités tendent à diminuer; en revanche, une inversion de la courbe laisse prévoir une hausse des insolvabilités.

Les changement du prix des maisons ont un effet inverse sur les changements des insolvabilités, ce qui reflète un effet de richesse.

La vitesse de changement du taux de chômage est un autre facteur explicatif de la croissance des insolvabilités.

La variable « dummy » indique qu’il y a eu un changement de régime en 1997; cette date correspond à une des réformes dans la Loi sur les faillites.

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Une banque

Un client

Facteurs de risque pour les insolvabilités du Canada

  • Une relation inverse est aussi observable entre la courbe de rendement et les défauts des émetteurs corporatifs canadiens

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

  • Les changements dans le prix des maisons, qui attestent d’un effet de richesse, apportent un signal précurseur intéressant

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Une banque

Un client

Évaluation hors-échantillon

Le modèle est stable puisque les coefficients demeurent pratiquement inchangés lorsque le modèle est ré-estimé sur une période avec trois années de moins (1988T1-2007T2), ce qui présente un test de stabilité assez rigoureux puisque cette période exclut la crise financière.

Le graphique ci-dessous démontre que le niveau des insolvabilités estimées à partir du modèle basé sur la période 1988T1-2007T2 a suivi de près celui des insolvabilités réelles.

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Une banque

Un client

Résultats statistiques et pouvoirs prévisionnels des modèles

Les problèmes d’autocorrélation des résiduels et d’hétéroskédasticité sont corrigés grâce à la correction Newey-West

L’hypothèse de normalité des résiduels n’est pas rejetée selon le test Jarque-Bera

L’évaluation des prévisions du modèle Canada par le test du coefficient d’inégalité de Theil indique un excellent appareillement – la portée du coefficient est entre zéro (appareillement parfait) et un (aucun appareillement)

Un autre test, la décomposition de l’erreur de prévision au carré moyenne, indique également un pouvoir prévisionnel élevé

La proportion du biais est nulle et la proportion de la variance est de seulement 4%

L’évolution de la valeur estimée par le modèle surestime légèrement les insolvabilités réelles

L’intensité croissante des chocs simulés se reflète dans les prévisions progressivement plus élevées des différents scénarios

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Une banque

Un client

Pouvoir explicatif du modèle Canada

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

L’évolution de la valeur estimée des insolvabilités suit de près celle des insolvabilités réelles.

Les bandes présentent l’intervalle de confiance de 95% (2 erreur-type de la moyenne).

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Une banque

Un client

Modèles Québec et hors Québec

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

Comme pour le modèle d’insolvabilités du Canada, la courbe des taux d’intérêt a une influence négative pour le modèle Québec et le modèle hors Québec.

Les tests de stabilité et de pouvoir prévisionnels sont satisfaisants.

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Une banque

Un client

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

Modèles sectoriels

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Une banque

Un client

Regroupements sectoriels

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

  • Les secteurs Enseignement (SCIAN 61), Santé (SCIAN 62) et Administration Publique (SCIAN 91) sont exclus de l’analyse

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Une banque

Un client

Modèles sectoriels

Pour le modèle du secteur primaire, seulement 20-25% de la variation des insolvabilités serait expliquée par la variation de variables macroéconomiques.

Les résultats sont plus élevés en ajoutant des variables liées au crédit ou aux industries.

La relation positive entre la croissance des prêts aux agriculteurs et la croissance des insolvabilités s’explique en partie par l’effet de distorsion résultant de l’aide gouvernementale.

En revanche, la croissance des prêts au secteur minier présente une relation inverse avec la croissance des insolvabilités qui témoigne de la confiance des prêteurs.

Dans le secteur Construction et Immobilier, la courbe de rendement a un effet linéaire inverse sur la croissance des insolvabilités et un effet non-linéaire qui vient mitiger cet effet négatif, particulièrement pour de larges changements.

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Une banque

Un client

Modèles sectoriels (suite)

Pour le modèle des secteurs manufacturier et transport, les principaux facteurs de risque macroéconomiques sont la courbe de rendement, la croissance du prix des maisons (un effet de richesse).

Pour le secteur du commerce (détail et gros), une croissance plus rapide du taux de chômage est associée avec une hausse des insolvabilités.

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Une banque

Un client

Modèles sectoriels (suite)

Pour le modèle du secteur finance, les principaux facteurs de risque macroéconomiques sont la pente de la courbe de rendement et la vitesse de croissance de la demande.

Pour le modèle du secteur Information, Arts & spectacles, Restauration & hébergement et Autres services de consommation, la pente de la courbe de rendement et la croissance du prix des maisons ont une relation négative avec les insolvabilités du secteur.

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Une banque

Un client

La moyenne des modèles

Une moyenne des modèles pourrait diminuer le risque d’erreurs.

Cette approche “consensuelle” offre possiblement le meilleur estimé de la croissance des insolvabilités selon les trois scénarios macroéconomiques.

En outre, la comparaison des résultats selon les trois modèles agit comme outil de contrôle et permet de juger si les résultats sont vraisemblables.

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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Une banque

Un client

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

Conclusion

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Une banque

Un client

Conclusion

Ces modèles ont démontré l’importance de la pente de la courbe de rendement comme facteur explicatif de la croissance des insolvabilités et de la croissance des défauts

En présentant trois modèles, il est possible de créer une moyenne des résultats afin de diminuer le risque d’erreur et obtenir un estimé plus robuste

La comparaison des résultats des trois modèles permet par ailleurs de juger si les résultats sont vraisemblables

II – Évolution des insolvabilités et des défauts

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