gestion des risques des crédits bancaires

Résumé : Dans le cadre de la nouvelle réforme de Bâle Il, la Banque Marocaine de Commerce Extérieur a lancé de grands projets pour s’adapter aux nouveaux enjeux de la gestion de risque imposés par cette nouvelle réglementation ainsi que les défis caractérisant le marché financier international. L’objectif du présent projet de fin d’étude est la diversification du portefeuille de la BMCE et ceci via la q de concentration de risque de crédit parc tre géographique.

Ce tra s’articule autour de t secteurs d’activités, par orgG ct n place des limites d’activité et par zone risque de crédit par ating et zone géographique, la distribution des pertes et consommation des fonds propres économiques afin de déterminer la structure du portefeuille ainsi que les limites de concentration Pour la réalisation de cette tâche, nous avons choisi d’appliquer deux modèles de gestion de risque : CreditMetrics et CreditRisk+ tout en faisant appel aux outils informatiques : spss, SGBD Access et EXCEL.

Mots clés : risque de crédit, la perte, la probabilité de défaut, rating, la VaR, CreditMetrics, 12 1. 23 L’activité 13 1. 2. 4 La banque 13 1. 2. 5 Les filiales . 13 1. 1. pôle Engagements et LE RISQUE : Définition Les types de risque : . – 16 Il LE RISQUE DE – 7 Avant-propos : – 8 Introduction : — POLE ENGAGEMENTS ET RISQUES DE LA BMCE BANK : d’affaires : Risques C REDIT : -11 1. 1 Présentation de la BMCE BANK : Les activités des entités de la Banque: . 12 1. 2. 1 Les métiers du groupe BMCE -12 -11 1. 2. 1. 2. 2 Le réseau clientèle Maroc — internationale : — – 16 1. -161. OF gi . 141 7 11. 1 – 17 11. 1 – 17 Il. Modèle de risque de crédit : . -17 III DE BALE I A BALE – 19 IV LA MESURE DES RISQUES: – 22 IV. I value-at- 22 risque — – LE MODELE DE KMV : -27 Préliminaires: -27 1. Hypothèses du modèle : . -27 1. Le paramétrage du modèle • – 27 1. 3. 1 Calcul des probabilités de défaut individuelles : – 27 1. 3. 2 Le moteur de corrélation : 29 LE MODÈLE CREDITM ETRICS: — – 32 • Evaluation du risque de crédit : méthodologie : 33 . 1. 1 Mesure du – 33 1. 1. 2 Méthode de valorisation – 33 1. 1. 3 calcul des probabilités : 34 1. 1. Estimation des corrélations entre rendements actifs : — – 35 1. 2 Mise en œuvre de la 36 1. 2. 1 Matrice de transition : -38 – 36 1. 2. 2 Rendements de Modélisation des corrélations entre rendements d’actifs Simulation des rendements des Reconstitution des notations ? l’horizon : Calcul des facteurs d’actualisation : — Application aux données de la Bmce – 38 1. s – 38 1. 6 . -37 1. 3 – 38 1. 7 Bank: Projet de fin d’étude Rapport Table des matières 1. 7. 1 Statistique descriptive . 38 1. 72 Application LE MODELE — – 39 en cas de défaillance (loss given default ou LGD) : 48 1. . 3 L’exposition en cas de défaillance (Exposure At Default -45 1. 1. 2 L’objectif : crédit : _ -49 1. 3 — -49 RiSk : – 58 II. 5. 3 aléatoires – 60 11. 6 Allocation de une distribution de perte de crédit . – 45 1. 1. 3 Principes et hypothèses de base Données pour l’implémentation : 47 1. 2. 1 probabilité de défaut 46 1. 2 -47 1. 2. 2 La perte ou EAD) : – 48 1. 2. 4 Modèle d’évaluation du risque de Développement du modèle . -49 • 3. 1 Méthodologie du modèle CreditRisk+ du risque de Modélisation des probabilités de défaut – 51 1. Formalisation mathématique / Applications : . – 53 1. 5. 1 Modélisation à taux de défaut fixes : — – 53 1. 52 procédures de calcul de la Value-At- Modélisation à des taux de défaut capital : – 65 6. 1 La contribution en risque : – 65 11. 6. 2 Concept et analyse RAROC : Risk Adjusted Return On Capital : PAGF s OF gi 67 11. 6. 3 – 68 11. 7. 2 Limites par contrepartie : 73 11. 7. 3 Limites par zone géographique COMPARAISON ENTRE LES MODELÉS • -4- Remerciement Concept et analyse RAROC : Risk Adjusted Return On Capital : – Capital économique marginal -75 Il. -77 On se place dans des situations difficile lorsqu’il nous est demandé de prononcer en faveur de ceux ou celles qui nous ont porté conseil, soutien et bienveillance, des mots de gratitudes qui puissent combler l’immense contrepartie qu’ils nous ont générée. Nous tenons à remercier vivement notre professeur Mme N. ZAOUJAL pour avoy accepté de nous encadrer ainsi que le temps qu’elle nous a consacré pendant la période de notre stage. Nous remercions également Mr. Mostapha HABOIJCHA pour nous avoir accordé ce stage ainsi que pour son accueil au sein de la D.

G. G. R. Nous tenons à exprimer n sance et notre profonde PAGF 6 OF gi personne ayant participé de près ou de loin à la réalisation de ce mémoire. projet de fin d’étude -5 Liste des abréviations Liste des abréviations . BMCE . Banque Marocaine de Commerce Extérieur RMA : Royale Marocaine des Assurances RCM : Réseau clientèle Maroc CA : Chiffre d’affaires D. G. G. R : Direction gestion globale de risque D. A. G. C : Direction Analyse et Gestion des Crédits RC : Ratio de cooke FP : Fonds propres EPC : Encours pondérés de crédlts VaR .

Value-at-risque DD : Distance au défaut EL : Expected loss (Perte attendue, perte anticipée, perte moyenne) ES : Rendement du spread PD : Probabilité de défaut LCD : Loss given default (perte en cas de défaillance) EAD : Exposure at default (exposition en cas de défaillance) RAROC: Risk adjusted return on capital IJL: Perte inattendue, perte non anticipée, perte exceptionnelle 7 OF gi – 50 Figure 8: Méthodologie du modèle élaboré — – 51 Figure 9: Portefeuille Moyenne- Variance – 53 Figure 10: Représentation graphique de la loi de Poisson de paramètre 2,58 – 55 Figure 11: Distribution umulée des pertes agrégées avec taux de défaut fixes – 59 Figure 12: Distribution cumulée de la – 65 Table perte 1: la répartition de la charge en fonds propres selon Bâle – 21 Table 2: Matrice de transition à un an de Standard’s – 35 Table 3: Statistique descriptive du portefeuille 39 Table 4 Répartition en fonction de la classe de — – 39 Table 5 : les rating nouvelles classes de rating avec leurs probabilités de défaut….. 40 Table 6 : Matrice de transition a un an – 40 Table 7: Taux foward pour le portefeuille. – 41 Table 8: Valeur actuelle du portefeuille.. – 42 Table 9 : Calcul de la VaR pour notre ortefeuille — – 43 Table 10: La VaR pour notre 11 : Probabilités de défaut par natation 8 OF gi – 43 Table -43 able 11 . Probabilités de défaut par notation – 48 Table 12: Notation – 56 Table 13: Exposition et perte attendue en L – 56 Table 14 Notation — 57 Table 15 : Illustration de la simulation de Monte Carlo – 58 -rabie 16: calcul de la VaR et perte attendue – 59 Table 17 : Illustration de la simulation de Monte d’activité – 73 Table 24: Les limites de Carlo .

VaR -64 Table 18: la – 65 Table 19: la contribution de quelques contreparties • 67 able 20: le RAROC pour le – 68 able 21 : Le ratio rentabilité/ 69 Table 22: La part d’exposition pour chaque – 72 Table secteur 23: La contribution en risque de chaque secteur concentration de quelques contreparties Table 25: La part d’exposition PAGF q OF gi – 74 part d’exposition pour chaque zone . 75 Table 26 : La contribution en risque des zones géographiques 76 Table 27 : Etude comparative entre les trois modèles -7- Avant-propos Avant-propos : 77 Les banques sont présentes dans le système financier afin de servir d’intermédiaires entre les fournisseurs de capitaux et les utilisateurs de ces capitaux qui sont habituellement les contreparties.

D’un côté, elles récoltent es dépôts des particuliers et de l’autre, elles les distribuent aux firmes qui désirent financer des projets. Au cours de ses activités principales, la banque fait face ? plusieurs risques, tel que le risque de marché, mais le plus important, et celui ayant le plus d’impact sur les opérations des institutions financières, est sans contredit le risque de crédlt. Cette forme de risque est une conséquence des transactions contractées entre les utilisateurs de fonds et ceux qui les offrent. Le risque de crédit est la forme de risque la plus ancienne présente dans les marchés financie mblablement la catégorie 10 rif