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1 Valérie Poulin Le 11 février 2011 La gestion du risque de crédit Une approche quantitative.

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1 1 Valérie Poulin Le 11 février 2011 La gestion du risque de crédit Une approche quantitative

2 2 Une banque Un client I.Accord de Bâle II.Groupe de modélisation des risques de crédit III.Stress Testing Plan

3 3 Une banque Un client Accord de Bâle I LAccord 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 limplantation de lAccord.

4 4 Une banque Un client Accord de Bâle II LAccord de Bâle II régit les règles détablissement du niveau des fonds propres obligatoires. LAccord de Bâle II sarticule 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 dinformations financières Pilier IPilier IIPilier III Exigences minimales de fonds propres Risque de crédit Risque opérationnel Risque de marché Processus de surveillance prudentielle Discipline de marché Nouveautés par rapport à Bâle I

5 5 Une banque Un client Accord de Bâle II En dautres mots: Pilier 1 : calcul du capital Pilier 2: Maximiser les revenus, minimiser les pertes et sassurer 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

6 6 Une banque Un client Paramètres et modèles de risque de crédit Analyse et divulgation Sous notre direction: Mesurer le risque que représente chaque emprunteur, individus comme entreprises, par le développement de modèles quantitatifs et danalyses Analyses sectorielles Suivi des industries Prévision des revenus par industrie (en développement) Stress Testing (prêts aux entreprises et prêts aux particuliers)

7 7 Une banque Un client Analyse sectorielle

8 8 Une banque Un client Analyse sectorielle 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

9 9 Stress testing Le stress testing a pour objectif dévaluer limpact potentiel de facteurs de risque, correspondant à des événements exceptionnels mais plausibles, sur la santé financière dune institution. Le stress testing permet donc didentifier des risques qui sont insoupçonnés ou semblent en contrôle selon le Pilier I.

10 10 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.

11 11 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. Quapporte donc Bâle II? Implantation dun processus formel pour effectuer du stress testing au niveau entreprise Mesure limpact anticipé dun 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

12 12 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 dentreprises constantes) Lutilisation de la croissance année-sur-année permet dignorer les effets de saisonnalité La croissance logarithmique mesure 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 Sassurer que les variables ne présentent pas de racine unitaire Sassurer de lintuition économique des facteurs de risque (signe anticipé des paramètres) Sélectionner des modèles au pouvoir explicatif élevé (R-carré) Sassurer de labsence de problème de multicollinéarité, dautocorrélation des résiduels, dhétéroskédasticité des résiduels et de la normalité de la distribution des erreurs Sassurer de la stabilité des coefficients à un changement de la période destimation du modèle Sassurer de la cohérence de la direction et de la magnitude des prévisions selon les 4 scénarios

13 13 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client

14 14 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Insolvabilités par province et par secteur 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. Une banque Un client

15 15 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Défauts des entreprises et facteurs macroéconomiques Les même tendances à la baisse et à la stabilisation sobservent pour les défauts du portefeuille de prêts aux entreprises de BNGF.

16 16 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Modèles Canada – Québec – Hors Québec

17 17 Scénarios de stress testing

18 18 II – Évolution des insolvabilités et des défauts 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 jusquà 1996T4; = 0 après 1997T1

19 19 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Sommaire des modèles

20 20 II – Évolution des insolvabilités et des défauts 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 quil y a eu un changement de régime en 1997; cette date correspond à une des réformes dans la Loi sur les faillites. Une banque Un client

21 21 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Facteurs de risque pour les insolvabilités du Canada Une banque Un client Une relation inverse est aussi observable entre la courbe de rendement et les défauts des émetteurs corporatifs canadiens Les changements dans le prix des maisons, qui attestent dun effet de richesse, apportent un signal précurseur intéressant

22 22 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Évaluation hors-échantillon Une banque Un client 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.

23 23 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client Résultats statistiques et pouvoirs prévisionnels des modèles Les problèmes dautocorrélation des résiduels et dhétéroskédasticité sont corrigés grâce à la correction Newey-West Lhypothèse de normalité des résiduels nest pas rejetée selon le test Jarque-Bera Lévaluation des prévisions du modèle Canada par le test du coefficient dinégalité 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 lerreur 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% Lévolution de la valeur estimée par le modèle surestime légèrement les insolvabilités réelles Lintensité croissante des chocs simulés se reflète dans les prévisions progressivement plus élevées des différents scénarios

24 24 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client Pouvoir explicatif du modèle Canada Lévolution de la valeur estimée des insolvabilités suit de près celle des insolvabilités réelles. Les bandes présentent lintervalle de confiance de 95% (2 erreur-type de la moyenne).

25 25 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client Modèles Québec et hors Québec Comme pour le modèle dinsolvabilités du Canada, la courbe des taux dintérêt a une influence négative pour le modèle Québec et le modèle hors Québec. Les tests de stabilité et de pouvoir prévisionnels sont satisfaisants.

26 26 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client Modèles sectoriels

27 27 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client Regroupements sectoriels Les secteurs Enseignement (SCIAN 61), Santé (SCIAN 62) et Administration Publique (SCIAN 91) sont exclus de lanalyse

28 28 II – Évolution des insolvabilités et des défauts 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 sexplique en partie par leffet de distorsion résultant de laide 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.

29 29 II – Évolution des insolvabilités et des défauts 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.

30 30 II – Évolution des insolvabilités et des défauts 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.

31 31 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client Une moyenne des modèles pourrait diminuer le risque derreurs. 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. La moyenne des modèles

32 32 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client Conclusion

33 33 II – Évolution des insolvabilités et des défauts Une banque Un client Conclusion Ces modèles ont démontré limportance 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 derreur et obtenir un estimé plus robuste La comparaison des résultats des trois modèles permet par ailleurs de juger si les résultats sont vraisemblables


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