La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Système d'Aide à l'Analyse BAncaire SAABA SAABA Secrétariat Général de la Commission Bancaire Christophe Peter Séminaire Banque Mondiale 16/10/2002.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Système d'Aide à l'Analyse BAncaire SAABA SAABA Secrétariat Général de la Commission Bancaire Christophe Peter Séminaire Banque Mondiale 16/10/2002."— Transcription de la présentation:

1 Système d'Aide à l'Analyse BAncaire SAABA SAABA Secrétariat Général de la Commission Bancaire Christophe Peter Séminaire Banque Mondiale 16/10/2002

2 INTRODUCTION : un système de détection précoce du risque bancaire n Objectif : Renforcer la nature préventive du contrôle des établissements de crédit. n Moyen : un outil de diagnostic et d'analyse de l'ensemble des E.C. fondé sur le croisement de multiples bases de données. n Calendrier : Dispositif opérationnel depuis fin 1997.

3 TROIS LOGICIELS TROIS LOGICIELS n SAABA hypothèses : vraisemblables et prudentes modèle: ratio de solvabilité Cooke à 3 ans état : opérationnel depuis 1997 n SAABASIM hypothèses: au choix (stress-scénarios…) modèle: ratio de solvabilité Cooke à 3 ans état : opérationnel depuis 2002 n SAABAMcDO hypothèses: bâloises (LGD 45%…) modèle: ratio de solvabilité Mc Donnough état : en cours (opérationnel en 2004)

4 CARTOGRAPHIE DE SAABA n I) Un système de détection précoce automatique: - un logiciel danalyse du système bancaire à partir de 25 bases de données - une analyse financière probabiliste intégrant des aspects qualitatifs n II) Un outil multi-usage original : - au service des trois aspects de la surpervision bancaire - SAABA, SAABASIM et SAABAMcDO -de nouveaux instruments dans la « boîte à outils » du contrôle bancaire international

5 SAABA un logiciel danalyse

6 SAABA, UN LOGICIEL D ANALYSE n Un système automatisé de détection précoce des risques bancaires... n reposant sur le croisement de nombreuses bases de données.

7 FONCTIONNALITES Diagnostic prospectif : - des groupes bancaires - des établissements ALERTE Banque de France SCR, FIBEN, Scores entreprises... LOGICIELSAABA 25 Bases de données Commission Bancaire BAFI, enquêtes prudentielles... Sources externes S&P, Moody's, IBCA... Trois types d'analyses du système bancaire français ETUDES - Indicateur de qualité des établissements - Poids du risque PME - Solidité de l'actionnariat SIMULATIONS - Restructuration (SBP) - Risques-pays - Chocs sectoriels

8 FONCTIONNALITES FONCTIONNALITES n Un système d'alerte utilisé dans le cadre de la surveillance prudentielle de chaque établissement de crédit; n Un outil d'études permettant de comparer les établissements de manière globale ou selon des aspect transversaux; n Un logiciel de simulation pouvant servir à mesurer l'impact de restructurations ou de chocs économiques divers.

9 SPECIFICITE : un système automatisé de détection n Homogène S'applique de manière homogène aux 1200 EC n Systématique Croise de façon systématique 25 bases de données n Prédictif Emet un diagnostic prédictif à 3 ans. n Détaillé Produit une analyse détaillée.

10 Production d'un diagnostic Données élémentaires Variables agrégées Variables synthétiques Un diagnostic par bloc logique à selon les établissements Diagnostic synthétique

11 Bases de données Banque de France Bases de données SGCB BAFI comptable Enquête immobilier Risques-pays Périmètres de consolidation Base ORAP management Volontés de soutien BAFI état-civil FIBEN Observatoire des Entreprises, IRIS Service Central des Risques Ratings Standard & Poor's Bases de données extérieures Observatoire des Entreprises, scores individuels Ratings bancaires IBCA Ratings bancaires Standard & Poor's Ratings bancaires Thomson BankWatch Ratings bancaires Capital Intelligence Ratings bancaires Moody's Spreads DMC

12 SAABA une analyse financière probabiliste intégrant des aspects qualitatifs

13 Analyse du risque bancaire n Une Analyse financière individuelle... n... corrigée par la qualité de l'actionnariat... n... et pondérée par la performance du management

14 Groupe bancaire XXX : analyse sur base sociale situation sur base consolidée ???? Tête de groupe XXX: RSA sur base sociale= 9% Filiale XXX-immobilier: RSA social = 6% GROUPE BANCAIRE: ANALYSE Filiale XXX-consommation: RSA social = 12%

15 Groupe bancaire XXX: ratio de solvabilité anticipé sur base consolidé = 9,5% (faible poids de la filiale immobilier) Tête de groupe XXX: RSA sur base sociale= 9% Filiale XXX-immobilier: RSA social = 6% GROUPE BANCAIRE: ANALYSE Filiale XXX-consommation: RSA social = 12% RSA consolidé = 9.5%

16 Groupe bancaire XXX: ratio de solvabilité anticipé sur base consolidé = 7,5% (fort poids de la filiale immobilier) Tête de groupe XXX: RSA sur base sociale= 9% Filiale XXX-immobilier: RSA social = 6% GROUPE BANCAIRE: ANALYSE Filiale XXX-consommation: RSA social = 12 % RSA consolidé = 7,5 %

17 ANALYSE FINANCIERE INDIVIDUELLE Diagnostic RSA à 3 ans sur base consolidée et/ou notation des actionnaires non- bancaires ACTIONNARIAT Corrige le diagnostic AnalyseCalcul BAFI comptable Principales bases de données Service Central des Risques Observatoire des Entreprises: : IRIS, scores individuels FIBEN Ratings (Standard&Poor's) Enquête immobilier Risques-pays BAFI état-civil (D.E.C.E.I.) IBCA + Moody's + Standard&Poor's + Thomson BankWatch Base des volontés de soutien QUALITATIF Perspective dévolution Qualité du : - management - liquidité - transformation Base Inspection management DMC: spreads; ratings Base ORAP management Ratio de Solvabilité Anticipé (RSA): - à 3 ans - sur base sociale

18 AnalyseDiagnostic NormalVulnérable Normal Vulnérable pour cause d'actionnariat VulnérableFragile soutenu Normal sous réserve ANALYSE FINANCIERE INDIVIDUELLE Diagnostic ACTIONNARIAT Corrige le diagnostic QUALITATIF Perspective dévolution --- ° +++ Très défavorable Défa vorable Très Favorable Neutre

19 CINQ DIAGNOSTICS n Deux diagnostics d'alertes : l'établissement est VULNERABLE (au sens large) : u "Vulnérable" (au sens strict) u "Vulnérable pour cause d'actionnariat" n Trois diagnostics gradués : l'établissement est NORMAL (au sens large) : u "Fragile soutenu" u "Normal sous réserve" u "Normal" (au sens strict)

20 DEUX DIAGNOSTICS D'ALERTE n Les établissements recevant un de ces deux diagnostics constituent la catégorie des établissements "vulnérables" (au sens large): u "Vulnérable" (au sens strict) : l'établissement a un ratio de solvabilité anticipé (RSA) sur base sociale <8% et ne peut pas compter avec certitude sur le soutien de son actionnariat. u "Vulnérable pour cause d'actionnariat" : l'établissement a un RSA >8% mais dépend d'un actionnariat vulnérable.

21 TROIS DIAGNOSTICS GRADUES n Les établissements recevant un de ces trois diagnostics constituent la catégorie des établissements "normaux" (au sens large): u "Fragile soutenue par son actionnariat" : l'établissement a un RSA <8%, mais son actionnariat (non-bancaire ou étranger) le soutient. u Normal sous réserve: l'établissement a un RSA 8%. u Normal : l'établissement a un RSA>8% et son actionnariat ne devrait pas connaître de difficultés.

22 ASPECT QUALITATIF: CINQ PERSPECTIVES D EVOLUTION n Trois éléments qualitatifs sont notés : u Management u Liquidité économique u Transformation économique --- ° +++ Très défavorable Défa vorable Très Favorable Neutre n La notation la moins favorable est retenue pour définir la perspective d évolution.

23 Ratio de solvabilité anticipé Ratio de solvabilité anticipé (31/12/2003) = Fonds propres anticipés (31/12/2003) [= Fonds propres (31/12/2000) [= Fonds propres (31/12/2000) - pertes potentielles d exploitation (31/12/ /12/2003) - pertes potentielles d exploitation (31/12/ /12/2003) - pertes potentielles futures sur le portefeuille de crédits moins provisions (31/12/ /12/2003)] / Exigences prudentielles en fonds propres - pertes potentielles futures sur le portefeuille de crédits moins provisions (31/12/ /12/2003)] / Exigences prudentielles en fonds propres

24 BANQUE X: analyse financière individuelle 1) Analyse statique (31/12/2000) n Fonds propres : K n Exigence en fonds propres : K n Couverture de l'exigence en fonds propres : / =106 % Ratio de solvabilité : 106 % X (8/100) = 8,5%

25 BANQUE X: analyse financière individuelle 2) Analyse dynamique (31/12/2003) n Revenus bruts d'exploitation constatés : 6/1998 : 1 633K12/1998 : K 6/1999 : K12/1999 : K6/2000 : K12/ 2000 : K n revenus bruts d'exploitation anticipés : 6/2001 : K12/2001 : K6/2002 : 3 266K12/2002 : K 6/2003 : K12/2003 : K n Pertes cumulées anticipées : 0 K

26 BANQUE X: analyse financière individuelle 2) Analyse dynamique (31/12/2003) n Provisions sur le portefeuille de crédits: K n Prêt sur l'entreprise n° 1 : K Probabilité individuelle de défaut: 27,7% Perte probable: X 27,7% = K n Pertes potentielles cumulées : [entreprise 1 : entreprise 83 : 37 = ] + [credit aux particuliers : 3 544] = K n PP non couvertes: =

27 Calcul de la PPF sur un prêt Calcul de la PPF sur un prêt n Perte potentielle future = montant du prêt bancaire à lemprunteur X taux de non-recouvrement X probabilité de défaillance de lemprunteur n Taux de non-recouvrement de 71%. 71% = (1- taux de recouvrement moyen). Ce taux de recouvrement de 29% prend en compte les diverses garanties des banques. n Exemple de PPF = 100 X 0,79 X 0,065 =5,1 n Exemple de PPF = 100 X 0,79 X 0,065 =5,1

28 Calcul de la perte potentielle future Calcul de la perte potentielle future n Probabilité de défaillance de lemprunteur à 3 ans = probabilité la plus certaine parmi les différentes informations disponibles n Toutes les informations sur lemprunteur sont transformées en probabilité de défaillance à 3 ans n SAABA croise et analyse le maximum d informations possiblessur chaque emprunteur

29 Risques individuels avérés Evénements judiciaires Evénements marquants Cotation Banque de France Scores entreprises Risques méso ou macroéconomiques potentiels Ratings d'agences de notation Risques- paysRisques immobiliers ANALYSE MULTI-CRITERES DU RISQUE EMPRUNTEUR DU RISQUE EMPRUNTEUR Risques individuel potentiels Scores sectoriels Probabilité de défaillance du groupe

30 CONVERSION EN PROBABILITES DE DEFAUT CONVERSION EN PROBABILITES DE DEFAUT

31

32

33

34

35 n Si la société emprunteuse appartient à un groupe: proba de défaillance du groupe. n Sinon, évènement judiciaire ou marquant mortel?Ex : liquidation judiciaire=100% n Sinon, risque-pays? Ex: Brésil=26%. n Sinon la plus élevée des probabilités entre: - év judiciaire ou marquant non-mortel (ex: redressement judiciaire=58,9%) - ratings S&P… (ex: BBB=0,67%) - proba issue de cote BDF X risque sectoriel X score BDFI n Sinon : probabilité de défaillance sectorielle Probabilité de défaillance Probabilité de défaillance

36 Exemple de calcul des PPF Exemple de calcul des PPF n La Banque Z a octroyé un prêt de 200 à lentreprise JB et de 500 à lentreprise SC. n Lentreprise JB est en redressement judiciaire ce qui équivaut à une probabilité de défaillance à 3 ans de 58,9%. La PPF est égale à : 200 X 58,9% = 118. n SC a une cotation B37 (soit une proba de défaillance de 0,78%) et appartient au secteur automobile (1,6 fois plus risqué que la moyenne): PPF= 500 X 0,78% X 1,6= 6,2 n SC a une cotation B37 (soit une proba de défaillance de 0,78%) et appartient au secteur automobile (1,6 fois plus risqué que la moyenne): PPF= 500 X 0,78% X 1,6= 6,2

37 Rôle central de FIBEN Rôle central de FIBEN n Les EC déclarent au SCR lignes de concours supérieures à , soit un total d encours de 732 G. n Les concours aux agents résidents représentent 99% de ces lignes et 85% de ce total dencours. n 100% des agents résidents ont une probabilité de défaillance sectorielle. n 96% des emprunteurs résidents ont une cotation FIBEN.

38 BANQUE X: Analyse financière individuelle 2) Analyse dynamique (31/12/2003) n Fonds propres 31/12/2000 : K Pertes d'exploitation anticipées: 0 K Pertes potentielles nettes sur le portefeuille de crédit : K n Fonds propres 31/12/2003 : KF - 0 KF KF = K n Exigence en fonds propres : n Couverture de l'exigence: /54 087=65% Ratio de solvabilité : 65% X (8/100) = 5,2%

39 BANQUE X: Analyse financière individuelle 3) Diagnostic n 31/12/2000: Couverture de l'exigence : 100/80=106 % Ratio de solvabilité : 8,5 % n 31/12/2003: Couverture de l'exigence : 65 % Ratio de solvabilité : 5,2 % n La Banque X risque donc, sur base sociale, de ne plus disposer de fonds propres suffisants d'ici au 31/12/2003.

40 BANQUE X: QUALITE DE L'ACTIONNARIAT n Un seul actionnaire significatif (>10% du capital) : Il s'agit d'une personne physique. Elle détient moins de 40% du capital. n Scénario n°5 : actionnariat morcelé : - risque d'actionnariat? non. - capacité de soutien? inconnue. - volonté de soutien? inconnue. n La banque X est donc vulnérable (ratio de solvabilité : 5,2% au 31/12/2003; soutien de l'actionnaire : incertain).

41 ACTIONNARIAT : 6 SCENARIOS n Létablissement de crédit appartient à un des 6 scénarios dactionnariat suivants: Groupe bancaire autonome Groupe bancaire dépendant fortement d un actionnaire externe (> 40% K) RSA cons <8% : Vul act RSA cons >8% et volonté de soutien : soutien. Groupe bancaire dépendant de plusieurs actionnaires externes (> 10% K) Lettre de soutien Pas de LS RSA cons <8% : Vul act RSA cons >8% : soutien Bad rating : Vul act Good rating et volonté de soutien : soutien. Lettre de soutien Pas de LS Bad rating : Vul act Good rating : soutien. Pacte de soutien Actionnariat morcelé Bad ratings : Vul act RSA cons<8%: vul act RSA cons> 8% : soutien. Bad ratings : Vul act Good ratings : soutien.

42 APPRECIATION QUALITATIVE: TROIS ELEMENTS n Trois éléments qualitatifs sont notés : u Management u Liquidité économique u Transformation économique n La notation la moins favorable est retenue pour définir la perspective d évolution. n Ces éléments sont appréciés : u sur une base purement économique (et non pas réglementaire) u en prenant en compte léventuelle appartenance à un groupe

43 MANAGEMENTMANAGEMENT n Trois critères sont combinés (pondération) : u Organes de direction (3) : note ORAP du critère 14 u Position concurrentielle (3) : rapport dinspection (fonds de commerce, professionnalisme commercial) u Contrôle interne (16): critère ORAP 15 et inspection (sept sous-critères : ex qualité de l information des dirigeants, gestion des risques de contrepartie…) n La tête du groupe bancaire est appréciée de la même manière. n Cette combinaison des critères aboutit à une appréciation : négative, neutre ou positive n Létablissement reçoit la plus mauvaise de ces deux appréciations.

44 TRANSFORMATIONTRANSFORMATION n Le ratio de transformation économique nest calculé quau niveau cumulé du groupe bancaire, déduction faite des opérations intra-groupes. n Ce ratio rapporte le solde [(emplois>1 an) - (ressources> 1 an)] sur le montant des capitaux propres n Appréciation portée en fonction du ratio : u ratio < 20% : favorable u 20%< ratio < 40% : neutre u ratio > 40% : défavorable

45 LIQUIDITELIQUIDITE n La liquidité est appréciée au niveau du groupe bancaire. Une véritable analyse consolidée étant impossible, on retient les établissements du groupe qui représentent lessentiel des actifs et passifs « externes » (= hors-groupe) du groupe n Pour chacun de ces EC significatifs on prend: u la moyenne pondérée des 5 derniers ratio de trésorerie. Si <100% : défavorable. u les décalages de spreads (hebdomadaires) au cours du mois déchéance sur les marchés démission de TCN. u Les ratings des agences de notation.

46 LIQUIDITE ECONOMIQUE n Si la trésorerie ou les spreads ou les ratings sont défavorables, alors létablissement obtient une appréciation défavorable sur sa liquidité. n Hormis le cas des groupes bancaires français, il existe plusieurs autres scénarios. Par exemple, lappréciation dun EC dépendant fortement dun actionnaire externe tient compte du rating de cet actionnaire externe. n Si au moins un des établissements significatifs du groupe a une liquidité défavorable, la liquidité du groupe est jugée défavorable.

47 LIQUIDITE : 7 SCENARIOS n Létablissement de crédit appartient à un des 7 cas de liquidité suivants: Groupe bancaire autonome Groupe bancaire dépendant fortement d un actionnariat externe Groupe refinançant l actionnariat externe Groupe ne le refinan- çant pas EC significatif en trésorerie (ECS) EC non-significatif (ECN) Spreads, trésorerie, ratings de l ECS. O ECS ECN Spreads et trésorerie de l ECS / ratings de l actionnariat. ratings de l actionnariat. ECS Pas de Soutien actionnariat ECN ratings de l actionnariat.

48 SAABA Au service des trois aspects de la supervision bancaire

49 SAABA constitue un des trois outils d'aide à la supervision SAABA constitue un des trois outils d'aide à la supervision n SAABA : Système d'Aide à l'Analyse BAncaire. n ORAP : Organisation et Renforcement de l'Action Préventive. n SIGAL : Système d'information de l'Inspection GénérALe.

50 TROIS OUTILS COMPLEMENTAIRES n SAABA : Outil de diagnostic et d'analyse de l'ensemble des E.C. fondé sur le croisement de multiples bases de données. n ORAP : M éthode multicritère d'analyse et de notation de l'ensemble des E.C. n SIGAL : Système d'aide aux investigations du contrôle sur place.

51 Au service des trois aspects de la supervision bancaire n Contrôle sur pièces des EC : liens SAABA-ORAP n Vérification sur place des EC: complémentarité SAABA-SIGAL. n Surveillance générale du système bancaires : études et simulations.

52 Présentation des risques clientèle d'un établissement Détection risques individuels, sectoriels et globaux COMPLEMENTARITE Suivi personnalisé des établissements Détection des risques individuels SIGAL SAABA SAABA Analyse automatisée ORAP Bases de données et autres informations DIAGNOSTIC EnquêtesActions prudentielles

53 Contrôlesurpiècesdes établissementsdecrédit Contrôle sur pièces des établissements de crédit n Edition régulière de listes de diagnostic sur les 1200 établissements de crédit sur base sociale et sur les groupes bancaires français sur base consolidée n 130 pages d'analyse par établissement sous une interface conviviale de type Intranet : analyse sur base sociale et sur base consolidée

54 VM/CMSPC/Windows Calculateur FTP Serveur HTTP Windows NT Clients Navigateurs Intranet Formules Bases de données Données SAABA Données SAABA

55 Vérification sur place des établissements de crédit n Repérage des principaux prêts risqués n Outil de sélection et d'analyse individuelle et sectorielle.

56 FONCTION D'ETUDES ET DE SIMULATION : Surveillance générale du système bancaire français n Un modèle de représentation du système bancaire français qui permet : Des analyses thématiques Exposition au risque PME des principaux groupes bancaires. Des simulations C onséquences d'une crise sectorielle sur le système bancaire

57 FONCTION D'ETUDES FONCTION D'ETUDES n SAABA constitue une "maquette" simplifiée du système bancaire français... n...qui permet de réaliser des études classant les établissements entre eux... n... mais également des études plus poussées: SAABASIM : Simulations SAABAMcDO : Mc Donnough

58 LES TROIS LOGICIELS LES TROIS LOGICIELS n SAABA hypothèses : vraisemblables et prudentes modèle: ratio de solvabilité Cooke à 3 ans état : opérationnel depuis 1997 n SAABASIM hypothèses: au choix (stress-scénarios…) modèle: ratio de solvabilité Cooke à 3 ans état : opérationnel depuis 2002 n SAABAMcDO hypothèses: bâloises (LGD 45%…) modèle: ratio de solvabilité Mc Donnough état : en cours (opérationnel en 2004)

59 SAABA : ETUDES n Politique de provisionnement des groupe: u Durée nécessaire pour que les provisions du groupe soient consommées par les PPF: 2,7 ans en moyenne mais 1,5 ans pour le groupe W u Couverture du flux annuel de PPF par les dotations annuelles aux provisions: 64% moye mais 42% GG n Qualité des portefeuilles de crédits des grands groupes bancaires: u Taux de pertes potentielles futures à 3 ans = 3,4% en moyenne (groupe Z=1,5%; groupe Y= 4,3%) u 47% des PPF sont dues aux défaillances déjà survenues, les 53% restant constitue le flux annuel statistique de nouvelles PPF

60 SAABA SIM SIMulations sur le système bancaire français SAABA SIM SIMulations sur le système bancaire français

61 SAABA SIM : FINALITE SAABA SIM : FINALITE n SAABA SIM constitue un outil - de simulation des réactions du système bancaire à des chocs économiques variés - et/ou de simulation de modification du comportement de tout ou partie du système bancaire français n SAABA SIM fournit 3 niveaux de résultats : - système bancaire global - grands groupes bancaires établissements de crédit

62 SAABA SIM : CONTRAINTES SAABA SIM : CONTRAINTES n SAABA SIM doit être : n flexible : pouvoir simuler une grande variété de situations, actuellement imprévisibles n évolutif : suivre les améliorations de SAABA (modifié tous les 6 mois) n rapide : effectuer rapidement plusieurs scénarios différents n aisé dutilisation : tout utilisateur, même non spécialiste, doit pouvoir effectuer des simulations simples

63 LES LIMITES DE SAABA ALERTE LES LIMITES DE SAABA ALERTE n SAABA ALERTE est un logiciel destiné à fournir tous les 6 mois une liste d EC vulnérables n Il s est avéré que SAABA ALERTE permettait, en plus, de réaliser quelques simulations n Cependant : - ces simulations sont très rudimentaires - une seule simulation requiert 30 h de travail minimum - elles font peser un risque significatif sur l état du logiciel SAABA ALERTE

64 SAABA SIM : LE CONCEPT SAABA SIM : LE CONCEPT n SAABA SIM constitue un « clone » de SAABA, qui est regénéré automatiquement tous les 6 mois. n Ce clone est optimisé pour neffectuer que des simulations : une simulation est effectuée en 5 h maximum. n Ce clone permet de faire des simulations que SAABA ALERTE ne peut pas faire (chocs économiques variés; modifications de comportement…)

65 SAABA SIM : LE PRODUIT SAABA SIM : LE PRODUIT n Un logiciel de simulation pouvant servir à mesurer l'impact sur le système bancaire français de : - chocs macro-économiques (croissance…) - chocs méso-économiques (sectoriels, pays...) - évolutions micro (restructurations…) - modifications de comportement des banquesou des groupes bancaires n Architecture informatique : - mode standard : scénarios courants - mode expert : scénarios complexes

66 SAABA SIM : MODE STANDARD Résultats: standards 3 niveaux de résultats: système, groupe, EC Scénario 1 Scénario n°2 télécom : 30% SAABA SIM SAABA SIM 3 scénarios standards Scénario n°1 télécom : 2% Scénario n°3 télécom: 50% Résultats pour l ensemble du système bancaire français Scénario 2 Scénario 3 Résultats: standards 3 niveaux de résultats: système, groupe, EC Résultats: standards 3 niveaux de résultats: système, groupe, EC 5 h/ scénario

67 SAABA SIM : MODE EXPERT Résultats: standards + spécifiques 3 niveaux de résultats: système, groupe, EC Scénario 1 Scénario n°2 croissance PNB de 1% + crise Brésil SAABA SIM SAABA SIM Scénarios complexes Scénario n°1 croissance PNB de 1% + crise Brésil Scénario n°3 croissance PNB de 2% + crise Brésil + crise télécom Résultats pour l ensemble du système bancaire français Scénario 2 Scénario 3 Résultats: standards + spécifiques 3 niveaux de résultats: système, groupe, EC Résultats: standards + spécifiques 3 niveaux de résultats: système, groupe, EC 8 h / scénario

68 Création d une « photographie » de l échéance SAABA Échéance SAABA Résultats SAABA BAFIM Fichier image de l échéance SAABA Liaison via protocole HTTP VM/CMS Définition des scénarios de simulation Architecture technique du simulateur Base SCR Bases annexes Consultation et lancement de simulation sous navigateur

69 EXEMPLE DE CONCENTRATION LE RAPPROCHEMENT SBP EXEMPLE DE CONCENTRATION : LE RAPPROCHEMENT SBP n Estimation du poids économique du groupe : u répartition des encours de crédit à la clientèle u parts de marchés sectorielles sur les encours déclarés au SCR u diversification sectorielle du groupe n Politique de crédit du groupe par marchés, en stock et en flux

70 RAPPROCHEMENTSBP RAPPROCHEMENT SBP n Etude du portefeuille de clients communs et de la concentration des crédits entre les trois têtes de groupe n Analyse de la qualité du portefeuille : calcul des pertes statistiques potentielles futures à un horizon de trois ans et comparaison avec les provisions comptables déjà passées

71 SIMULATION A SCENARIOS MULTIPLES SCENARIO N°1 SCENARIO N°2 SCENARIO N°3

72 CONCLUSION: UNE DOUBLE UTILITE n un logiciel efficace d analyses rapides face aux évènements représentant une menace potentielle pour les banques françaises (risques-pays, retournement conjoncturel, restructurations bancaires…) n un outil d étude approfondies sur des sujets complexes (simulation de réformes prudentielles simples; degré de résistance aux stress-scénarios…)

73 SAABA McDO Système d Aide à l Analyse BAncaire reposant sur le ratio de solvabilité « Mc Donnough » SAABA McDO Système d Aide à l Analyse BAncaire reposant sur le ratio de solvabilité « Mc Donnough »

74 SAABA MCDO : CONCEPT SAABA MCDO : CONCEPT n SAABA McDO : un système expert capable de fournir une évaluation automatique des banques selon le futur ratio de solvabilité « Mc DONNOUGH » n Calendrier : Fin 2003 accord bâlois définitif 2004 : SAABA McDO opérationnel

75 SAABA MCDO : ENJEUX SAABA MCDO : ENJEUX n SAABA McDO : pour chaque banque, pouvoir simuler l impact des 3 options : u Standard (agences de notation externes) u notations internes u modèle de risque de crédit n En cours le portefeuille corporate des grands groupes bancaires (avec cotations BF) : u Standard (agences de notation externes) u notations internes u modèle de risque de crédit (SAABA VaR)

76 SAABA un nouvel instrument dans la « boîte à outils » du contrôle bancaire international

77 LA MUTATION MONDIALE DE LA SUPERVISION BANCAIRE n Le défi: une multiplication des crises bancaires dans le monde entier depuis le début des années quatre-vingt. n La réponse: une mutation des systèmes de supervision afin daméliorer l exhaustivité et le caractère préventif du contrôle.

78 DEUX TYPES DE METHODE DEUX TYPES DE METHODE n Première méthode : une approche formalisée d évaluation des risques. Deux optiques : - notation de la qualité intrinsèque de la banque - comparaison avec d autres banques n Deuxième méthode : des systèmes de détection précoce des risques.

79 EXEMPLES DE METHODE EXEMPLES DE METHODE n Approche formalisée : - notation : CAMELS (Etats-Unis,1979); PATROL (Italie, 1993); RAT (Belgique, 1995); ORAP (France, 1997) - comparaison :BAKIS (Allemagne, 1997) n Détection précoce des risques : FIMS (Etats-Unis, 1993); SAABA (France; 1997)

80 APPROCHES FORMALISEES APPROCHES FORMALISEES n La notation des établissements à partir dune analyse des divers facteurs de risque selon une méthode standardisée constitue la méthode actuellement la plus répandue. n Le classement relatif des établissements par comparaison avec dautres établissements proches (méthode des groupes homogènes de risque) est plus rarement utilisé.

81 LA NOTATION: AVANTAGES n Avantages de la notation par rapport à l'analyse financière classique: la notation est une analyse normalisée selon une méthodologie explicite. n Lexpertise humaine des différents contrôleurs bancaires suit ainsi un cadre d analyse financière commun à tous. n La notation facilite le choix des banques à surveiller en priorité.

82 TROIS SYSTEMES DE NOTATION TROIS SYSTEMES DE NOTATION n 1) Le premier système de notation des banques par un organisme de contrôle bancaire :CAMELS n 2) Un système de notation fondé sur une grille danalyse détaillée: RAT n 3) Un système de notation mêlant expertise humaine et produits automatiques : PATROL

83 1) LE SYSTEME AMERICAIN CAMELS n Objectif : fournir un aperçu d'ensemble sur l'état de la banque et sur les principaux résultats des inspections sur place pour les organes de contrôle bancaire. n Méthode : attribution d'une note à chacun des six composants-clés d'une analyse financière puis attribution d'une note globale.

84 LE SYSTEME AMERICAIN "CAMELS" C A M E L S C R Capital Facteurs- clés Contenu du facteur-clé Note 2 Qualité des Actifs Management Résultats Liquidité Sensibilité aux risques de marché Note globale

85 CAMELS : L'ECHELLE DE NOTATION n L'échelle de notation va de 1 à 5 : n 1 : Très bien n 2 : Bien n 3 : Assez Bien (à mettre sur liste de surveillance) n 4 : Faible (comportant risque de faillite) n 5 : Insuffisant (risque de faillite à un degré élevé)

86 CAMELS : LES SIX COMPOSANTS INDIVIDUELS CAMELS : LES SIX COMPOSANTS INDIVIDUELS n Capital n Qualité de l'actif n Equipe de direction n Revenus n Liquidité n Sensibilité aux risques de marché n NB : pour les composants "capital", "qualité de l'actif" et "revenus", il existe des ratios de référence considérés comme étant la norme, mais l'inspecteur peut déroger si nécessaire.

87 CAMELS : CONCLUSION CAMELS : CONCLUSION n La note globale attribuée à la banque est souvent égale à la moyenne arithmétique des notes des six composants individuels, mais l'inspecteur peut attribuer une pondération plus grande à un ou plusieurs facteurs s'il l'estime nécessaire. n Une étude du Federal Reserve System conclut que CAMELS offre une meilleure prédiction sur l'avenir de la banque que les agences de notation ou les marchés financiers quand l'inspection est récente (notamment sur la qualité des actifs).

88 2) Le système belge RAT 2) Le système belge RAT n Le RAT (Risk Analysis Table) est un système de notation fondé sur une grille danalyse détaillée. n 23 facteurs de risque (7 risques « financiers »; 10 risques d activité; 6 risques « logistiques ») sont ainsi notés selon trois critères différents (volume, qualité du management, contrôle interne).

89 RAT : notation du risque lié à lactivité de crédit RAT : notation du risque lié à lactivité de crédit entreprises Total pondéré Crédits: Volume (x %) Somme pondérée ( X 10) ! 0 45 Qualité du manage- ment (y %) Contrôle interne (z %) déquipement commercial immobiliers autres international , , ,8 48

90 RAT : UN RATING TRIPLE RAT : UN RATING TRIPLE n RAT fournit une notation globale composée de trois éléments, notés de « A » (faible risque) à « E » (risque élevé). n La première notation correspond à une moyenne pondérée des facteurs de risques; la seconde aux seuls facteurs négatifs de risques; la troisième à la capacité financière (solvabilité; rentabilité et actionnariat). n La notation globale d une banque est ainsi, par exemple, « C E B ».

91 RAT : CONCLUSIONS RAT : CONCLUSIONS n RAT est l un des seuls systèmes à prendre en compte de manière fine les aspects qualitatifs (management) pour apprécier les risques « quantitatifs ». n Au total une centaine de notes nécessitant une connaissance approfondie de la banque sont utilisées afin de pouvoir obtenir un diagnostic RAT. n Cette évaluation détaillée a lieu une fois par an par une équipe mêlant des contrôleurs sur pièces et sur place.

92 3) Le système italien PATROL 3) Le système italien PATROL n Ce système de notation a été conçu pour le contrôle permanent à partir du modèle CAMEL (note de 1 à 5 sur cinq facteurs de risques; la note globale ne constitue pas nécessairement la moyenne des notes de risques)... n mais a pour originalité de fournir des grilles de notation à partir dindicateurs automatiques pour évaluer la plupart des facteurs de risque.

93 PATROLPATROL n L évaluation du risque de crédit se fait en fonction de trois facteurs: - prêts douteux rectifiés*/ total des prêts (*en fonction des informations recueillies dans la déclaration des crédits douteux à la centrale des risques) - flux de nouveaux PDR/ prêts sains - indicateur de concentration des risques n La combinaison de ces trois facteurs selon une grille de notation prédéfinie aboutit à une note (de 1 à 5) pour le risque de crédit.

94 LE SYSTEME ITALIEN PATROL PATrimonio Reddività Rischiosità Organizza- zione Liquidità PATROL Adéquation des fonds propres Facteurs- clés Contenu du facteur-clé Note 2* Profitabilité Risque de crédit Organisation Liquidité 4* 2 1* 4* 4 Note globale * utilisation d indicateurs automatiques

95 LE SYSTEME ITALIEN "PATROL" En % du nombre total d'établissement En % du total des fonds empruntés Notes 1-2Notes 3Notes 4-5 En %

96 PATROL: CONCLUSION PATROL: CONCLUSION n Un système pionnier dans l automatisation (1993) qui utilise, en plus des informations financières sur les établissements, les données de la centrale des risques, n qui fonctionne sur une base semestrielle… n mais qui recourt à une synthèse humaine pour l évaluation globale de la banque (prise en compte de l actionnariat, des spécificités de la banque...)

97 NOTATION: CONCLUSION n Les superviseurs bancaires ont développé diverses procédures de notation en fonction de l organisation de leur contrôle (permanent/ sur place) et de leurs informations disponibles (existence dune centrale des risques). n Les facteurs de risque pris en compte pour la notation sont généralement les mêmes mais la combinaison de ces facteurs varie de manière significative.

98 LES GROUPES HOMOGENES n La méthode des groupes homogènes de risque (GHR) consiste à effectuer un classement relatif des établissements par comparaison avec dautres établissements proches en fonction de ratios de risques. n Avantage : permet un classement inter- établissement fin tout en prenant en compte la spécificité de l établissement analysé. n Défaut: sous-estimation des risques de l établissement en cas de dégradation générale de la situation du GH de référence.

99 LES GHR: UTILISATION n La méthode des GHR est parfois utilisée de manière subsidiaire dans les procédures de notation (RAT, PATROL). n En tant que méthode principale de supervisions elle n est jamais utilisée seule mais toujours complétée par une analyse des tendances d évolution des ratios de risques. n Exemple: BAKIS en Allemagne (BAKred Information System).

100 GHR: BAKIS n Les groupes homogènes utilisés reposent sur 47 ratios de risque : - 19 sur les risques de crédit - 16 sur les risques de marché - 2 sur les risques de liquidité - 10 sur la profitabilité. n Aucun de ces ratios n apparaît comme redondant avec un autre. n Tous ces ratios reçoivent la même pondération.

101 GHR: BAKIS n Les établissements de crédit sont distribués entre 5 GHR: grandes banques, banques commerciales, banques de dépôts, sociétés de crédit, banques publiques régionales. n Au sein de chaque GHR les établissements sont classés en cinq classes de risques (soit en quantiles, la dernière classe étant divisée en deux). Elles regroupent donc 25%, 25%, 25%, 12,5% et 12,5% des établissements en fonction de la valeur des ratios de risque.

102 GHR: CONCLUSION n Utilité des GHR pour les systèmes bancaires comprenant une population importante d établissements de crédit (3.400 EC en Allemagne). n Limites des GHR: - ils reposent généralement sur des données sociales et non consolidées (exemple: BAKIS); - cette analyse statique doit être complétée par des études de tendance (exemple: BAKIS).

103 LES SYSTEMES DE DETECTION PRECOCE DES RISQUES n Ces Systèmes de Détection Précoce des risques (« Early Warning Systems ») reposent sur l utilisation de modèles statistiques pour prévoir la situation future des établissements. n Ces SDP se différencient donc des systèmes de notation (par l utilisation de modèles statistiques) et des GHR (par l approche anticipatrice).

104 SDP : ELABORATION n L élaboration dun SDP nécessite: - (1) des séries longues de données financières homogènes sur la population; - (2) des séries longues de défaillances bancaires (en nombre suffisant) ou (3) des informations détaillées sur les risques (ex: centrale des crédits pour les risques de contrepartie). n Ainsi le superviseur bancaire américain dispose de (1) et (2), le français de (1) et (3) et l italien de (1), (2) et (3).

105 SDP : ELABORATION n Les difficultés d élaboration d un SDP (données nécessaires + outils statistiques) expliquent qu il n existe actuellement que sept grands SDP en activité (six sont américains et un français). n Les difficultés d élaboration d un SDP (données nécessaires + outils statistiques) expliquent qu il n existe actuellement que sept grands SDP en activité (six sont américains et un français). n Les SDP apparaissent cependant comme un complément indispensable aux méthodes de notation en raison de leur aspect prédictif. Plusieurs SDP sont actuellement à l étude (en Italie par exemple).

106 SDP : CARACTERISTIQUES n L horizon temporel des SDP varie de un an (KMV Credit Monitor de l OCC américain) à cinq ans (Bank Calculator de l OCC) mais se situe généralement entre deux et quatre ans (FIMS, SAABA…) n L horizon temporel des SDP varie de un an (KMV Credit Monitor de l OCC américain) à cinq ans (Bank Calculator de l OCC) mais se situe généralement entre deux et quatre ans (FIMS, SAABA…) n Les SDP utilisent surtout les données du reporting prudentiel et parfois des données sectorielles (Probability of failure de l OCC), macro-économiques (Bank Calculator) ou de marchés (KMV Credit Monitor de l OCC) ou un mixte (SAABA).

107 SDP : FIMS n FIMS risk rank (1993) est un SDP du Federal Reserve System américain. Il prévoit les défaillances de banque à deux ans à partir de 11 variables explicatives. n FIMS risk rank (1993) est un SDP du Federal Reserve System américain. Il prévoit les défaillances de banque à deux ans à partir de 11 variables explicatives. n La régression a été effectuée en recherchant la combinaison de variables permettant d anticiper si la banque allait être défaillante (sur un horizon de deux ans) ou non.

108 SDP : SAABA n SAABA (1997) ne pouvait pas reposer sur des probabilités de défaillance bancaires, le nombre de ces défaillances ayant été trop faible en France pour autoriser des analyses statistiques significatives. n SAABA (1997) ne pouvait pas reposer sur des probabilités de défaillance bancaires, le nombre de ces défaillances ayant été trop faible en France pour autoriser des analyses statistiques significatives. n SAABA est donc fondé sur une anticipation du ratio de solvabilité à trois ans prenant en compte les pertes probables sur portefeuilles de crédit (en fonction des probabilités de défaillance des entreprises).

109 SDP : SAABA n Cependant SAABA a été soumis à une double validation: - rétropolation du modèle sur des défaillances bancaires passées (« back- testing »); - comparaison des résultats obtenus depuis 1997 avec ceux fournis par la méthode de notation (ORAP). n Cependant SAABA a été soumis à une double validation: - rétropolation du modèle sur des défaillances bancaires passées (« back- testing »); - comparaison des résultats obtenus depuis 1997 avec ceux fournis par la méthode de notation (ORAP). n En outre les exercices de simulation permettent de tester les limites du modèle.

110 SDP : CONCLUSION n Les SDP devraient être de plus en plus faciles à élaborer avec la mise en place de structures de contrôle très formalisées fournissant des données homogènes. n Les SDP devraient être de plus en plus faciles à élaborer avec la mise en place de structures de contrôle très formalisées fournissant des données homogènes. n Les SDP présentent un double avantage par rapport aux systèmes de notation: - prédictivité - automaticité absolue (ce qui permet par exemple d effectuer des simulations micro, méso ou macro-économiques)

111 CONCLUSION CONCLUSION n Complémentarité des systèmes de notation et des systèmes de détection précoce des risques pour le superviseur bancaire. n Des méthodes d évaluation qui se développent également chez les agents privés appréciant les banques (notation par les agences de rating; analystes statistiques par les opérateurs de marché…). n Parallélisme avec les systèmes d évaluation des risques mis en place dans les banques (notations, RAROC) accentué par ratio Mc DONNOUGH (opérationnel fin 2006)

112 CONCLUSION GENERALE n Avantages de SAABA : u le premier "système de détection précoce" totalement automatique couvrant les risques quantitatifs et qualitatifs. u une automatisation favorable à la conduite d'études thématiques ou de simulations n Limites actuelles de SAABA... u insuffisante prise en compte de la spécificité de certains petits établissements de crédit. u insuffisance de certaines bases de données. n...qui appellent : un affinement du logiciel et une amélioration des bases.


Télécharger ppt "Système d'Aide à l'Analyse BAncaire SAABA SAABA Secrétariat Général de la Commission Bancaire Christophe Peter Séminaire Banque Mondiale 16/10/2002."

Présentations similaires


Annonces Google