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MEMOIRE MASTERE SPECIALISE EN CONTROLE DE GESTION

LA PREVISION DE LA DEFAILLANCE DES PME : NOTATION & SCORING

• Préparé par : Hicham SALAHI Centre d’Affaires Expansion - CREDIT DU

MAROC

• Directeur de Recherche : Azzeddine ANDALOUS

• Directeur du Mastère : Mohamed EL

MOUAFFAK

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Octobre 2006

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REMERCIEMENTS Je tiens à remercier M. ANDALOUS, mon encadrant pédagogique, pour ses précieuses orientations et remarques. Je remercie également tout le corps professoral chargé du MS Contrôle de Gestion au Cycle Spécialisé de l’ISCAE. Je n’oublierais pas d’exprimer ma gratitude à toute ma famille pour ses encouragements permanents.

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TABLE DES MATIERES REMERCIEMENTS PROBLEMATIQUE DE DEMARCHE ..................................................................................................................... 5 INTRODUCTION GENERALE................................................................................................................................. 6 I- PRESENTATION DU CREDIT DU MAROC ...................................................................................................... 10 II- ELEMENTS THEORIQUES DE GESTION DU RISQUE DE CREDIT BANCAIRE................................... 12 II-1- Analyse théorique du risque de crédit bancaire............................................................................................... 12 II-1-1- Définition et généralités.................................................................................................................................... 12 II-1-2- Les composants du risque de crédit.................................................................................................................. 14 II-1-3- Le risque inhérent à la qualité du débiteur ...................................................................................................... 14 II-1-4- Le risque lié au type de financement accordé et à l’inadéquation du financement au besoin ....................... 16 II-1-5- Le risque lié à la prise de garanties ................................................................................................................. 18 II-1-6- Le risque inhérent au manque de suivi............................................................................................................. 19 II-2- Modèles théoriques d’analyse de risque de crédit bancaire ............................................................................. 20 II-2-1- Réglementation prudentielle des activités de crédit ........................................................................................ 20 II-2-2- Méthodes de gestion traditionnelle du risque de crédit ................................................................................... 22 III- PRATIQUES D’ANALYSE DU RISQUE DE CREDIT.................................................................................... 30 III-1- Les pratiques classiques d’analyse du risque de crédit ................................................................................... 30 III-1-1- l’analyse discriminante et le credit scoring.................................................................................................... 30 III-1-2- La notation : un score négocié élargi à des variables qualitatives................................................................ 36 III-1-3- La relation entre La probabilité de défaut et la prime de risque ................................................................... 39 III-1-4- L’estimation du taux marginal de mortalité ................................................................................................... 41 III-1-5- La méthode RAROC......................................................................................................................................... 41 III-2- Autre méthode d’évaluation du risque de crédit : Le réseau de neurones .................................................... 42 III-3- Le passage de bâle I à bâle II ........................................................................................................................... 45 III-3-1- Bâle I ................................................................................................................................................................ 45 III-3-2- Bâle II............................................................................................................................................................... 49 IV- ANALYSE DU RISQUE CREDIT PRATIQUE AU SEIN DU CREDIT DU MAROC ................................. 52 IV-1- Les contraintes réglementaires ......................................................................................................................... 52 IV-1-1- Le ratio de solvabilité ...................................................................................................................................... 52 IV-1-2- Le ratio de division des risques ....................................................................................................................... 54 IV-2- Le système de notation de Crédit du Maroc ..................................................................................................... 54 IV-2-1- Objectifs de la notation.................................................................................................................................... 54 IV-2-2- Procédure de notation ..................................................................................................................................... 55 IV-2-3- Méthodologie de la notation............................................................................................................................ 56 IV-3- Techniques du Contrôle a posteriori des Engagements .................................................................................. 59

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V- PROPOSITION D’UN MODELE DYNAMIQUE ............................................................................................... 62 V-1- Les modèles de prévision de défaillance: généralités........................................................................................ 62 V-1-1- Définition........................................................................................................................................................... 62 V-1-2- Objectifs............................................................................................................................................................. 62 V-1-3- Méthodologie..................................................................................................................................................... 62 V-1-4- Les problèmes relatifs à l'élaboration des modèles ......................................................................................... 62 V-1-5- Le choix des indicateurs.................................................................................................................................... 65 V-1-6- La technique de discrimination......................................................................................................................... 66 V-1-7- La validation du modèle.................................................................................................................................... 66 V-2- Le score AFDCC : test de validation sur un échantillon du portefeuille du centre d’affaire Expansion..... 68 V-2-1- Rappel : le modèle AFDCC .............................................................................................................................. 68 V-2-2- Test de validation du modèle ............................................................................................................................ 70 V-3- La fonction score de la Banque de France (Score Z) ....................................................................................... 71 V-3-1- Rappel................................................................................................................................................................ 71 V-3-2- Test de validation du modèle ............................................................................................................................ 74 CONCLUSION GENERALE...................................................................................................................................... 78 BIBLIOGRAPHIE ANNEXE

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PROBLEMATIQUE DE DEMARCHE

Le présent rapport se propose d’analyser la problématique de la défaillance des PME

dans une logique bancaire mettant en rapport les engagements et les risques.

Le traitement de cette question nécessite de passer par un ensemble d’étapes. Ces

étapes sont indispensables pour élaborer un modèle efficace capable de refléter l’état

réel d’un portefeuille commercial et de faire des projections.

Les différentes étapes empruntées dans la réalisation de ce rapport sont au nombre de

cinq :

- identification de la problématique ;

- collecte des informations et analyse de l’état des lieux ;

- recherche de modèles adaptables et proches de la situation ;

- tests de validation ;

- choix du modèle.

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INTRODUCTION GENERALE

L'amélioration de l'accès des PME aux financements en général et au crédit bancaire

en particulier fait l'objet de nombreuses préoccupations qui touchent tant les

établissements de crédit que les instances réglementaires. Dans un marché de crédit

devenu globalement offreur, les petites et moyennes entreprises rencontrent encore des

difficultés pour trouver les ressources financières nécessaires à leur cycle

d’exploitation et à leur stratégie de croissance et d'investissement.

De manière générale, recherche académique et rapports opérationnels s'accordent à

considérer que la résolution de ces difficultés passe par l'établissement d'une relation

de confiance durable entre les dirigeants d'entreprise et les établissements de crédit. La

constitution d'un tel capital relationnel étant conditionnée par un repositionnement de

l'évaluation du risque au cœur de l'étude bancaire.

Malchance pour les emprunteurs ou nécessité pour les créanciers ? Consubstantielle à

la distribution de crédit en nombre, cette situation ne peut pas être modifiée par la

disposition d'un nouvel outil d'évaluation dont useraient les établissements de crédit

pour fonder leur choix. L'utilisation actuelle des grilles de scoring ou des modalités de

notation montre que l'établissement de critères quantitatifs homogènes ne permet pas

d'apprécier correctement la qualité d'une entreprise. De même, l'analyse financière

standard fondée sur la méthode des ratios et des soldes intermédiaires de gestion ne

suffit pas à donner une vision dynamique de l'entreprise qui est pourtant la seule

pertinente dès lors que l'augmentation des ressources externes vise à produire une

inflexion de sa trajectoire. Les méthodes alternatives proposées (BDFI, AFDCC,…),

ne semblent pas avoir à ce jour satisfait les établissements de crédit qui demeurent peu

nombreux à y recourir.

Cette problématique s'inscrit dans le droit fil des orientations du Comité de Bâle II sur

le contrôle bancaire qui a défini les trois piliers sur lesquels repose le nouveau

dispositif d'adéquation des fonds propres:

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- des exigences minimales de fonds propres qui constituent l'ossature

fondamentale du dispositif, calculées selon une méthode dite « standard », version

aménagée et modifiée des règles définies dans l'accord de 1988, mais aussi selon une

méthode dite «modèles partiels» qui vise à proposer de nouvelles règles fondées sur

les systèmes de cotations internes des banques ;

- un processus de surveillance prudentielle de l'adéquation des fonds propres des

institutions et de leurs procédures internes d'évaluation ;

- et l'utilisation efficace de la discipline de marché pour améliorer la

communication d'informations et encourager l'application des pratiques bancaires

saines et sûres.

Les systèmes de cotations internes des banques font l'objet d'une attention privilégiée

dans ce dispositif ce qui soulève, d'une part, la question de la constitution des

portefeuilles d'actifs et d'autre part, l'évaluation du risque du portefeuille de crédits.

Dans la mesure où les PME constituent une clientèle privilégiée des établissements

bancaires, la recherche de techniques d'appréciation des risques à court terme et à long

terme que leur financement fait encourir se présente comme un point dur de la

stratégie des banques.

Fort de ce constat, le présent rapport qui s’intitule « La prévision de la défaillance des

PME : Scoring et Notation » traitera des outils et méthodes d’évaluation du risque de

crédit (III) à travers l’expertise d’une grande banque marocaine : Le Crédit du Maroc

(IV). Le présent travail ambitionne également de proposer un modèle dynamique

d’évaluation du risque dont la validité a été testée sur un échantillon du portefeuille du

centre d’affaires Expansion (V).

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I- PRESENTATION DU CREDIT DU MAROC

Le Système Bancaire Marocain

A partir du début des années 90, le système financier marocain a mené plusieurs

réformes articulées autour de trois axes : le décloisonnement des marchés de capitaux,

la libéralisation des opérations financières et la réforme du cadre réglementaire des

banques.

Ainsi, ont été introduits dans le cadre de la loi bancaire de 1993, le désencadrement du

crédit, la suppression progressive des emplois obligatoires, la libéralisation des taux

d’intérêts débiteurs, le lancement d’un marché des changes interbancaire.

Le secteur bancaire marocain est devenu moderne et efficace. Il a connu un

mouvement de concentration significatif aujourd’hui achevé. Dix-sept banques

possèdent aujourd'hui une licence d'exploitation mais sept banques contrôlent le

marché. Le principal acteur est constitué par le réseau public des Banques Populaires.

Viennent ensuite Attijariwafa, la BNPE et des banques contrôlées majoritairement par

des actionnaires étrangers, parmi lesquelles la BMCI, filiale de BNP-Paribas, et le

Crédit du Maroc, filiale du groupe Crédit Lyonnais-Crédit Agricole. Enfin, la Caisse

de Dépôt et de Gestion est extrêmement active dans les secteurs de l'immobilier et du

tourisme, en accompagnant les projets d'intérêt général et en intervenant dans une

logique d'amorçage pour des projets plus modestes.

Le système bancaire marocain est caractérisé par une forte présence de banques

étrangères (dont 6 banques offshore) et toutes les grandes banques privées du royaume

comptent dans leur actionnariat des banques étrangères.

Le Crédit du Maroc

Etablissement financier marocain de premier ordre, le Crédit du Maroc, filiale du

Groupe Crédit Agricole, exerce trois métiers principaux : la banque de réseau, la

banque de financement et d'investissement et la gestion d'actifs.

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La complémentarité entre ses différentes activités constitue pour le Crédit du Maroc un

atout commercial majeur et un gage de solidité financière.

Créé en 1929, le Crédit du Maroc a parcouru depuis un long chemin. Etoffant son

réseau de manière harmonieuse, développant les compétences de ses collaborateurs et

les métiers, il a su répondre aux exigences de sa clientèle tant Entreprises que

Particuliers et professionnels.

Poursuivant une politique de croissance rentable fondée sur un développement sélectif

par voie organique de ses activités, le Crédit du Maroc s'appuie sur une forte capacité

d'innovation tournée vers la satisfaction de ses clients.

A travers une organisation de proximité fondée sur une stratégie multicanal intégrée

(agences, monétique, télématique et Internet), le Crédit du Maroc propose une offre

globale de produits et services bancaires aux particuliers, professionnels et entreprises,

couvrant leurs besoins en matière d'épargne et de placements, de crédits à la

consommation, personnels et immobiliers, de moyens de paiement, d'assurance ou de

conseil. Pour répondre à cette clientèle et à son besoin de proximité, le Crédit du

Maroc dispose d'un réseau de plus de 150 agences à travers le Maroc ainsi que plus de

160 guichets automatiques bancaires.

Afin d'améliorer l'accueil des clients, le développement du réseau d'agences

automatisées se poursuit à un rythme élevé.

Présente également à l'international, en France, aux Pays-Bas et en Italie, la Banque

entretient en outre des relations avec plus de 700 correspondants bancaires à travers le

monde.

Face à des problématiques de plus en plus complexes de la part des entreprises quant

aux choix du financement de leur croissance, le Crédit du Maroc met l'ensemble de ses

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moyens, conjugués à ceux de Ca Lyon pour répondre à leurs attentes, tout

particulièrement en matière de conseil et de financement et d'aide à la mise à niveau.

Participations du Groupe Crédit du Maroc

Crédit du Maroc Capital (CDMC) 100 %

SIFIM 100 %

Banque Internationale de Tanger (BIT) 100 %

CDM LEASING 66,66 %

CDM Patrimoine 100 %

Informations sur le Crédit du Maroc

CREDIT DU MAROC

Profession BANQUE

Nationalité MAROCAINE

Domicile 48-58 Bd. Mohammed V - Casablanca

Capital 833.817.600,00 DHS

Téléphone (+212) 22.47.70.00

Télex CREDIROC CASA 210.54-220.48

Fax (+212) 22.27.71.27

Boîte Postale 13-579 Casablanca

R.C.N° 28.717 Casablanca

Identité

Fiscale 801.736

Patente N° 33103720

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Répartition du Capital du Crédit du Maroc

REPARTITION DU CAPITAL AU 31/05/2005

GROUPE Crédit Agricole 52,64 %

WAFA ASSURANCE 34,02 %

GROUPE CDG 4,03 %

DIVERS PORTEURS 9,31 %

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II- ELEMENTS THEORIQUES DE GESTION DU RISQUE DE CREDIT BANCAIRE

II-1- Analyse théorique du risque de crédit bancaire

II-1-1- Définition et généralités

Les banques, comme beaucoup d'entreprises, sont soumises aux risques. Toutefois,

elles sont soumises à plus de formes de risques que la plupart des autres institutions et

la maîtrise des risques bancaires est un enjeu important.

La liste des risques pouvant affecter une banque est longue : risque de marché,

d’option, de crédit, de liquidité, de paiement anticipé, de gestion et d’exploitation,

risque sur l’étranger, risque administratif, réglementaire, événementiel, risque

spécifique….

Le risque de crédit ou le risque de contrepartie pour le banquier se définit comme : « le

risque de voir son client ne pas respecter son engagement financier, à savoir, dans la

plupart des cas, un remboursement de prêt »1. Dans un sens plus large, ce risque de

contrepartie désigne aussi le risque de dégradation de la santé financière de

l’emprunteur qui réduit les probabilités de remboursement: risque de défaillance.

Le marché des PME est essentiellement dominé par des entreprises de petite taille,

c’est la raison pour laquelle ces entreprises sont de plus en plus sensibles aux

changements de l’environnement et connaissent des freins à leur développement et les

causes en sont les suivantes:

- un accès insuffisant aux technologies et à l’innovation ;

- un manque de fonds propres qui explique l’accès insuffisant aux technologies et

à l’innovation au caractère très incertain et donc risqué. Avec des fonds propres trop

faibles, il est ainsi difficile d’investir et de s’endetter à moyen ou long terme;

- une difficulté à attirer les ressources humaines ;

- un cadre juridique inadapté qui est celui des grandes entreprises .

1 Voir « Techniques de Banque, de Finance et du Commerce International », Azzeddine BERRADA

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Le tableau ci-dessous résume les causes de défaillance et les principaux facteurs

explicatifs correspondants :

Les causes de défaillance Principaux facteurs explicatifs

- Baisse tendancielle de la demande

- Défaillance de clients importants

Entreprises mono-activité pour la plupart,

situées sur des secteurs traditionnels en

déclin et fortement concurrentiels

- Baisse accidentelle ou conjoncturelle de

la demande

Faible activité à l’exportation

- Perte de clients importants Forte concentration du chiffre d’affaire sur

un nombre limité de clients

- Rigidité des prix de vente Capacité d’initiative stratégique limitée en

termes d’innovation, de diversification,

d’effort commercial

- Incapacité du dirigeant à gérer

l’entreprise

- Choix stratégiques inadéquats

Des dirigeants techniciens plutôt que

gestionnaires

- Formation technique insuffisante du

dirigeant

Une expérience professionnelle souvent

limitée

- Méconnaissance des prix de revient Une insuffisance des systèmes

d’information internes

- Problème de relève Une forte concentration des

responsabilités (dirigeant “ homme

orchestre ”)

- Suppression des concours bancaires à

court terme

Sous-capitalisation des PMI et

insuffisance des capitaux permanents

- Frais de personnel trop importants Insuffisance des systèmes de gestion et

contraintes réglementaires

- Outil de production obsolète Effort d’investissement insuffisant

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II-1-2- Les composants du risque de crédit

Comme nous l’avons précisé, le risque de crédit se matérialise par la défaillance

possible d’emprunteurs quant au remboursement de crédits. Ce risque est assimilé

aussi au risque de contrepartie du fait qu’il trouve son origine chez le débiteur.

Toutefois, le risque de contrepartie englobe outre la défaillance des clients, la

défaillance des autres tiers (institutions financières, créances rattachées à des

filiales…).

Les développements ci-après seront consacrés à la définition et aux modalités

d’appréciation des risques prévisibles, pour cela, nous étudierons successivement :

- Le risque inhérent à la qualité du débiteur;

- Le risque lié au type de financement accordé et à l’inadéquation du financement

au besoin;

- Le risque lié à la prise de garanties;

- Le risque inhérent au manque de suivi.

II-1-3- Le risque inhérent à la qualité du débiteur

Il s’agit d’un risque majeur et ses effets s’accroissent considérablement pour deux

raisons au moins :

- La montée générale des risques individuels liée à des mutations économiques et

à des modifications de comportement ;

- La concurrence qui oblige les prêteurs à modifier leurs approches.

Par le passé, les banques étaient très sélectives afin de minimiser le risque de prêter à

un mauvais client. Aujourd’hui, la concurrence oblige les banques à se battre

également sur le marché des crédits qu’elles refusaient antérieurement et ce afin de

minimiser le risque de refuser un bon client. Par conséquent, elles s’exposent sur ces

marchés nouveaux à un risque bien supérieur au premier.

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Cette mutation s’est accompagnée de modifications dans les méthodes d’approche du

client dans les banques.

Aujourd’hui et demain encore, la relation humaine prêteur-emprunteur constituera

l’élément de référence.

Cet élément nouveau est adossé à des outils d’aide à la décision : l’analyse financière

(ratios, tableaux de flux), les crédits - scoring et les progiciels spécialisés (systèmes

experts). Ces techniques sont aujourd’hui vulgarisées et la majorité des banques

recourent à des outils semblables.

Evaluation du risque attaché au débiteur personne morale

Une approche satisfaisante consiste à évaluer avec un niveau de confiance

suffisamment élevé le risque global.

Risque lié à l’environnement (marché, clients)

+

Risque lié au facteur humain (dirigeants, concentration du savoir)

+

Risque Global = Risque lié à la structure financière de l’entreprise

+

Risque lié à la politique générale de l’entreprise et à son organisation

+

Risque lié à la structure juridique de l’entreprise

Certains experts préconisent la répartition suivante : le poids relatif au facteur financier

serait de 40% et 40% également pour le facteur personnel contre 20% au facteur

économique (méthode dite des credit-men).

L’analyse du risque global peut être effectuée au moyen de questionnaires préétablis

ou de systèmes-experts. Il importe toutefois que ces travaux soient confiés à des

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spécialistes car il s’agit essentiellement d’un travail d’analyse et de synthèse. Ainsi, en

ce qui concerne le risque lié à l’environnement, il s’agit non seulement d’envisager les

modifications éventuelles mais surtout de mesurer la capacité de réaction de

l’entreprise face à ce changement.

Cette analyse doit toujours s’appuyer, d’une part, sur la situation actuelle de

l’entreprise, son passé (comptes annuels…) et d’autre part, sur les éléments

prévisionnels. Tout dossier de crédit digne de ce nom doit en effet regrouper un plan

de financement prévisionnel, un compte de résultat prévisionnel et une situation de

trésorerie prévisionnelle.

II-1-4- Le risque lié au type de financement accordé et à l’inadéquation du

financement au besoin

S’il existe un risque souvent sous-estimé, il s’agit du risque inhérent au type de crédit

accordé et à l’inadéquation du financement au besoin.

Le risque inhérent au crédit accordé

Les différents concours bancaires se distinguent par leur degré de risque théorique.

Cette classification s’appuie :

- Sur les ‘comportements d’achat’ vis à vis du type de concours concerné ;

- Sur les possibilités de recours en cas d’impayés ;

- Sur d’autres éléments tels que la mise en jeu de tierces personnes ;

- Sur le contexte juridique propre à certains crédits.

Risque

Compte courant

Caution

Escompte Taux d’intérêt

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Les concours à risque maximum sont, sans contestation, le découvert et le crédit

revolving et ce pour les raisons suivantes:

- Ils sont souvent réalisés sans connaissance précise du besoin;

- Ils estompent toute notion de remboursement réel;

- L’accès à ces produits est facile;

- Ils sont exclusifs de toute prise de garanties;

- Le préteur ne bénéficie d’aucun recours particulier.

L’appréciation du risque est parfois délicate pour certains types de créances. Ainsi,

parmi les concours à risque intermédiaire figure l’escompte. Cette opération offre en

théorie les mêmes garanties de recouvrement grâce à un mécanisme identique

d’acceptation du débiteur.

En effet, l’acceptation pour l’opération d’escompte est généralement concomitante ou

préalable à la livraison et se déroule entre le vendeur et l’acheteur sans que ce dernier

sache en outre s’il y aura ultérieurement un tiers porteur. Il en résulte que l’acceptation

d’une traite peut être obtenue sans difficulté. En cas de défaillance du tiré, c’est le

débiteur qui doit rembourser le crédit d’escompte. De ce fait, la banque, dans sa

gestion du risque de crédit, considère uniquement le débiteur.

Le risque inhérent à l’inadéquation entre le besoin et le financement

Ce risque difficile à identifier est souvent ignoré. En effet, lorsqu’une entreprise ou un

particulier est en situation de défaillance, l’analyse des causes de l’échec se résume

trop souvent par la recherche des causes récentes (insuffisance de trésorerie, poids des

charges financières).

Le risque d’inadéquation entre le besoin et le financement mis en place résulte

essentiellement de deux causes distinctes.

- Le financement est inadapté à l’objet du besoin : investissement financé par un

crédit à court terme (trésorerie ou crédit de campagne), bien de consommation

financé par un crédit à long terme ;

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- Le financement est adapté à l’objet du besoin mais pas aux caractéristiques du

besoin: financement réalisé à 100% au lieu de 70% ce qui exonère l’emprunteur

de toute participation à l’opération en fonds propres ou durée du crédit

inadaptée à l’objet financé (notamment pour le matériel d’occasion) ce qui a

pour conséquence de déséquilibrer le rapport entre le capital restant dû et la

valeur résiduelle du bien.

II-1-5- Le risque lié à la prise de garanties

La qualité des garanties offertes ne constitue jamais le seul critère de décision.

Toutefois, le recours à la prise de garanties est quasi-systématique pour certains

crédits. Cet état de fait résulte du rapport de force entre le prêteur et l’emprunteur et il

nous fait oublier que la prise de garanties n’a de sens véritable que :

- Lorsque le banquier est en présence d’une opération particulière liant

l’intervention à la garantie (avances sur titres, avances sur marchandises) ;

- Lorsque le banquier et en présence d’une entreprise dont l’activité implique des

engagements hors de proportion avec sa surface (négoce) ;

- Lorsque le banquier estime que la capacité de remboursement de son client est

hasardeuse.

Le choix de la garantie résulte de l’évaluation de plusieurs éléments : le type,

l’efficacité, la valeur et le coût de la garantie.

Type de garantie : Sûreté réelle ou sûreté personnelle

Le choix de la garantie doit toujours s’effectuer selon les caractéristiques du client.

Ainsi à titre d’exemple:

- Le nantissement du matériel et outillage est exclusivement réservé aux

professionnels ;

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- L’hypothèque ne peut être consentie par un service public ;

- La caution a d’autant plus de valeur que la personne qui s’engage a un intérêt

direct ou indirect à la réalisation de l’opération de prêt.

Efficacité de la garantie

Le banquier doit connaître et évaluer les droits procurés par chaque garantie :

- Sûretés conférant un droit de préférence et de suite (hypothèque) ;

- Sûretés conférant un droit de rétention (gage) ;

- Sûretés conférant un véritable droit de propriété (cession de créance).

Valeur de la garantie

Le banquier doit s’assurer que la valeur du bien constituant la garantie couvre le

montant du crédit.

S’il s’agit d’une personne qui se porte garante de remboursement, il doit s’assurer de

sa solvabilité et de sa capacité à honorer son engagement.

Coût de la garantie

Le banquier doit toujours rechercher la garantie la moins onéreuse possible pour le

client (frais de prise d’hypothèque, frais de stockage, frais d’assurance, rapport de

coûts entre caution et hypothèque).

II-1-6- Le risque inhérent au manque de suivi

Il n’est pas nécessaire d’expliquer pourquoi un suivi permanent s’impose. Une action

efficace pour une bonne appréciation des risques signifie, d’une part, une bonne

connaissance des clients à titre individuel, et d’autre part, un suivi régulier par marché,

par région etc.

Cette démarche doit globalement satisfaire aux préoccupations suivantes :

- Identification précoce des situations du risque ;

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- Gestion anticipée de l’impayé ;

- Appréciation globale de la situation de l’emprunteur ;

- Forte conscience de l’impératif de recouvrement chez tous les intervenants.

Enfin, il convient d’insister sur la rigueur nécessaire en terme de délais. En effet, le

prêteur est fréquemment pénalisé en cas d’interventions trop tardives.

II-2- Modèles théoriques d’analyse de risque de crédit bancaire

Faire crédit signifie croire. Croire en un projet, en une personne, à une réussite future.

Mais croire, c’est aussi risquer de se tromper sur ces mêmes choses. De ce fait, le

risque est inséparable du métier du banquier, il est à son quotidien. L’objet social de la

banque ne consiste pas à couvrir des risques mais précisément à faire en sorte qu’ils ne

se réalisent pas.

Dans le cadre des opérations de prêt et de placement d'une société, le crédit se définit

comme l'avance de fonds, selon des modalités convenues, à un débiteur qui est tenu de

rembourser les fonds avancés ainsi que les intérêts payables. Le crédit peut être

accordé, avec ou sans garantie, sous forme de prêts hypothécaires, d'obligations, de

placements privés, de produits dérivés et de contrats de location.

II-2-1- Réglementation prudentielle des activités de crédit

La réglementation prudentielle recouvre l’ensemble des contraintes imposées aux

établissements de crédit pour une bonne maîtrise des risques qu’ils font courir à

l’ensemble des acteurs économiques et plus particulièrement à leurs déposants. Le

premier souci des autorités bancaires est de limiter au maximum une propagation des

défaillances pouvant entraîner de graves perturbations pour le reste des agents

économiques (risque systémique).

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En 1988, le risque de crédit a entraîné la mise en place du ratio Cooke adopté par le

Comité de Bâle. Ce ratio de solvabilité exige que les établissements de crédit couvrent

avec leurs fonds propres au moins 8% de leurs engagements pondérés. Le taux de

pondération appliqué aux engagements dépend du facteur risque lié à la contrepartie.

Ainsi, le risque d’engagement sur la clientèle sera pris à 100% tandis que le même

engagement sur un établissement de crédit ne sera considéré qu’à hauteur de 20%.

Par ailleurs, les règles d’adéquation des fonds propres sont au cœur de la

réglementation de 1988. Cette dernière vise à instaurer un plancher de fonds propres

en fonction des risques pris et se limite dans un premier temps au risque de

contrepartie. Trois catégories de fonds propres sont distinguées : les fonds propres de

base ou « noyau dur » ou « tier one » (comprenant le capital, les réserves, etc.), les

fonds propres complémentaires ou « noyau mou » ou « tier two » (comprenant les

titres subordonnés à durée indéterminée (TSDI)) et les fonds pour risques bancaires

généraux (FRBG).

Les fonds propres complémentaires doivent être inférieurs ou égaux aux fonds propres

de base.

En outre, un établissement de crédit ne peut s’engager au-delà de 20% de ses fonds

propres sur un même bénéficiaire. C’est la règle de division des risques.

Néanmoins, le ratio Cooke rencontre quelques problèmes. Tout d’abord, au

numérateur, la définition exacte des fonds propres n’est pas claire. En effet, la

différence entre les fonds propres et les dettes est actuellement atténuée avec

l’apparition de produits hybrides. Ensuite, au dénominateur, les pondérations imposées

sur les actifs ne reflètent pas correctement les risques de crédit encourus par les

établissement de crédit. En effet, si une banque octroie un crédit à un pays de l’OCDE

comme la Corée et les Etats-Unis, il y a dans les deux cas 0% de pondération sur les

fonds propres.

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II-2-2- Méthodes de gestion traditionnelle du risque de crédit

Elles reposent sur la gestion a priori et la gestion a posteriori du risque de crédit.

L’exposition au risque de crédit est traditionnellement gérée a priori dans les banques

par des méthodes d’analyse financière et par l’allocation de limites d’engagements. La

gestion a posteriori est celle du suivi des engagements. Une fois le crédit accordé, si la

qualité de l’emprunteur se détériore, il ne reste généralement que deux solutions à la

banque : avoir recours aux provisions ou bien solder leur position en enregistrant une

perte.

Par conséquent, la gestion a priori est primordiale. Elle prend en compte l’appréciation

et la prévention du risque de contrepartie.

L’appréciation du risque de contrepartie

- L’analyse financière

L’analyse financière permet de faire une étude approfondie sur la situation financière

d’une entreprise. Ainsi, elle donne des informations indispensables telles que la qualité

de l’entreprise, sa rentabilité, sa capacité à se développer et à générer des profits, etc. Il

reste à savoir si cette analyse est suffisante pour quantifier la rémunération du risque

de crédit lors d’une demande de prêt de l’entreprise. En effet, les ratios financiers

évoluent dans le temps et dépendent du secteur industriel de l’entreprise et de sa

localisation géographique.

L’analyse financière est un outil de base permettant de savoir si l’attribution d’un

crédit est possible mais elle ne permet en aucun cas de déterminer le niveau de marge

requis. L’espérance de gain par rapport au risque, en cas de défaut, ne peut pas être

modélisée. Cela traduit donc la limite la plus importante de l’analyse financière.

24

- La notation des agences de rating

La notation est une évaluation indépendante de la capacité et de la volonté d’un

emprunteur à faire face en temps et en heure à ses obligations financières, et une

fonction de la probabilité de la défaillance. Il existe environ 20 notes permettant de

caractériser une stratégie d’investissement, une stratégie spéculative et une dette en

défaut.

Les probabilités de défaut sont fonction du rating et de la durée d’observation. La

probabilité de défaut est croissante avec le temps, en d’autres termes, le risque

augmente avec la durée.

Compte tenu des probabilités de défaut, de la courbe des taux et d’une hypothèse sur

les taux de recouvrement, il est possible de comparer le montant du risque de crédit

généré par un investissement dans des titres à risque différent. Cela est utile pour la

détermination des provisions éventuelles à constituer pour un portefeuille de titres ou

pour la marge à facturer lors de l’attribution d’un prêt. Ainsi, les systèmes de rating

permettent de formaliser l’appréciation qualitative du risque et de suivre la qualité du

portefeuille d’engagements.

En outre, les probabilités de défaut sont nécessaires pour quantifier les pertes possibles

et leur volatilité. En effet, on peut retenir deux applications majeures de la

quantification des taux de défaut. La première est de permettre une estimation des

provisions économiques nécessaires pour faire face aux défauts futurs. La deuxième

application est d’estimer les pertes maximales sur un portefeuille d’engagements. Il

faut donc veiller à ce que les fonds propres puissent couvrir les pertes les plus élevées.

Ainsi, la qualité de la contrepartie fait l’objet d’une appréciation que l’on vient de

présenter. Des statistiques de défaillance existent et permettent de cerner les pertes

« probables ». En outre, l’appréciation du risque de défaut en fonction de

caractéristiques connues des clients est possible. Ce sont les techniques de crédit

scoring. Mais si ces techniques conviennent à la clientèle de particuliers, elles sont

25

plus difficiles à utiliser pour la clientèle entreprises. Et c’est notamment cette dernière

clientèle qui peut représenter un risque de crédit préoccupant.

La prévention du risque de contrepartie ou la gestion des lignes de crédit

Il est nécessaire d’éviter que la défaillance d’une contrepartie n’entraîne des difficultés

trop importantes pour le prêteur. Pour cela, les banques doivent déterminer les seuils à

ne pas franchir, on verra donc comment. Mais le plus important est de savoir de quelle

façon, les banques intègrent le risque de crédit dans leur gestion bilantielle.

- L’allocation des lignes de crédit par contrepartie

Pour contenir leurs risques dans une enveloppe acceptable, les banques doivent se

donner des limites d’exposition. Les systèmes de limites de risque consistent à fixer

des autorisations d’engagements par contrepartie et par marché. L’allocation de lignes

de crédit est fonction de la situation financière des contreparties et de la qualité de

leurs signatures. Les autorisations peuvent être également fixées en fonction des fonds

propres de l’établissement prêteur.

Cependant un suivi constant des utilisations est indispensable afin de s’assurer que les

limites d’exposition sont bien respectées. Mais c’est justement ce suivi qui pose un

problème d’une part, d’information et d’organisation du reporting des risques, et

d’autre part, de la mesure à intervalles suffisamment fréquents des expositions au

risque.

Sur les marchés standardisés, le risque de crédit est limité grâce à une chambre de

compensation et au principe d’appel de marge quotidien. En effet, l’existence d’une

chambre de compensation permet de centraliser toutes les transactions et joue

systématiquement le rôle de contrepartie pour chaque participant au marché. Le

« mark-to-market » quotidien à partir duquel sont calculés les appels de marge

constitue une caractéristique essentielle à la réduction des risques de crédit. Les

positions sont réévaluées chaque jour, et les variations de ces positions doivent être

26

réglées en liquidité (cash), ou par apport de titres obligataires d’Etat. Par ailleurs, le

dépôt d’une marge initiale sert de collatéral en cas de défaut et les courtiers, ainsi que

les institutions membres de la chambre de compensation ont des limites de positions.

- Les garanties de compagnies d’assurance

Un créancier peut souscrire une assurance-crédit auprès d’une compagnie d’assurance

afin de se couvrir contre le risque d’insolvabilité de son débiteur.

Cependant, cette assurance-crédit ne couvre que le risque commercial sur une durée

courte et exclue les risques politiques et les catastrophes naturelles. De plus, le

mécanisme de déclenchement des modes d’indemnisation se caractérise seulement par

une situation d’insolvabilité du débiteur.

La gestion des lignes avec des instruments inscrits au bilan

- La syndication

Depuis longtemps, les banquiers ont cherché à constituer des « pools bancaires »,

appelés également « syndicats bancaires ». Ce sont des regroupements de banques

avec un chef de file. La totalité du prêt est donc accordé par l’ensemble des banques

impliquées dans ce syndicat. La technique de la syndication des prêts répond de ce fait

aux besoins de division des risques car cela permet à chaque banque de détenir une

fraction plus faible de la créance de l’entreprise.

- Les prises de garanties réelles ou personnelles

La meilleure garantie de remboursement d'un crédit réside dans la qualité personnelle

de l'emprunteur et dans l'opportunité et la rentabilité des opérations financées.

Cependant, pour se protéger d'une défaillance de l'emprunteur provenant soit de son

échec personnel, commercial ou industriel, soit d'événements, le prêteur recherche une

assurance de paiement à l'échéance des concours par la prise de sûretés ou garanties.

27

Une garantie ne doit jamais fonder, à elle seule, la légitimité d'un concours. En

revanche, garantir convenablement un financement pleinement justifié par l'analyse

économique est l'objectif que doit s'assigner tout banquier.

On distinguera les différentes garanties en quatre grandes catégories: les sûretés

personnelles, les sûretés réelles, les garanties collectives et l'Assurance Décès

Invalidité (A.D.I.).

L'aval et la caution constituent les sûretés personnelles

Ils se définissent comme l'engagement pris par une personne physique ou morale de

régler à la place du débiteur principal, dans l'hypothèse où ce dernier ne respecterait

pas ses engagements à l'échéance.

L'aval est une garantie de paiement fournie par un tiers ou par un signataire d'un effet

de commerce, lettre de change, billet à ordre, chèque, qui s'engage à en payer le

montant, en totalité ou en partie à son échéance, en cas de défaillance du débiteur

principal dont il est le garant. L'engagement du donneur d'aval est identique à celui

d'une caution solidaire.

Le cautionnement peut être simple ou solidaire. Le cautionnement simple oblige le

créancier à poursuivre le débiteur principal avant de se retourner contre la caution.

Dans le cautionnement solidaire, le créancier pourra poursuivre en même temps le

débiteur principal et la ou les cautions pour la totalité de la dette.

Les hypothèques et les nantissements sont des sûretés réelles

L'hypothèque est l'affectation d'un bien immobilier à la garantie d'un prêt. C'est une

sûreté réelle sans dépossession du débiteur et portant sur des immeubles. Elle doit être

privilégiée en cas de financement de biens immobiliers (acquisition, construction,

travaux). C'est une garantie à retenir pour les engagements à moyen et long terme.

Le nantissement est l'opération par laquelle le débiteur confère à son créancier un droit

sur un bien immobilier dont il est propriétaire en vue de garantir par sa réalisation le

remboursement d'une dette.

28

On distingue le gage sans dépossession du débiteur qui permet à un emprunteur de

garantir un prêt par le nantissement du matériel, objet du prêt, tout en en conservant

l'usage. Dans la catégorie de gage sans dépossession, on retrouve le warrant agricole,

le gage sur véhicule automobile, le nantissement de matériel et d'outillage et le

nantissement de fond de commerce.

Dans la catégorie de gage avec dépossession du bien, on retrouve notamment le

nantissement de titres et le nantissement de marché, la cession de créances

professionnelles (loi Dailly) et le warrant des magasins généraux.

Les garanties collectives

Les sociétés de caution mutuelle ont pour objet de faciliter le crédit aux P.M.E., aux

artisans et à certaines professions libérales. Elles font partie des garanties collectives.

Moyennant une commission dans une fourchette de 0.30 à 1.10%, elles garantissent

tout ou partie du prêt sollicité auprès des banques ou des établissements de crédits.

L'Assurance Décès Invalidité

Afin de limiter les risques générés par la disparition ou l’invalidité du dirigeant

d’entreprise, du chef de famille, les banques recourent aux services proposés par les

compagnies d’assurance. L’assurance décès-invalidité ou A.D.I. est souscrite

systématiquement par les particuliers, et à titre facultatif pour les personnes morales,

qu’ils bénéficient de concours personnels ou au titre de leur entreprise artisanal ou

agricole.

- La diversification

La diversification des actifs permet évidemment de réduire les risques. En effet, le

risque global d’un portefeuille est inférieur à la somme de ses risques individuels.

Deux entreprises ont une probabilité de défaut simultanée très faible si leurs activités

sont diversifiées.

29

Cependant, lorsque les investissements portent sur des signatures moins

rémunératrices, le résultat d’une diversification d’actifs peut déboucher sur une baisse

du profit.

- La titrisation de créances

La titrisation consiste à rendre négociable, sur un marché, des crédits distribués par les

établissement de crédit. L’établissement de crédit qui recourt à cette technique

n’assure plus le financement de certains crédits et s’en décharge sur le marché.

L’avantage de la titrisation dans une perspective de gestion de bilan est d’être un

moyen d’économiser des fonds propres pour faire face aux contraintes réglementaires.

Mais liquider des créances pour réaliser des économies de fonds propres n’a qu’un

intérêt limité si l’opération implique un sacrifice de rentabilité. Pour que cet outil de

gestion de bilan soit exploitable, il faut qu’il ne dégrade pas, ou mieux, qu’il améliore

la rentabilité des fonds propres restant au bilan. Pour déterminer cet impact, il faut

réaliser un bilan des coûts-avantages de l’opération.

Grâce à cette technique, le risque de crédit lié aux créances titrisées est transféré aux

investisseurs. De ce fait, le vendeur a désormais un coût de financement et un niveau

de capital réglementaire requis pour couvrir ces actifs plus faibles.

Par exemple, en octobre 1996, Natwest a fait une transaction de 5 milliards de dollars

de titrisation de créances bancaires. Plus de 200 créances bancaires ont été

sélectionnées. Cela représente 30% en volume de ses engagements sur des grandes

entreprises européennes et américaines. La titrisation de ces créances a permis à

Natwest de libérer un montant de capital réglementaire égal à 400 millions de dollars

(5 milliards*100%*8%).

Cependant, une des limites de cette technique est que les investisseurs ne sont pas

informés du détail des créances et de leur historique. Par ailleurs, cette technique

requiert des coûts élevés (coût du montage de retraitement des risques, la différence

entre le coût de refinancement par dette au bilan et celui obtenu par la titrisation, le

coût des fonds propres économisés) et des délais de mise en place importants.

30

- Les cessions de créances et les swaps d’actifs

Les banques traitent de plus en plus leurs crédits comme des obligations ou des

actions. Ainsi, les cessions de créances permettent aux banques de gérer un

portefeuille en fonction d’objectifs de rentabilité en lui donnant une certaine flexibilité.

Grâce à cette technique, les banques ont la possibilité de modifier la structure de leur

bilan. Néanmoins, elle ne permet pas de vendre un risque de crédit qui n’existerait pas

au préalable dans le bilan. De plus, la cession de créances se traduit dans la plupart des

cas par des moins values qu’il faut gérer dans le cadre du compte d’exploitation de la

banque.

Il est également possible de traiter de véritables swaps d’actifs où sont échangés deux

dettes différentes. Par exemple, une banque vend de la « dette Renault » et achète en

échange de la « dette Peugeot » ou elle vend 8 millions d’euros du crédit Eurotunnel

achète en échange 100 millions d’obligations du crédit Foncier. De ce fait, tous les

échanges possibles sont envisageables.

La titrisation, les cessions de créances et les swaps d’actifs représentent des outils

importants dans la gestion bilantielle des banques. Il existe nécessairement une

incitation à sortir du crédit. En d’autres termes, si les banques veulent sortir des actifs

de leur bilan, il existera un prix sur le marché.

Toutes les techniques que l’on vient de voir permettent de réduire un risque de crédit

en le vendant. Cependant, cela n’est possible qu’à la seule condition que ce risque de

crédit existe déjà dans le bilan des banques. Par ailleurs, le client est souvent mis au

courant que sa contrepartie cherche à diminuer le risque de crédit initialement

contracté, ce qui n’est pas sans poser de difficultés commerciales.

31

III- PRATIQUES D’ANALYSE DE RISQUE CREDIT

III-1- Les pratiques classiques d’analyse du risque de crédit

La recherche d’un moindre risque de défaillance ou de crédit couplée au besoin de constituer un portefeuille de crédit de qualité a conduit les établissement à se pencher sur les méthodes développées soit par des économistes/économètres, soit par les services de recherche et développement d’institutions financières ou d’agences de notation et à les adapter aux PME. La méthode généralement adoptée consiste ç reprendre la grille proposée et à adapter les valeurs des ratios ou des indicateurs à la taille de l’entreprise. On se trouve ainsi en présence de modèles d’évaluation du risque de la PME dont l’architecture est quasiment identique à celle développée pour la grande entreprise cotée, les différences consistant principalement en un relâchement du niveau d’exigences requis.

Plusieurs techniques peuvent être utilisées pour évaluer le risque de crédit d’un emprunteur à savoir :

- l’analyse discriminante et le credit scoring

- la notation au sens des agences de rating

- la relation entre la probabilité de défaut et la prime de risque

- l’estimation du taux marginal de mortalité

- la méthode RAROC et ses dérivés.

III-1-1- l’analyse discriminante et le credit scoring

Les techniques de scoring sont nombreuses. Dans le cadre de ce rapport, il est apparu plus opportun de développer une analyse sur les fondements de ces techniques que de privilégier une approche descriptive et visant l’exhaustivité. Par conséquent, il est ici proposé une revue synthétique des principales méthodes utilisées en matière d’évaluation du risque crédit. Quelles que soient les techniques mises en œuvre, depuis de nombreuses années, l’objectif reste identique ; augmenter l’efficacité des prises de décision. Cela passe obligatoirement par une meilleure anticipation des incidents de paiement, une adaptation de l’offre de crédit, un travail sur la réduction du risque et

32

une planification de son évolution. Ces méthodes sont ici mentionnées car, en matière de financement, elles sont représentatives des tentatives d’évaluation les plus abouties.

Elles sont construites de manière assez conventionnelle sur la base de données bilantielles, ce qui correspond à l’hypothèse implicite selon laquelle la comptabilité constitue l’exact reflet de la réalité complexe de l’entreprise. A une valeur apparente d’un ration comptable correspond, de ce point de vue, une qualité réelle inhérente de l’entreprise. Nous serons conduits à remettre quelque peu en cause ce point de vue dans la partie positive du travail dans la mesure où il se révèle incompatible avec une vision des phénomènes économiques fondée sur la diversité des mondes de production. Néanmoins, la méthode de compilation des données utilisée, d’une part, et la présentation formelle des ratios, d’autre part, sont suffisamment appréciées des utilisateurs potentiels de ce type d’outils pour que, dans une optique opératoire, l’on s’en préoccupe.

La permanence de l’objectif ne doit pas pour autant cacher une réelle évolution des méthodes. Les premières méthodes de scoring étaient largement issues de l’analyse financière et reposaient sur des ratios financiers fondamentaux en nombre restreint. Ces méthodes ont ensuite évoluées vers plus de complexité afin de tenter d’obtenir des notes de plus en plus fiables et précises, notamment en tenant compte des spécificités sectorielles.

L’analyse discriminante est privilégiée par les constructeurs de scores. Il s’agit d’une technique statistique qui sert à prédire l’appartenance d’un objet à l’un de plusieurs groupes. Dans le cas d’une classification à deux groupes, l’analyse discriminante peut être réduite à une analyse de régression où la variable dépendante prendrait l’une de deux valeurs, par exemple 0 ou 1. L’exemple le plus célèbre d’application de cette technique est le modèle de 1968 d’Altman.

Sur un échantillon de 66 entreprises, 33 ayant connu la faillite et 33 ayant survécu, Altman a développé la fonction de prédiction suivante :

Z = 1.2 X1 + 1.4 X2 + 3.3 X3 + 0.6X4 + 1.0 X5

X1: Fond de roulement / actif total (liquidité)

X2: Bénéfices non répartis / actif total (âge, rentabilité, conservatisme)

X3: Bénéfices avant intérêt et impôt / actif total (rentabilité)

33

X4: Valeur au marché de l’avoir / valeur au livre de la dette (capitalisation)

X5: Ventes / actif (productivité)

Si le score obtenu est inférieur à 1.81, le modèle prévoit la faillite et si le score est supérieur à 1.81, alors il prévoit la survie.

Depuis cette fonction pionnière, un nouveau modèle commercial plus élaboré, appelé le modèle Zeta, a été élaboré. Plusieurs institutions financières américaines ont acheté ce modèle dans le but d’améliorer leurs décisions de crédit. De nombreuses institutions financières utilisent des modèles semblables pour faire l’attribution de leur carte de crédit aux consommateurs. Les établissements français ont également développé un savoir faire certain dans ce domaine. Sur la base de l’analyse statistique, différents éléments d’information reçoivent des points, correspondant à la valeur du coefficient dans la fonction discriminante, et si le total excède un certain seuil, alors on accorde la carte, si non on la refuse. De là vient d’ailleurs le terme courant de « credit scoring ». Le score obtenu dans ces modèles sert non seulement à prendre la décision d’accorder du crédit ou non, il peut aussi servir d’indicateur du niveau de risque. C’est ce modèle qui fonde également la méthode des scores développée par la Banque de France, le score BDFI mis en place depuis 1995 et applicable à un grand nombre d’entreprises qui doivent respecter certaines conditions :

- appartenir aux sociétés de l’industrie ;

- être soumises à l’IS ;

- vérifier des conditions de cohérence comptable et tout particulièrement :

* valeur brute des immobilisations corporelles en fin d’exercice >0

* valeur ajoutée>0

* capital engagé>0

Le score est construit comme une moyenne pondérée de ratios soit :

S = α1 R1 + α2 R2 + … + α7 R7 + β

Où αi …(i = 1.7) sont les coefficients définis à un facteur multiplicatif près.

β est la constante, tel que :

- si S> 0, l’entreprise est considérée saine

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- si S< 0, l’entreprise est considérée en difficulté.

Les caractéristiques de l’entreprise mesurées par le score sont les suivantes :

1. deux ratios de rentabilité

2. importance des dettes fiscales et sociales

3. délai crédit fournisseur

4. importance de l’endettement financier

5. structure de l’endettement financier

6. coût de l’endettement financier

Ce score, dont la formule est protégée, peut être obtenu, pour une entreprise quelconque, auprès de la banque de France.

On présentera, pour information, les variables et les poids contenus dans la formule de calcul du score Z, établi en 1983 pour apprécier la probabilité de défaillance des PME indépendantes de l’industrie.

Le score Z se présentait comme une moyenne pondérée de ratios économico-financiers qui, sous une forme synthétique, fournissent une information dont la fiabilité est supérieur à celle de l’examen de chacun des ratios entrant dans sa définition.

Valeur des ratios N° des ratios

Ratios Coefficient des ratios

de la fonction

-1-

De l’entreprise-2-

Valeur pivot -3-

Contribution des ratios au

score : 1*(2-3)

-4- R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8

Frais Fin./Résultat Eco.Brut Couverture des K investis Capacité de remboursement Tx de Marge Brut d’expl. Délai fournisseur Tx de variation de la VA Délai découvert client Tx d’invest. productif

-1.255 +2.003 -0.824 +5.221 -0.689 -1.164 +0.706 +1.408

…………….. …………….. …………….. …………….. …………….. …………….. …………….. ……………..

62.8 80.2 24.8 6.8 98.2 11.7 79

10.1

…………….. …………….. …………….. …………….. …………….. …………….. …………….. ……………..

100 Z = Z =

Plus la valeur de la fonction est négative plus l’entreprise risque d’être défaillante.

35

Probabilités de classe de risque pour le score Z de l’industrie

Probabilité de (en %) Classe de risque

Condition sur Z défaillance vulnérabilité normalité

1 2 3

Z< -1.875 -1.875<Z<-0.875 -0.875<Z<-0.25

30.4 16.7

7

69.6 56.6 25.5

0 26.7 67.5

Zone défavorable

4 -1.25<Z<0.125 3.2 16.2 80.6 Zone neutre 5 6 7

1.125<Z<0.625 1.625<Z<0.25

1.25<Z

1.8 1

0.5

14.8 13.1 19.3

83.4 85.9 80.2

Zone favorable

A coté du score BDFI, on trouve le score de Canan et Holder qui utilise cinq variables, lesquelles sont pondérées les unes par rapport aux autres en fonction de leur importance relative. Il s’agit des cinq ratios suivants :

- EBE/endettement total

- Capitaux permanents / le total du bilan

- Réalisable et disponible / le total du bilan

- Frais financiers / chiffre d’affaires

- Frais de personnel / valeur ajoutée

Le score final, compte tenu du poids accordé à chaque variable, est extrêmement sensible à l’importance des frais financiers et à la capacité de remboursement. Cette méthode, adaptée aux PME est totalement inspirée des ratios clés utilisés en analyse financière et en diagnostic financier. Le score traduit ainsi le risque de faillite dans la mesure où il est largement issu du niveau de liquidité et de solvabilité de l’entreprise (au sens de l’analyse financière bancaire). A noter la ,présence d’une variable de productivité de main d’œuvre.

Le dernier exemple décrit dans cette partie concerne l’une des dernières innovations remarquées dans le domaine, le score AFDCC. Ce score, multisectoriel, est construit sur les variables suivantes :

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- Frais financiers / excédent brut d’exploitation

- Créances et disponibilités / dettes court terme

- Capitaux permanents / total passif

- Valeur ajoutée / chiffre d’affaire

- Trésorerie / chiffre d’affaires

- Fonds de roulement / chiffre d’affaires

Le succès de ce score tient à son niveau d’efficacité proche de 95%. Les deux variables dominantes sont celles concernant les frais financiers et les capitaux permanents. Il a été remis à jour en 1998.

La définition de groupes qui résulte de l’utilisation de l’analyse discriminante à des fins financières permet d’envisager plusieurs usages aux scores. L’étude exploratoire des variables explicatives permet de mettre en évidence les différentes familles de facteurs intervenant dans le score et, plus particulièrement ici dans l’occurrence de la défaillance. Elle autorise ainsi une compréhension des conditions d’obtention du résultat et la réalisation d’un suivi sur la construction même de l’indicateur. Le diagnostic individuel confère au score un rôle dans la prise de décision par la banque. Cette dernière peut l’utiliser, à côté d’autres indicateurs qui définiront la méthode de scoring dans sa globalité, pour apprécier le risque de défaillance d’une entreprise ; mais elle peut également s’en servir comme instrument de gestion interne utilisé dans le calcul de prime de risque à appliquer pour converger autant que faire se peut vers un taux de monopole discriminant. Grâce à la probabilité à posteriori, les scores tirés de l’analyse discriminante peuvent également être utilisés comme indicateur du risque individuel pour chaque entreprise d’une population. C’est là l’usage le plus connu du score qui fonde l’établissement d’une différenciation entre entreprises selon leur nature juridique, leur taille ou leur secteur d’activité. Enfin, dans une optique d’analyse de portefeuille, la contribution du score permet de déterminer les critères de performance globale du portefeuille de crédit et ainsi, procéder à des combinaison de clients qui tendent vers l’efficience.

L’évolution des méthodes de scoring, vers plus de complexité, tient essentiellement à la volonté des praticiens du crédit d’intégrer le recours aux normes sectorielles pour préciser les scores. Ce qui explique aussi le recours accru aux outils informatiques dédiés à l’aide à la décision, comme les systèmes experts. Car le succès opérationnel

37

de ces méthodes est la preuve de leur efficacité. Elle présentent de nombreux avantages, dans des domaines différents.

Sur le plan technique, le premier avantage, fondamental, est l’anticipation à court ou moyen terme d’une défaillance. C’est par ailleurs une approche objective, déshumanisée car indépendante de la relation entre l’entreprise et le crédit-manager. C’est une méthode simple et rapide de classification des entreprises. Viennent enfin s’ajouter des avantages organisationnels évidents : une meilleure compréhension du portefeuille client, une automatisation possible de la décision pour les entreprises les meilleures, une possible délégation de cette décision.

Avec le recul et l’expérimentation, les limites des fonctions score sont elles aussi assez claires. La première est d’ordre statistique. La distribution des défaillances est généralement supposée suivre une loi normale, ce qui est fort contestable. Par ailleurs les entreprises saines sont généralement mieux caractérisées que les entreprises en difficultés. Il est de plus difficile de dire si une entreprise risquée ne finit pas par être défaillante en raison de l’aversion qu’elle inspire, ce qui ne manquerait pas de faire ressembler le score à une prophétie auto-réalisatrice.

Les méthodes de scoring ne peuvent être évaluées que sur la base de leur efficacité, c’est à dire ex-post. Elles mériteraient aussi des remises à jour permanentes, ce qui pourrait aller à l’encontre de leur utilisation concrète. Enfin, ces méthodes sont extrêmement proches des ratios financiers et c’est peut-être là leur principale limite, dans la mesure où elles n’intègrent pas, le plus souvent, des mesures du risque de défaillance basées sur des variables plus qualitatives.

III-1-2- La notation : un score négocié élargi à des variables qualitatives :

Du score à la notation il n’y avait plus qu’un pas ! pas si évident pourtant, car les notations faisant référence sur le marché sont l’aboutissement d’une démarche d’évaluation concertée et multidimensionnelle (ou multidisciplinaire) recouvrant des domaines à priori éloignés de la gestion financière traditionnelle. La notation, au sens « agence de notation », intègre beaucoup plus ces éléments qualitatifs. Il est par exemple possible d’intégrer dans l’analyse du risque des variables stratégiques, une étude du risque sectoriel, ainsi qu’une évaluation de la qualité du management de l’entreprise.

38

Nous énoncerons simplement dans cette partie les critères pouvant venir compléter une approche financière traditionnelle. Ils ne peuvent évidemment pas tous être retenus pour construire une note unique. La construction d’une note adaptée aux PME relève donc, en amont, d’une procédure de sélection parmi ces champs.

Le travail sur les données qualitatives des entreprises n’est pas récent, et de nombreux travaux ont déjà été réalisés dans ce domaine. Il a cependant connu un nouvel essor sous l’impulsion d’agences comme Moody’s et Standard and Poors. La plupart des grandes entreprises font désormais le choix d’être notées, tout spécialement lorsqu’elles doivent faire appel à l’épargne publique. Un nouveau lobby semble s’être constitué.

Le travail de fonds réalisé par les agences de notation ou par des établissements de crédit en matière de grilles de cotation fait cependant apparaître des dimensions d’analyse pertinentes. Dans cette partie nous présenterons tout d’abord une liste de variables qualitatives avant de détailler le processus de notation mis en place par la plupart des agences.

Les grilles de cotations font, en autres, apparaître les variables suivantes (cette listes ne prétend pas être exhaustive) :

- L’appartenance à un groupe

- Nature et taille des clients (intermédiaire ou final)

- Concentration du portefeuille clients

- Fidélisation des clients

- Type de marché (cyclique ou non, saisonnier ou non,…)

- Activités de sous-traitance

- Régularité de la croissance de l’activité (chiffre d’affaire souvent)

- Nature des garanties données sur des crédits antérieurs (hypothèques,…)

- Qualité du dirigeant (âge, formation, expérience entrepreneuriale, antécédents bancaires, capacité de persuasion au sens commercial, qualité de gestion du personnel,…)

- Nombre de partenaires financiers (banques, capital risqueurs,…), leur localisation géographique.

- Durée des relations avec les partenaires financiers

- Qualité formelle de la demande de crédit

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- Qualité de l’argumentation fournie dans ce dossier

- L’avantage concurrentiel de l’entreprise, sa durée

- Evaluation des barrières à l’entrée dans le métier

- Niveau de diversification de l’entreprise (en matière de produits, de format de produits, géographique)

- Qualité de l’assise technologique

- Risques de rupture technologique

- Stabilité et visibilité sur les cash-flows futurs

- Les besoins prévisionnels d’investissement

- La propriété des actifs d’exploitation

- La transférabilité ou spécificité des actifs (revente, approche liquidative)

- L’intensité capitalistique du secteur

- La maturité des marchés visés

- L’évaluation d’une taille critique

- Structure de propriété du capital (risque de gestion sous-optimale)

- Nature du marché géographique (local, régional, national, international)

- Existence d’une structure de décision collégiale

Ces variables peuvent être regroupées en différentes catégories : risque sectoriel, analyse stratégique, territoire financier, structures de propriété et de décision, qualité du management et qualité de la gestion, notamment sur le plan prévisionnel, nature de la relation entre l’entreprise et les établissements de crédit.

Si la piste proposée ci-dessus n’est pas exhaustive, force est de constater quelle est longue ! Et il est probable qu’une méthode de notation des PME ne puisse reprendre l’ensemble de ces dimensions. Cependant, quelque soit l’issue d’un arbitrage entre capacité de mise en œuvre de la méthode et son niveau de complexité, il est évident que cette note devra constituer un indicateur évolutif et négocié. Car le succès de la notation, pour les grandes entreprises, est probablement lié au processus de notation lui même. Il respecte plusieurs étapes :

- Réunion préalable, présentation rapide du métier par l’entrepreneur ;

- Désignation d’un analyste spécialiste dans le métier ;

- Phase d’analyse de l’entreprise ;

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- Notation en comité (décision collégiale) ;

- Remise en cause possible de la proposition de notation ;

- Publication de la note ;

- Suivi et remise à jour de la note.

La note est toujours présentée comme un élément « vivant » susceptible d’appuyer la démarche de prévention contre les défaillances. Elle doit aussi être « négociée » afin que l’entreprise adhère au système de notation. Cette procédure, adaptée aux grandes entreprises, peut paraître lourde pour des PME. Cependant, le principe d’une décision concertée semble inévitable. Elle doit être abordée, par l’entreprise comme par l’agence de notation, comme un investissement initial pouvant permettre de simplifier les relations futures à moyen terme entre les PME et les établissements de crédit.

Compte tenu de l’hétérogénéité de la population de cette classe d’entreprises, il est probable que les approches qualitatives puissent être encore plus importantes que pour les autres. Cela ne doit pas pour autant conduire à perdre de vue les fondamentaux de l’analyse financière. Par ailleurs, la dimension prévisionnelle semble devoir être conservée, en ce qui concerne les variables qualitatives, afin de préserver la dimension « prévention » du score. Le choix des autres variables qualitatives s’avère donc relever d’un arbitrage difficile. Mais il est probable que certaines catégories identifiées parmi ces variables doivent être résumée à leur plus simple expression (une question ou deux), compte tenu de l’activité de la plupart des PME, avec néanmoins le soucis constant de respecter l’objectif premier d’un score ou d’une notation : l’efficacité en matière de gestion du risque de défaillance.

III-1-3- La relation entre La probabilité de défaut et la prime de risque

On peut établir la relation directe entre le taux d’intérêt exigé et la probabilité de défaut de la manière suivante. Soient :

- p : la probabilité que l’emprunteur fasse le remboursement tel que convenu

- k : le taux d’intérêt du prêt incluant la prime de risque

- i : le taux d’intérêt sans risque

41

Et supposons pour commencer qu’en cas de défaut la banque ne reçoive rien, alors si la banque est neutre face au risque, c’est-à-dire indifférente entre deux probabilités qui ont la même espérance de gain, la relation suivante existera :

(1) p(1+k) = 1+i d’où on obtient p = (1+i) / (1+k)

Pour élaborer sur ce cas, si la banque pense recevoir une proportion g de son dû en cas de défaut, alors on a :

(2) g(1+k)(1-p) + p(1+k) = 1+I

et on peut alors obtenir que la prime de risque sur ce prêt devrait être

(3) k – i = ((1+i)/(g+p-gp)) – (1+i)

Cette formule qui est symétrique par rapport aux variables g et p montre qu’une baisse dans la probabilité de plein remboursement peut être compenser par une hausse du facteur g, qui correspond à la valeur des garanties en cas de défaut.

La relation (1) peut être généralisée à la situation d’un prêt sur plusieurs périodes ou années. En utilisant la structure à terme des taux d’intérêt on peut extraire le taux à terme pour les obligations du gouvernement (f1) et pour celle de l’entreprise (c1), et alors on peut calculer la probabilité implicite de défaut (p2) pour les obligations de l’entreprise pour l’année deux. Les relations utilisées sont les suivantes :

Gouvernement : (1+i2)2 = (1+i1) (1+f1)

Entreprise : (1+j2)2 = (1+j1) (1+c1)

Probabilité de survie : p2 = (1+f1) / (1+c1)

Cette approche peut être généralisée pour déterminer le taux implicite de survie p ou de défaut (1-p) pour toutes les périodes futures.

On peut alors calculer la probabilité cumulative de défaut pour un groupe de périodes. Ainsi, la probabilité de défaut pour deux années est donnée par al formule :

Cp = 1 - (p1 p2) 1 – probabilité de survie à l’année 1 x probabilité de survie à l’année 2

42

III-1-4- L’estimation du taux marginal de mortalité

Cette méthode consiste à calculer le taux de défaut sur la base de données historiques. On définit le taux marginal de mortalité (TMM) ainsi :

TMM = Valeur totale des titres de catégorie x ayant fait défaut durant l’année t Valeur totale des titres de catégorie x en circulation au début de l’année t

III-1-5- La méthode RAROC

La méthode RAROC, Risk Adjusted Return On Capital, consiste à comparer le revenu provenant de la prime de risque et des autres frais au capital à risque.

RAROC = Revenu annuel lié à la prime de risque et aux autres frais Capital à risque

La principale difficulté de cette méthode est d’évaluer correctement le capital à risque.

Une approche possible consiste à construire à l’aide de données historiques la distribution cumulative des emprunteurs en fonction de la fraction de l’emprunt effectivement remboursée. Il faut alors choisir un certain niveau de risque par exemple 1%. En consultant ensuite la distribution cumulative, on peut observer la fraction remboursée au niveau du premier centile de la distribution. Cette fraction pourrait être de 60% par exemple. Le capital à risque dans ce cas serait de 40% du montant prêté. Une fois le RAROC calculé, on doit le comparer à un niveau cible pour juger si le rendement offert par le prêt est satisfaisant ou non.

La méthode RAROC a été développée à l’origine par la firme Bankers Trust, qui offre sur son site la description de son produit : RAROC2020. Un autre approche similaire et très populaire pour aider à la mesure et au contrôle du risque de crédit est celle proposée par la firme J.P. Morgan avec son produit CreditMetrics.

Ces critères illustrent la tendance à considérer les PME et tout particulièrement les PME comme des hypofirmes qui ne sont en fait que des réductions à l’échelle de la grande entreprise cotée. Elles peuvent donc être décrites et appréciées à l’aide des mêmes méthodes et critères, seules les valeurs pivots ou critiques qui sont assignées à ces derniers variant selon la taille de l’entreprise considérée. Cette attitude, très largement diffusée parmi les professionnels de la finance est en grande partie étayée par un large pan de la recherche académique qui n'accorde aucune spécificité aux

43

petites entreprises, le critère de taille étant supposer capturer l'intégralité des différences entre les entreprises.

III-2- Autre méthode d’évaluation du risque de crédit : Le réseau de neurones

Un réseau de neurones est un ensemble de nœuds reliés par des interconnections qui portent des informations bien précises d'une couche de neurones à une autre. La saisie des informations de base, donc l'introduction des valeurs des indicateurs pertinents, est effectuée par la première couche. Chaque nœud reçoit une information, la traite par ses fonctions nodales et retransmet le résultat à la couche suivante. La dernière couche fournit le résultat final.

Au départ, les pondérations des fonctions nodales sont définies arbitrairement. Le réseau de neurones est alors soumis à des itérations, dites des phases d'apprentissage, avec l'échantillon de construction connu. A chaque itération, une nouvelle pondération des fonctions nodales est calculée et retenue dans le système jusqu'à ce que la classification soit optimisée. Les itérations demandent un temps de calcul assez considérable. La méthode du réseau de neurones est une approche non paramétrique, de ce fait les variables utilisées n'ont pas besoin de suivre une distribution statistique particulière.

44

Il n'existe pas une méthode spécifique pour la construction d'un réseau de neurones et on pourrait imaginer n'importe quelle architecture. Mais il faut être conscient que plus il y a de couches et de nœuds dans une couche, plus le temps de calcul est long.

La mise en place d’un réseau de neurones s’effectue généralement en quatre étapes : choix des échantillons, élaboration de la structure, apprentissage, validation.

Choix des échantillons

Le processus d'élaboration d'un réseau de neurones commence toujours par le choix des échantillons. Cette étape est cruciale et va aider le concepteur à déterminer le type de réseau le plus approprié pour résoudre son problème. La façon dont se présente l'échantillon conditionne plusieurs éléments : le type de réseau, le nombre de cellules d'entrée, le nombre de cellules de sortie et la façon dont il faudra mener l'apprentissage, les tests et la validation.

Elaboration de la structure

Le choix du nombre de neurones dans la couche cachée sera tout d’abord fixé à la moyenne du nombre de neurones d'entrée et de sortie et un balayage informatique tentera de déterminer le nombre optimal de neurones dans la couche cachée.

Validation

L'apprentissage est l'avant dernière phase d'élaboration d'un réseau de neurones. Elle consiste tout d'abord à calculer les pondérations optimales des différentes liaisons en utilisant un échantillon. La méthode la plus utilisée est la rétro-propagation : on entre des valeurs dans les cellules d'entrée et en fonction de l'erreur obtenue en sortie (différence entre sortie calculée et sortie attendue), on corrige les pondérations des liaisons en conséquence. Ce cycle est répété tant que l’erreur n’atteint pas sa valeur minimum, sans toutefois "sur entraîner" le réseau qui perdrait alors sa capacité de généralisation. Ce processus étant parfois très long, il existe des méthodes d’optimisation de cet apprentissage, telles que "quickprop". La plus utilisée reste encore la rétro-propagation simple qui est celle que nous utiliserons parce que la plus fine.

Apprentissage

Une fois le réseau calculé, il faut procéder à des tests pour vérifier que le réseau réagit bien comme on le souhaite : c'est la validation. Il existe plusieurs méthodes

45

disponibles: la cross validation et le bootstrapping par exemple. Il faut mettre de côté une partie de l'échantillon qui était réservé à l'apprentissage pour la validation et procéder ainsi à une validation hors-échantillon. Cela donne un taux d’erreur, calculé sur données empiriques, qui donnera une indication sur la fiabilité du système.

Exemple de réseau de neurones :

46

III-3- Le passage de bâle I à bâle II

L'une des principales activités des banques, et certainement la plus connue du grand

public, est la distribution de crédit à l'économie, ou intermédiation. Cette activité,

naturellement risquée (le débiteur peut être partiellement ou totalement défaillant, c'est

le risque de contrepartie ou risque de crédit) entraîne la nécessité d'outils de contrôle et

de mesures de prudence. La fin du XXe siècle a vu la mise en place d'un ensemble de

recommandations internationales à cet égard, sous l'égide du Comité de Bâle. Ces

recommandations sont généralement traduites dans les législations des états membres

(ou celle de l'Union européenne). Après avoir mis en place une première

recommandation connue sous le nom d'Accord de Bâle en 1988, le Comité a réformé

celle-ci à partir de 2001 pour aboutir à la publication le 15 juillet 2004 de la

recommandation « Bâle II ».

Au Maroc, le calcul et la déclaration du ratio Cooke fut rendu obligatoire pour les

établissements de crédits en 2001 conformément à la circulaire d’application de Bank

Al Maghrib n°4/G/2001 du 15 janvier 2001 relative au « coefficient minimum de

solvabilité ». La circulaire impose aux établissements de crédit de couvrir leurs risques

pondérés à hauteur de 8% au moins par leurs fonds propres nets.

La circulaire traite aussi « le coefficient minimum de division des risques » : les

risques encourus sur le même bénéficiaire (autre que l’Etat).

III-3-1- Bâle I

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.

47

Ces recommandations, également connues sous le nom d'Accord de Bâle de 1988,

visaient 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.

Ce ratio, appelé ratio Cooke par référence au président du Comité au moment de la

mise en place des recommandations, fut mis en place dans la plupart des pays de

l'OCDE en 1992. Il fut aménagé au milieu des années 1990 afin d'y intégrer la gestion

des risques hors-bilan, tel que les risques liés aux dérivés, mais il devint rapidement

évident qu'une refonte de l'Accord était nécessaire, ce que le Comité a réalisé avec

Bâle II qui est en cours d'implémentation en 2006.

Historique et approche

Le Comité de Bâle a été créé par les gouverneurs des banques centrales du G 10 en

1974, avec pour objectif premier l'amélioration de la stabilité du système bancaire

international, lui-même garant de la stabilité d'un système financier de plus en plus

internationalisé.

S'agissant dans un premier temps de limiter le risque de faillite, le Comité se concentra

sur le risque de crédit.

Lorsqu'une banque subit des pertes sur les crédits accordés, elle ne peut couvrir ces

pertes qu'en consommant son capital. Lorsque tout le capital est consommé, la banque

commence à consommer les capitaux déposés ou qui lui ont été prêtés et est en état de

faillite virtuelle (il est en fait peu vraisemblable qu'on en aille jusqu'au point où tout le

capital sera consommé).

L'approche du Comité a donc été de fixer une grossière approximation (très

conservatrice) du risque crédit global en pourcent du portefeuille de crédit en général,

48

et d'utiliser ce pourcentage pour fixer le minimum de fonds propres à adosser aux

crédits.

Accord

L'Accord de Bâle de 1988 a placé au centre de son dipositif le ratio Cooke, qui veut

que le ratio des fonds propres réglementaires (au sens large) d'un établissement de

crédit par rapport à l'ensemble des engagements de crédit de cet établissement ne

pouvait pas être inférieur à 8% (ce que l'on peut traduire de la façon suivante: la

banque doit financer chaque 100 (euros) de crédit de la façon suivante: minimum 8

(euros) en fonds propres et maximum 92 (euros) en utilisant ses autres sources de

financement tels que dépôt, emprunts, financement interbancaire, etc.

L'Accord définissait également ce qu'il fallait considérer comme fonds propres

réglementaires et ce qu'il fallait considérer comme l'ensemble des engagements de

crédit.

Fonds propres réglementaires au sens large

Outre le capital (fonds propres au sens strict), peuvent être inclus dans les fonds

propres réglementaires certains fonds considérés comme du "quasi-capital", c'est-à-

dire les dettes subordonnées (certaines dettes subordonnées ne peuvent entrer en ligne

de compte dans les fonds propres au sens large que pour maximum 50% de ceux-ci).

Engagements de crédit

L'ensemble des engagements de crédits de la banque était visé 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);

49

Certains engagements, tels les engagements à moins d'un an, n'étaient pas repris dans

les engagements de crédit

Implémentation

A strictement parler, l'Accord ne contient que des recommandations, à charge de

chaque état, membre ou non, et de chaque autorité de régulation, de les transposer dans

son droit propre et de les appliquer.

Dans l'Union Européenne, l'Accord a été traduit dans le ratio de solvabilité européen

(directive 89/647/CEE du 18 décembre 1989). Les accords de Bâle sont actuellement

appliqués dans plus d'une centaine de pays.

Critiques

Il est rapidement apparu que Bâle I n'était qu'une étape sur un chemin qui n'a peut-être

pas de fin.

Tout d'abord, la pondération des engagements de crédit était insuffisamment

différenciée pour rendre compte de toute la complexité effective du risque crédit. Les

banques ont généralement pris avantage de ce manque de discrimination pour monter

des opérations d'arbitrage prudentiel.

Ensuite, les années 1990 ont vu l'émergence d'un phénomène nouveau, à savoir la

croissance explosive des dérivés et donc des risques "hors-bilan". Ceux-ci furent

traités dans des recommandations additionnelles qui furent intégrées dans l'Accord

vers 1996 et qui imposaient un ratio de fonds propres distinct à la somme des

engagements hors-bilan.

Disparition

Après plusieurs années de préparation, l'Accord dit de Bâle II a été finalisé en 2005 et

a déjà été traduit dans une Directive européenne. Il sera totalement d'application dans

l'Union à partir du 1er janvier 2007.

50

III-3-2- Bâle II

La grande limite du ratio Cooke, et donc des réglementations issues des premiers

accords de Bâle, est liée à la définition des engagements de crédit. La principale

variable prise en compte était le montant du crédit distribué. A la lumière de la théorie

financière moderne, il apparaît qu'est négligée la dimension essentielle de la qualité de

l'emprunteur, et donc du risque de crédit qu'il représente réellement.

Le Comité de Bâle va donc proposer en 2004 un nouvel ensemble de

recommandations, au terme duquel sera définie une mesure plus pertinente du risque

de crédit, avec en particulier la prise en compte de la qualité de l'emprunteur, y

compris par l'intermédiaire d'un système de notation interne propre à chaque

établissement (dénommé IRB, Internal Rating Based). Le nouveau ratio de solvabilité

est le Mc Dounough.

Le ratio MacDonough, ou ratio de solvabilité bancaire, fixe une limite à l'encours

pondéré des prêts accordés par un établissement financier en fonction de ses capitaux

propres. Le niveau d'engagement des banques est ainsi limité par leur propre solidité

financière.

En fait, les recommandations de Bâle II s'appuient sur trois piliers (terme employé

explicitement dans le texte des accords) :

- l'exigence de fonds propres (ratio de solvabilité McDonough) ;

- la procédure de surveillance de la gestion des fonds propres;

- la discipline du marché (transparence dans la communication des

établissements).

Pilier I : l'exigence de fonds propres

Comme indiqué ci-dessus, c'est le chapitre qui nous intéresse le plus ; il affine l'accord

de 1988 et cherche à rendre les fonds propres cohérents avec les risques réellement

51

encourus par les établissements financiers. Parmi les nouveautés, signalons la prise en

compte des risques opérationnels (fraude et pannes de système) et des risques de

marché, en complément du risque de crédit ou de contrepartie.

Pour le risque de crédit les banques peuvent employer différents mécanismes

d'évaluation.

La méthode dite standard consiste à utiliser des systèmes de notation fournis par des

organismes externes.

Les méthodes plus sophistiquées (méthodes IRB pour Internal Ratings Based) avec la

méthode dite IRB-Fondation et celle dite IRB-Avancée impliquent des méthodologies

internes et propres à l'établissement financier d'évaluation de cotes ou de notes, afin de

peser le risque relatif du crédit. Les différentes mesures ont une incidence directe sur

la capitalisation requise.

Pilier II : la procédure de surveillance de la gestion des fonds propres

Comme les stratégies des banques peuvent varier quant à la composition de l'actif et la

prise de risques, les banques centrales auront plus de liberté dans l'établissement de

normes face aux banques, pouvant hausser les exigences de capital là où elles le

jugeront nécessaires...

Pilier III : la discipline de marché

Des règles de transparence sont établies quant à l'information mise à la disposition du

public sur l'actif, les risques et leur gestion.

Le calendrier de mise en place

En ce qui concerne l'Union Européenne (et donc l'ensemble des États membres) :

52

26 juin 2004 : Publication des recommandations dites « Bâle II »

15 juillet 2004 : Projet de directive européenne de traduction de l'accord

1er janvier 2006 : Les établissements de crédit calculent en parallèle le ratio Cooke

(Bâle I) et le ratio McDonough (Bâle II)

1er janvier 2007 : Date prévue de l'application de la directive européenne

53

IV- ANALYSE DU RISQUE CREDIT AU CREDIT DU MAROC

Ceci est un développement sur le diagnostic de la situation à propos des techniques

actuellement utilisées par le Crédit du Maroc.

IV-1- Les contraintes réglementaires

Ce sont des normes et contraintes financières qui s’imposent à l’ensemble de la

profession bancaire et qui consistent en un ensemble de règles de gestion de bilan

destinées à maîtriser les risques. Ces diverses contraintes dictent le comportement

quotidien des acteurs du monde bancaire.

IV-1-1- Le ratio de solvabilité

Ce ratio contraint les banques à maintenir un certain équilibre entre les capitaux

propres et les engagements pondérés de manière à assurer leur solvabilité, donc leur

capacité à faire face à des difficultés. Il a un effet régulateur considérable : il lie la

capacité de développement à la profitabilité.

Le système actuel : le ratio Cooke

Considéré comme une référence par les acteurs du marché et mis en pratique dans 140

pays, il n’a cependant aucun caractère obligatoire. Aujourd’hui le ratio Cooke est le

rapport entre les fonds propres (Tier 1 + Tier 2) et les risques pondérés de 0 à 100 en

fonction de la nature du débiteur, de la localisation du risque et de la nature et durée

des engagements. Il intègre également les engagements hors bilan avec des

pondérations spécifiques.

En tenant compte du quasi-capital, le résultat final doit au moins atteindre le seuil de

8% pour être jugé satisfaisant.

54

Tier 1 = capital + réserves + actions de préférence + une partie de la dette

subordonnée

Tier 2 = autre dette subordonnée=TSDI (titres subordonnés à durée indéterminée) y

compris titres perpétuels + TSR (titres subordonnées remboursables) + titres

participatifs.

N.B. : - les TSR ne peuvent dépasser 50% du Tier 1

- le Tier 2 doit être inférieur au Tier 1

Le système futur : le ratio McDonough ou Bâle II

Il sera normalement applicable à partir de 2007. Tout en maintenant le principe des

8%, il distinguera désormais, non plus seulement les risques de crédit et de marché,

mais également les risques opérationnels qui jusqu’à présent n’étaient pas pris en

compte.

La mise en place de ce nouveau système a aussi pour but de permettre aux banques de

choisir une méthode de détermination des fonds propres adaptée à leur profil réel de

risque et de prendre en compte les techniques de réduction des risques. Pour le risque

de contrepartie, les établissements de crédit auront le choix entre trois méthodes :

- La méthode standard

- La méthode IRB – A (Internal Rating Based Approach) et la méthode IRB – F :

avec ces méthodes IRB, les banques devront mettre en place un système de

notation interne des risques, après les avoir évalués sur la base de séries

statistiques. Ces systèmes de notation et les modèles devront être validés par les

autorités de tutelle.

55

IV-1-2- Le ratio de division des risques

Les établissements de crédit sont tenus en vertue de la circulaire N° 3/G/2002 du 27

Février 2001 de calculer trimestriellement leur coefficient maximum de division de

risque. Cette circulaire stipule notamment que : les établissements de crédit sont tenus

de respecter en permanence, sur base individuelle et consolidée, un rapport maximum

de 20 % entre, d'une part, le total des risques encourus sur un même bénéficiaire

affectés d'un taux de pondération en fonction de leur degré de risque, à l'exclusion des

risques encourus sur l'État, et d'autre part, leurs fonds propres nets.

IV-2- Le système de notation de Crédit du Maroc

Au fil des années, la Banque s’est dotée d’un dispositif de notation afin d’apprécier de

façon homogène l’ensemble de son portefeuille de risque de contreparties (risque de

crédit). Par ailleurs, le comité de Bâle a prévu que les banques pourront utiliser leur

système de notation interne pour mesurer les risques de crédit, sous réserve que leur

autorité de tutelle valide la méthodologie et les séries historiques de résultas obtenus.

Les banques sont donc invitées à développer leurs systèmes d’évaluation de leurs

risques autour de la notation qui devient l’élément essentiel de la culture et de la

gestion du risque de crédit.

IV-2-1- Objectifs de la notation

La notation instaure un référentiel commun à l’ensemble de la clientèle de la Banque.

Elle permet:

- d’analyser le risque client hors de toute considération commerciale ou

relationnelle ;

- d’apprécier la qualité intrinsèque de chaque risque porté à l’actif du bilan de la

banque ;

56

- de décrire chacun des portefeuilles par niveau de risque.

Par ailleurs, la notation est un outil d’aide à l’évaluation, à la décision (les délégations

sont articulées notamment sur la note de signature) et au suivi du risque.

Enfin, la notation qui qualifie le portefeuille peut constituer le support de la stratégie

risque.

IV-2-2- Procédure de notation

Responsabilité de la notation

- Le demandeur (gestionnaire) est chargé d’établir une proposition de notation à

partir d’éléments financiers et qualitatifs en sa possession, qu’il apprécie en

fonction de sa connaissance du client, du secteur, du contexte ;

- Les analystes risques de la DDC (Direction des crédits) procèdent de manière

indépendante à une expertise et à la validation de la note retenue ;

- Les délégataires décident de la note définitive attribuée à la contrepartie

Pour les deux derniers intervenants, les motifs qui les amènent le cas échéant

à modifier la note attribuée doivent être justifiés et formalisés.

Périodicité de la note

- La notation qui constitue un élément du dossier de crédit soumis à décision est

réévaluée à chaque demande d’autorisation et au minimum chaque année au

moment du renouvellement ou de la revue annuelle ;

- La notation doit aussi être actualisée lorsque survient un événement de nature à

modifier sensiblement le risque porté sur la contrepartie.

57

L’initiative en revient généralement au gestionnaire, mais la DDC ou le délégataire

peut être à l’initiative d’une actualisation.

Périmètre de notation

Toute contrepartie, sur laquelle un engagement est autorisé ou la banque est en risque,

doit faire l’objet d’une notation.

IV-2-3- Méthodologie de la notation

Les diverses dimension de la notation

La notation fait intervenir plusieurs mesures considérées comme relativement

autonomes, une est liée à la contrepartie, tandis que les autres sont liées à la

transaction (ligne de crédit):

- la note de contrepartie (ou note d’emprunteur ou de signature ou «rating») qui

caractérise la capacité de la contrepartie à remplir ses obligations ;

- le taux de perte en cas de défaut (Loss Given Default ou LGD) caractérise le

pourcentage de perte probable en cas de défaut (de 0 à 100%) sur un

engagement (contrat ou facilité) dans le cas où l’emprunteur serait défaillant. Il

prend en compte les éventuelles garanties et sûretés ;

- l’encours en cas de défaut (Exposure At Default ou EAD) est une projection de

risque au moment du défaut calculée à partir du taux d’utilisation possible avant

défaut ;

- la maturité effective de la transaction.

58

Principes communs aux méthodologies de notation de contrepartie

La notation est bâtie sur une combinaison de critères quantitatifs et qualitatifs

concernant la contrepartie. Elles reprennent, de manière rapide, la plupart des

questions et réponses qui constituent l’analyse normale d’un risque.

- Note quantitative ou financière (NOF)

Cette note est établie à partir de ratios déduits des états financiers les plus récents de la

contrepartie.

- Note qualitative (NOQ)

L’application qualitative repose sur 4 groupes de critères : le secteur d’activité, la

qualité de management, la stratégie d’entreprise et l’environnement politique et social.

- Note de contrepartie système (NSY)

La combinaison des appréciations quantitatives et qualitatives permet le calcul

automatique de la note de contrepartie système –NSY-

- Note calculée par l’analyste (NCF)

L’analyste calcul la note de contrepartie après avoir confronté la note système (NSY) à

4 critères supplémentaires (non pris en compte dans le processus financier et

qualitatif).

L’influence de chacun de ces critères doit être clairement montrée et mémorisée, ainsi

que la note finalement obtenue par la simple application de ces critères.

59

- Note proposée par l’analyste (NPA)

L’analyste peut proposer une note de contrepartie différente de celle qu’il aura

calculée précédemment. Cette proposition devra être justifiée.

- Note finale retenue (NOR)

Si la note finale retenue (c’est-à-dire validée par le décideur) est différente de la note

calculée par l’analyste, les raisons doivent en être justifiées dans le dossier.

Cette modification doit:

- être circonstanciée et motivée par écrit: s’il n’y a pas de limite théorique à une

telle modification, il est évident que plus la note retenue est différente de celle

résultant de l’application de la méthodologie, plus cela doit être expliqué et

justifié ;

- être, dans toute la mesure du possible, revue et entérinée par le second

signataire du risque avant passage en comité de crédit ou revue de portefeuille.

Lorsque la note finale retenue diverge des notes externes éventuellement disponibles,

il convient d’en rechercher la raison plus que de s’aligner.

- Probabilité de défaut (PD)

Les notes des contreparties rassemblées par la banque permettent une analyse globale

comparative et évolutive dans le temps afin de constater les migrations et établir les

taux de défaut (PD).

Des contrôles de cohérence (Backtesting) comparent ensuite le taux de défaut aux

probabilités attendus.

60

IV-3- Techniques du Contrôle a posteriori des Engagements

Le DASCAPEG (Département des Affaires Spéciales et du Contrôle A Posteriori des

Engagements et des Garanties) est un département qui fait partie du Secrétariat

Général. Il assure un suivi mensuel en vue de :

- détecter les comptes en anomalie (débit ≥ 50 kdh) ;

- détecter les comptes gelés depuis 6 mois ;

- établir la liste des impayés ;

- déterminer les comptes à suivi particulier ( engagements ≥ 1.000 kdh) ;

- établir les ARCA (Avances sur Réalisation Cautions & Avals).

Le DASCAPEG est également chargé :

- du Contrôle et de la conservation des garanties ;

- du suivi de renouvellement des garanties

Un ensemble de canevas sont utilisés pour contrôler l’activité de la banque : Etat Avances sur Réalisations Cautions & Avals

DCER/DCAPEG (Montant en DH)

Avril 05 Mai 05 … … Mars 06

Total DBRD

Total DGE

Total DMM

Total hors contentieux

Total contentieux

Totaux CDM

Compte Nom/Raison

sociale

Avril 05 Mai 05 … Mars 06 Observ.

DBF CA 1

CSP

CSN

CSP: Compte à Suivi Particulier

CSN : Compte Suivi Négociation

61

Situation des impayés et des comptes gelés* depuis 6 mois au 31/10/2006

DMM CA 1 N° CA Nom CA (montant en DH)

FDC Compte Nom/Raison sociale

Nature Code Engagements Montant

Numéro Tiers Commentaire du réseau

N° prêt Date de réalisation Date fin de prêt Cotation

Nbr. impayés Encours restant dû Total risque

Date ancien

litige/

Dernier mvt

Ancienneté

en nbr. de

jour Positions

actuelles

* Comptes à solde débiteur de plus de 10.000 DH non mouvementés depuis 6 mois

Etat des engagements ≥ 50 kdh en anomalie au 31/01/2006 (hors impayés)

DBRD GCC 049 Casa Zerktouni (montant en kdh)

FDC Compte Nom/Raison

sociale

Numéro Tiers Commentaire

Réseau

Code Engagement Compte Engagement

Autoris. Validité Utilis. Dépassement Garantie

Ancienne

autoris.

Positions

actuelles

Cotation

TOT.

CLT :

Encours par nature de clientèle et par nature de crédit

(Encours en kdh)

Mois 1 Mois 2 … … Mois 12

DCMM

PME/PMI

Trésorerie

M/L termes

C. Consolidation

E.P.S.

C.N.C.

Créances en souffrance

Total

62

Encours par secteur d’activité (hors créances en souffrance)

Mois de traitement :

Activité Trésorerie Moyen terme Long terme E.P.S. C.N.C. Total

Invest. Consolid. Invest. Consolid. Capital %

EPS : Engagements Par Signature

CNC : Créances Non Classées (impayés)

Dossiers en suivi particuliers (engagements sup. ou égaux à 1.000 kdh) Janvier Février … … … Décembre

Nombre Encours Nombre Encours

DCPP

DMM

DCGE

Total

63

V- PROPOSITION D’UN MODELE COMPLEMENTAIRE

V-1- Les modèles de prévision de défaillance: généralités

V-1-1- Définition

Les modèles de prévision de défaillance sont des outils permettant de déterminer la probabilité qu'une entreprise soit défaillante dans un horizon plus ou moins lointain. Ces outils fonctionnent à partir des informations financières des entreprises sous analyse. Dans la plupart des cas, les informations financières sont extraites de la comptabilité de ces entreprises.

V-1-2- Objectifs

Sans prétendre établir une liste exhaustive des objectifs, il y a au moins quatre points à citer. Tout d'abord, un modèle de prévision de défaillance permet à un institut ou à un analyste financier de traiter un grand volume de dossiers en un temps limité. Cette automatisation diminue considérablement les coûts du traitement par dossier, ce qui peut être un facteur important, notamment si les marges du crédit ne sont pas à même de couvrir les coûts d'une analyse par un spécialiste. Deuxièmement, un modèle d'analyse permet de traiter les dossiers d'une manière plus homogène et troisièmement de manière plus objective. En effet, le degré de liberté quant à l'interprétation du dossier par l'analyste spécialiste est éliminé. Mais il n'est pas dit que cette objectivité soit nécessairement souhaitable. Quatrièmement, un modèle de prévision de défaillance devrait apporter une meilleure connaissance et une meilleure compréhension des déterminants de la défaillance.

En revanche, un modèle de prévision de défaillance n'a pas pour objectif d'être un substitut à l'analyse faite par un analyste financier ou encore de procéder automatiquement à une décision de crédit. Cette dernière sera du ressort du responsable crédit.

V-1-3- Méthodologie

Pour la construction d'un modèle de prévision de défaillance on procède selon une méthode standardisée, qui se résume en quatre étapes: la constitution d'un échantillon, la sélection d'une batterie d'indicateurs, le choix d'une technique discriminante et la validation du modèle. Tout d'abord, l'analyse se base sur l'historique; on constitue un

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échantillon représentatif d'entreprises saines et un autre échantillon représentatif d'entreprises défaillantes comme dans le montre la figure ci-après:

En vue d'appliquer une technique discriminante aux deux échantillons définis, il s'agit encore de sélectionner une batterie d'indicateurs pertinents, particulièrement adaptés pour distinguer les entreprises saines et les entreprises défaillantes en deux groupes.

Le modèle de prévision de défaillance, représenté sous forme linéaire dans la figure ci-dessus, calcule une probabilité de défaillance à partir de la combinaison d'indicateurs définis à l'étape précédente. Il s'agira de ne retenir que les indicateurs qui discriminent réellement les entreprises observées selon les deux groupes, entreprises saines et entreprises défaillantes. Ensuite, il s'agira de choisir une technique discriminante adaptée au problème posé. Finalement, la capacité prédictive du modèle est mesurée à l'aide d'un échantillon de contrôle différent de l'échantillon de construction, ce qui permet de valider le modèle si la performance prédictive est jugée suffisante. Le modèle sera construit de telle manière qu'il résumera la probabilité de défaillance en un seul indice, probabilité de défaillance égale à 1 si la situation financière de l'entreprise est catastrophique et probabilité de défaillance égale à 0 si l'entreprise est considérée comme parfaitement saine.

V-1-4- Les problèmes relatifs à l'élaboration des modèles

Les problèmes liés à l'élaboration et à l'utilisation des modèles de prévision de défaillance sont multiples et dépendent au moins de la population de référence, du choix des indicateurs, de la technique de discrimination et de la validation du modèle.

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La constitution des échantillons

La première étape réside dans la constitution de l'échantillon de référence, reflet de la population d'entreprises à étudier. Comme le montre la figure ci-dessus, il faudra choisir un échantillon d'entreprises saines et un échantillon d'entreprises défaillantes. Dans la définition de ces échantillons de référence, on est confronté à un dilemme de taille versus l'homogénéité de l'échantillon. Les entreprises défaillantes ne sont pas aussi nombreuses que l'on pourrait le croire a priori pour une économie donnée. S'il s'agit alors de déterminer un modèle de prévision de défaillance pour une population homogène d'entreprises, donc pour un secteur industriel bien défini et restreint, l'échantillon d'entreprises défaillantes aura probablement une taille très réduite, ce qui peut porter atteinte à la signification statistique du modèle. S'il s'agit de construire un modèle statistiquement significatif, alors on sera amené à augmenter la taille de l'échantillon des entreprises défaillantes, ce qui porte préjudice à l'homogénéité de la population. Cette hétérogénéité de l'échantillon apportera un certain biais dans le modèle de prévision et rendra du même coup des résultats moins pertinents.

Le critère de défaillance

Un problème qui se pose, un problème non négligeable, est lié au critère même de la défaillance. Rien n'est plus ambigu que le terme de défaillance. On peut considérer qu'il y a défaillance s'il y a faillite. Mais la faillite est le stade ultime de la défaillance.

D'autres études considèrent des critères moins restrictifs comme le redressement judiciaire par exemple. La faillite ou le redressement judiciaire sont des mesures juridiques qui sont prononcées par un juge. Ces termes sont donc loin d'une mesure économique objective. Il est problématique de définir comme entreprises saines, celles qui n'ont pas fait faillite, ou qui n'ont pas été engagées dans un redressement judiciaire, puisqu'on peut y trouver un bon nombre d'entreprises financièrement peu solides. Ces entreprises, qui peuvent être dans une situation financière désastreuse, viennent alors polluer l'échantillon des entreprises saines, ce qui introduit un biais dans le modèle de prévision de défaillance.

Dans beaucoup de modèles on préconise alors un critère arbitraire pour apprécier la défaillance, défini par des difficultés significatives. Si une banque est amenée à construire un modèle de prévision de défaillance, il est possible de s'appuyer sur un historique conséquent de dossiers. Ces dossiers, ayant déjà fait l'objet d'une analyse approfondie par un spécialiste d'analyse financière et ayant déjà obtenu une

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appréciation (rating), peuvent être une source plus adéquate pour l'établissement de l'échantillon d'entreprises ayant des difficultés significatives.

La disponibilité des données avant la défaillance

Lors de la construction d'un tel modèle de prévision, il faut se mettre dans la situation de l'utilisateur. Il faut donc s'assurer que les indicateurs financiers et comptables à utiliser étaient bien disponibles dans les périodes qui précédaient les difficultés des entreprises. Il n'est d'aucune utilité de construire le modèle sur les données qui ne sont disponibles qu'après la phase de défaillance.

V-1-5- Le choix des indicateurs

La deuxième étape quant à l'élaboration et à l'utilisation de modèles de prévision de défaillance est celle du choix des indicateurs. Quelles sont donc les variables financières et comptables à retenir pour la construction d'un tel modèle ? Comme en matière de défaillance des entreprises, il n'existe aucune théorie, il n'y a à priori aucune indication quant aux variables qui pourraient être retenues pour la construction d'un modèle; on est donc amené à utiliser des approches parfaitement exploratoires. Les deux grandes philosophies généralement suivies sont l'approche par le plus grand nombre d'indicateurs possibles et l'approche basée sur l'expérience. Les deux approches ont pour objectif de ne retenir que les indicateurs essentiels qui rendent la meilleure performance de discrimination dans le modèle de prévision de défaillance.

L'approche par le plus grand nombre d'indicateurs possibles

La première approche consiste à oublier toute expérience en matière de prévision de défaillance qui pourrait biaiser le choix des indicateurs. L'approche se base sur la détermination du plus grand nombre d'indicateurs possibles. Ensuite, un premier tri des indicateurs non pertinents est effectué pour éliminer successivement ces indicateurs non pertinents du modèle pour s'approcher du modèle optimal.

L'approche basée sur l'expérience

Dans cette deuxième approche, le choix des indicateurs se base sur l'expérience des analystes financiers et sur les résultats des recherches ou des modèles antérieurs. Il existe une multitude de modèles dont certains ont été publiés.

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V-1-6- La technique de discrimination

La troisième étape à l'élaboration et à l'utilisation de modèles de prévision de défaillance est le choix de la technique de discrimination à utiliser. Il existe plusieurs techniques qui peuvent être classées en deux grandes familles. Les approches paramétriques et les approches non paramétriques.

Les approches paramétriques

Les approches paramétriques supposent que les indicateurs choisis respectent certaines lois statistiques qui malheureusement ne sont pratiquement jamais respectées. Les premières études en la matière utilisaient l'analyse factorielle discriminante. Aujourd'hui, l'utilisation de l'analyse logistique est plus répandue.

Les approches non paramétriques

Les approches non paramétriques sont en général beaucoup plus gourmandes en temps de calcul mais ne nécessitent aucune hypothèse a priori sur la distribution statistique des variables utilisées. En ce sens, elles présentent un certain intérêt. Les techniques utilisées dans les années 80 ont été les méthodes de partitionnement récursif. Mais ces techniques ne se sont pas diffusées comme elles auraient pu l'être à cause de l'apparition des réseaux de neurones.

V-1-7- La validation du modèle

La dernière étape dans l'élaboration et l'utilisation d'un modèle de prévision de défaillance est celle de la validation du modèle. Il s'agit simplement de déterminer la performance de discrimination du modèle finalement retenu pour définir si ce dernier peut être utilisé.

Validation sur un échantillon témoin

Pour évaluer la performance discriminante du modèle, il faut tout d'abord prendre la précaution de tester le modèle sur un échantillon témoin qui n'a pas été utilisé pour la construction du modèle. Dans cette phase, on constate malheureusement assez souvent cette erreur: le modèle n'est pas testé avec un échantillon témoin mais avec l'échantillon initial qui servait de base pour la construction du modèle. Bien évidemment, dans ce deuxième cas, la performance discriminante est largement

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surévaluée. Il faut donc se méfier des modèles avec une performance discriminante trop élevée et bien analyser les conditions de validation.

Les erreurs de classement

Le deuxième élément de validation est plus important. Il s'agit d'appréhender la qualité du modèle en tenant compte du coût d'erreurs qu'il peut engendrer. Les problèmes liés à ces erreurs de classement peuvent être illustrés par l'exemple ci-après. Un test de validation d'un modèle est basé sur un échantillon témoin de 100 entreprises, dont 22 entreprises réellement défaillantes et 78 entreprises réellement saines. Ces entreprises sont alors analysées par le modèle de prévision de défaillance à valider qui classe de la manière suivante. Le modèle classe 17 entreprises des 22 réellement défaillantes correctement dans le groupe des entreprises défaillantes et 5 incorrectement dans le groupe des sociétés saines. Des 78 entreprises réellement saines, le modèle classe 28 entreprises incorrectement dans le groupe des sociétés défaillantes et 50 entreprises correctement dans le groupe des sociétés saines.

L'erreur totale (erreur 1 et erreur 2) de classement en pour-cent se calcule à partir des entreprises incorrectement classées, dans l'exemple 28 + 5 = 33, et du total des entreprises 100. Dans ce cas l'erreur totale est de 33%. L'erreur de la première espèce, l'erreur 1, résume les entreprises incorrectement classées par le modèle sur l'ensemble de l'échantillon des entreprises réellement défaillantes, ici l'erreur 1 est de 5 / 22 = 23%. L'erreur de la deuxième espèce, l'erreur 2, défini les entreprises incorrectement classées par le modèle sur l'ensemble de l'échantillon des entreprises réellement saines, dans l'exemple l'erreur 2 est de 28 / 78 = 36%.

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La référence à utiliser pour la comparaison de l'erreur engendrée par le modèle serait un modèle complètement aléatoire, donc le pari sur pile ou face qui aurait une distribution théorique de 50%. Pour le constructeur et l'utilisateur d'un modèle de prévision de défaillance, il est donc important de savoir sur quel critère le modèle sera évalué et quel type d'erreur il s'agira de minimiser.

Pour un prêteur de fonds, il est bien évident qu'il faut minimiser l'erreur du type 1, donc minimiser le risque d'accorder un crédit à une entreprise réellement défaillante, ce qui engendre la perte totale des fonds engagés si ces derniers n'ont pas été garantis. Il est vrai que de minimiser l'erreur 2 est moins importante. Ce sont des crédits que la banque aurait pu accorder alors qu'elle a refusé le crédit. Le type d'erreur 2 ne représente donc qu'un manque à gagner.

Chaque erreur de classement engendre un coût par rapport à la mauvaise décision que l'on aurait prise. Il s'agit alors de minimiser ce coût causé par le classement incorrect des éléments.

V-2- Le score AFDCC : test de validation sur un échantillon du portefeuille du centre d’affaire Expansion

Dans cette partie, et du moment que l’élaboration d’un nouveau modèle nécessite un travail multidisciplinaire(finance, mathématique, statistique, informatique), nous nous contenterons de tester la validité d’un modèle déjà existant (le score AFDCC) sur un échantillon du portefeuille du centre d’affaires. Il s'agit simplement de déterminer la performance de discrimination de ce modèle pour définir si ce dernier peut être utilisé. Pour cela, nous allons, dans un premier temps, rappeler certains principes du modèle AFDCC pour procéder, dans un deuxième temps, au test de validation de ce modèle sur l’échantillon choisi.

V-2-1- Rappel : le modèle AFDCC

Le modèle décrit dans cette partie concerne l’une des dernières innovations remarquées dans le domaine, le score AFDCC (Association française des Credit-managers). Ce score, multisectoriel, est construit sur les variables suivantes :

- Frais financiers sur excédent brut d’exploitation ;

- Créances et disponibilités sur dettes court terme ;

- Capitaux permanents sur total passif ;

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- Valeur ajoutée sur chiffre d’affaire ;

- Trésorerie sur chiffre d’affaires ;

- Fonds de roulement sur chiffre d’affaires.

Calcul du score de l’AFDCC

Attention données à renseigner en %, soit 11.2 pour 11.2%, sauf pour X5 et X6 Valeur du ratios Bornage des ratios Ratios

(1) (2) (1) * (2) Supérieure Inférieure X1 X2 X3 X4 X5 X6

Frais financiers/EBE Créances et disponible/Dettes à court terme Capitaux permanents / Passif Valeur ajoutée/Chiffre d’affaires Trésorerie en jours du CA FRN en jours du CA Constante

-0.064 0.0183 0.0471 -0.025 0.0115 -0.01

0.57

0 0

-25 0

-100 -100

100 200

100 100 100 150

Somme= Valeur S=Somme/100=

100 S = 0.57 - 0.064 X1 + 0.0183 X2 + 0.0471 X3 - 0.025 X4 + 0.0115 X5 - 0.01 X6

Probabilité de défaillance selon la valeur du score S

Valeur S Probabilité de défaillance dans deux ans

Entreprise normale Entreprise en situation de danger Zone d’incertitude

S >2 S <-1

-1< S <2

Pr <1% Pr >10% 3 %

Le succès de ce score tient à son niveau d’efficacité proche de 95%. Les deux variables dominantes sont celles concernant les frais financiers et les capitaux permanents. Il a été remis à jour en 1998.

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V-2-2- Test de validation du modèle

Validation sur un échantillon témoin

Pour évaluer la performance discriminante du modèle AFDCC, nous avons choisi un échantillon témoin constitué de 20 sociétés du portefeuille du centre d’affaire : 10 sociétés jugées saines au passé et 10 autres jugées défaillantes. Ensuite, nous avons calculer, pour chaque société, les indicateurs précités du modèle AFDCC (les ratios) sur la base des documents comptables (exercice 2002) disponibles à l’archive du centre d’affaire. Les résultats se présentent comme suit :

- Les sociétés saines

La société A :

VALEUR DU RATIO RATIOS 1 2 3 (ration borné) 1 * 3

Frais financiers/EBE -0,064 0,17 0,17 -0,01 Créances et disponible/Dettes à court terme 0,0183 146,41 146,41 2,68 Capitaux permanents / Passif 0,0471 62,95 62,95 2,96 Valeur ajoutée/Chiffre d’affaires -0,025 29,45 29,45 -0,74 Trésorerie en jours du CA 0,0115 62,80 62,80 0,72 FRN en jours du CA -0,01 154,77 150,00 -1,50 Constante 0,57

SOMME= 4,69 VALEUR S=SOMME/100 0,05

Les résultats des 9 sociétés restantes se résument comme suit :

Société Score AFDCC Situation B C D E F G H I J

0.0008 0.03 0.01 0.006 0.02 0.02 0.01

0.0003 0.03

Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude

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- Les sociétés défaillantes

La société K :

VALEUR DU RATIO RATIOS 1 2 3 (ration borné) 1 * 3

Frais financiers/EBE -0,064 333,14 100,00 -6,40 Créances et disponible/Dettes à court terme 0,0183 2061600,00 200,00 3,66 Capitaux permanents / Passif 0,0471 2,83 2,83 0,13 Valeur ajoutée/Chiffre d’affaires -0,025 18,15 18,15 -0,45 Trésorerie en jours du CA 0,0115 -118,07 -100,00 -1,15 FRN en jours du CA -0,01 -45,94 -45,94 0,46 Constante 0,57

SOMME= -3,18 VALEUR S=SOMME/100 -0,03

Et pour le reste de l’échantillon, on aura :

Société Score AFDCC Situation L M N O P Q R S T

-0.01 -0.02 -0.01 0.07 0.01 0.03 0.01 0.02 0.01

Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude Zone d’incertitude

Les erreurs de classement

D’après les scores obtenus, et en se basant sur les principes du score de l’AFDCC, toutes les entreprises de l’échantillon sont classées dans la zone d’incertitude puisque tous les scores obtenus sont compris entre (-1) et (2), donc le score de l’AFDCC n’est pas significatif dans notre cas, et ne peut être pris en compte par l’analyste dans l’évaluation du risque de contrepartie.

Dans ce sens, et pour adapter le score au portefeuille du centre d’affaires, nous proposons un classement plus simple :

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Valeur S (score obtenu) ≥ 0 Entreprise normale

Valeur S (score obtenu) < 0 Entreprise en situation de danger

Si nous prenons en considération ce classement pour l’échantillon témoin, le modèle classe 4 entreprises des 10 réellement défaillantes correctement dans le groupe des entreprises défaillantes et 6 incorrectement dans le groupe des sociétés saines. Des 10 entreprises réellement saines, le modèle classe 2 entreprises incorrectement dans le groupe des sociétés défaillantes et 8 entreprises correctement dans le groupe des sociétés saines.

Classement Entreprises réellement défaillantes

Entreprises réellement saines

Total

Entreprises classées défaillantes par le modèle

4

Erreur 2 2

6

Entreprises classées saines par le modèle

Erreur 16

8

14

Total 10 10 20

L'erreur totale (erreur 1 et erreur 2) de classement en pour-cent se calcule à partir des entreprises incorrectement classées, dans notre cas 6+2 = 8, et du total des entreprises 20. Dans ce cas l'erreur totale est de 40%. L'erreur de la première espèce, l'erreur 1, résume les entreprises incorrectement classées par le modèle sur l'ensemble de l'échantillon des entreprises réellement défaillantes, ici l'erreur 1 est de 6 / 10 = 60%. L'erreur de la deuxième espèce, l'erreur 2, défini les entreprises incorrectement classées par le modèle sur l'ensemble de l'échantillon des entreprises réellement saines, dans notre cas l'erreur 2 est de 2 / 10 = 20%.

Pour le centre d’affaires, il est bien évident qu'il faut minimiser l'erreur du type 1, donc minimiser le risque d'accorder un crédit à une entreprise réellement défaillante, ce qui engendre la perte totale des fonds engagés si ces derniers n'ont pas été garantis. Il est vrai que de minimiser l'erreur 2 est moins importante. Ce sont des crédits que la banque aurait pu accorder alors qu'elle a refusé le crédit. Le type d'erreur 2 ne représente donc qu'un manque à gagner.

Donc, et même avec le nouveau classement, le score AFDCC reste peu significatif (erreur2 = 60%) comme outil d’aide à la prise de décision de crédit au centre d’affaire et son utilisation risque d’engendrer un coût par rapport à la mauvaise décision que l'on aurait prise.

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V-3- La fonction score de la Banque de France (Score Z)

V-3-1- Rappel

Pour élaborer ces fonctions score, la Banque de France disposait, depuis la création de la Centrale de bilans, des documents comptables et financiers d'un nombre important d'entreprises, dont 2200 en moyenne chaque année répondaient à la caractéristique de « PME industrielle de moins de 500 salariés imposable à l'Impôt sur les sociétés », et d'un échantillon complémentaire, constitué à cette seule fin, de 1348 entreprises ayant fait l'objet d'une procédure légale ou ayant disparu à la suite de difficultés au cours de la période étudiée.

L'objectif de l'étude étant d'établir la meilleure fonction score à n ratios susceptible d'être utilisée comme un véritable indicateur de risque par l'utilisateur banquier. C'est finalement à un recours à une fonctions score Z qu'aboutit la recherche menée au sein de la Centrale des Bilans de la Banque de France. Cette fonction est construite sur les variables suivantes :

X1 = Frais financiers/Résultat Economique brut(%)

X2 = Ressources stables/Capitaux investis (%)

X3 = Capacité d'autofinancement/Endettement global (%)

X4 = Résultat Economique brut/Chiffre d'affaires h.t.(%)

X5 = Dettes Commerciales/Achats ttc (jours)

X6 = Taux de variation de la Valeur ajoutée (%)=Vat - VAt-1/VAt-1

X7= (Stocks et encours - Avances clients+créances d'exploitation)/production (jours)

X8 = Investissements physiques/Valeur ajoutée (%)

Calcul du score Z de la Banque de France

Attention données à renseigner en %, soit 11.2 pour 11.2%, sauf pour X5 et X7 Valeur du ration Bornage des ratios Ratios

(1) (2) (1) * (2) Supérieure Inférieure X1 X2 X3

Frais financiers/EBE Ress. stables/Capitaux investis Capacité d'autofint./Endett . global

-1.255 2.003 -0.824

0 19

-234

215 196 90

75

X4 X5 X6 X7 X8

EBE/Chiffre d'affaires h.t Dettes Commerciales/Achats ttc Tx de variation de la VA=VAt - VAt-1/VAt-1 (Stocks et encours - Avances clients+créances d'exploitation)/production Investissements physiques/VA Constante

5.221 -0.689 -1.164 0.706 1.408

-85.544

0 0

-58 0 0

32 315 50

237

56

Somme= Valeur S=Somme/100=

100Z = -85.544-1.255X1+2.003 X2-0.824X3+5.221 X4-0.689 X5-1.164 X6+0.706X7+1.408X8

Probabilité de défaillance selon la valeur du score Z

Valeur S Probabilité de défaillance dans trois ans

Entreprise normale Entreprise en situation de danger Zone d’incertitude

Z >0.125 Z <-0.250

-0.250< Z <0.125

Pr <3.3% Pr >54.1% 3.3%< Pr <54.1%

V-3-2- Test de validation du modèle

Validation sur un échantillon témoin:

- Les sociétés saines

La société A :

VALEUR DU RATIO RATIOS 1 2 3 (ration borné) 1 * 3

Frais financiers/Résultat Economique brut -1,255 0,17 0,17 -0,21 Ressources stables/Capitaux investis 2,003 86,70 86,70 173,66 Capacité d'autofint./Endettement global -0,824 30,31 30,31 -24,98 Résultat Economique brut/Chiffre d'affaires h.t 5,221 17,90 17,90 93,48 Dettes Commerciales/(Achats ttc+(jours) -0,689 96,70 96,70 -66,63 Taux de variation de la Valeur ajoutée (%) -1,164 -10,73 -10,73 12,49

76

(Stocks et encours - Avances clients+ créances d'exploitation)/production (jours) 0,706 64,80 64,80 45,75 Investissements physiques/Valeur ajoutée 1,408 299,71 56,00 78,85 -85,54

SOMME= 226,87 VALEUR Z=SOMME/100 2,27

Avec les mêmes calculs on aura :

Société Score Z Situation B C D E F G H I J

1.16 3.51 0.08 2.43 1.64 1.29 1.04 2.86 2.02

Entreprise normale Entreprise normale Zone d’incertitude Entreprise normale Entreprise normale Entreprise normale Entreprise normale Entreprise normale Entreprise normale

- Les sociétés défaillantes

La société K :

VALEUR DU RATIO RATIOS 1 2 3 (ration borné) 1 * 3

Frais financiers/Résultat Economique brut -1,255 110,61 110,61 -138,82 Ressources stables/Capitaux investis 2,003 50,42 50,42 101,00 Capacité d'autofint./Endettement global -0,824 9,78 9,78 -8,06 Résultat Economique brut/Chiffre d'affaires h.t 5,221 15,93 15,93 83,19 Dettes Commerciales/Achats ttc (jours) -0,689 659,00 315,00 -217,04 Taux de variation de la Valeur ajoutée (%) -1,164 -21,51 -21,51 25,04

(Stocks et encours - Avances clients+ créances d'exploitation)/production (jours) 0,706 547,00 237,00 167,32 Investissements physiques/Valeur ajoutée 1,408 0,11 0,11 0,15 -85,54

SOMME= -72,76 VALEUR Z=SOMME/100 -0,73

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Pour les autres :

Société Score AFDCC Situation L M N O P Q R S T

-0.26 -2.40 2.82 1.91 -0.57 -0.31 0,87 -0.28 -0.27

En situation de danger En situation de danger

Entreprise normale Entreprise normale

En situation de danger En situation de danger

Entreprise normale En situation de danger En situation de danger

Les erreurs de classement

Le modèle classe 7 entreprises des 10 réellement défaillantes correctement dans le groupe des entreprises défaillantes et 3 incorrectement dans le groupe des sociétés saines. Des 10 entreprises réellement saines, le modèle classe une entreprise incorrectement dans le groupe des sociétés défaillantes et 9 entreprises correctement dans le groupe des sociétés saines.

Classement Entreprises réellement défaillantes

Entreprises réellement saines

Total

Entreprises classées défaillantes par le modèle

7

Erreur 2 1

8

Entreprises classées saines par le modèle

Erreur 13

9

12

Total 10 10 20

L'erreur totale (erreur 1 et erreur 2) de classement en pour-cent se calcule à partir des entreprises incorrectement classées, dans notre cas 3+1 = 4, et du total des entreprises 20. Dans ce cas l'erreur totale est de 20%. L'erreur de la première espèce, l'erreur 1, résume les entreprises incorrectement classées par le modèle sur l'ensemble de l'échantillon des entreprises réellement défaillantes, ici l'erreur 1 est de 3 / 10 = 30%. L'erreur de la deuxième espèce, l'erreur 2, défini les entreprises incorrectement classées par le modèle sur l'ensemble de l'échantillon des entreprises réellement saines, dans notre cas l'erreur 2 est de 1 / 10 = 10%.

78

Conclusion :

Contrairement au score de l’AFDCC (erreur totale=40%), le score Z de la Banque de France s’avère plus adapté au portefeuille du centre d’affaire (erreur totale=20% et erreur 2=30%), ceci est dû au fait qu’un score multisectoriel est vraisemblablement moins performant qu’un score sectoriel.

L’étude pourrait également, être enrichie de variables qualitatives –ce que ne permet par l’analyse discriminante– afin d’augmenter le score et surtout, prendre en compte certains événements par définition, non quantifiables. Ces données (tels que par exemple, le nombre d’incidents bancaires ou l’âge du dirigeant…) ne sont cependant pas toujours simples à obtenir et il faudrait envisager à cette fin, une collaboration plus étroite avec le monde de la banque ou les sociétés externes de notation.

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CONCLUSION GENERALE

Les méthodes de score, largement utilisées se perfectionnent sans cesse. Elles sont également appliquées dans d’autres domaines : en assurance automobile pour détecter les conducteurs à risque, en prospection publicitaire pour sélectionner des adresses sur un fichier en vue d’un courrier commercial, pour analyser le risque de perte d’un client etc.

Cependant, l’utilisateur doit être prudent quant à l'utilisation de ces outils d'aide à la décision et il doit s'assurer d'un certain nombre de précautions à la construction de tels modèles. Il doit aussi se rendre compte de la sensibilité de ces modèles et être averti que la prévision peut s'écarter sensiblement de la réalité, surtout lors de changements conjoncturels.

Les modèles de prévision de défaillance ne peuvent évidemment pas recenser la totalité des facteurs essentiels touchant directement ou indirectement l'entreprise. Par exemple, les modèles font abstraction complète du degré de spécificité des actifs alors qu'un créancier va en tenir compte. Il est bien clair que les actifs polyvalents se trouveraient sur un marché secondaire alors que des actifs très spécifiques ne pourraient être vendus que très difficilement. Un modèle ne tient pas compte non plus des opportunités de croissance d'une entreprise, ce qui peut être essentiel dans un secteur donné.

Par ailleurs, il devient important de signaler que le handicap des PME en matière de

financement serait de deux ordres :

- d’une part, le risque concernant les PME touche moins à leur rentabilité qu’à

l’incertitude sur leur pérennité, ce qui pose directement le problème de leur

capacité à produire pour leurs partenaires financiers des informations sur la

manière dont elles gèrent cette pérennité ;

- d’autre part, le développement et la libéralisation des marchés financiers ont

accru la volatilité des performances. Les banques, et plus largement les

établissements de crédit sont confrontés à l’écart de temporalité entre le rythme

de ces marchés et celui de l’activité réelle des entreprises. Ils réagissent au coût

de ce décalage soit en réduisant leur marge, soit en accroissant la sélectivité de

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leurs offres de prêts. Cette sélectivité s’opère sur les quantités offertes sur le

coût du crédit. Les PME sont alors particulièrement handicapées par rapport

aux autres firmes.

La problématique des PME est donc plus une problématique de financement de la

croissance que de renforcement des fonds propres.

Une lecture de la performance qui mettrait l’accent sur la cohérence entre les

modalités d’organisation de la production et les relations des entreprises avec leurs

environnements permettrait d’améliorer les capacités de prévision en particulier des

prêteurs qui pourraient ainsi valider, selon leurs exigences, l’information fournie. Une

évaluation faisant référence à cette pluralité permettrait de mieux repérer les tensions,

les sources de fragilité spécifiques à un système d’action et d’en étudier les remèdes et

par là même d’améliorer la gestion du risque de crédit.

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BIBLIOGRAPHIES

- MED AZZEDINE BERRADA, Les techniques de banque, de crédit et du commerce international au Maroc, Ed. SECEA . 2003

- LABADIE A. et ROUSSEAU O, Credit Management, Gérer le risque clients, Ed. Economica, Paris. 2000

- B. SUBRAMANIAM&B. DISTINGUIN, Le credit management: outil d’aide à la décision pour la gestion du risque client, Université de Rennes 1, mémoire de DESS finance d’entreprise. 2001

- GUILHOT B.H., Analyse Bancaire de la P.M.E., Revue Banque Editeur, Paris. 1999

- GUILHOT B., "La méthode des scores : Intérêts et limites, première partie", La Revue Banque. 2000

- VAN PRAAG N., Credit Management et Credit Scoring, Economica, Paris. 2000

- Cours du professeur DENNIS DUBOIS, 2000, Finance B5, CNAM 2000,

WEBOGRAPHIE

- Le site Intranet de Crédit du Maroc : http://cdmprocess/

- Le site Internet de Bank al Maghreb : http://www.bkam.gov.ma/

- Le site Internet de l’AFDCC : http://www.afdcc.com/

- Le moteur de recherche :http://www.google.fr/