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Informations sur l'auteur

etudiant
Niveau
Expert
Etude suivie
économie...
Ecole, université
paris 2

Informations sur le doc

Date de publication
26/03/2003
Langue
français
Format
Word
Type
dissertation
Nombre de pages
24 pages
Niveau
expert
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99 fois
Validé par
le comité Oboulo.com
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Le risque de crédit: analyse et comparaison des modèles d'évaluation

  1. Les modèles basés sur la VAR
    1. La VAR appliquée au risque de crédit
    2. Le modèle CreditMetrics de JP Morgan
    3. Nécessité d'un rating externe et interne
  2. Modèles complémentaires d'évaluation du risque Crédit
    1. Credit Portfolio View (Mc Kinsey)
    2. Le modèle CreditRisk+ de Credit Suisse
  3. Approche pratique des modèles d 'évaluation du risque crédit
    1. Comparaison des résultats obtenus par les modèles
    2. Cas pratique : approche du risque crédit de la BERD
    3. Utilisation et mise en place des modèles d'évaluation du risque crédit dans les banques

Le risque de crédit se définit comme le risque de pertes consécutives au défaut d'un emprunteur face à ses obligations, ou à la dégradation de sa solidité financière. Paradoxalement la gestion du risque de crédit, le plus ancien de tous les risques, est celle qui est appelée à se développer le plus aujourd'hui. Dans une première partie, nous étudierons les modèles d'évaluation du risque de crédit basés sur la VAR puis nous analyserons deux autres modèles, l'un développé par Crédit Suisse Financial Product, CreditRisk+, et l'autre développé par Mc Kinsey, CreditPortfolioView.
Nous terminerons par une comparaison entre ces modèles puis nous donnerons des exemples d'application

[...] C’est pourquoi l’écart type du taux de recouvrement est intégré comme un input. Le problème est que ces données sont largement fondées sur les statistiques des faillites bancaires aux Etats-Unis et cela introduit un biais, car elles ne reflètent pas forcément la composition de tous les portefeuilles et de toutes les législations nationales en matière de faillites. Enfin, il faut combiner la probabilité de transition et le changement de valeur en cas de transition, afin d’obtenir la distribution de la valeur de chaque instrument et donc la distribution de la valeur du portefeuille, et plus précisément son espérance et sa variance : Les corrélations entre les différents instruments permettent d’évaluer la volatilité de la valeur du portefeuille Le rating des différentes contreparties à l’horizon d’un an est en partie corrélé en raison de la sensibilité des ratings aux mêmes facteurs macroéconomiques. [...]


[...] Donc, pour estimer les corrélations entre les notations de crédit des différentes contreparties et donc les probabilités de migration, il faut estimer les corrélations entre la valeur des actifs des contreparties, ce qui peut être effectué par l’intermédiaire du cours des actions. Afin de limiter la taille des matrices de corrélation, CreditMetrics propose de caractériser chaque contrepartie en fonction du secteur et du pays qui sont les plus susceptibles de déterminer son niveau d’activité. La pondération de chaque secteur et de chaque pays est laissée à l’initiative de l’utilisateur. La composante du risque spécifique à chaque contrepartie est prise en compte également. [...]


[...] La casse statistique sera de de l’encours, soit 10. La volatilité des pertes pour défaut sera de 1,5*1000 soit 15 On suppose que la perte en cas de défaut est de 100%, c’est à dire qu’il n’y a aucune récupération. On estime ensuite que la distribution de probabilité des pertes suit une loi normale, ce qui implique les résultats suivants : Il y a 2,5 chances sur 100 pour que les pertes dépassent 1,96 fois la volatilité. Dans notre exemple, les pertes potentielles au seuil de tolérance de sont donc de 1,96*15=30 Le capital nécessaire à la couverture de ce portefeuille sera donc de 30 selon le modèle de la VAR. [...]


[...] Les corrélations entre les évolutions de notation de crédit sont obtenues à partir d’un modèle reliant les actifs nets de la contrepartie aux changements de notation de crédit. Ce modèle est directement inspiré de celui proposé par R. Merton, qui considère la valeur d’une créance comme une option. Si l’on considère que la valeur d’une entreprise suit une distribution donnée, et que la valeur des dettes de l’entreprise est constante, on peut identifier le défaut comme le moment où les actifs de l’entreprise deviennent inférieurs aux dettes. [...]


[...] Mais tous les débiteurs ne font pas défaut en même temps, de sorte que la corrélation peut être négative. Il faut donc prendre en compte les effets de la diversification du portefeuille :Les résultats du modèle Lorsqu’on veut calculer la VAR de crédit, un problème se pose. La distribution des gains et des pertes n’est pas assez importante. Pour cela, on utilise une simulation de Monte Carlo calibrée sur les résultats obtenus (la distribution qu’on a obtenu), de manière à générer une distribution plus grande et surtout plus significative. [...]

...

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