Formule d’Altman : Analyse financière et modèles d’évaluation

Formule d’Altman Analyse financière et modèles d’évaluation

2.5. Formule d’Altman

Z = a.R1+b.R2+c.R3+d.R4+e.R5

Chaque coefficient a, b, c, … représente une pondération.

Ces scores, lorsqu’ils sont élevés, représentent une situation satisfaisante, et un risque de défaillance quand ils sont faibles.

La combinaison Z possède donc un pouvoir séparateur robuste entre les entreprises défaillantes et saines, mais il existe une zone de recouvrement entre les deux sous ensembles qui peut entraîner des erreurs. La variable Z devra donc comporter des ratios dont on s’assure de l’indépendance statistique.

Un nombre extrêmement important d’études a été mené sur ce sujet, qui ont proposé des formulations différentes des scores. Nous avons retenu dans cette étude deux d’entre elles, la formule originale d’Altman et celle de la banque de France.

2.5.1. Formule d’Altman

Z = 1,2 X1 + 1,4X2 + 3,3X3 + 0,6X4 + 0,9X5

Avec :

  • X1 = fond de roulement /actif total
  • X2 = réserves / actif total
  • X 3 = EBE / actif total
  • X4 = fonds propres / actif total
  • X5 = CA / actif total

Altman détermine une valeur critique Z = 2,675 ; ce qui l’amène à la conclusion suivante : Si Z < 2,675, alors l’entreprise est considérée comme défaillante

Si Z> 2,675, alors l’entreprise est considérée comme saine

3.3.3 Formule de la Banque De France « BDF »

100Z=-1,255X1+2,003X2-0,824X3+5,221X4-0,689X5-1,164X6+0,706X7+1,408X8-85,

Avec :

  • X1 = frais financiers / EBE
  • X2 = ressources stables : actif économiques
  • X3 = CA : endettement
  • X4 = EBE : CA HT
  • X5 = dettes commerciales /achats TTC
  • X6 = taux de variation de la valeur ajoutée
  • X7 = (stocks + CLIENTS – avances clients) / production TTC
  • X8 = investissements physiques / valeur ajouté

Si Z > 0,125 : l’entreprise est normale

Si Z< -0,250 : l’entreprise a des caractéristique comparables à celles des défaillants durant leurs dernières années d’activités.

Si -0,250 <Z<0, 125 : l’entreprise est en zone d’incertitude

La BDF fait un lien entre les sources et probabilités de défaillance de l’entreprise :

Intervalle de score Z -1,875 -0,875 -0,25 -1,125 +0,625 +1,25
Probabilité de défaillance 30,4% 16,7% 7% 3,2% 1,8% 0,5%

La méthode des scores permet d’obtenir rapidement une première indication sur le degré de vulnérabilité d’une entreprise, mais c’est une méthode d’évaluation des risques toutefois très limitée, dont le principal défaut est d’être une analyse statique, une photographie en quelque sorte de la situation d’une entreprise à un instant t, et qui n’apporte aucune information quant aux perspectives d’évolution de cette entreprise.

C’est pourquoi cette technique doit être utilisée avec d’autres méthodes d’analyse et notamment un diagnostic financier classique.

2.5.2. L’analyse financière classique

Il s’agit d’évaluer la santé financière de l’entreprise à partir de tous les documents dont dispose la banque. Elle est effectuée dans les banques par les analystes crédit.

Nous ne rentrerons pas dans le détail, dans le cadre de cette étude, des méthodes d’analyse financière, mais il est important de bien noter que cette analyse sera orientée vers une évaluation du risque de défaillance de l’entreprise. On peut dans l’ensemble la décomposer en plusieurs étapes :

  • Détection des points de risque dans le bilan
  • Analyse du FR et de BFR
  • Etude des ratios indicateurs du risque d’insolvabilité
  • Analyse du tableau de financement
  • Prévision de l’évolution de la trésorerie

Formule d’Altman Analyse financière et modèles d’évaluation

Cette analyse détaillée de l’entreprise, complétée par d’autres méthodes d’évaluation du risque de défaillance, comme le scoring, permettent aux banques de mettre en place un système de rating interne.

Ce rating leur sert à évaluer les montants des lignes de crédit qu’elles accordent à chaque client en fonction du degré d’exposition au risque qu’elles désirent obtenir.

2.5.3. Les modèles complémentaires d’évaluation

Parmi les modèles d’évaluation du risque de crédit, à ce jour, les plus performants et les plus utilisés, figurent les modèles CreditRisk+ (développé par le crédit suisse) et Credit portfolio View (développé par Mc Kinsey).

Le premier a pur but d’appréhender le risque de défaut seul, selon une approche commune à celle de la VaR utilisée dans le modèle de CreditMetrics.

Le second propose en revanche une approche radicalement différente puisque basée sur des facteurs macro-économiques, bien que, comme le CreditMetrics, cherchant à évaluer la perte potentielle résultant des risque de défaut et de dégradation d’une créance, toujours selon le principe de la VaR.

contrairement à CreditMetrics, ces deux modèles calculent une VaR dans le sens d’une perte potentielle, mais ce calcul s’inscrit dans une autre méthodologie que celle de la VaR classique.

1. Credit Portfolio View de Mc Kinsey

L’originalité de cette approche réside dans la construction d’un modèle de prévision du risque systémique de défaut. La probabilité de défaut est alors directement corrélée à l’évolution des variables macro-économiques.

Le modèle se compose donc de deux parties :Le modèle d’évaluation du risque systémique, qui décrit la probabilité de défaut et de migration de l’environnement économique, et une méthode qui vise à tabuler la distribution des pertes d’un portefeuille en fonction de ce risque systémique plutôt qu’en fonction des données moyennes d’agences de rating, calculées sur des nombreuses années et ne reflétant donc pas forcement la position de l’économie dans le cycle de croissance.

Le modèle suppose que l’exposition liée à chaque transaction a déjà été calculée et fait donc partie des données disponibles.

Comme la plupart des modèles d’évaluation du risque de crédit, Credit Portfolio View repose sur le calcul de deux statistiques servant à caractériser la distribution des pertes : L’espérance des pertes (expected losses) ou moyenne de distribution : elle permet d’évaluer les prévisions qu’il est nécessaire de constituer pour faire face aux pertes anticipées.

Le capital nécessaire pour faire face au risque de crédit (Credit Risk Capital ; CRC) : il peut être défini comme la perte maximale du portefeuille pour un intervalle de confiance et un horizon donnés.

En outre le CRC doit permettre d’appréhender les coûts liés à chaque transaction, et donc la contribution au risque global de chacune d’entre elles (cette contribution voulant alors être intégré dans le calcul de la tarification associée à chaque transaction).

Pour citer ce mémoire (mémoire de master, thèse, PFE,...) :
La première page du mémoire (avec le fichier pdf) - Thème :
La gestion de risque et rentabilité bancaire
Auteur·trice·s :
CHEBBI MED RAFAA
CHEBBI MED RAFAA
Université :
Université Internationale de Tunis
Année de soutenance :
Pour l’obtention du Diplôme de Maîtrise en Finance - 2009 / 2010
Télécharger ce mémoire en ligne PDF (gratuit)
Rechercher
Publier!
Publier son mémoire de fin d’études ! - WikiMemoires

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Retour haut de page