Les résultats du modèle de la VAR

Les résultats du modèle de la VAR

2.4. Les résultats du modèle

Lorsqu’on veut calculer le VaR du 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 obtenue), de manière à générer une distribution plus grande et surtout plus significative.

On obtient une distribution finale des gains et des pertes potentiels et donc une distribution des valeurs de marché possibles du portefeuille pour un horizon donné.

Malgré le fait qu’en pratique cette distribution soit caractérisée par un phénomène de « fat tails » c’est-à-dire qu’il y a une certaine asymétrie entre les gains et les pertes, il faut considérer par hypothèse que la distribution est normale.

C’est donc une hypothèse forte qui est introduite, car la loi de probabilité suivie par la distribution n’est pas réellement connue. Au final, la VaR de crédit, ainsi calculée peut être comparée au capital de la banque détentrice du portefeuille.

On peut alors définir un intervalle de confiance ou plutôt un seuil de confiance adéquat (à 95%,99% ou 99,99%), c’est-à-dire la probabilité avec laquelle les pertes liées au risque de crédit peuvent dépasser le capital disponible, mettant en danger la solvabilité de la banque.

Exemple : Si la VaR à 99% est de 400 millions de $ à un an, cela signifie qu’il y a 99% de chances à l’horizon d’un an que la perte maximale sur le portefeuille de crédit soit de 400 millions de $.

Dans la même famille de CreditMetrics il existe également un autre modèle, celui développé par KMV, nommé Portfolio Manager, qui raisonne également en termes de défaut et de dégradation de la qualité d’un crédit, due à un changement de notation.

En dernier lieu, CreditMetrics nécessite de nombreuses statistiques pour les matrices de transition. Elles sont établies par le rating externe et interne que nous allons à présent étudier.

2.4.1. Nécessité d’un rating externe et interne

2.4.1.1. Les agences de notation financière

Les agences de notation financière ou agences de rating évaluent le risque de Solvabilité de l’emprunteur, c’est-à-dire précisément le risque de non-remboursementDe ses dettes, ou qualité de la signature.

La qualité de la signature est la capacité d’un emprunteur à faire face aux échéancesDe remboursement (en intérêt et capital) de la dette qu’il a contractée. Les emprunteurs peuvent autant être des entreprises (privées ou publiques) que des Etats ou des collectivités locales.

La notation financière externe (donc par une agence de rating) ne constitue qu’une Partie de l’activité de notation financière. En effet, les établissements bancaires et Financiers ont également des équipes de notation financière pour évaluer le risque de leurs débiteurs ou conseiller leurs clients sur le marché des obligations.

Les trois agences de notation les plus reconnues sont : Moody’s, Standard & Poor’s et Fitch Ratings adoptant chacune une méthodologie standardisée et bien spécifique.

La notation, concerne à la fois des émetteurs (entreprises, établissements de crédit, sociétés financières, Etats souverains…), des véhicules de titrisation, et tous les types de dette financière (certificats de dépôts, billets de trésorerie, obligations de premier rang ou subordonnées, prêts bancaires, ainsi que certains titres hybrides).

L’échelle de notation comporte une vingtaine de notes, allant du «triple A» désignant une qualité maximale jusqu’à «D» et qui dénote une situation de défaut de paiement. Cependant la correspondance entre les échelles de notation des différentes agences n’est qu’apparente, la signification des notes diffère d’une agence à l’autre.

A ce titre, le tableau ci-joint donne une représentation détaillée des grilles de notations à court terme et à long terme fournie par chacune des trois agences de notation : Moody’s, Standard & Poor’s et Fitch Ratings.

Cependant, le ratio d’endettement financier net/CAF (ou EBE) est probablement le ratio le plus discriminant, car il associe les deux éléments influençant le plus la note à savoir le niveau d’endettement et la capacité de l’entreprise à générer des cash flows.

Depuis quelques années, on assiste en Europe, à une institutionnalisation progressive de la notation. Les notes publiées par les agences sont de plus en plus utilisées par les émetteurs, mais également par les banques afin de gérer leurs risques de contrepartie et leurs risques de crédit.

Récemment, des outils de gestion quantitative du risque de crédit se sont développés, avec notamment l’apparition de modèles de quantifications de pertes sur des opérations de crédit, utilisant les notes comme moyen de mesure du risque de crédit (il s’agit notamment de CreditMetrics, développé par JP Morgan).

Ainsi la reconnaissance des investisseurs et des banques est la preuve que l’apport des agences de notation dans la détection du risque de défaut est incontestable.

Echelles de notation fournies par les trois agences de notation les plus reconnues

2.4.1.2. Le rating externe

La notation financière est aujourd’hui le passage obligé de toute émission obligataire, tant sur le marché des capitaux traditionnels que sur les marchés émergents. Cette notation consiste en une appréciation, par une agence indépendante, du risque de défaillance de l’emprunteur.

Les agences attribuent au moment du lancement d’une émission, une note faisant l’objet d’un suivi régulier, jusqu’au remboursement. Leur décision se fonde en partie sur des informations publiées sur l’émission, l’entreprise, le contexte économique et sectoriel.

Les agences ont également accès, lors des visites, d’entretiens avec les principaux dirigeants, à des éléments d’informations plus confidentiels sur les performances, la finance, les projets et perspectives de l’émetteur.

Les banques se basent sur leurs notes pour apprécier les probabilités de défaut des émetteurs car ces notes sont publiques, c’est l’émetteur lui-même qui paye les agences de notation.

Il n’est donc pas nécessaire que les banques évaluent par elles mêmes le risque de ces entreprises car d’une part, cela leur reviendrait cher alors que l’information est gratuite, et d’autre part, la fiabilité des notes de ces agences est reconnue par tous.

Le problème se pose différemment en ce qui concerne les entreprises de taille plus modeste, qui ne sont pas notées par ces agences. En fait, seulement 15% des entreprises européennes sont notées par des agences de notation, ce qui montre la nécessité pour les banques d’établir un système de rating interne performant.

Ces notations internes évaluant le degré de risque des contreparties proviennent d’évaluations effectuées par les banques selon différentes méthodes classiques, dont le scoring et l’analyse financière.

2.4.2. L’analyse discriminante ou scoring

L’analyse discriminante est une technique de d’analyse financière des prédictions des défaillances d’entreprises, basées sur les ratios financiers et économiques. Cette technique est apparue aux Etats-Unis dans les années 60 et est associée au nom du professeur Altman.

Son modèle s’est vite répandu en s’enrichissant de quelques améliorations et est beaucoup plus connu sous le nom de « Credit scoring »

Le modèle du scoring synthétise un ensemble de ratios pour parvenir à un indicateur unique qui permet de distinguer les entreprises saines des entreprises défaillantes.

Sur un ensemble de n entreprises divisé en deux sous ensembles (entreprises saines et entreprises défaillantes), on mesure k ratios et on construit une variable Z, combinaison linéaire de ces ratios, telle que les valeurs prises par cette variable soient les plus différentes possible d’un sous-ensemble à l’autre.