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Le ratio de rentabilité économique RoA, financière RoE et Cook

Le ratio de rentabilité économique RoA, financière RoE et Cook

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
  2. Différents modèles d’évaluation du risque de crédit
  3. Modèles basés sur la VaR – Evaluation du risque de crédit
  4. Les résultats du modèle de la VAR
  5. Formule d’Altman : Analyse financière et modèles d’évaluation
  6. Le risque systémique et le type de modèle nécessaire
  7. La gestion d’un portefeuille de crédit dans la banque
  8. Le transfert du risque de crédit : les dérivés de crédit
  9. Intérêts des dérivés de crédit et rentabilité des fonds propres
  10. Risque de crédit, quel impact sur la rentabilité bancaire ?
  11. L’impact de la fonction de crédit sur la rentabilité bancaire 
  12. Gestion du risque de crédit et de profitabilité des fonds propres
  13. Le ratio de rentabilité économique RoA, financière RoE et Cook

Le ratio de rentabilité économique RoA, financière RoE et Cook

Section 2 : Evolution du ratio de couverture des risques et son impact sur la rentabilité des établissements financiers, cas des banques tunisiennes

De tout temps, les législations misent en place, les agences de notations ainsi que les nouvelles réformes des textes réglementaires mènent un combat acharné pour imposer aux établissements de crédit de renforcer leurs pratiques d’octroi de crédits et leurs systèmes de surveillance et gestion des risques.

Vers la fin des années 80, l’internationalisation des activités bancaires associée à une forte dynamique de marché, a haussé la part des risques au sein de l’activité bancaire. Par conséquent, les autorités prudentielles ont jugé nécessaire de revoir la conception de leur rôle en vue

Gestion du risque de crédit et de profitabilité des fonds propres

Gestion du risque de crédit et de profitabilité des fonds propres

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
  2. Différents modèles d’évaluation du risque de crédit
  3. Modèles basés sur la VaR – Evaluation du risque de crédit
  4. Les résultats du modèle de la VAR
  5. Formule d’Altman : Analyse financière et modèles d’évaluation
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Gestion du risque de crédit et de profitabilité des fonds propres

Chapitre3 : Analyses empiriques de la performance des banques tunisiennes en matière de gestion de risque de crédits et son impact sur la rentabilité bancaire : cas de banque tunisienne

Section 1 La Banque de Tunisie, leader des banques tunisiennes en matière de gestion du risque de crédit et de profitabilité des fonds propres.

Les réformes introduites en 1986 ont orienté l’économie tunisienne vers une amélioration du système financier en général et du système bancaire en particulier.

Toutefois ces réformes n’ont pas pu effacer les anciennes caractéristiques de l’économie d’endettement dans notre secteur bancaire.

Dans le cadre de ces réformes, des stratégies ont été menées par les banques tunisiennes, visant à renforcer le

L’impact de la fonction de crédit sur la rentabilité bancaire

L’impact de la fonction de crédit sur la rentabilité bancaire 

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
  2. Différents modèles d’évaluation du risque de crédit
  3. Modèles basés sur la VaR – Evaluation du risque de crédit
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  5. Formule d’Altman : Analyse financière et modèles d’évaluation
  6. Le risque systémique et le type de modèle nécessaire
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  10. Risque de crédit, quel impact sur la rentabilité bancaire ?
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L’impact de la fonction de crédit sur la rentabilité bancaire

2.4. Le ratio de liquidités :

Son respect doit permettre aux banques de faire face à leurs exigibilités à court terme avec leurs utilisations (ou emplois) de même durée. L’ensemble des crédits inférieurs à un mois doit être supérieur aux ressources de la même durée.

2.4.1. Le ratio de solvabilité (ou Cooke) :

Il concerne le renforcement des fonds propres et leur solvabilité. Les fonds propres et assimilés doivent être supérieurs à 8 % des risques crédit de la banque (engagements pondérés par les risques crédit et pays + plus équivalent risque crédit hors bilan).

2.4.1.1. Le coefficient de division des risques :

Son respect limite les risques de non-remboursement et assure la solvabilité

Risque de crédit, quel impact sur la rentabilité bancaire

Risque de crédit, quel impact sur la rentabilité bancaire ?

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
  2. Différents modèles d’évaluation du risque de crédit
  3. Modèles basés sur la VaR – Evaluation du risque de crédit
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Risque de crédit, quel impact sur la rentabilité bancaire

Section 2 : le risque de crédit : quel impact dur la rentabilité bancaire ?

2.1. Les déterminants de la performance bancaire

Le bilan bancaire Le bilan de la banque est une photographie de sa situation économique. Il peut être présenté à partir d’une description succincte des comptes de bilan et de hors bilan.

2.1.1. Les opérations interbancaires

Les comptes de la classe 1 englobent les opérations interbancaires, celles que la banque réalise avec d’autres institutions financières, dans le cadre de sa gestion de trésorerie.

En effet, quand son exploitation lui permet de dégager des excédents de trésorerie, la banque se trouve en position de prêteur net sur le marché interbancaire. Les éléments d’actif excèdent

Intérêts des dérivés de crédit et rentabilité des fonds propres

Intérêts des dérivés de crédit et rentabilité des fonds propres

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
  2. Différents modèles d’évaluation du risque de crédit
  3. Modèles basés sur la VaR – Evaluation du risque de crédit
  4. Les résultats du modèle de la VAR
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  10. Risque de crédit, quel impact sur la rentabilité bancaire ?
  11. L’impact de la fonction de crédit sur la rentabilité bancaire 
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Intérêts des dérivés de crédit et rentabilité des fonds propres

1.3. Intérêts spécifiques des dérivés de crédit

En plus des avantages génériques présentés, certains cas particuliers sont importants à souligner : Les banques qui se refinancent à des niveaux élevés (Euribor+) ont intérêt à prendre du risque de crédit synthétiquement, donc à utiliser des dérivés de crédit.

Par exemple, une banque qui se refinance à Euribor + 20 bps et achète une obligation asset swappée à Euribor + 50 bps ne reçoit en net que 30 bps : alors que dans le cadre d’un CDS, elle n’a aucun besoin de financement et reçoit une prime sensiblement égale à 50 bps.

Inversement, les banques qui se refinancent à des niveaux bas (Euribor -) n’auront que

Le transfert du risque de crédit les dérivés de crédit

Le transfert du risque de crédit : les dérivés de crédit

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
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  5. Formule d’Altman : Analyse financière et modèles d’évaluation
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  7. La gestion d’un portefeuille de crédit dans la banque
  8. Le transfert du risque de crédit : les dérivés de crédit
  9. Intérêts des dérivés de crédit et rentabilité des fonds propres
  10. Risque de crédit, quel impact sur la rentabilité bancaire ?
  11. L’impact de la fonction de crédit sur la rentabilité bancaire 
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Le transfert du risque de crédit les dérivés de crédit

1.2. Le transfert du risque de crédit : Les dérivés de crédit

1.2.1. Définitions

1.2.1.1. Un dérive de crédits

– Un produit dérivé est un instrument financier monté sous la forme d’un contrat dont la valeur finale varie avec celles d’autres actifs financiers.

Ces actifs peuvent être des natures diverses : actions, obligations, indices, taux d’intérêt ou de change, voire d’autres produits dérivés. Un dérivé offre la possibilité d’amplifier ou d’atténuer les effets de la variation attendue du prix d’un actif.

– Un dérivé de crédit est un produit dérivé dont la valeur finale est conditionnée par l’occurrence d’un évènement de crédit. L’évènement de crédit est défini relativement à une entité de référence,

La gestion d'un portefeuille de crédit dans la banque

La gestion d’un portefeuille de crédit dans la banque

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
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  10. Risque de crédit, quel impact sur la rentabilité bancaire ?
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La gestion d’un portefeuille de crédit dans la banque

Chapitre 2 : Le risque de crédit, sa maîtrise, et son impact sur la rentabilité bancaire

Depuis le début des années 80, les systèmes bancaires d’un grand nombre de pays ont connu des crises financières d’une ampleur considérable.

Selon une étude faite par Goodhart.C (1997)6. L’auteur a recensé depuis 1980, 41 crises bancaires et 108 problèmes importants touchant au total 133 pays sur 181 pays membres du FMI.

Ce qui laisse à penser qu’aucun pays n’est épargné. Les origines de ces difficultés bancaires nouvelles sont « la promptitude de la déréglementation, la déficience des systèmes du contrôle interne des risques et la carence de la discipline du marché » selon Garcia G. (1996)7( ).

Le risque systémique et le type de modèle nécessaire

Le risque systémique et le type de modèle nécessaire

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
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Le risque systémique et le type de modèle nécessaire

2.6. Le risque systémique

Le risque systémique non diversifiable, est lié à la volatilité du niveau général du taux de défaut plutôt qu’à la volatilité de la défaillance de chaque contrepartie (pour un portefeuille parfaitement diversifié).

2.6.1. Le risque systémique est déterminé par les variables macro-économiques

Thomas Wilson (1997) a montré que les variables macro-économiques expliquaient la plus grande part de la volatilité des taux de défaut moyens.

Il a modélisé les taux de défaillance des contre parties de moindre qualité (the speculative grade) à l’aide d’une fonction Logit.

La variable expliquée `pj.t’ est donc le taux de défaillance, tandis que la variable explicative `yj.t’ est un indice composite spécifique à chaque pays j, calculé

Formule d’Altman Analyse financière et modèles d’évaluation

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

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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

Les résultats du modèle de la VAR

Les résultats du modèle de la VAR

  1. La gestion de risque et rentabilité bancaire
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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

Modèles basés sur la VaR – Evaluation du risque de crédit

Modèles basés sur la VaR – Evaluation du risque de crédit

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Modèles basés sur la VaR – Evaluation du risque de crédit

2.2. Les modèles basés sur la VaR

2.2.1. La VaR appliquée au risque de crédit

La VaR est l’abréviation d’un terme anglais, « Value at Risk » qui signifie « valeur en risque », utilisée habituellement pour mesurer le risque de marché relatif à un portefeuille d’actifs.

Il s’agit du montant des pertes maximum sur un horizon temporel donné et un niveau de confiance choisi, si l’on exclut les événements défavorables ayant une faible probabilité de se produire.

Cette notion de la VaR repose donc sur trois paramètres fondamentaux :

  • La distribution des résultats des portefeuilles (souvent supposée Normale)
  • Un niveau de confiance choisi (95% ou 99% en général)
  • Et un horizon temporel
Différents modèles d’évaluation du risque de crédit

Différents modèles d’évaluation du risque de crédit

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Différents modèles d’évaluation du risque de crédit

Section 2 : les différents modèles d’évaluation

Le développement des marchés organisés du crédit a donné la possibilité aux banques de réaménager dynamiquement leur portefeuille, et ainsi, d’optimiser le couple rendement – risque.

Pour cela, la construction d’un modèle interne de pilotage du risque de crédit est nécessaire, tout comme elle le fut pour le risque de marché. Un tel modèle permet de déterminer une mesure agrégée du risque de crédit d’un portefeuille de titres hétérogènes, ainsi que la contribution marginale de chacun de ses éléments.

L’enjeu est d’allouer plus finement les fonds propres à chacune des activités de la banque et déterminer ainsi un montant de fonds propres économiques aussi objectifs que possibles pour l’ensemble du

La gestion de risque et rentabilité bancaire

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La gestion de risque et rentabilité bancaire

Université Internationale de Tunis
Mémoire de fin d’études

Pour l’obtention du Diplôme de Maîtrise en Finance
La gestion de risque et rentabilité bancaire
La gestion de risque et rentabilité bancaire

Sous la direction de :
Mr: CHEBBI MED RAFAA

Elaboré par :
Mr: ABDERAHIM AHMAT

Année universitaire:
2009 / 2010

Introduction Générale

Les métiers bancaires, qu’il s’agisse des activités des banques commerciales ou des activités des banques de marches sont générateurs des risques varies, lesquels sont aujourd’hui particulièrement aigus, en raison des transformations qui ont affecté l’économie financière :

  • Concurrence accrue dans des très nombreux secteurs,
  • Ouverture croissante sur l’extérieur,
  • Sophistication incessante des produits,
  • Innovation financière et technologiques, et forte volatilité des variables des marches …

Ainsi, l’environnement économique et financier est devenu de

La corrélation entre l’efficience et la concurrence des banques

La corrélation entre l’efficience et la concurrence des banques

  1. La relation : l’efficience et la concurrence dans le secteur bancaire
  2. Dr. Asma SGHAIER
  3. La concurrence et l’efficience bancaire – Concept
  4. La concurrence bancaire : mesure structurelle et non structurelle
  5. Le concept d’efficience et les méthodes d’estimation
  6. L’efficience de la banque : les trois approches paramétriques
  7. Le modèle de Laurent Weill 1998 : l’équilibre et la structure
  8. Le modèle de Joaquin Maudos, l’efficience dans les firmes bancaires
  9. Le modèle de Laurent Weill en 2003 : la mesure de l’efficience
  10. Le modèle de Laurent Weill en 2006, la concurrence bancaire
  11. La mesure de la concurrence: application aux banques tunisiennes
  12. L’estimation de l’efficience – application aux banques (Tunisie)
  13. La corrélation entre l’efficience et la concurrence des banques

La corrélation entre l’efficience et la concurrence des banques

Section 3 : La corrélation entre l’efficience et la concurrence des banques commerciales tunisiennes :

Cette section sera consacrée à l’analyse de la relation entre efficience et concurrence dans les banques commerciales tunisiennes.

Pour identifier la nature de la relation entre efficience et concurrence, nous allons utiliser un modèle de régression linéaire simple.

3. 1-Présentation du modèle :

Le modèle de régression simple constitue le fondement de l’économétrie. Il est constitué d’une équation reliant une variable endogène (à expliquer) à une seule variable exogène (explicative). Il s’écrit comme suit :

image112

Généralement un modèle de régression simple fait intervenir trois types de variables :

  • Une variable exogène X : considérée comme non aléatoire et connue. Elle forme avec la constante
L’estimation de l’efficience - application aux banques (Tunisie)

L’estimation de l’efficience – application aux banques (Tunisie)

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  10. Le modèle de Laurent Weill en 2006, la concurrence bancaire
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L’estimation de l’efficience – application aux banques (Tunisie)

Section 2 : L’estimation de l’efficience :

Le choix d’un modèle « préféré » pour déterminer la mesure de l’efficience-coût bancaire n’a pas été sujet d’accord commun entre les chercheurs vu que le niveau réel de l’efficience bancaire n’est pas connu.

Toute fois, les caractéristiques propres au système bancaire tunisien peuvent aider à choisir la technique la plus convenable avec les banques commerciales tunisiennes.

Dans la littérature, deux catégories d’approches ont servi à déterminer le coût d’efficience : les approches paramétriques (SFA, DFA et TFA) et les approches non paramétriques (DEA et FDH)11.

11 Pour plus de détaille voir chapitre un.

Il s’agit en fait des étapes suivantes :

  • Choisir le concept d’efficience à estimer : une efficience de coût, une
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