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La gestion du risque de contrepartie dans la relation des banques commerciales avec les PME: cas de la Commercial Bank-Cameroun

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par Tatiana AZOGANG MU KENGNE
Université catholique d'Afrique Centrale - Master comptabilité et finances 2011
  

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SECTION II. Les modèles de gestion du risque de crédit par les banques

Les forces réglementaires et celles du marché alimentent la demande de plus en plus forte d'un processus de prise de décision de crédit exact et cohérent. Les progrès des techniques de modelage du risque de crédit ont également une incidence sur la gestion de ce risque en permettant la création de points de référence plus efficaces pour l'évaluation de la qualité des emprunteurs.

Ainsi, les banques, dans leur gestion du risque de crédit, peuvent recourir à des agences de notation externe, ou développer en leur sein des outils de notation des emprunteurs.

Toutes ces méthodes prenant racine dans les modèles classiques de gestion du risque de crédit, nous ferons d'abord une présentation de ceux-ci avant de parler des procédés de notation externe et interne des crédits accordés.

Paragraphe I. Présentation des modèles classiques de gestion du risque de crédit

Il existe actuellement trois types de modèles pour considérer le risque de crédit : les modèles structurels (ou « structural models ») également appelés modèles de valeur de la firme, les modèles à forme réduite (ou « reduced form models ») également appelés modèles à intensité et les modèles économétriques.9(*)

Dans les modèles structurels, la faillite de l'entreprise survient quand la valeur de ses actifs se situe en deçà de la valeur de sa dette (modèle de Merton, 1994) tandis que dans les modèles à intensité, le motif de défaut n'est pas expliqué (le défaut n'est pas forcément lié à la valeur de la firme). De plus, dans les modèles à intensité, la probabilité de défaut varie dans le temps. Concernant les modèles économétriques, ils relient la probabilité de défaut de l'entreprise à l'état de l'économie. Ces modèles seront exposés en détail dans les paragraphes suivants.

A. Les modèles structurels

Les modèles structurels se basent sur l'approche de Merton (1974) dans laquelle il y a défaillance de l'entreprise lorsque la valeur de marché de ses actifs est inférieure à un certain seuil de ses dettes. Dans la pratique, les outils de gestion du risque de crédit reposant sur cette approche sont le modèle KMV de Moody's et la méthode CreditMetrics de JP Morgan entre autres.

1. Modèle KMV de Moody's

KMV (Kealhofer, McQuown et Vasicek) ont développé plusieurs modèles de quantifications du risque de crédit : Credit Monitor, Credit Edge et Private Firm Model pour le risque de crédit individuel et Portfolio Manager pour le risque de crédit des portefeuilles. Les produits CreditMark pour le calcul de la valeur « market-to-market« des instruments peu liquides et «CD analyser« pour l'analyse des risques des Collaterised Debt Obligations ont été développés par M-KMV suite à l'acquisition KMV corporation par Moody's.

Les modèles KMV reposent sur la notion de « distance au défaut » (« distance to default ») qui est calculée au regard de la barrière qui enclenche le défaut. Une fois la distance au défaut calculée, elle est convertie en probabilité de défaillance (aussi appelée « fréquence de défaut espérée » ou « Expected Default Frequency » ou EDF).

Les modèles KMV de Moody's a l'avantage de relier les probabilités de défaut aux informations du marché. Ce modèle considère que les débiteurs sont spécifiques : on peut donc les distinguer par leur propre probabilité de défaut, leur propre structure de capital et leurs propres actifs (contrairement aux autres).

Cependant, ces modèles présentent des faiblesses, notamment celle de supposer constants les taux d'intérêts. De plus, la méthode est difficile à mettre en place car elle nécessite de nombreuses données en entrée qui sont pour la plupart soit inobservables soit difficilement accessibles.

2. CreditMetrics de JP Morgan

CreditMetrics, lancé en 1997 par la banque JP Morgan, est un outil destiné à évaluer, pour un portefeuille, ses variations de valeur provoquées, d'une part, par les changements de la qualité de crédit de l'émetteur des obligations (migration du crédit) et d'autre part, par le défaut de la contrepartie. A la différence de l'approche KMV, les probabilités de défaut sont données ici par les agences de rating (notation externe) concernant les entreprises importantes et par les méthodes de scoring et de mapping (notation interne) pour les petites et moyennes entreprises.

CreditMetrics permet de calculer la CreditVar. Il fait partie des modèles structurels car, à l'instar du modèle KMV, il repose sur le modèle de Merton (1974) pour définir les seuils de migration du crédit.

Pour calculer la CreditVar, la méthode repose sur les quatre étapes suivantes :

· Détermination du risque isolé de chaque actif du portefeuille (prise en compte d'un système de notation) ;

· Construction de la matrice des probabilités de transition d'une notation à une autre (CreditMetrics utilise les matrices fournies par les agences de rating : Standard & Poor's ou Moody's) ;

· Valorisation des actifs du portefeuille selon les scénarios de transition d'une notation à une autre ;

· Calcul de la CreditVar.

La plus grande force de ce modèle réside dans le fait que les deux aspects du risque de crédit (risque de défaut et risque de dégradation de la qualité du crédit) y sont pris en compte.

Néanmoins, l'une des principales faiblesses que ce modèle présente est que les entreprises doivent être correctement notées (sinon les matrices de transition ne valent rien). Les agences de rating appliquent des cotes de crédit identiques à travers les différentes industries ou pays.

De plus, les entreprises ayant la même notation ont des probabilités de défaut identiques. Une entreprise importante notée BB est supposée par conséquent avoir la même probabilité de défaut qu'une plus petite, notée pareillement.

En outre, étant donné qu'il existe une relation entre la conjoncture économique et la probabilité de défaut, il faudrait qu'il y ait des matrices de transition associées à chaque cycle économique.

La dernière faiblesse que le modèle présente est qu'il fait, tout comme le modèle KMV de Moody's, l'hypothèse des taux d'intérêts constants.

B. Les modèles d'intensité : cas du CreditRisk+

L'inconvénient majeur des modèles structurels est que le défaut ne peut pas survenir par surprise puisque la valeur de marché des actifs est supposée suivre un processus de diffusion continu. Pour palier cette lacune, un processus de poisson est utilisé dans les modèles à intensité pour modéliser le caractère imprévisible de la survenance du défaut, ce qui est le cas dans l'approche de CreditRisk+.

CreditRisk+ est un modèle développé par Credit Suisse First Boston en 1997. C'est un modèle à intensité qui, à la différence des modèles structurels, ne fait aucune hypothèse sur les causes de la défaillance d'une entreprise. Il se limite à la modélisation de la probabilité de défaut sans tenir compte des conséquences d'une détérioration de la qualité de la contrepartie. Le nombre de défaillances dans un portefeuille sur une période donnée suit un processus de poisson. En outre, CreditRisk+ utilise les techniques de calcul actuariel pour générer la distribution des pertes d'un portefeuille de crédits.

Les hypothèses du modèle sont les suivantes :

· Pour chaque crédit individuel, il n'y a que deux états possibles (défaillance, pas de défaillance) ;

· La probabilité de défaut d'un crédit individuel est faible;

· Il existe un très grand nombre d'emprunteurs pour lesquels la probabilité de défaut est très faible ;

· Le nombre de défauts sur une période donnée est indépendant de celui de n'importe quelle autre période.

Pour calculer la distribution de pertes d'un portefeuille, CreditRisk+ utilise une approche par « bande », c'est-à-dire que les émissions contenues dans un portefeuille sont regroupées par tranche d'expositions (nombreuses et étroites). Par exemple, la première bande contiendrait les pertes d'un montant d'un million, la deuxième bande les pertes d'un montant de deux millions, etc. Cette méthode permet de réduire considérablement les données nécessaires aux calculs.

Le plus grand avantage que le modèle présente est qu'il ne dépend que d'un nombre réduit de paramètres ce qui permet d'avoir moins d'entrées de données à considérer. De plus, cette particularité permet à CreditRisk+ de minimiser l'erreur due à l'incertitude des paramètres.

Cependant, sa plus grande faiblesse est qu'il ne tient pas compte de la perte ou du gain de valeur du portefeuille provoqué par des changements de rating.

En outre, les techniques de calcul utilisées ne sont pas simples et donc pas forcément accessibles à tout utilisateur du modèle.

Le modèle présente enfin la faiblesse de supposer, comme les deux précédents, que les taux d'intérêts sont constants.

C. Les modèles économétriques : exemple du CreditPortfolioView

Les modèles économétriques présentent l'avantage de faire dépendre les composants du risque de crédit du cycle d'activité de l'économie ; c'est le cas de l'outil CreditPortfolioView de McKinsey.

CreditPortfolioView est un modèle multi-facteur développé par Wilson (1997) au sein de McKinsey, qui se base sur l'hypothèse que les probabilités de défaut et de migration sont liées à des facteurs macro-économiques tels que le taux de chômage, le taux d'accroissement du PIB, le taux d'intérêt à long terme, les taux de change, les dépenses gouvernementales, etc..

CreditPortfolioView modélise les probabilités de défaut par une fonction qui permet de s'assurer que ces probabilités seront comprises entre 0 et 1. Par ailleurs, le modèle propose une méthode pour relier les matrices de transition aux cycles économiques, ce qui n'était pas le cas pour les matrices de migration de CreditMetrics.

Le principal avantage de la méthode est qu'elle relie les probabilités de défaut et les matrices de transition aux variables économiques. Ainsi, en période de récession, les probabilités de défaut sont plus fortes qu'en période de croissance.

Cependant, la méthode présente l'inconvénient de nécessiter des données macro-économiques qui peuvent ne pas être disponibles pour un pays ou un secteur d'activité.

Enfin, ce modèle détermine les probabilités de défaut d'un pays ou d'un secteur d'activité mais pas d'un émetteur.

Paragraphe II. Les procédés utilisés par les banques

Dans leur processus de gestion du risque de crédit, les banques peuvent recourir aux agences de notation externe (rating externe) ou développer en leur sein des outils de gestion du risque (rating interne).

A. Le rating externe

Le rating externe est effectué par les agences de notation financière. Nous allons faire tour à tour une présentation du rôle de ces agences et des limites qu'elles présentent dans la mesure du risque de crédit.

1. Le rôle des agences de notation financière

Les agences de notation financière sont des entreprises indépendantes qui établissent une appréciation du risque de solvabilité financière d'une entreprise, d'un État, d'une collectivité locale (communes, départements, régions) ou d'une opération financière. Leur rôle est de mesurer le risque de non remboursement des dettes que présente l'emprunteur. Les agences de notation les plus importantes sont Standard & Poor's, Fitch et Moody`s. Les notes correspondent à deux catégories fondamentales ; l'une qui est la catégorie investissement et l'autre qui est la catégorie spéculative. Chaque agence dispose de son système de notation, pour chaque échéance de dette, et en fonction de la sécurité que la dette présente, allant de AAA (triple A) à CCC. La catégorie investissement correspond aux lettres A et aux meilleures catégories de la lettre B. Les catégories spéculatives correspondent aux moins bonnes catégories des lettres B et aux lettres C et D.

La note attribuée à l'emprunteur par ces agences, reflet du risque de faillite d'une entreprise ou d'un État, a pris une grande importance pour les entités notées et pour les investisseurs. Ainsi, pour les États comme pour les entreprises, une note dégradée se traduit par une hausse des taux d'intérêts, lorsque l'entité concernée souhaite emprunter.

Les notes données par les agences de notation ont un impact considérable sur les marchés financiers. Ainsi, le fait que la législation américaine fixe des impératifs de niveau de notation des titres dans lesquels certains investisseurs peuvent investir montre l'importance capitale de ces notes et donc de ces agences. Récemment, l'Etat américain s'est vu dégradé par Standard and Poor's, ce qui a crée un vent de panique sur les marchés financiers et auprès des principaux créanciers des Etats-Unis.

2. Les critiques des agences de notation

Plusieurs évènements mettant en cause l'efficacité des agences de notation ont été répertoriés.

Entre 1997 et 2000, plus de 90% des notes attribuées étaient positives et incitaient à l'achat. Jusqu'au premier trimestre 2000, les agences de notation ont affiché des notes positives, optimistes et rassurantes sur la santé des entreprises. Les agences de notation financières n'ont pas vu arriver la crise asiatique de 1997, ni celle d'Enron, de Worldcom, de Penn Central ou de Parmalat, etc., sociétés ayant toutes des dettes considérables.10(*)

La qualité et l'intégrité du processus de notation ont été contestées, avec un manque de compétence, de moyens humains et de professionnalisme, un manque de pertinence, une volonté d'aveuglement.. Les critiques ont porté en particulier sur la fiabilité de la notation en cas de crise potentiellement systémique.

En outre, les critiques se sont déchainées à propos du rôle des agences de notation dans la crise des subprimes, qu'elles n'ont pas réussi à anticiper. Il est clair en effet que la qualité et la fiabilité de la mesure du risque de crédit fournie par les agences de notation était illusoire. Les agences de notation participaient à des montages qu'elles notaient elles-mêmes, débouchant sur de multiples conflits d'intérêts.

Notons enfin que ces agences étant rémunérées par les entreprises exprimant le désir d'être notées, très peu y ont recours vu le coût élevé de l'analyse, obligeant les banques a développer en interne des outils de notation de leurs débiteurs.

B. Le rating interne

En interne, les banques peuvent décider d'étudier la situation financière du demandeur en vue de déterminer sa solvabilité, d'avoir recours à des modèles de score ou à des procédés d'ingénierie financière pour noter les demandeurs de crédit.

1. L'analyse financière de la solvabilité du demandeur du crédit

Il s'agit pour le banquier, à travers cette méthode, d'étudier les éléments quantitatifs et qualitatifs relativement à la situation financière du demandeur.

a) L'analyse quantitative de la situation financière du demandeur

Il s'agit dans cette étape d'évaluer la situation financière du demandeur à partir de tous les documents dont dispose la banque. Cette analyse, destinée à évaluer le risque de défaillance de la contrepartie, est réalisée par les analystes crédit, qui, après avoir étudié les états financiers de l'entreprise, concluent quant aux points forts et faibles que chaque dossier de crédit présente.

Cette analyse comporte plusieurs étapes :

· La détection des variations anormales dans les états financiers : du fait de l'évolution de ses activités, il est normal que des éléments du compte de résultat à l'instar du chiffre d'affaires, de l'excédent brut d'exploitation ou du résultat net connaissent des modifications. Cependant, il faudrait que l'évolution des charges soit proportionnelle à celle des produits, et que les variations anormales qui pourraient traduire une mauvaise gestion de l'activité de l'entreprise soient détectées par l'analyste.

· L'analyse du fonds de roulement: Le fonds de roulement peut être défini comme la partie des capitaux permanents utilisés pour le financement des actifs circulants de l'entreprise et assurant une marge de sécurité sans le financement de l'exploitation. En effet, le principe de base qui régit le financement sain de l'entreprise est que les emplois stables soient couverts par les ressources de même durée. Ainsi, le fonds de roulement peut être défini comme l'excédent des ressources stables sur les valeurs immobilisées.

Il peut être obtenu par la formule [Capitaux permanents - Valeurs immobilisées nettes (par le haut du bilan)] ou [Actif circulant - Dettes à court terme (par le bas du bilan)]. Ces deux formules de calcul du fonds de roulement donnent lieu à deux interprétations :

Par le bas du bilan par exemple, trois cas de figure sont à envisager :

o Actif Circulant (AC) = Dettes à Court Terme (DCT) : FR = 0 : Dans ce cas, la solvabilité de l'entreprise à court terme semble être assurée, mais cette situation est fragile, et l'entreprise, du jour au lendemain, risque de ne plus pouvoir faire face aux échéances de ses engagements.

o Actif Circulant (AC) > Dettes à Court Terme (DCT) : FR > 0 : C'est la situation idéale, car l'entreprise a constitué un stock de liquidités devant lui permettre de pallier au défaut de ses clients, et donc de faire face à ses engagements.

o Actif Circulant (AC) < Dettes à Court Terme (DCT) : FR < 0 : Dans ce cas, les liquidités potentielles ne couvrant pas les exigibilités de l'entreprise, celle-ci peut se retrouver en défaut de paiement.

Ainsi, si un fonds de roulement positif est un signe favorable en termes de solvabilité, un fonds de roulement nul traduit une tension de trésorerie et correspond à une certaine fragilité de l'entreprise en termes de solvabilité, et un fonds de roulement négatif laisse supposer des difficultés pour l'entreprise en termes de solvabilité. Il n'en demeure pas moins vrai que dans certaines entreprises au sein desquelles l'actif circulant tourne plus vite que les dettes à court terme, le fonds de roulement n'est pas un signe de déséquilibre financier (entreprises commerciales par exemple).

· L'analyse du besoin en fonds de roulement : Le besoin en fonds de roulement est défini comme la différence entre les besoins cycliques et les ressources cycliques. Il résulte du décalage entre les dépenses engagées par l'entreprise en vue de l'achat, de la production et les encaissements reçus des clients. Il peut se calculer de la manière suivante :

Besoin en Fonds de Roulement = Besoins Cycliques - Ressources Cycliques.

Les Besoins Cycliques sont déterminés ainsi qu'il suit :

Valeurs d'exploitation (stock+acomptes fournisseurs d'exploitation) (+) clients (+) effets à recevoir (+) charges à payer (-) charges constatées d'avance (+) débiteurs divers liés à l'exploitation (TVA à récupérer, acompte d'impôt sur les sociétés).

Les Ressources Cycliques s'obtiennent ainsi :

Avances et acomptes clients + fournisseurs et effets à payer (diminués des fournisseurs d'immobilisation) + produits à recevoir et autres créances liées à l'exploitation - produits constatés d'avance + dettes envers l'administration des douanes + crédits bancaires d'exploitation.

L'analyse du besoin en fonds de roulement permet de déterminer si la demande de crédit du client est cohérente avec les besoins générés par son activité.

· L'analyse des ratios indicateurs de l'activité de l'entreprise, de sa rentabilité et de sa solvabilité : pour ce qui concerne l'analyse de la situation financière de l'entreprise, les analystes s'intéressent principalement au niveau d'endettement de l'entreprise et à sa capacité à générer des cash flows de manière récurrente.

· L'analyse des prévisions d'activité de l'entreprise : dans l'analyse de la capacité de remboursement du débiteur, il est primordial de connaître les perspectives d'évolution et la rentabilité espérée de l'activité du demandeur de crédit. En effet, à travers la lecture de ces éléments, le comité de crédit peut décider du maintien du montant du concours demandé, de la réduction de ce montant, de l'étalement du prêt sur une période plus longue,...

b) L'analyse des variables qualitatives

Il s'agit ici de l'appréciation de l'état des engagements du débiteur, de la qualité du management, et des garanties proposées.

· L'appréciation de l'état de ses engagements actuels : il s'agit de l'analyse des engagements pris par le demandeur à la fois dans nos livres et chez les confrères. À cet effet, la BEAC a mis à la disposition des établissements financiers une application connue sous le nom de « centrale des risques », qui répertorie les engagements pris par toutes les entreprises auprès des banques du pays.

Un élément sur lequel l'analyse portera particulièrement son attention est l'état des impayés. Qu'ils soient relatifs à un précédent crédit (quand bien même il aurait été finalement remboursé) ou à une dette non encore apurée, les impayés et leur fréquence d'apparition permettent de juger de la qualité de gestion de l'entreprise, de l'allocation effective du prêt au besoin pour lequel il a été contracté voire de la bonne foi du débiteur.

· L'analyse du marché et de la qualité de gestion de l'entreprise : l'appréciation de la rentabilité des produits ou services offerts par le demandeur de crédit et de la position concurrentielle de l'entreprise est un élément très important dans la validation de ses prévisions d'activité. On ne saurait financer l'acquisition d'un matériel de production coûteux si le marché est en déclin, ou si l'entreprise n'a pas une position lui permettant d'offrir le produit final au meilleur prix aux clients.

De même, la maitrise de l'équipe dirigeante des affaires, le mode d'organisation et de fonctionnement de la société, la répartition du pouvoir et des responsabilités en son sein, l'honnêteté des dirigeants sont autant d'éléments que l'analyste doit pouvoir cerner.

· Les garanties proposées : L'appréciation de la qualité des garanties (valeur), du rang de l'entreprise dans la liste des créanciers, et du coût lié à la réalisation de ces garanties en cas de réalisation du risque peut également conduire à une décision d'acceptation ou de rejet de la demande du débiteur.

2. L'usage des modèles de score et des procédés d'ingénierie financière

a) Les modèles de score

Les modèles de score sont des outils de mesure du risque qui utilisent des données historiques et des techniques statistiques dans l'objectif de déterminer les effets de diverses caractéristiques des emprunteurs sur leur probabilité de faire défaut. Ils attribuent une note ou un score à chaque emprunteur, ce qui revient à les classer selon leur risque de crédit. On peut, sur la base de ce classement et par l'intermédiaire d'un mapping, ranger les emprunteurs, dans un système de notation interne et définir leurs probabilités de défaut. Le processus de mapping convertit, en fait, les notes en classes de risques, un tableau de correspondance établissant le lien entre chaque classe de risque et la probabilité pour le débiteur de faire défaut.

L'une des méthodes de scoring les plus connues est le Z-score. Ce modèle, développé par le Professeur ALTMAN11(*) (1968), suppose que les données comptables fournissent des informations prédictives sur la probabilité de défaut d'une entreprise. La probabilité de défaut ainsi calculée se trouve définie entre 0 et 100% sur une échelle continue. En règle générale, l'échelle continue est divisée en classes qui reflètent les différents niveaux de score obtenus.

DIETSCH et PETEY (2003)12(*) énoncent plusieurs conditions de robustesse et de stabilité des modèles de score. Selon eux, le modèle de score doit contenir un maximum d'informations ; il doit être estimé sur une population homogène d'emprunteurs et il doit être construit sur des données historiques couvrant une période assez longue pour couvrir un cycle économique. Les coefficients de la fonction de score doivent être significatifs et conformes aux attentes et les performances du modèle doivent être stables à un instant donné et au cours du temps. Enfin, il est très important que le modèle puisse bien prévoir le défaut.

b) Les procédés de l'ingénierie financière

La globalisation financière et ses caractéristiques que sont la désintermédiation, la déréglementation et la délocalisation amène les banques à avoir recours à des procédés plus sophistiqués dans la gestion du risque de contrepartie à l'instar de la titrisation et de l'usage des dérivés du crédit.

· La titrisation : il s'agit d'un montage financier qui consiste à émettre des titres adossés à des actifs, dans notre cas, adossés à des créances. Principe introduit en France par la loi du 23 décembre 1988 et par le décret du 9 mars 1989 avec pour objectif initial de permettre aux établissements de crédit français de satisfaire aux exigences du ratio de solvabilité COOKE. La titrisation est devenue à la fois un mode de refinancement et de gestion du risque de crédit. En effet, elle offre la possibilité aux banques de se débarrasser de leurs créances douteuses et donc d'assainir leurs portefeuilles à un prix négocié. Des agences spécialisées dans le rachat de créances de toutes natures existent, ce qui permet aux banques de ne pas perdre du temps et d'annuler les coûts liés au recouvrement.

· Les dérivés du crédit : il s'agit principalement des options. Ce sont des actifs financiers offrant la possibilité mais non l'obligation à leur détenteur d'acheter ou de vendre l'actif sous-jacent (support), à une date et un prix connus à l'avance, moyennant le versement d'une somme d'argent appelée prime ou premium. Ainsi, dans leur processus de gestion du risque de crédit, les banques peuvent acheter des « options de vente ou put » de créances, et ainsi avoir la possibilité de céder leurs créances en cas d'évolution défavorable du marché ou de la qualité de la signature du débiteur, leur perte étant plafonnée au montant de la prime qu'elles auront préalablement versée. Elles peuvent même développer des procédés de spéculation en interne et ainsi échanger entre elles et avec les entreprises spécialisées dans l'activité, les créances qu'elles détiennent.

Dans l'optique de répondre à la problématique qui est la notre dans ce travail, à savoir celle de l'étude de la pertinence des procédés de gestion du risque de crédit à la Commercial Bank-Cameroun, nous avons dans cette première partie commencé par un exposé sur l'activité de crédit, qui est le coeur de métier du banquier et sur les risques auxquels ce dernier est confronté au quotidien. Le risque de crédit représentant le coeur de notre travail, nous nous sommes attachée dans le deuxième chapitre à le définir et à présenter les différentes approches de sa modélisation et avons vu que les banques peuvent décider d'avoir recours à des agences de notation externe ou à des procédés développés en interne dans leur processus de gestion du risque de crédit. Nous allons nous atteler dans la deuxième partie à présenter l'entreprise dans laquelle nous avons voulu éluder notre question de départ et la procédure de gestion du risque de contrepartie en son sein.

* 9 HAMISULTANE H (2008), Modèles de gestion du risque de crédit, p.4

* 10 lexinter.net/JF/agences_de_notation_financiere.

* 11 John B. CAOUETTE, Edward I. ALTMAN, Paul NARAYANAN, Robert NIMMO, Managing credit risk: The great challenge for global financial markets, Villey Finance, May 2008, Hardcover, P 258.

* 12 Dietsch M et Petey J, (2003), « Mesure et Gestion du risque de crédit dans les institutions financières » 

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