Le risque de crédit est l’une des préoccupations principales de toute l’industrie financière, des banques commerciales aux acteurs du marché financier. Son évaluation et sa mesure s’avèrent déterminantes pour sa gestion et le respect des contraintes réglementaires. Trois approches méthodologiques peuvent être retenues, cet article se propose d’en présenter une synthèse.
Le risque de crédit et son évaluation
La nature même de l’activité de crédit expose les créanciers financiers au risque. Pour ceux-ci, il correspond à l’aléa qui pèse sur le service de la dette consentie à un emprunteur, conséquence d’une dégradation, systématique ou spécifique, de sa situation financière. En pratique, le risque de crédit correspond à plusieurs situations possibles, qui exposent toutes le créancier financier à une perte :
- risque de dégradation (downgrading risk) : si la qualité de l’emprunteur baisse pendant la durée du crédit, le créancier enregistre alors une rentabilité insuffisante pour rémunérer le risque effectivement supporté ; c’est une perte d’opportunité correspondant à une perte potentielle ;
- risque de défaut (default risk) : celui-ci correspond à la probabilité d’un manquement ou d’un retard du débiteur par rapport aux échéances fixées, pouvant aller jusqu’à la cessation des paiements ;
- risque de recouvrement : en cas de défaut, il concerne le montant effectivement recouvré par le créancier après le défaut, ce qui est d’autant plus fort si le débiteur fait faillite (failure risk).
Les composantes du risque
D’un point de vue technique, les composantes du risque de crédit sont les suivantes :
- le défaut est l’événement par lequel l’emprunteur n’honore pas une échéance fixée, c’est un « accident de crédit » ;
- l’exposition à la date du défaut est le montant pour lequel la banque est en risque et qui inclut le capital restant dû ;
- la perte en cas de défaut correspond à la fraction de l’exposition qui ne pourra être récupérée ; elle dépend fortement du taux de recouvrement (ou de récupération) en cas de défaut, lui-même lié à la situation de l’entreprise, à la législation et la présence d’éventuelles garanties en faveur du créancier financier ;
- l’horizon du défaut est le moment futur où le défaut peut se produire.
Les méthodes empiriques
Elles reposent sur une vision pragmatique et intuitive : le risque de défaut dépendant de la situation de l’entreprise, il peut être évalué par une étude de celle-ci. S’inscrivant dans une logique heuristique, elles proposent de « balayer » une série de données fondamentales, sélectionnées a priori, supposées exprimer le risque. La démarche est donc « qualitative ».
Les méthodes positives consistent à examiner, selon une logique descriptive, une série de paramètres pour en déduire par un constat subjectif, plus ou moins justifié, une appréciation du risque. L’analyse financière s’inscrit au premier rang de ces méthodes, son but étant de caractériser et de juger la situation financière actuelle et potentielle d’une entreprise. Utilisant un arsenal technique éprouvé, elle dépend largement de la compétence et du sens du risque, inné ou acquis, de l’analyste. Les méthodes de dépouillement sont des check-lists de critères à examiner, par exemple : méthode des 5C, LAPP, des grilles de diagnostic (voir Encadré 1).
Dans ces approches, il appartient à l’analyse de jauger le risque.
Les méthodes normatives sont construites à partir d’une définition a priori (norme subjective) du risque, issue de l’expérience ou d’un choix dogmatique. Chaque entreprise est examinée au regard de cette norme pré-établie : plus elle s’en écarte négativement, plus elle est réputée risquée. Ces approches relèvent au sens large de systèmes experts qui définissent (et préétablissent) des règles d’appréciation du risque. Plusieurs méthodes, très utilisées dans la banque commerciale, existent : méthode des valeurs normatives de ratios, des credit men, des classes de risque, des points de risque ou encore des profils de risque. Toutes permettent une synthèse et une hiérarchisation du risque (par rapport à la norme fixée), en rattachant la société à une catégorie de risque prédéterminée ; il s’agit d’un ranking.
La notation ou rating constitue la méthode empirique, ou semi-empirique, la plus aboutie. Il s’agit de noter le risque sur une échelle fermée s’interprétant en termes de risque de défaut. La note exprime la qualité globale du crédit et synthétise un large ensemble de données. Un analyste ou un système automatisé suit une procédure, examine des critères et attribue une note. À partir d’un traitement statistique des notes attribuées (analyse par terme des taux de défaut selon le rating), il est possible d’en déduire une probabilité mathématique de défaut.
Les ratings des agences de notation sont les plus connus ; ils représentent une notation indépendante du risque. Les agences se concentrent sur l’évaluation du risque de défaut des produits (et émetteurs) de dettes sur le marché du crédit.
D’autres ratings existent par ailleurs. Il s’agit de ceux attribués par les analystes des bureaux de Credit Research (pour les marchés financiers) ou des « cotations » issues des fichiers bancaires, comme par exemple le système de cotation de la Banque de France, devenu depuis plus de 10 ans un réel système de rating de toutes les entreprises françaises.
Les méthodes statistiques
Très développées depuis une trentaine d’années, ces approches se fondent sur un raisonnement intuitif : l’observation mathématique des entreprises ayant connu la défaillance ou le défaut devrait permettre de construire un modèle prédictif. De la sorte, toute entreprise pourrait être classée comme « entité à risque » ou non, la démarche est discriminante. Ces méthodes sont élaborées par l’exploitation statistique et économétrique de données historiques, principalement financières. L’approche est quantitative et positive, puisqu’elle modélise les différences entre les entreprises ayant été défaillantes et celles qui ne l'ont pas été. Ces modèles, éprouvés, se proposent de calculer une note synthétique, le scoring, qui se traduit par une probabilité mathématique de défaut ou faillite. Ils permettent un traitement automatisé et de masse.
Leur fondement primaire est celui de l’analyse statistique univariée qui correspond à une classification dichotomique unidimentionnelle. Ainsi, en sélectionnant rigoureusement des indicateurs (ratios issus de l’analyse financière), on peut élaborer un score. Pour ce faire, il faut choisir les variables explicatives de l’événement et sélectionner une méthode statistique. Au terme de lourds traitements (modélisation, tests, passage du score aux probabilités d’occurrence), on dispose d’un outil applicable individuellement ou à des groupes d’entreprises. Les modèles se distinguent principalement par la méthodologie statistique retenue : méthodes de classification paramétriques (par ex., analyse discriminante linéaire), semi-paramétriques (par ex., Logit, Probit) ou non paramétriques (par ex., intelligence artificielle).
De nombreuses institutions ont développé ces modèles. Les scores de la Banque de France sont unanimement considérés parmi les meilleurs existants. À partir des comptes annuels des sociétés, sur lesquels une dizaine de ratios est calculée, on obtient une note (scoring) à laquelle est associée une probabilité de défaillance à un horizon de 3 ans. Les principales entreprises françaises (environ 200 000) sont traitées de la sorte.
Une abondante littérature se consacre à ces méthodes très utilisées en pratique. Si les résultats des scorings s’avèrent globalement satisfaisants, plusieurs limites, connues des utilisateurs, sont soulignées, incitant à un usage prudent des résultats : elles tiennent notamment à la difficulté à élaborer un score unique pour toutes les entreprises, à leur faible robustesse temporelle qui oblige à des remises à jour fréquentes du modèle, aux choix des hypothèses et à la disponibilité des données.
Les méthodes théoriques
Ces approches sont, schématiquement, issues de la finance de marché. Elles visent à mesurer le risque de crédit à partir de la théorie financière, en construisant des modèles d’évaluation du risque de crédit. Leur objectif est d’anticiper le défaut de paiement (soit un événement antérieur à une éventuelle faillite). Il s’agit d’une approche conceptuelle et formalisée, optant pour une démarche quantitative. À partir d’une définition théorique du défaut, différentes méthodologies mathématiques sont appliquées sur des paramètres issus des données disponibles sur les marchés financiers. Ces modèles ne concernent qu’un nombre limité d’entreprises, effectivement présentes sur les marchés, mais qui correspondent aux plus grandes firmes, donc aux risques potentiels les plus sévères. Leur atout technique est qu’ils fournissent directement une probabilité du défaut à un horizon défini. Ils postulent, sous un jeu d’hypothèses restrictives, que l’on peut déduire de données de marché la probabilité de défaut de la firme étudiée. Deux types de méthodes théoriques sont utilisés.
L’approche empirique permet de disposer d’une première estimation du risque de crédit. Relativement simple et intuitive, elle propose de déduire la probabilité implicite de défaut contenue dans des données de marché. Elle se fonde sur les spreads de crédit observés empiriquement sur le marché en appliquant une technique de valorisation « risque neutre ». L’indication du risque de crédit perçu par le marché est déduite du spread et du taux de recouvrement (historique) selon le rating.
Les approches paramétriques se fondent sur un modèle théorique construit avec des hypothèses de modélisation strictes. Selon ces modèles, le risque est modélisé par une distribution statistique ; la méthode consiste à déterminer (« calibrer ») la valeur des paramètres.
L’approche structurelle est issue du modèle de Merton (1974), qui repose sur la structure financière de l’entreprise. Celle-ci est considérée comme un échange d’options sur la valeur de la firme. L’évolution de cette dernière est assimilée à un processus de diffusion. Le défaut y est défini par une situation où la valeur de la firme est inférieure à la valeur de sa dette. La probabilité de défaut est issue de la valorisation du put (option de vente). La littérature a proposé plusieurs extensions de ce modèle, l’une est particulièrement appréciée des praticiens : le modèle M-KMV.
L’approche sous formes réduites s’affranchit des limites du modèle précédent quant à la disponibilité de toutes les données, elle n’utilise que des paramètres disponibles sur le marché. Le défaut est considéré comme un événement non prévisible qui suit un processus de Poisson, qui permet de le modéliser. La probabilité de défaut est ici endogène, calibrée sur les spreads empiriques de crédit. De nombreux modèles sous forme réduite ont été développés en considérant une intensité de défaut stochastique.
Des systèmes relativement efficaces
Les enjeux de la mesure du risque de crédit mobilisent à la fois académiques et praticiens. Ces trois grands types de méthodes, qui se différencient par leur fondement, leur logique et le champ couvert, imposent de disposer d’une série de variables, fondamentales ou issues du marché financier. Le tableau (voir Encadré 2) résume les trois grandes méthodologies de mesure du risque de crédit.
Si ces systèmes s’avèrent relativement efficaces, les utilisateurs doivent les manipuler avec prudence. Quelles que soient leurs qualités, aucun d’entre eux ne relève d’une science exacte.
