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Présenté par : TASSINE NAILA ROUJDI ASSIA ABOUNASR AYMANE MOUSSAOUI SALMA 1 A V

Présenté par : TASSINE NAILA ROUJDI ASSIA ABOUNASR AYMANE MOUSSAOUI SALMA 1 A V A N T - P R O P O S PLUSIEURS TYPES DE RISQUES PEUVENT AFFECTER LA SURVIE D’UNE BANQUE. PARMI CES RISQUES, ON TROUVE NOTAMMENT LE RISQUE DE MARCHÉ, D’OPTION, DE CRÉDIT, OPÉRATIONNEL, ETC. LE RISQUE DE CRÉDIT, APPELÉ ÉGALEMENT RISQUE DE CONTREPARTIE, EST LE RISQUE LE PLUS RÉPANDU. S’IL EXISTE PLUSIEURS TYPES DE RISQUES DE CRÉDIT, CELUI DE NON REMBOURSEMENT EST UN RISQUE MAJEUR. LE SYSTÈME BANCAIRE MAROCAIN UTILISE DES MÉTHODES CLASSIQUES POUR FAIRE FACE AUX RISQUES CRÉDIT. PARMI CES MÉTHODES, LE DIAGNOSTIC FINANCIER ET LA PRISE DE GARANTIE OCCUPENT SANS DOUTE UNE PLACE CENTRALE. CETTE SITUATION ENGENDRE DES EFFETS NÉFASTES SUR LE GONFLEMENT DES IMPAYÉS CE QUI PEUT METTRE EN CAUSE LA SURVIE MÊME DE LA BANQUE. OR, IL EXISTE ACTUELLEMENT DES MÉTHODES SOPHISTIQUÉES DESTINÉES À LA GESTION DU RISQUE CRÉDIT DONT LA MÉTHODE DU SCORING. DANS CET ARTICLE, NOUS ESSAYERONS DE METTRE EN ÉVIDENCE LA DÉMARCHE PRATIQUE POUR LA CONCEPTION ET LA VALIDATION D’UNE MÉTHODE SCORE 1 1 P L A N Introduction. I. Historique du crédit scoring. II. Les différentes étapes de réalisation du crédit scoring. III. Les méthodes scoring. IV. Règle de décision. V. Portée et limites. 1 Conclusion. INTRODUCTION Selon le langage courant, le terme score peut signifier «classement », « résultat », etc. En statistique, c’est l’idée de « classement » qui est surtout retenue. Le scoring (statistique) se présente en effet comme un ensemble de méthodes conduisant à un classement d’individus au sein de groupes préalablement définis. Une méthode de scoring se présente en effet comme une technique statistique permettant de classer un individu dans l’un des quelques groupes définis à priori et ce au vu de certaines caractéristiques de cet individu. Il s’agit bien d’une méthode de classement statistique car elle est basée d’abord sur un traitement statistique des données issues d’un échantillon d’individus. Les techniques de scoring sont appliquées dans plusieurs domaines comme la médecine, l’informatique, la gestion des entreprises, banques, etc. Dans ce dernier domaine, cinq principaux types de score sont utilisés : 1 Le score d'appétence qui estime l'intérêt qu'un client porte à un produit bancaire. Le score comportemental qui estime le risque de non remboursement tout au long de la durée d'emprunt. Le score d'octroi qui estime le risque d'un nouveau dossier de crédit. Le score de recouvrement qui estime le montant susceptible d'être récupéré dans un cas de non remboursement. Le score d'attrition qui estime la probabilité qu'un client quitte la banque. Problématique : Pour une banque, la gestion du risque que représente le crédit est un aspect fondamental de leur activité. On ne prête pas à tout le monde, il faut des garanties de la part des demandeurs de crédit. Le problème, c’est que bien souvent ces garanties présentées par les demandeurs ne sont pas suffisantes, la banque a besoin de plus de données pour pouvoir se décider à prêter de l’argent, d’où le besoin de faire un scoring. Comment les banques donnent un accord de crédit? Et qu’elles sont les différentes étapes de 1 réalisation d’un scoring (outil d’aide à la décision) ? I. Historique du crédit scoring : Le Crédit Scoring est le processus d’assignation d’une note (ou score) à un emprunteur potentiel pour estimer la performance future de son prêt (Flaman, 1997). Le Crédit Scoring utilise des mesures quantitatives de performance et les caractéristiques des prêts précédents pour prédire performance des prêts futurs avec des caractéristiques similaires. Le Crédit Scoring n’approuve, ni ne rejette une demande de prêt, il peut plutôt prédire la probabilité d’occurrence de mauvaise 1 performance (défaut) telle que définie par le préteur (Caire et Kossmann, 2003). Ce principe de discrimination a été introduit dans les modèles statistiques par Fisher (1936). Durand (1941) était le premier à utiliser ces techniques de discrimination pour départager les bons et les mauvais demandeurs de crédit en utilisant certaines caractéristiques de ces derniers. Selon Durand l'évaluation d'un dossier de crédit, lors d’un achat d’une voiture d'occasion à titre d’exemple. Les paramètres les plus importants de son examen étaient comme suit : -Le poste tenue par le demandeur; -Le nombre d'années passées dans la position actuelle; -Le nombre d'années passées à l'adresse actuelle; -Comptes bancaires, contrats d'assurance- vie; Sexe; -Le montant du versement mensuel. Selon DUNHAM en 1938 Lors de l'évaluation d'un dossier de crédit, cinq facteurs jouent un rôle important : -La banque doit croire en Position (poste) tenue. -La finalité du crédit demandé doit être claire (Compte de résultat). 1 -La disposition d'une capacité de remboursement suffisante (État financier). -Les garanties ou sûretés réelles offertes doivent permettre de limiter les risques. -La relation opérationnelle doit être solide. Et il a soutenu que l’importance de ces critères divers devrait être déterminée sur la base de l'expérience. Tableau 1: L'histoire du scoring crédit en 10 dates Dates Evènements 2000 av. JC 1ere utilisation du crédit en Assyrie, à Babylone et en Egypte 1851 1ere utilisation de la notation (classement) crédit par John Bradstreet, pour ses commerçants demandeurs de crédit, USA 1909 John M. Moody publie la 1ere grille de notation pour les obligations commerciales négociées sur le marché marché, USA 1927 1er « crédit bureau » crée en Allemagne 1941 David Durand professeur de Gestion au MIT écrit un rapport, et suggère le recours aux statistique pour assister la décision de crédit, USA. 1958 1ere application du scoring par American Investments 1967- 70 Altman crée le « Z-score » à partir de l'analyse discriminante mutivariée. 1 Réglementation des « crédits bureaux » par le credit reporting act, USA 1995 L'assureur d'hypothèques Freddy Mac & Fannie Mae adopte le crédit- scoring, USA 2000 Moody's KMV introduit le RiskCalc pour le scoring des ratios financiers (financial ratio scoring - FRS) 2004 Bâle II recommande l'utilisation des méthodes statistiques de prévision du risque de crédit Source : tableau inspiré de Rayon Anderson, « The crédit scoring Toolkit » II. Les différentes étapes de réalisation du crédit scoring: La mise en place d’un système de scoring passe par un certain nombre d’étapes qu’il convient de réaliser. La mise en place d’un système de crédit scoring dans une banque passe à priori par les étapes suivantes : • Extraire dans les dossiers de crédits accordés dans le passé un échantillon de « bons clients » et de « mauvais clients » NB : On ne cherche pas à respecter la structure de la population entre « bons » et « mauvais » clients. On considère plutôt pour le besoin de la modélisation un échantillon plus ou moins également réparti. 1 • La collecte de l’information : Analyse préliminaire des données issues de l’échantillon choisi (élimination des erreurs et incohérences, recodage des variables, sélection des variables explicatives, etc.) Pour un objectif de Bâtir un fichier contenant toutes les informations connues sur les refusés ainsi que les bons et mauvais payeurs. • Utilisation de la moitié des données de l’échantillon pour modéliser le score de risque (explication de la probabilité d’être un mauvais client comme une fonction de ses caractéristiques) • Utilisation de l’autre moitié des données de l’échantillon pour valider le modèle de scoring spécifié. • Fixation d’un seuil de score en déca duquel un client est considéré comme « mauvais ». NB : Ce seuil est généralement fixé à travers un calcul économique. • Application du modèle adopté sur les nouvelles demandes de crédits. 1 III. Les méthodes scoring: Les techniques de scoring sont nombreuses mais l'objectif reste identique ; augmenter l'efficacité des prises de décision. Cela passe obligatoirement par une meilleure anticipation des incidents de paiement, une adaptation de l'offre de crédit, un travail sur la réduction du risque et une planification de son évolution. Les méthodes de scoring les plus utilisées par les banques, à cause de leur simplicité d’interprétation et leur grande fiabilité, sont généralement de type linéaire tel que la probabilité discriminante linéaire. Il existe d’autres méthodes non linéaires et non paramétriques comme les réseaux de neurones et les arbres de décision qui sont également utilisés dans le domaine du crédit scoring. On peut aussi citer les systèmes experts qui sont basés sur les règles de décision d’octroi de crédit déduites des caractéristiques du demandeur par les responsables du crédit. Ces règles vont permettre d’identifier et de mesurer le risque de défaut des emprunteurs et elles vont être intégrées dans le système opérationnel de décision. 1. Le scoring par le modèle d'analyse discriminante : Sur une population de n individus, on observe une variable qualitative Y à k modalités et p variables quantitatives Xi, i = 1,…, p. La variable Y permet de diviser la population en k groupes disjoints. 1 L'analyse discriminante permet de mettre en évidence la différence entre classes et de trouver une règle de décision basée sur la connaissance de Y et des Xi, permettant d'affecter un nouvel individu (pour qui Y est inconnue) dans le groupe qui lui est le plus proche. L'analyse discriminante est utilisée dans l'octroi de crédit par les banques en prenant uploads/Finance/ 06-scoring-process.pdf