2 Démarche du projet
Notre étude se divise en deux parties.
Elle commence par la modélisation de l'évolution
future de l'encours des dépôts à vue.
Notre approche consistera dans un premier temps à
régresser cette masse des encours ainsi que ses variations (ou une
fonction de celles-ci) sur des variables macroéconomiques telles que le
Produit Intérieur Brut, l'inflation ou encore le niveau des taux courts.
Nous utiliserons pour cela les données de l'encours de La Banque Postale
sur les dernières années. L'enjeu de cette première
étape est d'analyser la sensibilité du niveau des
dépôts à des grandeurs «globales», avant de nous
consacrer à une modélisation plus fine de celui-ci. La
démarche consistant à relier directement l'encours bancaire (ou
ses variations) au niveau des taux, dans un cadre de séries temporelles,
a été largement employée dans le passé, notamment
par Jarrow et van Deventer comme nous l'avons précisé. Elle a
également été reprise par Eronen. Nous pourrons confronter
cette modélisation ad hoc aux données historiques de La
Banque Postale
Dans un second temps, nous définirons un cadre
théorique plus complet qui constitue l'innovation majeure de cette
étude et en est sa principale motivation. Il est fondé sur
l'idée que notre capacité prédictive d'évolution de
l'encours est beaucoup plus forte lorsque nous nous basons sur la structure par
âge des clients et que nous nous focalisons sur un segment de
clientèle particulier. Ainsi, en découpant le portefeuille de
clients de la banque puis en tenant compte des comportements
caractéristiques à chaque groupe plus homogène ainsi
formé, on espère augmenter notre pouvoir explicatif sur
l'évolution de la masse des encours (partiels puis global par
agrégation). En outre, cette approche a l'avantage de permettre une
analyse plus fine du comportement des clients dans chaque segment et donc
d'aider à la définition de politiques commerciales plus optimales
adressées à chacun d'entre eux. Cette approche nécessitera
la mise en place d'un modèle mathématique et d'hypothèses
sous-jacentes, qui sont exposés en détail dans la partie
dédiée. Pour inférer la distribution statistique de
variables liées à l'encours clientèle, nous effectuerons
des simulations Monte-Carlo sous divers choix de paramètres. Le
principal enjeu de cette modélisation est de déterminer la
sensibilité de la dynamique de l'encours à ces derniers.
La dernière partie de ce projet est le volet financier,
qui consiste à exploiter les résultats de la première
partie pour définir des stratégies de placement plus optimales.
Il s'agira en premier lieu de modéliser l'évolution de la courbe
des taux sur les marchés financiers. En croisant cette
modélisation avec celle de l'évolution du niveau d'encours, nous
serons en mesure de projeter les intérêts
générés par les dépôts dans le cadre d'une
politique de placement précise. Ils seront fonction du volume d'encours
disponible, de l'allocation de cette ressource entre les placements potentiels
et du niveau des taux d'intérêts à chaque date. La marge de
taux d'intérêts a déjà été
évoquée; nous rappelons qu'elle s'identifie simplement à
la différence entre le taux de placement de la banque (ce qu'elle gagne)
et le taux de rémunération des dépôts (ce qu'elle
distribue à ses clients). L'objectif sera ensuite de couvrir cette
marge, c'est-à-dire de l'insensibiliser le plus possible aux
fluctuations de taux et de niveau d'encours, sous contrainte toutefois de
pouvoir faire face à un stress de liquidité. Nous
analyserons l'efficacité de différentes stratégies de
placement, en recherchant celle(s) garantissant une marge nette la moins
volatile possible et une prise de risque de liquidité limitée.
Cette approche correspond à une vision plus pérenne de
l'activité, qui s'emploie à s'affranchir des effets de cycle sans
pour autant mettre en péril la santé financière de
l'établissement. Ceci nous permettra de proposer des stratégies
de pilotage ALM.
16
| 
