ABSTRACT
The objective of our work is to apply the reverse stress test
on credit risk to evaluate the impact of decisions made by the managers on the
level of non-performing loans. To achieve this, we followed a two-step
approach: firstly, a descriptive approach to present the theoretical
foundations of credit risk and stress testing, and then an empirical approach.
In this empirical approach, we criticized the VECM model and built a more
comprehensive BSVAR model of credit risk. Finally, we adopted an analytical
approach to assess the bank's capacity after the application of the constructed
scenarios.
The results of our empirical study indicate a significant
accuracy of the BSVAR model compared to the VECM model in terms of forecasts.
This demonstrates the importance of integrating the matrix of instantaneous
effects and à priori distribution, which enriches the model in terms of
information. The design of the à priori distribution led us to construct
scenarios that describe the reaction of BFPME decision-makers to the arrival of
new information. The analysis of the results of the reverse stress test in the
case of an extreme shock indicates that by the end of 2025, all granted loans
will be non-performing. However, based on the analysis of hyperparameter
levels, we were able to describe this intuition and formulate
recommendations.
Keywords : reverse stress test, VECM model, BSVAR model,
à priori distribution, Bayesian statistics, identification matrix,
scenarios.
iv
SOMMAIRE
INTRODUCTION GENERALE ..1
CHAPITRE 1 : GENERALITE SUR LE RISQUE DU CREDIT 3
Introduction 4
Section 1 : Catégorisation des risques dans le secteur
bancaire et analyse du risque de crédit 5
Section 2 : Les déterminants du risque de crédit
11
Section 3 : La réglementation du risque de
crédit 16
Conclusion 24
CHAPITRE 2 : LE STRESS TEST ET GESTION DES RISQUES ..25
Introduction 26
Section 1 : Introduction aux Stress Tests 27
Section 2 : Classification, méthodologies et
modèles de stress tests 32
Section 3 : Mise en place des stress tests : procédures
et démarches 38
Conclusion 43
CHAPITRE 3 : APPLICATION DU STRESS TEST DE RISQUE DE CREDIT
.44
Introduction 45
Section 1 : Présentation et organisation de la BFPME
46
Section 2 : Modélisation du risque de crédit
48
Section 3 : Application du stress test sur le risque de
crédit 67
Conclusion 75
CONCLUSION GENERALE 76
V
LISTE DES ABREVIATIONS
BCT Banque Centrale Tunisienne
BFPME Banque de Financement des Petites et
Moyennes Entreprises
BRI Banque des règlements
internationaux
BSIF Bureau du surintendant des institutions
financières
BSVAR Vectorielle Autorégressive
Structurelle Bayésienne
BU Bottom-up
CEBS Comité européen des
contrôleurs bancaires
DM Test de Diebold-Mariano
EQMP Erreur Quadratique Moyenne de
Prévision
FMI Fonds monétaire international
FSAP Financial Sector Assessment Program
HLN Test de la dominance de
prévision
IPC Indice des Prix à la
Consommation
IPI Indice des Prix Industrielle
LGD Perte en cas de défaut
LogMDD Logarithme de la densité
marginale
MAE Erreur absolue moyenne
NPL Prêts non performants
OCDE Organisation de coopération et de
développement économiques
PCC Provisions sur créances
classées
PD Probabilité de défaut
PIB Produit intérieure brute
RMSE Racine carrée de l'erreur
quadratique moyenne
ROA Ratio de rentabilité des actifs
(Return on assets)
ROE Ratio de rentabilité des capitaux
propres (Return on equity)
SCAP Supervisory Capital Assessment
Program
SVAR Structurelle Vectorielle
Autorégressive
TD Top-down
TMM Taux du Marché Monétaire
UE Union européenne
USD Taux de change USD/TND
VaR Value at Risk
VAR Vectorielle Autorégressive
VECM Vector Error Correction Model
vi
LISTE DES TABLEAUX
Tableau 1 : La réglementation Bâle II 20
Tableau 2 : Types des modèles de stress test 36
Tableau 3 : Les variables micros et macros économiques
50
Tableau 4 : Test de la racine unitaire 51
Tableau 5 : Détermination du nombre des retards 52
Tableau 6 : Les résultats du Test de
cointégration 52
Tableau 7 : Les résultats du Test de Causalité
de Granger 55
Tableau 8 : Les résultats des simulations pour le choix
de la distribution à priori 60
Tableau 9 : Les moyennes et les écarts-type des
distributions à posteriori 61
Tableau 10 : Les résultats de l'indice EQMP 62
Tableau 11 : Les résultats du test de Diebold-Mariano
64
Tableau 12 : Les résultats du test de la dominance des
prévisions 65
Tableau 13 : Décomposition de la variance pour les NPL
66
Tableau 14: Les résultats des simulations pour
l'intuition des décideurs 70
VII
LISTE DES FIGURES
Figure 1 : Intégration du stress test dans la VaR 31
Figure 2 : L'évolution des prêts non performants
49
Figure 3 : Différences entre les approches
fréquentiste et bayésienne 54
Figure 5 : EQMP des NPL 63
Figure 6 : Les fonctions d'impulsion 66
Figure 7 : Prévision des scénarios sur les NPL
fin 2025 71
Figure 8 : Prévision cas extrême sur les NPL
72
1
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