La gestion du risque operationnel dans l'activité bancaire: Cas des banques tunisiennes

II. 2  Méthodes d'évaluation du risque opérationnel :

Le risque opérationnel a été la cause de nombreuses défaillances dans les établissements de crédit. Les banques ont d'ailleurs tiré des leçons du passé et mettent en oeuvre des procédures pour le quantifier. Des modèles simples ou des évaluations subjectives sont souvent utilisés dans le cadre de deux approches :

II.2.1 Approche de base (BIA) :

La novation marquante de la réforme consiste dans l'introduction et la généralisation des systèmes de notation interne. Il s'agit d'une approche s'inscrivant dans une démarche de responsabilisation accrue des établissements (transfert de responsabilisation en matière de méthode et de moyens) et reflétant la complexité et la sophistication de l'activité bancaire, la différence entre les types d'activité et les types d'établissement, mais aussi la difficulté renforcée pour appréhender la surveillance des risques à travers une approche essentiellement juridique et/ ou par l'application de ratios simples et universels. La finalité de cette approche amène les banques à développer des méthodologies de mesure de la probabilité de défaillance. Par conséquent elle pourrait fortement différer d'une banque à une autre. C'est ce qui prouve le caractère flexible du nouveau dispositif. Une intégration et contribution des régulateurs persistent encore puisqu'ils érigent et consentent les autres paramètres tels que le montant de la perte et du recouvrement après défaillance, d'autant plus le traitement des garanties et des collatéraux. Le rating interne apparaît donc comme un système complet puisqu'il traite l'ensemble des contreparties, quelle que soit leur poids. En outre, il étudie non seulement la probabilité de défaut mais aussi les répercussions après défaillance. Le caractère simple ou complexe de l'approche IRB est conditionné par les sources de détermination des paramètres.

II.2.2 Approche statistique (Approche de mesure avancée) :

Elle s'appuie sur une base de données des événements de pertes collectés au sein de l'établissement, enrichi de données provenant de sources externes. L'exemple le plus représentatif des méthodes statistiques est l'approche par la « Distribution des pertes » ou « Loss Distribution Approach » (LDA). La démarche consiste d'abord à établir, pour chaque ligne métier et chaque type d'événement de pertes, deux courbes de distribution des probabilités de pertes, l'une représentant la fréquence des événements de pertes sur un intervalle de temps donné, (loss frequency distribution), l'autre la sévérité de ces mêmes événements (loss severity distribution).

La démarche consiste d'abord à établir, pour chaque ligne métier et chaque type d'événement de pertes, deux courbes de distribution des probabilités de pertes, l'une représentant la fréquence des événements de pertes sur un intervalle de temps donné, (loss frequency distribution), l'autre la sévérité de ces mêmes événements (loss severity distribution). Pour ce faire on trie les événements de pertes par fréquence d'une part, et par coût d'autre part, et l'on représente le résultat sous forme graphique (histogrammes).

Pour chacune des distributions obtenues, on recherche ensuite le modèle mathématique qui rend le mieux compte de la forme de la courbe. Pour valider le choix d'un modèle mathématique, on met en relation le résultat (fréquence ou perte) prédit par le modèle mathématique et le résultat de la courbe issue des données réelles : si les deux courbes se superposent, le modèle est réputé fiable.

On combine alors les deux distributions, en utilisant une simulation de Monte-Carlo afin d'obtenir, pour chaque ligne métier et chaque type d'événement, une courbe agrégée de distribution des pertes pour un horizon de temps donné. Pour chacune, la Value At Risk (VAR)^11(*) est la perte maximale encourue avec une probabilité de 99,9%.

* ¹¹La VAR est (de l'anglais Value at Risk, mot à mot : « valeur sous risque ») est une notion utilisée généralement pour mesurer le risque de marché d'un portefeuille d' instruments financiers. Elle correspond au montant de pertes qui ne devrait être dépassé qu'avec une probabilité donnée sur un horizon temporel donné.