Gestion De Risque

on du service Notation et Méthodes de Crédit 17

2.2- Méthodologie d’évaluation du LGD Banques par CA CIB 18

A- Exigences réglementaires 18

B- Périmètre d’application de la méthodologie LGD Banque 19

C- Présentation de la méthodologie 19

i- Définition du LGD 19

ii- Schéma directeur 20

iii- Présentation des éléments constitutifs du LGD 21

Note interne 21

Types d’acteurs 24

Situation pays 26

Facteurs de Réduction de Risques 26

iv- Attribution du LGD 27

Troisième Partie : Le Modèle LGD Banque de CA CIB face à la crise financière 28

3.1. La crise financière 28

A- Origine de la crise 28

i-Une situation macroéconomique instable 28

Une ample liquidité mondiale 28

Une baisse globale de l’inflation et de sa volatilité 29

Une baisse généralisée des primes de risque 29

Une baisse des taux d’intérêt à long terme 29

Une expansion du crédit dans un contexte non inflationniste 29

Une montée des prix d’actifs 30

ii- Des dysfonctionnements microéconomiques 30

Une exigence de rentabilité 30

Un relâchement des conditions d’attribution des prêts 30

L’innovation qui conduit à des pratiques financières à haut risque 31

B- Les conséquences de la crise des subprimes 32

i- Effets à court terme 32

Un assèchement de la liquidité 32

Des pertes pour les banques et le système financier 32

Des pertes patrimoniales des ménages 32

Une baisse du levier d’endettement 33

Des conséquences négatives à court terme sur la croissance 33

ii- Les effets à moyen terme 33

Une hausse du coût de financement de l’économie 33

Des difficultés pour la titrisation et les fonds propres des banques 33

L’exigence de liquidité et ses effets : financement des PME, rôle de la finance 34

Les perspectives pour les banques 34

3.2 Le cas de Lehman Brothers 35

A- Lehman Brothers : du début à la fin 35

i- Le début 35

ii- La croissance 35

iii- Le sommet 35

iv- Le début de la fin 35

v- Trop peu, trop tard 36

B- La faillite de Lehman Brothers était elle prévisible ? 37

3.3 Le modèle LGD Banque de CA CIB permettait-il de prévoir le niveau de perte sur Lehman avant sa faillite ? 37

A- Niveau LGD de Lehman Brothers avant sa faillite d’après le modèle LGD de CA CIB 38

i- Note interne 38

ii- Type d’acteur 38

iii- Situation Pays 38

B- Taux de provision enregistré suite à la faillite de Lehman Brothers 39

C- Explications possibles du décalage entre le LGD prédictif et le taux de provision 39

Quatrième Partie : Revue du modèle LGD Banque 40

4.1 Critères qualitatifs 40

A- Limite liée à l’utilisation des données fournies par les agences de notation 40

B- Limite liée aux méthodes de calcul 40

C- Limite liée aux impossibilités techniques 41

D- Limite liée à l’étroitesse du périmètre d’application 41

E- Limite liée aux moyens à mettre en œuvre 41

4.2 Critères quantitatifs 42

A- L’influence des agences de notations 42

B- Surveillance interne accrue des contreparties bancaires 42

C- Revue des critères entrant en compte dans l’estimation du LGD Banque 43

D- Lien entre Probability of Default (PD) et Loss Given Default (LGD) 44

CONCLUSION 46

BIBLIOGRAPHIE 48

INTRODUCTION

Les banques font face à plusieurs types de risques au quotidien, risque de marché, risque de taux, risque de liquidité...l’un des risques les plus anciens et importants subit par les banques est le risque de crédit qui intervient tant au niveau de la banque d’investissement que de la banque de détail. L’étude de ce risque montre qu’il est composé de trois éléments: le risque de défaut de remboursement, le risque de variation de l’exposition à l’approche du défaut et le risque de recouvrement en cas de défaut. Le risque de recouvrement en cas de défaut est une composante importante qui fait intervenir la notion de perte en cas de défaut ou Loss given default (LGD) qui permet l’estimation de la perte que subirait une banque en cas de défaut.

La montée du risque de crédit liée à une série d’évènements tels que des crises...ont encouragé les autorités réglementaires à se réunir en comité dit de Bâle afin d’analyser et proposer à la communauté bancaire un accord afin de mieux gérer le risque de crédit. Ces accords n’ont cessé de s’améliorer afin de mieux s’adapter au contexte économique. Ainsi, les accords Bâle I et Bâle II ont vu le jour. Seulement, la question est de savoir si les méthodes d’estimation du LGD telles que préconisées par le comité de Bâle sont efficaces durant les situations extrêmes comme des crises financières par exemple.

Pour répondre à cette question, il faudrait se baser sur des faits réels et le cas de la banque française d’investissement Crédit Agricole CIB (CA CIB) semble intéressant. Oui, comment cette banque a-t-elle reçu à estimer son Loss given default pendant la crise financière de 2007, crise qui a touché l’ensemble du système bancaire et financier et a provoqué la chute du géant bancaire Lehman Brothers. Plus concrètement, est ce que la méthode d’estimation du LGD de CA CIB telle que recommandée par les accords de Bâle II lui permettait de prévoir la faillite de Lehman Brothers ?

Pour répondre à cette épineuse question, il faudrait tour à tour s’attarder sur les notions de risque de crédit, les accords de Bâle et perte en cas de défaut ou LGD (première partie). Par ailleurs, une analyse du modèle LGD banque de CA CIB permettra de voir pratiquement comment cette banque a mis en œuvre les recommandations de Bâle II. Ensuite, une rapide présentation de la crise financière de 2007, son origine, ses conséquences et par ailleurs, une vue du modèle LGD de CA CIB dira si celle-ci aurait pu prévoir la faillite de Lehman Brothers (troisième partie). Enfin, une revue de la notion de LGD Banque clôturera cette étude.

Première Partie : Du risque de crédit au taux de perte en cas de défaut

1- Le risque de crédit en milieu bancaire

A- Définition et estimation du risque de crédit

Le risque de crédit est la plus ancienne forme de risque dans le domaine bancaire. Il se différencie du risque de marché et des grands types de risques que