Résumé:
Le risque de crédit est généralement perçu comme la principale menace à laquelle sont exposées les institutions financières spécialisées dans le crédit. Il survient lorsque les emprunteurs ne parviennent pas à rembourser leurs prêts, ce qui peut entraîner des pertes financières significatives pour les banques. L’accord de Bâle propose diverses approches pour évaluer et gérer le risque de crédit, telles que l'analyse financière, les systèmes experts, les réseaux neuronaux, et notamment le modèle de score, qui constitue le thème de notre mémoire. Ce dernier est une méthode de prévision statistique qui attribue à chaque demande de crédit une note en fonction de la probabilité de remboursement, Il vise à anticiper la probabilité de défaut sur un nouveau prêt en analysant les comportements de remboursement des prêts antérieurs. Dans notre étude empirique, nous avons élaboré un modèle de score de crédit en utilisant la méthode de la régression logistique. Notre étude s'est appuyée sur un échantillon de 72 entreprises qui ont bénéficié de crédits accordés par le CPA.
Les résultats obtenus montrent que les ratios de rentabilité économique et de liquidité ont un impact négatif sur la probabilité de défaut. Le taux d’endettement a par contre un effet positif sur la probabilité de défaillance. L’étude empirique menée a permis également de faire ressortir que les entreprises publiques du secteur du BTPH sont plus risquées que les entreprises privées du même secteur
