Résumé:
Le risque de crédit est considéré comme le risque principal que subissent les établissements de crédit. Il représente la perte potentielle supportée par un établissement de crédit suite à une modification de la qualité de crédit d'une contrepartie ou d'un ensemble de contreparties.
Selon l'accord de Bale, il existe plusieurs méthodes de gestion et appréciation de risque de crédit : l'analyse financière, les systèmes experts, les réseaux neurones et le modèle de score qui est le thème de notre mémoire.
Ce dernier nécessite une méthodologie à respecter pour le mettre en place, telle que la conception de l'échantillon, l'élaboration du modèle et sa validation.
C'est dans ce cadre-là que notre travail a été conçu et il se résume dans la problématique suivante :
Comment les banques peuvent-elles évaluer d'une manière efficace le risque crédit ? Et quelle démarche à suivre pour mettre en place un système de score performant ?
Pour répondre à cette problématique, nous présentons dans un premier temps le risque de crédit, ces types et son impact sur l'activité bancaire ainsi que la réglementation internationale qui régit l'activité bancaire. Nous avons par la suite élaboré un modèle de credit scoring en se basant sur le modèle de régression logistique binaire. Pour son estimation, nous avons utilisé un échantillon de 144 entreprises ayant obtenus un crédit auprès du CPA. Nous avons ainsi fait ressortir cinq variables significatives pour expliquer la probabilité de défaut. Ce sont les ratios Valeur ajoutée / Chiffres d'affaires, Disponibilité / Actif, Fonds Propres / Passif non courant, Mouvement confiés / Chiffres d'affaires et DLMT / CAF. Mis à part ce dernier ratio, les autres ratios ont un signe conforme aux attentes.
