Élaboration d’un modèle pour l’estimation des probabilités de défaut par les chaînes de Markov en vue de la mise en place d’une: stratégie optimale de provisionnement au sein des banques Algériennes
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Date
2022-06-10
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Publisher
Université De Larbi Ben M'hidi Oum EL Bouaghi
Abstract
Le souci des banques est la maitrise des risques liés à la nature de leur activité dont principalement le risque de crédit. Afin d’assurer la stabilité des systèmes financiers, le comité de Bâle recommande aux banques d’adopter des modèles internes relatifs au risque de crédit dans le but de mieux l’évaluer dans une première étape, et de prendre des mesures nécessaires en vue de le minimiser dans une seconde étape. En mettant à profit la réglementation algérienne concernant le provisionnement des créances calculés en grande partie selon Bâle I, l’objectif de cette étude est l’élaboration d’un modèle de risque de crédit permettant aux banques l’estimation des probabilités de défaut de leurs emprunteurs par le biais d’une modélisation des migrations pluriannuelles des classes de créances basée sur les chaînes de Markov. La validation du modèle est vérifiée selon les tests d’hypothèses statistiques sur l’échantillon objet de l’étude. L’application du modèle sur un portefeuille de 705 clients ayant contracté des crédits immobiliers et des crédits d’investissement auprès de la Banque Nationale d’Algérie « BNA » nous a permis la constitution des provisions économiques ajustée au risque et couvrant la perte attendue sur le portefeuille.
By taking advantage of the Algerian
regulations concerning the provisioning of
receivables calculated largely according to
Basel I, the objective of this study is the
development of a credit risk model allowing
banks to estimate the probability of default
of their borrowers through a modeling of
multi-year migrations of debt classes based
on Markov chains.
The application of the model on a portfolio
of 705 customers having contracted real
estate loans and investment loans with the
National Bank of Algeria "BNA" allowed us
to constitute risk-adjusted economic
provisions and covering the expected loss in
credit loans portfolio.
Description
Keywords
Probabilité de défaut, Matrices de transition, Chaines de Markov