Industrie des services bancaires aux particuliers, quelle place pour la mod

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Industrie des services bancaires aux
particuliers, quelle place pour lamodélisation ?

• 16 novembre 2005

Antoine Frachot Directeur des Risques Sofinco
SMAI 16/11/2005
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SOMMAIRE

• 1. Sphère bancaire versus sphère financière
  quelles différences ?
• 2. Sphère bancaire, banque des particuliers
  quels modèles pour quels usages ?
• Pricing et tarification client
• Mesure et couverture des risques
• Allocation du capital, prévision économique
• 3. Quels besoins aujourdhui ?

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Sphère bancaire versus sphère financière
quelles différences ?

• Les sphères bancaire et financière vendent toutes
  les deux des produits de crédit, dépargne et de
  couverture, ainsi que des services mais

Sphère bancaire
Sphère financière
Clientèle non financière, peu informée, au
comportement complexe et à lélasticité-prix
faible
Clientèle financière, très informée, au
comportement rationnel et à lélasticité-prix
élevée

• Clients
• Marchés
• Comptabilité
• Réglementation

Marchés de type gré à gré, peu liquides,
faiblement organisés, mal arbitrés, à fort coût
de transaction
Marchés organisés, liquides, bien arbitrés, à
coût de transaction raisonnable
Pas ou peu de valorisation en MtM,
comptabilisation Banking Book (Hold To Maturity)
Valorisation en MtM, comptabilisation Trading Book
Bâle II, lois et réglements sur la protection du
consommateur, protection de la vie privée, secret
bancaire
CAD Risque de marché, lois et réglements sur la
transparence des opérations et des informations,
la gouvernance
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Sphère bancaire versus sphère financière
quelles différences ?

• Néanmoins, des problématiques très similaires
• Marge tarification client
• - coûts de gestion
• - coûts des risques (crédit, marché,
  opérationnel)
• - coût de funding et coût du capital
  immobilisé
• et donc les mêmes besoins universels de
  modélisation concernant
• pricing et tarification client
• mesure et couverture des risques
• contrôle de gestion et optimisation des coûts
• allocation du capital, optimisation économique
  et comptable, prévision économique

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Sphère bancaire, banque des particuliers quels
modèles pour quels usages ?

• Pricing et tarification client 1/2
• nécessite la modélisation du comportement
  commercial risque du client
• risque de défaut modélisation de la
  probabilité de défaut
• peu ou pas de modèle économique type KMV
  (défaut dès que passif lt actif)
• plutôt des modèles économétriques Proba
  (défaut) f (type_client)
• risque de marché (taux dintérêt)
• exemples option de remboursement anticipé, de
  rachat, comportement de tirage de ligne
  revolving etc.
• les particuliers ont individuellement des
  frontières dexercice floues , mais néanmoins
  statistiquement identifiables
• Proba (exercice option) f (taux type_client,
  type_produit).

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Sphère bancaire, banque des particuliers quels
modèles pour quels usages ?

• Pricing et tarification client 2/2
• risque opérationnel modélisation du risque de
  fraude
• Proba (fraude) f (type_client)
• risque comportement commercial modélisation
  intertemporel et multi-produit de la
  relation-client
• exemple vendre à marge faible un crédit
  immobilier dans le cadre dune relation de
  long-terme
• modélisation de la Life-Time Value, i.e. valeur
  actuelle du PL futur généré par le client
• modélisation statistique de lattrition client,
  de la durée de la relation en fonction
• Prob (client présent en t / type_client) f (t,
  type_client)

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Sphère bancaire, banque des particuliers quels
modèles pour quels usages ?

• Mesure et couverture des risques
• Risque de crédit
• pertes récurrentes (Expected Loss) mais pas / peu
  de risque extrême (Unexpected Loss)
• doù indicateur de risque essentiel coût du
  risque (EL annuel), stock de provision (EL
  total), calculé à partir des pertes historiques
  donc sans modélisation particulière
• indicateur UL (type VaR) donné explicitement par
  Bâle II adaptation dune formule type KMV (un
  facteur)
• les portefeuilles sont supposés infiniment
  granulaires, sans facteur systématique (type
  risque sectoriel ou géographique) donc pas de
  problématique de couverture du risque de crédit
  (hors cession de portefeuille)

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Sphère bancaire, banque des particuliers quels
modèles pour quels usages ?

• Mesure et couverture des risques
• Risque de marché, risque économique
• Risque de taux, de change essentiellement
  problématique ALM
• A priori non linéarité due au comportement non
  linéaire des clients (cf modélisation
  comportementale des risques client)
• En pratique macro-couverture sur portefeuille
  à base de produits linéaires (swap de taux),
  indicateurs de risque pauvres , très linéaires
  (impasse de taux), faible utilisation
  dinstruments optionnels
• Pourquoi ? Insuffisance des modèles
  comportementaux ou faible non-linéarité globale ?
  
• Risque économique croissance économique,
  inflation, taux de chômage etc.
• Paradoxalement, influence faible sur le coût du
  risque
• Influence plus forte sur lactivité commerciale
• En pratique pas / peu dindicateur de risque
  utilisé, pas de préoccupation de couverture
• Pourquoi ? Insuffisance des modèles ou faible
  exposition au risque économique ?

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Sphère bancaire, banque des particuliers quels
modèles pour quels usages ?

• Mesure et couverture des risques
• Risques opérationnels
• Les risques importants en banque de détail sont
• Fraude
• Pratiques commerciales
• Exécution et traitement
• Indicateurs de risque coût du risque
  opérationnel (EL Risk Op)
• Modélisation de l UL via Bâle II
• Couverture standard par contrat dassurance ou
  auto-assurance

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Sphère bancaire, banque des particuliers quels
modèles pour quels usages ?

• Contrôle de gestion
• Allocation de capital

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Quels besoins (urgents) de modélisation ?

• Besoins réglementaires
• Réglementation prudentielle Bâle II
• Modélisation du risque de crédit des clients
  probabilité de défaut, taux de perte en cas de
  défaut, taux utilisation des réserves revolving
  et des découverts
• Modélisation de limpact des variables
  macro-économiques sur EL et UL, stress tests
  macro
• Modélisation de EL et UL des risques
  opérationnels car Bâle II ne donne pas de formule
  toute faite
• Modélisation du Mark-to-Market/Model des bilans
  bancaires (pillier 2)

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Quels besoins (urgents) de modélisation ?

• Besoins réglementaires
• Réglementation comptable, IFRS / IAS
• Modélisation des comportements clients en ALM
• Modélisation statistique des pertes, calcul de la
  Valeur Actuelle des pertes futures, calcul des
  provisions
• Besoins organisationnels
• Contrôle de gestion, amélioration de lefficacité
  et de la productivité pour un industrie qui par
  nature fait du traitement de masse etc.