Quels sont les modèles les plus efficaces pour mesurer le risque de crédit ? (2024)

D'après mon expérience, même si les modèles de forme réduite offrent une polyvalence en incorporant divers déclencheurs par défaut, leur recours aux méthodes d'étalonnage et d'estimation peut introduire de l'incertitude. Pour résoudre ce problème, améliorer la transparence du processus d’étalonnage et valider rigoureusem*nt les hypothèses du modèle peut améliorer la précision et la fiabilité. De plus, l’intégration des fondamentaux économiques dans le cadre de modélisation peut contribuer à atténuer le risque de négliger des facteurs cruciaux de défaut, améliorant ainsi la robustesse des évaluations des risques. Malgré ces défis, les modèles de forme réduite restent des outils précieux lorsqu’ils sont utilisés judicieusem*nt en conjonction avec une analyse qualitative et le jugement d’experts.

Contrairement aux modèles structurels, les modèles de forme réduite ne tentent pas d’expliquer le processus qui conduit au défaut, mais se concentrent plutôt sur l’estimation directe de la probabilité de défaut sur la base de données historiques et de variables macroéconomiques. Ces modèles utilisent des techniques statistiques et économétriques pour prédire la probabilité de défaut.

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À mon avis, même si l’apprentissage automatique excelle dans l’analyse des risques complexes, son opacité et ses préoccupations réglementaires demeurent. L’utilisation de techniques d’IA explicables et de modèles hybrides peut améliorer la transparence et atténuer ces problèmes, garantissant ainsi des évaluations des risques fiables.

Avec les progrès de la technologie, les modèles d’apprentissage automatique ont gagné en popularité pour mesurer le risque de crédit. Ces modèles peuvent analyser de grands volumes de données, y compris des variables non traditionnelles, pour identifier des modèles et prédire la probabilité de défaut. Des algorithmes tels que des arbres de décision, des réseaux de neurones et des machines à vecteurs de support sont couramment utilisés.

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Le plus gros problème de l’apprentissage automatique est qu’il ne peut pas prendre en compte les situations de cygne noir. Par conséquent, l’intervention humaine est nécessaire en cas de crise économique ou d’autres circonstances extrêmes comme la pandémie de COVID-19.

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La gestion du risque de credit est complexe, et se retrouve indéniablement entre la "finance" et le "commerce" ...C'est pourquoi, le suivi de ces risques nécessite des outils (assurance-crédit, information financière, grille de score, monitoring,...), de la ressource (credit manager, compta client), mais également la mise en place d'un "comité d'engagement" qui devra statuer en dernier ressort entre le commerce et la finance sur un montant de risques acceptables...L'IA pourra aider à synthétiser & préconiser, mais la décision finale restera nécessairement humaine...

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Des modèles hybrides et un souscripteur doté d’une main ferme et d’une expérience. Tous les apprentissages automatiques, algorithmes et tables de saut ne signifient pas grand-chose s’ils ne peuvent pas évaluer les risques au-delà de ce pour quoi ils ont été programmés.

Parfois, l’utilisation uniquement de modèles et de chiffres statistiques sans prendre en compte des facteurs qualitatifs ou des jugements d’experts du secteur peut entraîner des résultats inexacts qui ne sont pas intuitifs par rapport aux scénarios réels en raison d’une évaluation incomplète (absence de tous les paramètres). Deuxièmement, les données peuvent ne pas toujours être suffisantes en ce qui concerne le calendrier ou peuvent manquer de certains scénarios importants et de leurs performances sur le portefeuille. De tels cas rendent absolument nécessaire de compléter les statistiques par des jugements et des opinions d'experts.

Les modèles d'accord fonctionneront lorsque vous disposez d'un produit structuré dans lequel vous prêtez à une classe et un emplacement hom*ogènes et uniformes - âge, sexe et autres données démographiques similaires. La probabilité de défaut ou la perte en cas de défaut peuvent toutes être obtenues en fonction de l'exactitude des données testées en temps opportun. CEPENDANT, que feriez-vous dans un scénario de prêt de gros où les caractéristiques de deux emprunteurs ne sont pas identiques. DANS de tels cas, nous devons nous en tenir aux principes séculaires de son analyse financière, de son évaluation de la sécurité, de son intégrité personnelle, de la viabilité du plan d'affaires basé sur la supériorité du produit, de l'excellence du marketing, d'une livraison et d'un service solides soutenant un système de gestion du fonds de roulement efficace. Surveiller les signaux d’alerte précoce pour des corrections de cap rapides est essentiel.

Certains des modèles les plus efficaces pour mesurer le risque de crédit comprennent :1. Modèles de notation de crédit2. Modèles de probabilité de défaut (PD)3. Perte en cas de défaut (LGD)4. Modèles d'exposition en cas de défaut (EAD)5.Modèles de portefeuille de crédit6.Modèles de tests de résistance : ces modèles évaluent la performance d'un portefeuille dans des scénarios économiques défavorables, aidant ainsi les prêteurs à évaluer les pertes potentielles dans différentes conditions et à améliorer les pratiques de gestion des risques.L'efficacité de ces modèles dépend de divers facteurs, notamment la qualité des données, l’exactitude des hypothèses et la pertinence du modèle par rapport au contexte spécifique du prêt.

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D’après mes expériences, j’aimerais ajouter l’importance d’intégrer des facteurs qualitatifs dans l’évaluation du risque de crédit. Par exemple, la prise en compte des tendances du secteur, de la qualité de la gestion et du positionnement concurrentiel parallèlement à des mesures quantitatives peut fournir une vision plus globale de la solvabilité. Par exemple, un prêteur évaluant une demande de prêt pour une petite entreprise peut analyser les états financiers pour déterminer la croissance des revenus et les niveaux d'endettement (facteurs quantitatifs). , mais tenez également compte de la réputation de l'entreprise dans la communauté, des témoignages de clients et de l'expérience du propriétaire dans le secteur (facteurs qualitatifs) pour évaluer avec précision le risque de crédit global.