L’estimation des provisions bancaire : Cas d’un portefeuille des créances de la BNA de Rouïba
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Date
2021
Authors
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Publisher
UNIVERSITE M’HAMED BOUGARA - BOUMERDES
Abstract
L’un des rôles fondamentaux des banques est d’attirer des épargnants et plus
précisément leurs fonds pour pouvoir ensuite les prêter à ceux qui demandent un crédit ou
un prêt. Par conséquent, une partie de l’actif d’une banque repose sur l’argent qu’elle prête,
mais qui ne lui appartient pas. Les banques donc doivent pouvoir faire face à tout moment
à leurs engagements.
Le risque de crédit bancaire est simplement la possibilité que l’emprunteur ne soit
pas en mesure de rembourser ses emprunts selon les modalités et délais convenues avec le
banquier. Pour cela, à chaque fois la banque consent un prêt, elle doit mettre en place des
provisions correspondantes pour couvrir cette possibilité d’un défaut de paiement de ce
prêt.
Donc, pour tout système bancaire il s’agit d’assurer dans le futur une rentabilité
suffisante pour assurer la couverture des pertes liées à leur activité passée, Ces pertes qui
sont le résultat de non recouvrement des créances. Ainsi selon leur classement il existe 2
types de créances : créances dont le recouvrement intégral dans les délais est parait assuré
(créances courantes), et créances qui sont caractérisées soit par un risque (probable ou
certain), soit par des impayés de 3mois ou plus. Toutes Ces créances sont provisionnées
avec un taux différent selon leurs niveaux de risque.
Ainsi, pour évaluer la solidité de la structure financière de secteur bancaire il est
important de comprendre la politique de provisionnement, le banquier doit faire une
estimation de la probabilité de défaut puis calculer la perte attendue sur ces créances par
l’application d’un ensemble de normes internationales comme : le IAS.39 IFRS.9 et
règlement de Bâle.
Dans ce travail, L’objectif est de prendre les notions de base de tout qui est en
relation avec les provisions bancaires, puis présenter un outil mathématique qui est les
chaînes de Markov pour estimer les provisions futures sur des données réelles fournies par
la BNA
Description
95 p. : ill. ; 30 cm.
Keywords
Provisions bancaires, Probabilité de défaut, Chaîne de Markov
