Le phénomène de globalisation financière initié depuis le début des années 80 s’est accompagné d’un accroissement notable des risques bancaires. En effet, les marchés et les activités bancaires sont devenus de moins en moins cloisonnés et les mouvements internationaux de capitaux se sont intensifiés. Il en a résulté une concurrence accrue et donc une réduction des marges bancaires qui a conduit les établissements bancaires à diversifier leurs activités. Ces nouvelles activités, en particulier celles de marché, souvent plus risquées que les activités bancaires traditionnelles, ont contribué à une certaine fragilité financière : les faillites bancaires se sont multipliées. Bien que la France ait été épargnée par les défaillances bancaires en chaîne comme cela a été le cas aux Etats-Unis (200 faillites bancaires par an entre 1987 et 1989, 169 en 1990), elle a été confrontée à un certain nombre de faillites à partir de la fin des années 80 dont les plus récentes sont celles de la Bank of Credit and Commerce International en 1991, la banque Majorel en 1992, la Banque Commerciale Privée en 1994... De grands établissements bancaires français ont également connu de graves difficultés comme le Crédit Lyonnais (plus de 20 milliards de francs de pertes entre 1992 et 1994), le Comptoir des Entrepreneurs (3.5 milliards de francs de pertes entre 1992 et 1995) et le Crédit Foncier (11 milliards de francs de pertes en 1995)…
Ce constat a conduit les autorités de tutelle à remplacer le dispositif réglementaire visant à limiter le risque de défaillances bancaires (réglementation prudentielle). Initialement fondé sur une surveillance des risques par les autorités elles-mêmes (contrôle externe) ce dispositif a progressivement évolué pour permettre, dans une certaine mesure, aux établissements bancaires de mesurer leurs propres risques (contrôle interne) en se soumettant à un certain nombre de règles.
Le contrôle externe se traduit par un certain nombre de ratios prudentiels à respecter. Ces règles concernent notamment le risque de contrepartie (ratio de solvabilité et contrôle des grands risques), le risque de liquidité et de transformation (coefficient de liquidité et coefficient de fonds propres et de ressources permanentes) ainsi que les risques de marché (adéquation des fonds propres).
Le contrôle interne permet de prévoir l’évolution des risques bancaires à partir de simulations sur l’évolution de paramètres extérieurs à la banque. Le règlement 97-02 du 21 février 1997 du Comité de la Réglementation Bancaire et Financière, relatif au contrôle interne des établissements de crédit, modifié par le règlement 2001-01 du 26 juin 2001 relatif au contrôle interne des établissements de crédit et des entreprises d’investissement, préconise un renforcement du système de contrôle interne. Ces règlements stipulent que le système de contrôle interne doit comprendre une organisation comptable et du traitement de l’information. Sont aussi concernés les systèmes de contrôle des opérations et des procédures, de mesure des risques et des résultats, de surveillance et de maîtrise des risques ainsi que de documentation et d’information. Parmi les risques à mesurer, ces règlements distinguent les risques de crédit, de marché y compris de change, de taux d’intérêt global, de liquidité, de règlement, opérationnel, juridique, de perte potentielle maximale et d’intermédiation. Ces règlements préconisent des règles, qui doivent être respectées par les systèmes de contrôle interne, mais ne proposent aucune méthode pour gérer ces différents risques bancaires.
Les systèmes de contrôle interne doivent toutefois accorder une attention particulière aux risques de crédit, de marché et de change et de taux d’intérêt global, qui sont les plus susceptibles d’affecter les établissements de crédit.
Le risque de crédit ou risque de contrepartie est le risque de défaillance d’une contrepartie (client, établissement de crédit) sur laquelle l’établissement de crédit détient une créance ou tout autre engagement de même nature. En ce qui concerne la gestion de ce risque, le Comité de Bâle est en train de finaliser le nouvel accord relatif au ratio de solvabilité, afin d’actualiser le ratio Cooke mis en place en 1988, compte tenu de ses faiblesses face au contexte actuel. Ce nouvel accord doit déboucher sur une méthode standardisée, le ratio « Mc Donough », et une méthode de notation interne. La méthode standardisée préconise une nouvelle matrice de pondération des risques fondée sur un critère institutionnel mais également sur la probabilité de défaut appréciée par les agences de notation spécialisées. La méthode de notation interne, quant à elle, consiste à couvrir la volatilité de la perte attendue par des fonds propres. Ainsi, la banque doit connaître la probabilité de défaillance de la personne à qui le crédit a été octroyé, la perte en cas de défaillance, en tenant compte de ce qui pourra être récupéré et l’encours de crédit exposé. La version définitive de ce nouvel accord de Bâle est prévue pour le deuxième semestre 2003 et doit être appliquée par les établissements de crédit à partir de la fin 2006.
Le risque de marché correspond à l’ensemble des risques associés au portefeuille de négociation de la banque, lui-même défini comme la somme de la valeur de marché des titres de transaction, de la valeur comptable des titres de placement, de la valeur nominale des contrats à terme ferme, du prix d’exercice des options et de la valeur des opérations sur titres figurant au hors-bilan. Pour gérer le risque de marché, la banque JP Morgan a développé le concept de Value at Risk (VaR), qui définit la probabilité d’une perte maximale pour un intervalle de confiance donné, généralement de 95% ou de 99%. La banque JP Morgan met chaque jour à disposition et gratuitement sur Internet des valeurs de volatilité pour chaque produit financier, de manière à ce que les établissements qui utilisent la VaR puissent la recalculer quotidiennement. Cette méthode repose essentiellement sur des hypothèses gaussiennes souvent très critiquables. Beaucoup de logiciels suivent également cette approche en proposant notamment des simulations de Monte Carlo pour éviter le recours aux hypothèses gaussiennes. Des méthodes proches de la VaR sont donc de plus en plus couramment utilisées par les établissements de crédit français pour gérer leur risque de marché.
Le risque de taux d’intérêt global est le risque encouru en cas de variation des taux d’intérêt du fait de l’ensemble des opérations de bilan et de hors-bilan, que ce soient les opérations liées au portefeuille de négociation ou celles liées à l’activité commerciale d’un établissement de crédit. Le risque de taux d’intérêt associé au portefeuille de négociation d’une banque est intégré dans le système de contrôle des risques de marché. En revanche, aucune méthode n’est actuellement proposée pour gérer le risque de taux d’intérêt associé à l’activité commerciale. Ce risque n’est d’ailleurs pas explicitement pris en compte dans la réglementation prudentielle.
En 1997, le Comité de Bâle, en s’appuyant sur les volontés des autorités bancaires de ses pays membres et sur les commentaires de l’industrie bancaire concernant la proposition d’avril 1993 relative à la mesure de l’exposition au risque de taux d’intérêt des banques, a établi onze principes de gestion du risque de taux d’intérêt bancaire. Ces principes concernent le rôle du comité de direction, l’application des politiques et des procédures, les méthodes de mesure, de surveillance et de contrôle du risque de taux d’intérêt et enfin le système de contrôle interne. Ce sont des principes généraux qui permettent aux autorités bancaires d’évaluer les méthodes de gestion du risque de taux d’intérêt mais qui ne proposent pas de mesure standardisée du risque de taux d’intérêt.
Par ailleurs, la réglementation ne fait pas de distinction entre les risques diversifiables et les risques non diversifiables. Or, le risque de taux d’intérêt global n’est pas diversifiable puisque l’évolution des taux d’intérêt affecte le bilan et le hors-bilan d’une banque dans leur ensemble. Si le risque de taux d’intérêt peut dès lors être couvert par certains instruments financiers à terme (micro-couverture), en revanche, il ne peut être diversifié. Il existe en effet une large gamme de produits négociés sur les marchés de gré à gré (Forward Rate Agreement, caps, floors, swaps…) qui protègent certaines opérations d’une exposition défavorable au risque de taux d’intérêt ou permettent de bénéficier d’une exposition favorable. S’il est indispensable de contrôler ce risque, il faut surtout l’appréhender dans sa globalité (macro-couverture). C’est parce que la réglementation ne propose pas de méthode de gestion du risque de taux d’intérêt global concrète que l’objectif de cette thèse est de construire une méthode de gestion du risque de taux d’intérêt global lié à l’activité commerciale d’un établissement de crédit.
L’exposition au risque de taux d’intérêt dépend des montants, des maturités et des taux des opérations bancaires. Les banques par leur activité d’intermédiation sont nécessairement exposées au risque de taux d’intérêt. En effet, les opérations du bilan à taux variables, révisables ou réglementés rendent sensible la marge d’intérêt bancaire aux variations des taux. De plus, les taux débiteurs et les taux créditeurs ne sont pas parfaitement corrélés. En particulier, les taux créditeurs sont souvent réglementés et suivent l’évolution des taux du marché avec un certain retard. Enfin, même dans le cas où toutes les opérations sont à taux fixes, le non adossement des maturités du bilan issu de la transformation de ressources de court terme en emplois de plus long terme expose nécessairement la banque au risque de taux d’intérêt. Ainsi, au cours d’une période d’analyse donnée, l’arrivée à échéance de certaines ressources qui financent des emplois de plus long terme engendre de l’incertitude quant au coût futur de ces opérations.
Depuis le début des années 90, les résultats des banques françaises ont été affectés par l’érosion des marges. En 1994, en particulier, les établissements de crédit français ont enregistré un recul de leur produit net bancaire de 7.6% par rapport à 1993. La baisse rapide des taux dès 1993, alors que ceux-ci se situaient à des niveaux élevés au début des années 90, le retournement du marché de l’immobilier professionnel en 1991 et les pertes sensibles que les établissements de crédit ont enregistrées avec la crise économique du début des années 90 sont à l’origine de cette dégradation des résultats.
Ce sont les résultats des Caisses d’Epargne qui ont subi la dégradation la plus forte avec une baisse de leur produit net bancaire (PNB) de 13.8% alors que le produit net bancaire des banques AFB, des banques mutualistes et des institutions financières spécialisées diminuait respectivement de 8%, 6.2% et 10%. Le PNB des sociétés financières et des Caisses de Crédit Municipal a en revanche progressé respectivement de 1.5% et de 8.4%. Le bilan des Caisses d’Epargne présente en effet des spécificités qui les exposent davantage au risque de taux d’intérêt que les autres catégories d’établissements de crédit. Les Caisses d’Epargne, ainsi que les services financiers de La Poste, détiennent le pouvoir de monopole de collecte des produits défiscalisés, avec le Livret A notamment. Une part très importante de leurs ressources est donc à taux réglementé. Ainsi, en période de baisse des taux du marché, les taux des crédits diminuent parfois davantage que les taux de certaines ressources. Il en résulte une contraction de la marge d’intérêt. C’est parce que les Caisses d’Epargne sont plus exposées au risque de taux d’intérêt que les autres établissements de crédit français qu’il est intéressant de les étudier et qu’il s’avère primordial pour elles de se doter de techniques de mesure et de gestion de ce risque. Nous considérons en particulier le cas d’une des plus petites Caisses du réseau des Caisses d’Epargne, la Caisse d’Epargne du Limousin.
Mesurer le risque de taux d’intérêt constitue la première étape du processus de contrôle du risque de taux d’intérêt bancaire. La Caisse d’Epargne du Limousin mesure son risque de taux d’intérêt avec une périodicité annuelle sans tenir compte de l’incertitude intrinsèque à l’évolution des taux d’intérêt. Avec une périodicité annuelle, la mesure de l’impact de l’évolution des taux sur ses résultats s’avère relativement approximative. L’évolution du bilan comme celle des taux d’intérêt attendue au cours de l’année ne peut être pris en compte. Il est donc nécessaire que le risque de taux d’intérêt soit appréhendé avec une périodicité plus élevée, mensuelle par exemple. De plus, ignorer l’incertitude associée à l’évolution des taux d’intérêt alors que la structure par terme des taux est en constante évolution et que la volatilité des taux n’a cessé d’augmenter depuis le milieu des années 80, est hors contexte aujourd’hui. L’incertitude sur les marchés doit donc également être prise en compte dans le processus de contrôle du risque de taux d’intérêt.
Mesurer le risque de taux d’intérêt est une étape nécessaire, et même indispensable. Elle n’est toutefois pas suffisante, car elle n’indique en aucun cas quelle stratégie adopter pour se protéger contre le risque de taux. Un établissement de crédit doit donc être doté d’une méthode de gestion du risque de taux d’intérêt global. Or ce n’est pas le cas de la Caisse d’Epargne du Limousin, comme de nombreux autres établissement de crédit. La méthode de gestion du risque de taux d’intérêt global que nous proposons doit par conséquent être opérationnelle pour la Caisse d’Epargne du Limousin en tant qu’outil d’aide à la décision exploitable à tout moment.
Notre objectif est de concevoir une méthode de gestion du risque de taux d’intérêt global qui détermine la structure optimale de la production nouvelle, emplois et ressources, d’un établissement de crédit à court terme pour une évolution donnée du niveau et de la volatilité des taux d’intérêt, avec un objectif de profit maximal pour un degré de risque assumé. En d’autres termes, cet outil d’aide à la décision devra optimiser l’exposition au risque de taux d’intérêt en déterminant le couple optimal rendement-risque. Cet outil doit également tenir compte de la réglementation prudentielle et du fait que la structure du bilan ne peut être radicalement modifiée à court terme, compte tenu de la demande de la clientèle. Notre problème s’écrit finalement comme un modèle d’optimisation sous contraintes. Il s’inscrit dans le cadre du modèle de choix de portefeuille de Markowitz [1952] qui consiste initialement à déterminer la répartition optimale des actifs du portefeuille d’un agent adverse au risque en arbitrant entre le rendement et le risque et en tenant compte de certaines contraintes. Un modèle de choix de portefeuille adapté au bilan d’une banque constitue alors le cadre d’analyse approprié de notre problème de gestion du risque de taux d’intérêt bancaire.
Ainsi, notre méthode de gestion du risque de taux d’intérêt global doit s’appuyer sur une structure théorique simple et réaliste qui permet de l’adapter au bilan de la Caisse d’Epargne du Limousin, constitué de très nombreuses opérations. Elle doit permettre de déterminer la répartition optimale de la production nouvelle de la Caisse d’Epargne du Limousin pour différentes situations, c'est-à-dire pour différents scénarios du niveau et de la volatilité des taux d’intérêt et pour différents degrés d’aversion au risque. Enfin, elle doit pouvoir être utilisable mensuellement et intégrer l’incertitude sur les marchés.
Cette thèse est organisée en deux parties, de deux chapitres chacune, où la mesure et la gestion du risque de taux d’intérêt sont traitées respectivement par une approche théorique puis par une application au bilan de la Caisse d’Epargne du Limousin.
Dans la première partie, nous nous intéressons tout d’abord (chapitre 1) à la première étape du processus de contrôle du risque de taux d’intérêt, la mesure du risque de taux d’intérêt. Nous analysons les méthodes existant à l’heure actuelle pour mesurer le risque de taux d’intérêt d’un établissement de crédit, en mettant en évidence leurs avantages et leurs limites. Nous distinguons ces méthodes en fonction des données qu’elles requièrent pour mesurer le risque de taux d’intérêt. Ainsi, nous les regroupons en deux catégories, le risque de taux d’intérêt pouvant être mesuré à partir de données comptables ou de données de marché. Nous retenons ensuite la méthode qui nous paraît la plus adéquate, le modèle de Flannery [1981, 1983] qui étudie la sensibilité de la marge d’intérêt à l’évolution des taux d’intérêt, pour l’appliquer empiriquement au cas des banques françaises sur la période 1992-1999. Afin de savoir si certaines catégories d’établissement de crédit sont plus exposées que d’autres au risque de taux d’intérêt, nous distinguons les établissements de crédit de notre échantillon en fonction de leur statut juridique.
Nous nous intéressons ensuite (chapitre 2) à la deuxième étape du processus de contrôle du risque de taux d’intérêt, la gestion du risque de taux d’intérêt. Nous construisons alors une méthode pour gérer le risque de taux d’intérêt. Le cadre d’analyse que nous retenons est le modèle de choix de portefeuille de Markowitz [1952] adapté à l’activité bancaire en présence de contraintes réglementaires. Bien que ce type de modélisation est traditionnellement utilisé pour mesurer l’efficacité de la réglementation bancaire, nous l’exploitons pour concevoir un outil permettant de gérer le risque de taux d’intérêt bancaire. Dans notre modèle, la réglementation est exogène. Elle est imposée par les autorités bancaires et doit être respectée par la banque, quelle que soit sa réelle efficacité. Nous n’avons donc pas pour objectif de nous prononcer sur son efficacité. Toutefois, étant donné que nous retenons ce cadre d’analyse, nous en rappelons les principes et présentons les principaux modèles qui s’y inscrivent. A partir des aspects techniques de ces modèles et de nos exigences quant à notre méthode de gestion du risque de taux d’intérêt, nous présentons la structure théorique du modèle de gestion du risque de taux d’intérêt global que nous avons défini.
Après avoir appréhendé la mesure et la gestion du risque de taux d’intérêt par une approche théorique, nous appliquons, dans la seconde partie, ce processus de contrôle du risque de taux d’intérêt au bilan de la Caisse d’Epargne du Limousin.
Dans un premier temps, nous mesurons le risque de taux d’intérêt de la Caisse d’Epargne du Limousin (chapitre 3) en calculant la sensibilité de sa marge d’intérêt à l’évolution des taux. Plusieurs étapes sont alors nécessaires. Nous recensons toutes les opérations risquées du bilan et du hors-bilan de la Caisse d’Epargne du Limousin, c'est-à-dire les opérations dont les taux sont susceptibles de varier au cours d’une période. Nous calculons ensuite les impasses risquées afin de mettre en évidence l’exposition au risque de taux d’intérêt de la Caisse d’Epargne du Limousin. Nous reproduisons ensuite le mode d’indexation de chaque taux des opérations risquées aux taux de marché ou réglementés afin de mesurer de manière la plus réaliste possible l’impact de trois scénarios de taux, en annuel et en mensuel, sur la marge d’intérêt de la Caisse d’Epargne du Limousin.
Dans un second temps (chapitre 4), nous appliquons au bilan et au hors-bilan de la Caisse d’Epargne du Limousin la méthode de gestion du risque de taux d’intérêt que nous avons modélisée dans la première partie. Pour cela, nous regroupons les opérations risquées du bilan et du hors-bilan de la Caisse d’Epargne du Limousin par niveau de risque puis nous adaptons notre modèle théorique au cas de la Caisse d’Epargne du Limousin. Le programme d’optimisation sous contraintes de la Caisse d’Epargne du Limousin étant construit, nous le soumettons à de nombreuses simulations. Tout d’abord, nous réalisons des simulations avec une périodicité annuelle où nous faisons varier trois paramètres : le degré d’aversion au risque de la Caisse d’Epargne du Limousin, le risque et les corrélations entre les taux des opérations risquées matérialisés par une matrice variances-covariances et les scénarios de taux d’intérêt. Nous étudions également l’impact sur la marge d’intérêt et le risque du bilan et du hors-bilan d’une modification des contraintes réglementaires, de la capacité de l’établissement bancaire à faire évoluer, avec plus ou moins d’ampleur à court terme, la structure de la production nouvelle et des contraintes d’objectif sur la production nouvelle. Nous réalisons ensuite des simulations avec une périodicité mensuelle pour les différents scénarios de taux.
Nos simulations tendent à montrer que la méthode de gestion du risque de taux d’intérêt global que nous préconisons et que nous avons conçue est efficace : par rapport aux objectifs de production nouvelle que la Caisse d’Epargne du Limousin s’était fixés, la structure de la production nouvelle que nous obtenons permet d’améliorer la marge d’intérêt et de réduire le risque.