Soutenance mémoire
Vue générale sur le « Crédit Scoring »
Quelques définitions du Crédit Scoring
Le Crédit Scoring est l’utilisation de connaissance quantitative des résultats de remboursement et des caractéristiques des prêts remboursés dans le passé et enregistrés dans une base de données électronique afin de pronostiquer les résultats de remboursements des futurs prêts .
Le Crédit Scoring utilise des mesures quantitatives de performance et les caractéristiques des prêts précédents pour prédire la performance des prêts avec des caractéristiques similaire. Le Crédit Scoring n’approuve, ni ne rejette une demande de prêt, il peut plutôt prédire la probabilité d’occurrence de mauvaise performance (défaut) telle que définie par le préteur. Le Crédit Scoring est une méthode statistique prédisant la probabilité qu’un candidat de l’emprunt (Client) ou emprunteur existant en défaut ou devenir délinquant. Le Crédit Scoring est une méthode d’évaluation de risque du crédit de candidature pour un emprunteur. En utilisant les données historiques et les techniques statistiques, le Crédit Scoring essaie d’isoler les effets de plusieurs caractéristiques de candidat sur les délinquances et les défauts.
Un Scoring est un outil statistique et probabilistique de détection du risque. Outil d’aide à l’analyse, s’ajoutant aux renseignements sur les divers événements concernant les clients. Il est utilisé par les analystes financiers dans le diagnostic individuel de chaque client. Par ailleurs, les scores peuvent être utilisés pour apprécier le niveau de risque attaché à un ensemble de client.
Le Crédit Scoring automatise l’application de processus de l’approbation en prédisant la probabilité que le candidat développera des problèmes du remboursement selon la définition du CGAP.
Crédit Scoring dans une institution de microfinance
Le Crédit Scoring est une discipline relativement jeune pour l’industrie de microfinance en générale. Son application est assez rare dans les pays en voie de développement. Par contre, les démarches de Scoring sont très utilisées par les banques commerciales dans les pays développés. La question de la transposition de ces techniques dans la microfinance est encore relativement récente et elle se caractérise par un déficit d’information. Toutefois, des recherches ont été menées pour analyser la probabilité de défaut mais la plupart n’avait pour objet que de faire de la prédiction sur les futurs prêts. En 1998, Vigano a développé l’un des premiers modèles de Crédit Scoring dans un contexte Africain pour la Caisse Nationale du Crédit Agricole (CNCA) du Burkina-Faso. Schreiner a initie un travail pilote en microfinance en développant un modèle de Scoring pour une institution de microfinance Bolivienne en 2004 et a utilisé les même technique dans le domaine de l’analyse de la pauvreté et de la désertion de la clientèle.
L’évaluation du risque de remboursement du travailleur indépendant et pauvre est le défi majeur de la microfinance. A ce jour, les innovations de la microfinance ont été premièrement la création de groupe de responsabilité et deuxièmement le développement des examens détaillés et subjectifs des affaires et ménages de candidats de crédit pour les agents de crédit afin de juger les risques de remboursement ; le Crédit Scoring promet de faire une nouvelle avance de progrès de l’efficacité de la microfinance. Au niveau de l’IMF dans son ensemble, le Scoring peut permettre d’augmenter la portée de l’action tout en améliorant la rentabilité de l’institution. De ce fait, il convient d’analyser les gains liés à l’augmentation du taux de remboursement du fait de la diminution du nombre de prêts qui, s’ils avaient été octroyés, seraient passés en perte.
Mettre en place un Scoring, c’est mettre en place une nouvelle culture de gestion dans l’IMF. Le succès des systèmes de Scoring ne dépend pas tant de l’irréprochabilité de l’outil technique que de la qualité et de la pertinence de son usage. Au delà de la justesse des résultats qu’il donne, un Scoring fonctionne d’abord si on lui fait confiance et si l’on comprend bien son fonctionnement. C’est pourquoi il est particulièrement important de mettre en place toutes les formations nécessaire au sein de l’IMF, souvent en continu et sur plusieurs mois, afin de combattre le scepticisme qu’il génère souvent, mais aussi afin de bien faire entendre sa technicité.
Forces et faiblesses du Crédit Scoring
Même si le Crédit Scoring n’est pas destiné à remplacer les groupes de responsabilité conjointe ou le jugement subjectif des agents de crédit, sa capacité de pronostiquer facilite l’évaluation des risques des candidats de microcrédit. Cette sous-section énumère ce que le Crédit Scoring peut faire et ne peut pas faire dans la microfinance, en d’autre terme ses forces et ses faiblesses.
Forces du Crédit Scoring
En comparaison à l’évaluation implicite ou subjective, le Crédit Scoring quantifie le risque et présente de nombreux avantages potentiels. Il peut améliorer l’efficience dans le processus d’analyse et de livraison du crédit. Il est objectif, cohérent et explicite et peut être testé avant d’être utilisé. Il peut améliorer la gestion du risque de crédit et présente le mérite de quantifier la probabilité de défaut de remboursement. Le pronostic de risque fait pour l’évaluation statistique est supérieur à la note « automatique ». Le Crédit Scoring peut tenir compte non seulement des arriérés des remboursements antérieurs mais aussi d’un nombre d’autres caractéristiques liés au risque .
En utilisant la science statistique, il peut révéler le lien réel qui existe entre le risque et les caractéristiques de l’emprunteur, du prêt et du prêteur à partir de leur relation historique dans la base de données du microprêteur. Il permet de connaitre et de communiquer le procédé exact utilisé pour pronostiquer les risques avec la fiche d’évaluation. Par contre, l’évaluation subjective dépend d’un procédé flou que même les utilisateurs auront du mal à expliquer. Il a permis aux gestionnaires de prêt de quantifier le risque comme probabilité. Le produit du Crédit Scoring est une probabilité, le produit d’une évaluation subjectif est un sentiment. Car il est plus facile pour le microprêteur de gère les probabilités que les sentiments. Bien entendu, il ne peut pas dire aux gestionnaires de prêts quelle politique elle doit choisir, mais il peut donner une idée sur les éventuelles conséquences des choix particuliers. En montrant ce à quoi le microprêteur peut s’attendre selon une politique d’utilisation choisie, le Crédit Scoring améliore la gestion des risques ou contribue à l’amélioration de la gestion du risque. Il permet aussi une évaluation de risque et après l’évaluation, une gestion de risques bien plus précise que l’évaluation subjective. Contrairement aux règles des peines de mort, le Crédit Scoring peut quantifie comment le risque change si une garantie par exemple ne peut couvrir pas 100 pour cent de la valeur du prêt.
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Table des matières
INTRODUCTION
1 CADRE GENERALE D’ETUDE
1.1 Présentation de l’institution
1.1.1 Historique de la SIPEM
1.1.2 Le Département Audit Interne et Contrôle de Gestion
1.1.3 Contexte de l’étude
1.2 Vue générale sur le « Crédit Scoring »
1.2.1 Quelques définitions du crédit scoring
1.2.2 Crédit scoring dans une institution de microfinance
1.2.3 Forces et faiblesses du crédit scoring
1.3 Approche méthodologique
1.3.1 Méthodologie d’analyse et les raisons du choix méthodologique
1.3.2 Cadre théorique
1.3.3 Cadre pratique
2 RESULTATS EMPIRIQUES
2.1 Interprétation des variables explicatives
2.1.1 Description d’échantillon
2.1.2 Analyse de contingence ou test d’association
2.1.3 Comparaison des moyennes
2.2 Résultats issus des deux méthodes
2.2.1 Résultats issus de l’analyse discriminante
2.2.2 Résultats issus de la régression logistique
2.2.3 Comparaison de résultat des deux techniques
3 DISCUSSION DES RESULTATS
3.1 Analyse et discussion des résultats
3.1.1 Défaut de remboursement et relation de long terme (nombre de prêt)
3.1.2 Défaut de remboursement et conditions financières
3.1.3 Défaut de remboursement et temps d’attente
3.1.4 Défaut de remboursement et Degré de rationnement
3.1.5 Défaut de remboursement et Taux d’intérêt annualisé
3.1.6 Défaut de remboursement et garanties
3.2 Inférence sur les rejets
3.3 Limites et perspectives de la recherche
3.3.1 Limites de la recherche
3.3.2 Perspectives de la recherche
CONCLUSION
