La modélisation de la probabilité de défaut par la régression logistique et son impact sur les résultats bancaires.

Les techniques de modélisation de la probabilité de défaut sont multiples. De ce fait, dans cet article nous allons utiliser la régression logistique pour déterminer la relation entre le défaut et les caractéristiques des entreprises et la construction des outils de notation interne. La réglementation bancaire impose aux banques la constitution d’une provision pour risques et charges pour couvrir la perte de crédit attendue, et ce, en conformité avec les dispositions de la norme IFRS 9. De ce fait, les banques doivent utiliser leurs modèles internes que ce soit dans le cadre de l’approche IRB fondation ou avancée. Notre objectif est de proposer une démarche de construction des outils de notation basés sur la régression logistique et d’évaluer la provision pour risques et charges destinée à couvrir la perte attendue. De ce fait, nous allons modéliser la défaillance par la régression logistique, etnous allons utiliser l’approche IRB fondation pour déterminer la perte attendue

Sovereign Default Forecasting in the Era of the COVID-19 Crisis

The COVID-19 crisis has revealed the economic vulnerability of various countries and, thus, has instigated the systematic exploration and forecasting of sovereign default risks. Multivariate statistical and stochastic process-based sovereign default risk forecasting has a 50-year developmental history. This article describes a continuous, non-homogeneous Markov chain method as the basis for a COVID-19-related sovereign default risk forecast model. It demonstrates the estimation of sovereign probabilities of default (PDs) over a five-year horizon period with the developed model reflecting the impact of the COVID-19 crisis. The COVID-19-adopted Markov model estimates PDs for most countries, including those that are advanced with AAA and AA ratings, to suggest that no sovereign nation’s economy is secure from the financial impact of the COVID-19 pandemic. The dynamics of the estimated PDs are indicative of contemporary evidence as experienced in the recent financial crisis. The empirical results of this article have policy implications for foreign investors, sovereign lenders, export finance institutions, foreign trade experts, risk management professionals, and policymakers in the field of finance. The developed model can be used to timely recognize potential problems with sovereign entities in the current COVID-19 crisis and to take appropriate mitigating actions