Analyse vintage

L'analyse par millésime est une technique de risque de crédit qui regroupe les prêts selon la période à laquelle ils ont été octroyés et suit la performance de chaque groupe par ancienneté, plutôt que par date calendaire. La comparaison des cohortes au même nombre de mois de vie élimine la distorsion causée par la croissance du portefeuille, et expose les évolutions de la qualité de crédit des mois avant que les ratios d'impayés globaux ne bougent.

Points clés

• Un millésime est une cohorte de prêts décaissés au cours de la même période — généralement un mois ou un trimestre.
• La performance est mesurée par les mois de vie (MOB), de sorte qu'un prêt de trois mois n'est comparé qu'à d'autres prêts de trois mois.
• Un portefeuille en croissance dilue automatiquement son propre ratio d'impayés, car les prêts récents n'ont pas eu le temps de faire défaut. L'analyse par millésime est la correction standard de ce phénomène.
• Le résultat est une courbe de millésime : le taux de défaut cumulé reporté en fonction des MOB, une ligne par cohorte.
• Ses principales utilisations sont la détection précoce de la détérioration du crédit, l'évaluation des changements de politique ou de scorecard, la comparaison des canaux et des produits, et l'estimation des pertes sur la durée de vie pour les modèles de pertes de crédit attendues.

Qu'est-ce que l'analyse par millésime ?

Chaque prêt possède deux horloges. L'une est le temps calendaire — la date figurant sur le relevé. L'autre est l'ancienneté, c'est-à-dire depuis combien de temps le prêt est en cours. Le risque de crédit suit la seconde horloge, et non la première. Un prêt décaissé la semaine dernière ne peut pas être en retard de quatre-vingt-dix jours ; un prêt décaissé il y a deux ans a eu toutes les occasions de faire défaut.

Le reporting de portefeuille classique mélange les deux. Un ratio tel que le portefeuille à risque de plus de 30 jours est calculé sur l'ensemble des prêts inscrits au bilan à une date donnée, quel que soit leur âge. Ce chiffre répond à la question « comment se porte le portefeuille en ce moment ? », ce qui est utile, mais il ne peut pas répondre à la question « ce que nous octroyons aujourd'hui est-il meilleur ou moins bon que ce que nous avons octroyé l'année dernière ? ». Ce sont des questions différentes, et seule la seconde vous indique si votre politique de crédit fonctionne.

L'analyse par millésime répond à la seconde question en maintenant l'ancienneté constante. Regroupez les prêts par mois de décaissement, puis mesurez chaque groupe à MOB 3, MOB 6, MOB 12 et ainsi de suite. Chaque comparaison est alors strictement comparable.

Pourquoi la croissance masque les mauvais prêts

C'est précisément l'échec que l'analyse par millésime vise à prévenir.

Un prêteur qui double son encours chaque année a un portefeuille dans lequel la plupart des prêts sont récents. Les prêts récents ne sont presque jamais en souffrance — non parce qu'ils sont de bonne qualité, mais parce qu'ils n'ont pas eu le temps de se dégrader. Le dénominateur du ratio d'impayés augmente immédiatement, tandis que le numérateur ne réagit qu'avec un décalage de plusieurs mois.

Le résultat est un ratio de portefeuille à risque qui reste stable, voire s'améliore, alors que la qualité de souscription s'effondre. Lorsque la croissance ralentit, les prêts douteux accumulés apparaissent d'un seul coup et le ratio se détériore fortement, ce qui est souvent attribué à l'environnement économique plutôt qu'aux décisions d'octroi prises un an plus tôt.

L'analyse par millésimes rend ce phénomène visible alors qu'il est encore en cours.

Le tableau des millésimes

Le résultat standard est un triangle : cohortes d'origination en lignes, les mois de vie en colonnes. La partie inférieure droite du tableau est vide, car les millésimes récents n'ont pas encore vieilli.

Taux cumulé de retards de plus de 90 jours, par mois d'origination et mois de vie

• Janvier : MOB 3 : 0.8% | MOB 6 : 2.1% | MOB 9 : 3.4% | MOB 12 : 4.0%
• Février : MOB 3 : 0.9% | MOB 6 : 2.3% | MOB 9 : 3.6% | MOB 12 : 4.2%
• Mars : MOB 3 : 1.1% | MOB 6 : 2.8% | MOB 9 : 4.3%
• Avril : MOB 3 : 1.6% | MOB 6 : 3.9%
• Mai : MOB 3 : 2.1% | MOB 6 : 4.8%
• Juin : MOB 3 : 2.4%

Lisez n'importe quelle colonne de haut en bas. À MOB 3, le taux de défaut a triplé entre janvier et juin. À MOB 6, il a plus que doublé entre janvier et mai. Quelque chose a changé dans l'activité vers mars ou avril — un assouplissement des critères, un nouveau canal, un changement du seuil de scorecard, un réseau de fraude ou une nouvelle agence qui intègre des emprunteurs fragiles.

Considérons maintenant ce que le ratio d'arriérés au niveau du portefeuille aurait montré sur la même période. Si le portefeuille croissait rapidement, presque rien. Le 4.8% de la cohorte de mai à MOB 6 n'apparaît pas pleinement dans les chiffres globaux avant la fin de l'année.

Lire le tableau dans trois directions :

• En descendant une colonne — compare les cohortes au même âge. C'est la comparaison qui compte pour la qualité du crédit.
• En parcourant une ligne — retrace la maturation d'une cohorte, montrant comment les pertes s'accumulent avec l'âge.
• Le long d'une diagonale — représente une seule période calendaire, puisque chaque pas vers la droite et vers le bas avance d'un mois en temps réel. Les motifs diagonaux indiquent un choc affectant toutes les cohortes en même temps, comme un événement macroéconomique, une perturbation du recouvrement ou une panne d'un canal de paiement.

Cette dernière distinction est importante sur le plan du diagnostic. Un problème visible dans les colonnes provient de la souscription. Un problème visible le long d'une diagonale provient de l'environnement ou de la gestion des prêts, et affecte des prêts qui étaient sains au moment de leur octroi.

Courbes de millésimes

Tracer chaque ligne sous forme de courbe — taux de défaut cumulé sur l'axe vertical, MOB sur l'axe horizontal — produit le graphique de courbes de millésimes qui donne à cette technique sa signature visuelle.

Les courbes bien comportées partagent une même allure : une montée rapide au début, puis un aplatissement progressif à mesure que la cohorte gagne en ancienneté. Le point où la courbe s'aplatit est le point de maturité, et il définit combien de temps une cohorte doit être observée avant que son taux de perte final puisse être estimé de manière fiable. Pour les prêts à la consommation et les microcrédits à court terme, ce délai peut être de six à douze mois ; pour les prêts garantis à plus long terme, il peut être de plusieurs années.

Deux propriétés des courbes sont porteuses de sens :

• Hauteur — le niveau où se situe la courbe. Une courbe plus haute signifie une cohorte de moins bonne qualité à chaque ancienneté.
• Forme — la rapidité avec laquelle elle monte. Les courbes qui grimpent très fortement au cours des premiers mois indiquent des problèmes d'octroi : fraude, revenus falsifiés ou emprunteurs qui n'ont jamais eu l'intention de rembourser. Les courbes qui restent basses puis se détériorent plus tard indiquent des problèmes de solvabilité qui apparaissent lorsque la situation évolue.

Défaut au premier versement — le fait qu'un emprunteur manque le tout premier versement — mérite un suivi distinct. Ce n'est presque jamais un événement de crédit au sens habituel. Cela indique généralement une fraude, une usurpation d'identité, une erreur de données ou un agent de crédit qui a octroyé des prêts que l'emprunteur n'a en réalité jamais reçus.

Ce qu'il faut mesurer

La technique est indifférente à l'indicateur suivi, et le choix doit découler de la question posée.

• % cumulé ayant déjà connu un retard de 30 / 60 / 90 jours ou plus : Signal de risque précoce, disponible le plus tôt.
• Taux de défaut cumulé : Résultat de crédit formel défini par la définition de défaut retenue par le prêteur.
• Taux de perte nette cumulé : Radiations nettes des recouvrements — le véritable résultat économique.
• Taux de délinquance à un instant donné : Photographie instantanée plutôt que cumulée ; plus volatile, mais plus simple.
• Taux de défaut au premier versement : Évalue la fraude et l'intégrité du processus d'octroi.
• Taux de remboursement anticipé / de règlement anticipé: Mesure l'impact sur les revenus et la durée de vie comportementale des prêts pour les modèles de tarification.

Deux choix méthodologiques ont plus d'importance qu'il n'y paraît :

Pondération par nombre ou par montant ? Mesurer par le nombre de prêts traite chaque emprunteur de la même manière ; mesurer par le montant décaissé reflète l'exposition économique. Ces deux approches peuvent raconter des histoires différentes lorsque la taille des prêts varie fortement : une cohorte peut sembler saine en nombre et catastrophique en valeur si ce sont les prêts de montant élevé qui échouent. Présentez les deux lorsque c'est possible.

Quel dénominateur ? Pour les taux de perte cumulés, le dénominateur doit être le montant initial décaissé de la cohorte, maintenu constant. Utiliser le solde restant dû actuel réintroduit exactement la distorsion que la technique est conçue pour éliminer, car ce solde s'amortit à mesure que les bons prêts remboursent.

Où l'analyse par millésime est utilisée

Évaluation de la politique de crédit. Le seul moyen fiable de savoir si une modification de politique a fonctionné. Resserrez un seuil en mars : les millésimes émis à partir de mars devraient se situer en dessous des précédents à MOB égal. Rien d'autre n'isole l'effet aussi nettement.

Suivi de la scorecard. Les courbes de millésime ventilées par bande de score doivent être ordonnées et distinctes. Si les bandes convergent ou se croisent, le modèle a perdu son pouvoir discriminant et doit être recalibré.

Comparaison par canal, produit et agence. Les cohortes segmentées par canal d'acquisition, agence, chargé de prêt ou produit révèlent souvent que la performance globale est portée par un segment solide tandis qu'un autre perd de l'argent.

Évaluation des campagnes et promotions. Les prêts octroyés dans le cadre d'une opération promotionnelle forment leur propre millésime et peuvent être évalués pour eux-mêmes plutôt que d'être noyés dans le portefeuille.

Modélisation des pertes de crédit attendues. Les courbes de millésime constituent une donnée empirique directe pour l'estimation des pertes sur la durée de vie selon IFRS 9, car elles décrivent la façon dont les pertes apparaissent au cours de la vie d'une cohorte.

Tarification et rentabilité. La perte attendue sur la durée de vie par segment, issue de courbes de millésime matures, est la composante de perte d'un prix fondé sur le risque.

Prévision. Les cohortes non matures peuvent être projetées en appliquant la forme de courbes matures comparables, ce qui donne une estimation précoce du niveau auquel un millésime récent finira par arriver.

Comment l'analyse par millésime se compare aux autres techniques

• Analyse par millésime : Suit les cohortes d'octroi par ancienneté. Idéale pour comparer la qualité de la souscription dans le temps. Limite : Nécessite que les cohortes arrivent à maturité.
• Analyse des roll rates : Suit les mouvements entre les tranches de retard d'un mois sur l'autre. Idéale pour les prévisions de recouvrement à court terme. Limite : Ne reflète pas la qualité de l'octroi.
• Taux de flux / matrice de transition : Évalue la probabilité de passer d'un état de risque à un autre. Idéale pour modéliser la migration à court terme. Limite : Suppose que les relations de transition restent stables.
• Photographie du portefeuille à risque : Mesure l'ensemble du portefeuille à un instant donné. Idéale pour évaluer l'état actuel du portefeuille. Limite : Faussée par la croissance du portefeuille et les changements de composition.
• Analyse de pool statique : Suit un pool fixe de comptes dans le temps. Idéale pour la titrisation et la performance des pools. Limite : Conceptuellement identique à l'analyse par millésime sous un autre nom.

Ces techniques sont complémentaires. Les roll rates vous indiquent ce qui se passera le mois prochain ; les courbes de millésime vous indiquent si les prêts que vous octroyez aujourd'hui valent la peine d'être octroyés.

Données et exigences pratiques

• Une date de décaissement sur chaque prêt, immuable, qui définit de manière permanente l'appartenance à la cohorte. Un prêt ne change jamais de millésime, y compris après restructuration.
• Instantanés de performance historiques, ou un historique de transactions suffisamment complet pour reconstituer le statut de délinquance de chaque prêt à chaque fin de mois écoulée.
• Une définition stable de « mauvais » appliquée de façon identique sur toute la série. Modifier la définition du défaut en cours de série invalide toute comparaison.
• Taille de cohorte suffisante. Les petites cohortes produisent des courbes bruitées. Lorsque les volumes mensuels sont faibles, regroupez-les par trimestre.
• Traitement cohérent des restructurations et des radiations. Un prêt restructuré qui cesse d'être déclaré comme délinquant embellira son millésime. Décidez de la règle, documentez-la et appliquez-la de façon uniforme.
• Clés de segmentation saisies à l'octroi — produit, canal, agence, agent de crédit, tranche de score. Les segments ne peuvent pas être analysés rétrospectivement si les attributs n'ont jamais été enregistrés.

Erreurs fréquentes

Comparer des cohortes immatures à des cohortes matures à leurs valeurs finales. Une cohorte à MOB 4 semblera toujours meilleure qu'une cohorte à MOB 18. Seules les comparaisons à âge égal sont valables — c'est tout l'intérêt de la méthode, et cela reste l'erreur la plus courante.

Utiliser l'encours comme dénominateur. Réintroduit la distorsion liée à la croissance. Maintenez constant le montant décaissé initial.

Ignorer les changements de mix. Une cohorte peut se détériorer simplement parce que sa composition a changé — davantage d'un produit plus risqué, davantage d'un canal plus faible — sans qu'aucun segment ne se dégrade. Segmentez avant de conclure que la sélection des risques s'est relâchée.

Ignorer la saisonnalité. Dans le crédit agricole et le crédit lié aux frais de scolarité, les cohortes octroyées à des mois différents évoluent dans des environnements de remboursement réellement différents. Comparez les mêmes mois d'une année sur l'autre ainsi que les mois consécutifs.

Surinterpréter les petites cohortes. Quelques défauts dans une petite cohorte produisent des variations de pourcentage spectaculaires qui ne signifient rien.

S'arrêter au niveau du portefeuille. La courbe agrégée est la moyenne de segments qui peuvent évoluer dans des directions opposées.

Traiter un effet diagonal comme un problème d'octroi. Si toutes les cohortes se détériorent au cours du même mois calendaire, la cause est externe ou opérationnelle, et non la sélection des risques.