Mémoires d'Actuariat
Mise en place de modèle de probabilité de défaut en IRFS 9 pour les entreprises nigérianes
Auteur(s) KAMSSI TCHAKAM I. D.
Société SL Financial
Année 2025
Résumé
Ce mémoire porte sur la construction de modèles de probabilité de défaut (PD) conformément à la norme IFRS 9, spécifiquement pour les entreprises nigérianes. La norme IFRS 9 introduit un cadre de provisionnement basé sur les pertes de crédit attendues (ECL – Expected Credit Losses), à comptabiliser dès la reconnaissance des instruments financiers. Elle intègre de nouveaux concepts, notamment l’augmentation significative du risque de crédit (SICR), l’approche forward-looking et l’utilisation de scénarios économiques pondérés. La PD, élément central du calcul des ECL, doit ainsi répondre à des exigences strictes pour estimer les ECL et évaluer le SICR. L’objectif de ce mémoire est de proposer des modèles de PD adaptés aux entreprises nigérianes, tout en assurant leur conformité avec IFRS 9. Après avoir passé en revue divers modèles, nous avons retenu les approches les plus pertinentes pour le marché nigérian. Compte tenu des contraintes, surtout liées à l’accès aux données, nous avons retenu le modèle KMV pour les entreprises cotées à la NGX et celui des PD inférées des obligations pour les émetteurs obligataires. Le manque de données n’a cependant pas permis de développer un modèle de scoring pour les autres entreprises (PME). Nous avons enfin étudié l’intégration des éléments prospectifs et des scénarios économiques pondérés, en montrant comment ils peuvent être incorporés dans nos modèles à travers des exemples illustratifs.
Abstract
This thesis focuses on the construction of Probability of Default (PD) models in compliance with IFRS 9, specifically for Nigerian companies. The IFRS 9 standard introduces a provisioning model based on Expected Credit Losses (ECL), where ECL must be recognized as soon as financial instruments are accounted for. New concepts such as Significant Increase in Credit Risk (SICR), a forward-looking approach, and the use of weighted economic scenarios are introduced. Since PD is a key component of ECL calculation, it must meet strict requirements to determine ECL and assess SICR. The objective of this thesis is to propose PD estimation models adapted to Nigerian companies, ensuring compliance with IFRS 9. After reviewing various PD estimation models, we selected the most suitable approaches for the Nigerian market. Due to significant constraints, mainly related to data access, we chose the KMV model for companies listed on the NGX and the PD model inferred from bonds for companies issuing debt securities. However, the lack of data did not allow the development of a scoring model for other types of companies. We also explored the integration of forward-looking elements and weighted economic scenarios, in line with IFRS 9 requirements. This study demonstrates how these aspects can be incorporated into the results of our models through illustrative examples.
Mémoire complet
Auteur(s) KAMSSI TCHAKAM I. D.
Société SL Financial
Année 2025
Résumé
Ce mémoire porte sur la construction de modèles de probabilité de défaut (PD) conformément à la norme IFRS 9, spécifiquement pour les entreprises nigérianes. La norme IFRS 9 introduit un cadre de provisionnement basé sur les pertes de crédit attendues (ECL – Expected Credit Losses), à comptabiliser dès la reconnaissance des instruments financiers. Elle intègre de nouveaux concepts, notamment l’augmentation significative du risque de crédit (SICR), l’approche forward-looking et l’utilisation de scénarios économiques pondérés. La PD, élément central du calcul des ECL, doit ainsi répondre à des exigences strictes pour estimer les ECL et évaluer le SICR. L’objectif de ce mémoire est de proposer des modèles de PD adaptés aux entreprises nigérianes, tout en assurant leur conformité avec IFRS 9. Après avoir passé en revue divers modèles, nous avons retenu les approches les plus pertinentes pour le marché nigérian. Compte tenu des contraintes, surtout liées à l’accès aux données, nous avons retenu le modèle KMV pour les entreprises cotées à la NGX et celui des PD inférées des obligations pour les émetteurs obligataires. Le manque de données n’a cependant pas permis de développer un modèle de scoring pour les autres entreprises (PME). Nous avons enfin étudié l’intégration des éléments prospectifs et des scénarios économiques pondérés, en montrant comment ils peuvent être incorporés dans nos modèles à travers des exemples illustratifs.
Abstract
This thesis focuses on the construction of Probability of Default (PD) models in compliance with IFRS 9, specifically for Nigerian companies. The IFRS 9 standard introduces a provisioning model based on Expected Credit Losses (ECL), where ECL must be recognized as soon as financial instruments are accounted for. New concepts such as Significant Increase in Credit Risk (SICR), a forward-looking approach, and the use of weighted economic scenarios are introduced. Since PD is a key component of ECL calculation, it must meet strict requirements to determine ECL and assess SICR. The objective of this thesis is to propose PD estimation models adapted to Nigerian companies, ensuring compliance with IFRS 9. After reviewing various PD estimation models, we selected the most suitable approaches for the Nigerian market. Due to significant constraints, mainly related to data access, we chose the KMV model for companies listed on the NGX and the PD model inferred from bonds for companies issuing debt securities. However, the lack of data did not allow the development of a scoring model for other types of companies. We also explored the integration of forward-looking elements and weighted economic scenarios, in line with IFRS 9 requirements. This study demonstrates how these aspects can be incorporated into the results of our models through illustrative examples.
Mémoire complet
