cé un pfe fé par un binome sur la gestion actif passif, évaluation des options cachées (l’option de liquidité et l’option de emboursement anticipé) fé a la BMCE bank.
Dans le cadre de la gestion actif passif, nous nous sommes intéressés à évaluer les options cachées, ce projet traite conjointement l’option de liquidité et l’option de remboursement anticipé.
L’option de liquidité affecte le passif du bilan, en effet le retrait des dépôts à vue diminue les ressources à faible coût (même nul), alors que l’option de remboursement affecte l’actif en diminuant des emplois de la banque.
Le fait de céder ces options engendre alors des pertes pour la banque, ce qui nécessite une évaluation juste de la valeur de ces droits, pour atteindre cet objectif nous avons utilisé des modèles comportementaux et optionnels.
Pour valoriser les encours dépôts à vue, nous avons mené une étude comparative afin de choisir le modèle le plus approprié aux données de la BMCE Bank, ensuite l’utiliser pour prévoir la valeur des dépôts à vue dans le futur. Pour augmenter le niveau de la précision, nous avons opter pour traiter les cas des comptes courants, comptes chèques, et comptes sur carnets, chacun à part, suite à cette étude il s’est avéré que le modèle de Selvaggio, le modèle Frachot et le modèle de O’Brien sont respectivement les modèles les plus appropriés. Nous avons enfin appliqué ces résultats pour prévoir les encours des dépôts à vue au futur, ceci s’est fait en appliquant le modèle de Vasicek pour anticiper le taux court, et la méthode de Monte Carlo pour simuler les scénarios de taux.
Quant aux remboursements anticipés, nous avons essayé trois méthodes d’évaluation de cette option en l’occurrence : la méthode binomiale, trinomiale et la méthode de Demey, Frachot et Riboulet, en outre nous avons conçu une application informatique permettant de pricer l’option de remboursement selon les deux premières méthodes de valorisation.
Mots clés : les options cachées, les dépôts à vue, les remboursements anticipés, Le modèle de Vasicek, La méthode de Monte Carlo