Définition
La MNI (marge nette d'intérêts, NII ou Net Interest Income en anglais) est la différence entre les intérêts perçus sur les actifs et les intérêts versés sur les passifs, sur un horizon donné. En gestion actif-passif, elle est projetée sur les douze prochains mois au minimum, souvent sur trois à cinq ans pour le pilotage.
La sensibilité de la MNI, notée ΔMNI ou ΔNII, compare la marge projetée dans un scénario de taux choqué à la marge projetée dans le scénario de référence. Elle complète l'EVE : l'EVE regarde la valeur, la MNI regarde les résultats.
Méthode de calcul
- Projeter, contrat par contrat, les encours et leurs dates de refixation de taux.
- Définir l'hypothèse de bilan : bilan constant (les tombées sont remplacées à l'identique), bilan statique (aucun renouvellement) ou bilan dynamique (production nouvelle selon le plan d'affaires).
- Appliquer à chaque scénario la courbe choquée et les règles de répercussion sur les taux clients, notamment sur les dépôts.
- Calculer les intérêts projetés par période et en déduire ΔMNI par rapport à la référence.
Exigence réglementaire
Les orientations de l'EBA sur l'IRRBB (EBA/GL/2022/14) demandent de mesurer le risque de taux à la fois en valeur (EVE) et en revenus (MNI). Les normes techniques de l'EBA sur le test prudentiel fixent un seuil pour la MNI : une baisse de la marge à un an, en bilan constant, supérieure à 5 % des fonds propres de catégorie 1 sous les scénarios parallèles signale un risque élevé et déclenche un dialogue avec le superviseur.
La MNI est déclarée dans les états IRRBB et intégrée aux projections de l'ICAAP.
Difficultés pratiques
- Les hypothèses de répercussion des taux de marché sur les taux des dépôts, qui ont été mises à l'épreuve par la remontée des taux de 2022.
- La cohérence entre la MNI de l'ALM, celle du contrôle de gestion et celle du plan budgétaire, souvent produites dans des outils différents.
- L'explication des écarts entre scénarios et entre arrêtés, poste par poste.
Dans RIALTO
Cette notion est traitée dans le module IRRBB Insight Core. Le cas d'usage « Interroger ses résultats en langage naturel » en montre une application.