Prince Henri Auditoire 02 BW

Publication du cahier d’études 75

29.08.2012

Un cadre pour l'analyse des indicateurs d'alerte avancés et des projections dynamiques de probabilités de défaut pour l'arsenal des indicateurs de politique macroprudentielle

 

Auteurs: Xisong Jin et Francisco Nadal De Simone

 

Cette étude apporte une contribution à la littérature actuelle ayant trait aux aspects temporels et transversaux du  risque systémique propre à l’activité de crédit. L’objectif est de développer un cadre intégré permettant à la fois d’identifier à temps les perturbations exogènes susceptibles d’accroître le risque de crédit, de générer un indicateur capable de signaler l’accumulation des déséquilibres endogènes et propres au secteur bancaire, de prendre en considération les interdépendances entre les établissements de crédit et, enfin, de réaliser  des projections robustes de probabilités de défaut (PDs).     

Afin d’introduire l’interdépendance entre les banques dans notre modélisation structurelle du risque de crédit, cette étude s’appuie sur une démarche en deux étapes. Tout d’abord, les probabilités de défaut des banques individuelles ont été estimées en employant le modèle de Delianedis et Geske (2003), lequel est caractérisé par sa capacité d’estimer simultanément la probabilité de défaut  à une période (T+1) ainsi que la probabilité prospective et conditionnelle à l’absence d’un défaut au cours de la première  période. En second lieu, le cadre offert par le modèle factoriel dynamique généralisé  (GDFM) appliqué à une importante base de données, constituée de variables  macroéconomiques et financières, permet d’estimer les composantes communes des probabilités de défaut des groupes bancaires européens et de leurs filiales luxembourgeoises. Cette estimation permet de démontrer dans quelle mesure un ensemble de facteurs communs d’une nature systémique peuvent affecter simultanément l’ensemble des banques. Hormis la performance de  l’activité économique, laquelle représente un levier déterminant pour le risque de crédit des groupes bancaires européens, l’importance des encours de crédit et celle de l’activité interbancaire demeurent des facteurs communs de risque à la fois pour les établissements de crédit luxembourgeois et pour les groupes bancaires européens.

Dans la lignée des indicateurs avancés d’alerte (early-warning indicators), les outils adoptés dans le  cadre de cette étude permettent de déceler les signes d’une progression persistante du risque de crédit ainsi que le niveau de vulnérabilité du système bancaire, tel que reflété par l’évolution prospective des probabilités de défaut. Ainsi, cette étude contribue à la littérature bourgeonnante sur le risque systémique en tenant compte des externalités que font peser les intermédiaires financiers sur le système, et sur l’économie en général, en identifiant l’importance  des facteurs communs aux risques bancaires pendant les périodes « normales », ce qui facilite la  prise de mesures macro-prudentielles en temps opportun.

Cependant, ceci n’est pas suffisant. Les autorités macro-prudentielles ont également besoin de projections hors période d’estimation (« out-of-sample ») du risque de crédit qui soient robustes. Cette étude contribue à cet objectif en développant un cadre intégré pour effectuer des projections de changement du risque de crédit systémique. Afin de corriger les limites du GDFM en matière de projections, cette étude introduit une nouvelle approche à travers la combinaison d’un modèle factoriel dynamique (GDFM) et des t-copulas conditionnelles, permettant ainsi la prise en compte de l’interdépendance des établissements dans un modèle structurel. Ce cadre permet donc d’effectuer une projection des composantes communes, ainsi qu’idiosyncratiques, du risque systémique ; en outre, ces projections ne sont pas biaisées vers le bas comme cela est le cas lorsque les PDs des banques individuelles sont estimées sans tenir compte des interdépendances entre les banques. Cette approche améliore les caractéristiques analytiques du modèle et sa performance hors période d’estimation, notamment en ce qui concerne les banques individuelles.