Crises bancaires et défauts souverains : Quels déterminants, quels liens ?

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Extraits et sommaire de ce document

[…] Cette thèse est organisée autour de trois chapitres. A première vue, la littérature sur les systèmes d’alerte précoce des crises financières est impressionnante (Gaytán et Johnson, 2002). Néanmoins, les études sur les crises de la dette souveraine sont rares (Manasse et al., 2009; Babecký et al., 2012). Pour mieux appréhender ce phénomène, le premier chapitre développe un modèle d’alerte précoce pour prédire les crises de la dette souveraine.
Notre approche est à la fois originale et robuste car elle prend en compte l’incertitude des modèles et des paramètres basée sur la méthode de sélection bayésienne du modèle de régression par combinaison des spécifications économétriques. Etant donné les spécificités de chaque pays dans notre échantillon, nous adoptons la définition de la crise de la dette proposée par Reinhart & Rogoff (2010).
L’intérêt majeur de cette dernière réside dans la distinction entre la dette extérieure et la dette intérieure. De plus, les auteurs identifient la date de déclenchement et celle de la fin de chaque épisode de crise, donc leur durée. Cela nous permet d’identifier, non seulement, les indicateurs avancés des crises de la dette mais aussi, d’étudier leur sévérité d’après le délai de correction des déséquilibres pour un retour à une phase plus calme. Notre analyse va au-delà du problème lié à l’incertitude des modèles et des paramètres. Elle définit les seuils quantitatifs à partir desquels un indicateur signale une crise.
L’idée de base est d’avoir une information a priori conduisant à une distribution a posteriori qui permet la construction d’un arbre de classification récursif (CART). Ce dernier présente l’intérêt d’attribuer un seuil critique à tous les indicateurs potentiels de déséquilibre financier. Nos résultats sont cohérents avec la littérature et montrent que les avoirs étrangers nets par rapport au total des actifs, la dette publique brute en pourcentage du PIB, la dette à court terme en pourcentage des réserves totales et l’épargne brut en pourcentage du PIB jouent un rôle décisif dans l’annonce d’une crise de la dette souveraine.
Pour tester le pouvoir prédictif de notre modèle, nous effectuons une prévision du taux d’erreur basée sur la procédure de la validation croisée. Notre modèle affiche une proportion plutôt satisfaisante de signaux corrects d’un défaut souverain, proche de 75%. En effet, ce taux est supérieur à celui trouvé par Trebeschi et Ciarlone (2005). Ces derniers se basent sur un modèle Logit et ce, pour 44 pays émergents entre la période 1980-2002.
Dans le deuxième chapitre, nous analysons les éléments de vulnérabilité du secteur bancaire pour la construction d’un système d’alerte précoce. Les études antérieures ont proposé plusieurs méthodes telles que l’extraction de signaux (Kaminsky, Lizondo, & Reinhart, 1998) et plus fréquemment les modèles Probit et Logit (Demirguç-Kunt & Detragiache, 1998). Bien que la performance de ces méthodes varie d’une étude à une autre, le problème de l’incertitude des modèles et des paramètres n’a pas fait l’objet d’une attention particulière (si l’on excepte Babecký et al., 2013).
Devant cette difficulté, la méthode de sélection bayésienne par combinaison des modèles met en concurrence un grand nombre de variables dans un seul modèle de régression. Cette approche prend en compte tous les modèles possibles par la moyenne de leurs probabilités d’inclusion a posteriori ainsi qu'une information précise a priori des paramètres afin d'obtenir le modèle le plus efficace en termes de prévision hors échantillon (Hoeting et al., 1999).
Alors que Babecký et al. (2013) se concentrent sur le cas des pays développés, notre étude vise à identifier les indicateurs d’alerte précoce pour 48 pays avec des niveaux de développement différents. Nous nous basons sur la datation de Laeven & Valencia (2013) parce qu’elle a l’avantage de fournir une chronologie des crises bancaires fondée notamment sur l’ampleur des interventions publiques. De plus, leur base de données inclut la crise récente de 2008.
L’un des enjeux de notre travail est en effet de savoir si un système de prévision fondé sur des informations macroéconomiques est capable de lancer un signal précoce fiable sur l’occurrence des crises bancaires après 2005. Pour cela, nous effectuons deux types de prévision dans l’échantillon et hors échantillon.
Les résultats montrent que notre modèle d’alerte précoce renvoie des prévisions pertinentes dans l’échantillon et hors échantillon en minimisant les différentes sources d’erreur. Finalement, nous effectuons deux exercices d’analyse de robustesse. Le premier consiste à tester la performance de notre modèle qui s’est avéré être fiable en termes de crises signalées correctement. Le deuxième consiste à découper l’échantillon en trois sous-groupes de pays selon leur revenu par tête. Le but est d’apprécier la sensibilité des indicateurs d’alerte précoce du modèle général à la diversité des niveaux de développement entre pays. Nos résultats indiquent une stabilité satisfaisante de notre modèle. Nos indicateurs d’alerte ont pratiquement le même impact sur les crises bancaires pour tous les groupes de pays.
Historiquement, les défauts souverains ont souvent été associés à des crises bancaires ce qui rend difficile d’analyser séparément les crises bancaires et les crises de la dette souveraine. Dans ce contexte, notre troisième chapitre s’intéresse à la relation dans les deux sens entre les deux types de crises. Tout d’abord, nous identifions, en nous basant sur une analyse profonde de la littérature, les différents canaux de transmission et les interactions entre les fragilités du secteur bancaire et le risque lié à l’endettement public. Ensuite, nous étudions le lien entre les crises bancaires et les crises de la dette souveraine sur deux niveaux : le premier consiste à tenir compte seulement de la date du déclenchement des deux types de crises à partir d’une analyse de signal (Kaminsky & Reinhart, 1999). Le deuxième tient compte de la durée des crises.
A cette fin, nous développons une approche originale basée sur un modèle Vecteur Auto-Regréssif (VAR) qui prend en compte le double sens de causalité entre les crises bancaires et les crises de la dette souveraine. Contrairement aux autres études qui se basent sur la même méthodologie, nous incluons dans notre modèle des variables exogènes afin de tester leur influence dans la détermination du lien entre les crises bancaires et les crises de la dette souveraine. Notre analyse de lien entre les deux types de crises se base principalement sur des données macroéconomique dans le but d’avoir un cadre général et robuste afin d’assurer la stabilité du système financier dans sa globalité.
A travers les fonctions de réponse aux chocs, nous analysons aussi l’impact d’un défaut bancaire sur l’occurrence d’une crise de la dette et vice versa. Nos estimations mettent en évidence une relation significative et bidirectionnelle entre les crises bancaires et les crises de la dette souveraine conformément aux conclusions tirées par à Acharya et al. (2014). Notre étude vient comme une contribution à la littérature restreinte qui existe sur la relation dans les deux sens entre les crises bancaires et les crises de la dette souveraine.

Chapitre 1 : Un système d’alerte précoce des crises de la dette souveraine
1.1 Introduction
1.2 Revue de la littérature
1.3 Méthodologie
1.4 Présentation des données
1.5 Résultats
1.6 Prévision
Chapitre 2 : Prédire le déclenchement et la durée des crises bancaires : un système d’alerte robuste
2.1 Introduction
2.2 Définitions et datation des crises bancaires
2.3 Présentation des données
2.4 La combinaison bayésienne des modèles économétriques
2.5 Résultats
2.6 Analyse de signal
2.7 Analyse de Robustesse
Chapitre 3 : Détermination des liens entre les crises bancaires et les crises de la dette souveraine
3.1 Introduction
3.2 Revue de la littérature sur le lien entre les crises bancaires et les crises de la dette souveraine
3.3 Présentation des données
3.4 Méthodologie
3.5 Résultats empiriques
3.6 Conclusion

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