MONFORT Alain

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Cette thèse est dédiée à une classe particulière de modèles à facteurs dynamiques non linéaires, les modèles à facteurs dynamiques à changement de régime markovien (MS-DFM). Par la combinaison des caractéristiques du modèle à facteur dynamique et celui du modèle à changement de régimes markoviens(i.e. la capacité d’agréger des quantités massives d’information et de suivre des processus fluctuants), ce cadre s’est révélé très utile et convenable pour plusieurs applications, dont le plus important est l’analyse des cycles économiques.La connaissance de l’état actuel des cycles économiques est crucial afin de surveiller la santé économique et d’évaluer les résultats des politiques économiques. Néanmoins, ce n’est pas une tâche facile à réaliser car, d’une part, il n’y a pas d’ensemble de données et de méthodes communément reconnus pour identifier les points de retournement, d’autre part, car les institutions officielles annoncent un nouveau point de retournement, dans les pays où une telle pratique existe, avec un délai structurel de plusieurs mois.Le MS-DFM est en mesure de résoudre ces problèmes en fournissant des estimations de l’état actuel de l’économie de manière rapide, transparente et reproductible sur la base de la composante commune des indicateurs macroéconomiques caractérisant le secteur réel.Cette thèse contribue à la vaste littérature sur l’identification des points de retournement du cycle économique dans trois direction. Dans le Chapitre 3, on compare les deux techniques d’estimation de MS-DFM, les méthodes en une étape et en deux étapes, et on les applique aux données françaises pour obtenir la chronologie des points de retournement du cycle économique. Dans Chapitre 4, sur la base des simulations de Monte Carlo, on étudie la convergence des estimateurs de la technique retenue - la méthode d’estimation en deux étapes, et on analyse leur comportement en échantillon fini. Dans le Chapitre 5, on propose une extension de MS-DFM - le MS-DFM à l’influence dynamique (DI-MS-DFM)- qui permet d’évaluer la contribution du secteur financier à la dynamique du cycle économique et vice versa, tout en tenant compte du fait que l’interaction entre eux puisse être dynamique.

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Une banque qui prête sur le marché des prêts non garantis a besoin de compensations pour faire face au risque de défaut de la banque emprunteuse (risque de crédit) et au risque associé à ses propres besoins de financement futurs (risque de liquidité). Dans cet article, nous proposons un modèle de structure quadratique des écarts entre les taux interbancaires sans garantie et sans risque. Notre cadre économétrique sans arbitrage nous permet de décomposer la structure à terme des spreads en composantes de crédit et de liquidité et d'identifier les primes de risque associées à chacun de ces deux risques. Nos résultats suggèrent que, sur la période 2012-2013, l'essentiel de la réduction des spreads interbancaires provient d'une diminution des composantes du risque liées à la liquidité.

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Cette thèse présente plusieurs extensions relatives aux modèles affines positifs de taux d'intérêt. Un premier chapitre introduit les concepts reliés aux modélisations employées dans les chapitres suivants. Il détaille la définition de processus dits affines, et la construction de modèles de prix d'actifs obtenus par non-arbitrage. Le chapitre 2 propose une nouvelle méthode d’estimation et de filtrage pour les modèles espace-état linéaire-quadratiques. Le chapitre suivant applique cette méthode d’estimation à la modélisation d’écarts de taux interbancaires de la zone Euro, afin d’en décomposer les fluctuations liées au risque de défaut et de liquidité. Le chapitre 4 développe une nouvelle technique de création de processus affines multivariés à partir leurs contreparties univariées, sans imposer l’indépendance conditionnelle entre leurs composantes. Le dernier chapitre applique cette méthode et dérive un processus affine multivarié dont certaines composantes peuvent rester à zéro pendant des périodes prolongées. Incorporé dans un modèle de taux d’intérêt, ce processus permet de rendre compte efficacement des taux plancher à zéro.

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Cet article présente un modèle des écarts de taux souverains de la zone euro basé sur l'intensité. Pour identifier les effets de tarification de la liquidité, nous exploitons l'information contenue dans les écarts entre les obligations émises par une agence allemande (KfW) et leurs équivalents souverains. Les engagements de la KfW étant garantis par le gouvernement allemand, ces spreads sont essentiellement déterminés par la liquidité. On constate que les effets de liquidité expliquent une part importante des fluctuations des spreads. Après avoir filtré les primes de risque des spreads, nous estimons les probabilités de défaut physique de onze pays. Les probabilités physiques de défaut sont inférieures aux probabilités neutres au risque, ce qui est cohérent avec l'existence d'un risque de crédit souverain non diversifiable dans la zone euro.

Cette thèse développe différents modèles à changements de régimes de la structure par terme des taux d'intérêt. Un cadre général de modélisation des taux associés à différents émetteurs y est présenté (chapitre 2). Ce cadre est exploité afin d’analyser les taux d’État de dix pays de la zone euro entre 1999 et 2012 (chapitre 3). Un régime de crise permet d’expliquer l’accroissement de la volatilité des taux pendant la crise financière. Cette étude montre en outre que la liquidité des titres est déterminante pour leur valorisation. Le cadre de modélisation est complété afin d’étudier le lien de causalité entre deux types de tensions: celles liées à des motifs de liquidité et celles liées à des motifs de crédit (chapitre 4). Enfin, l'influence de la politique monétaire sur la courbe des taux est examinée grâce à un modèle dans lequel une utilisation innovante des changements de régime permet de produire des trajectoires réalistes des taux directeurs de la banque centrale (chapitre 5).

Cet article propose une vue d'ensemble de l'utilité de l'approche de changement de régime pour construire différents types de modèles d'évaluation des obligations et des rôles joués par les régimes dans ces modèles. Les obligations sans défaut et avec défaut sont considérées. Les régimes peuvent être utilisés pour capturer des dérives et/ou des volatilités stochastiques, pour représenter des taux cibles discrets, pour incorporer des cycles économiques ou des crises, pour introduire la contagion, pour reproduire des périodes de borne inférieure zéro, ou pour évaluer l'impact de politiques monétaires standard ou non standard. D'un point de vue technique, nous soulignons le rôle clé des chaînes de Markov, des processus autorégressifs composés (Car), des processus Car à changement de régime et des transformées de Laplace multihorizons.

L'objectif général de cette thèse est de proposer une approche en temps discret de la modélisation dynamique des prix de divers actifs financiers ou physiques : options sur action, zero-coupons, obligations, dérivés de taux (swaps, caps, floors, options sur zero-coupons), contrats forwards ou futures sur actifs financiers ou physiques, options sur forwards ou futures. Ces modèles peuvent être utilisés pour la valorisations de produits dérivés, la prévision des prix et des rendements ou la couverture. Tous les modèles proposés ont des points communs importants : la définition de facteurs, la spécification de la dynamique historique de ces facteurs, l'introduction d'un facteur d'escompte stochastique, la prise en compte de contraintes d'absence d'opportunité d'arbitrage, la dérivation de la dynamique risque-neutre, le calcul des prix d'actifs financiers, et l'inférence statistique sur les paramètres du modèle.

Les modèles espace-état non linéaires (ou modèles dynamiques avec variables latentes) forment une classe très vaste qui comprend en particulier de nombreux modèles utilisés en économie et finance. Le développement de ces modèles est cependant freiné par les difficultés de calcul de la vraisemblance, qui nécessite le calcul d'intégrales dont la dimension est un multiple du nombre d'observations. Cette thèse concerne l'utilisation des méthodes fondées sur des simulations, qui permettent d'introduire des outils puissants pour résoudre ce type de problème. Après avoir présenté les méthodes existantes dans la littérature (chapitre 1), on propose des extensions et des méthodes nouvelles dans les quatre autres chapitres. Le chapitre 2 propose l'approche de l'inférence indirecte fonctionnelle, qui est une méthode d'estimation très générale fondée sur le principe de l'inférence indirecte. Cette méthode considère comme fonctions de lien des moments conditionnels estimés par des techniques non-paramétriques. Les chapitres 3 et 4 s'intéressent à des modèles avec changements de régime pour lesquels le filtre introduit par Hamilton ne permet pas de calculer la vraisemblance. Dans le chapitre 3, on propose une classe de simulateurs, fondés sur la technique de la fonction d'importance, pour approximer la fonction de vraisemblance dans le cadre des modèles espace-état avec changements de régime. Le chapitre 4 suggère une résolution bayésienne, par lois partiellement non-informatives et échantillonnage de Gibbs hybride, pour l'estimation des modèles arma avec changements de régimes. Dans le dernier chapitre, on utilise les algorithmes de type MCMC et on propose la méthode du rapport de vraisemblance simulé pour approximer la fonction de vraisemblance et donc, l'estimateur du maximum de vraisemblance. Il s'agit d'une approche très générale qui présente de nombreux avantages. Dans chaque chapitre, les propriétés théoriques de la méthode d'estimation, du filtrage et du lissage sont étudiées et des expériences de Monte-Carlo illustrent les bonnes performances des méthodes proposées.