PERIGNON Christophe

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Sur les marchés du crédit, les algorithmes de filtrage font la distinction entre les bons et les mauvais emprunteurs. C'est leur raison d'être. Cependant, ce faisant, ils établissent souvent une discrimination entre les individus partageant un attribut protégé (par exemple, le sexe, l'âge, la race) et le reste de la population. Dans cet article, nous montrons comment tester (1) s'il existe une différence statistiquement significative en termes de taux de rejet ou de taux d'intérêt, appelée manque d'équité, entre les groupes protégés et non protégés et (2) si cette différence est uniquement due à la solvabilité. Lorsque la condition (2) n'est pas remplie, l'algorithme de sélection ne respecte pas le principe du prêt équitable et peut être qualifié d'illégal. Notre cadre fournit des indications sur la manière dont l'équité algorithmique peut être surveillée par les prêteurs, contrôlée par leurs régulateurs et améliorée au profit des groupes protégés.

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Nous dérivons plusieurs mesures populaires du risque systémique dans un cadre commun et montrons qu'elles peuvent être exprimées comme des transformations des mesures du risque de marché (par exemple, le bêta). Nous dérivons également les conditions dans lesquelles les différentes mesures conduisent à des classements similaires des institutions financières d'importance systémique (SIFI). Dans une analyse empirique des institutions financières américaines, nous montrons que (1) différentes mesures du risque systémique identifient différentes SIFIs et que (2) les classements des entreprises basés sur les estimations du risque systémique reflètent les classements obtenus en triant les entreprises sur le risque de marché ou le passif. Les modèles linéaires à un facteur expliquent la plupart de la variabilité des estimations du risque systémique, ce qui indique que les mesures du risque systémique ne parviennent pas à saisir les multiples facettes du risque systémique.

Dans cet article, nous identifions plusieurs lacunes dans la méthodologie de notation du risque systémique actuellement utilisée pour identifier et réglementer les institutions financières d'importance systémique (SIFI). À l'aide de données réglementaires récemment publiées pour 119 banques américaines et internationales, nous montrons que la méthode de notation actuelle fausse gravement l'allocation de capital réglementaire entre les banques. Nous proposons ensuite et mettons en œuvre une méthodologie qui corrige ces lacunes et incite davantage les banques à réduire leur contribution aux risques.

Dans cet article, nous proposons une réflexion sur l’apport des techniques d’apprentissage automatique (Machine Learning) et des nouvelles sources de données (New Data) pour la modélisation du risque de crédit. Le scoring de crédit fut historiquement l’un des premiers champs d’application des techniques de Machine Learning. Aujourd’hui, ces techniques permettent d’exploiter de « nouvelles » données rendues disponibles par la digitalisation de la relation clientèle et les réseaux sociaux. La conjonction de l’émergence de nouvelles méthodologies et de nouvelles données a ainsi modifié de façon structurelle l’industrie du crédit et favorisé l’émergence de nouveaux acteurs. Premièrement, nous analysons l’apport des algorithmes de Machine Learning à ensemble d’information constant. Nous montrons qu’il existe des gains de productivité liés à ces nouvelles approches mais que les gains de prévision du risque de crédit restent en revanche modestes. Deuxièmement, nous évaluons l’apport de cette « datadiversité », que ces nouvelles données soient exploitées ou non par des techniques de Machine Learning. Il s’avère que certaines de ces données permettent de révéler des signaux faibles qui améliorent sensiblement la qualité de l’évaluation de la solvabilité des emprunteurs. Au niveau microéconomique, ces nouvelles approches favorisent l’inclusion financière et l’accès au crédit des emprunteurs les plus fragiles. Cependant, le Machine Learning appliqué à ces données peut aussi conduire à des biais et à des phénomènes de discrimination.

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La reproductibilité est essentielle pour instaurer la confiance dans la recherche, mais elle n'est pas très répandue en économie. Nous montrons comment la certification externe peut améliorer la reproductibilité dans la recherche économique. Cette certification peut être effectuée par un tiers ou une agence de confiance, qui vérifie formellement si un résultat donné est bien généré par le code et les données utilisés par un chercheur. Cette étape de validation supplémentaire enrichit considérablement le processus d'examen par les pairs, sans ajouter une charge supplémentaire aux revues ni allonger indûment le processus de publication. Nous montrons que la certification externe peut s'adapter aux recherches basées sur des données confidentielles. Enfin, nous présentons un exemple concret de certification externe.

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Nous étudions l'effet des taxes sur les dividendes sur les politiques de versement et d'investissement des entreprises cotées en bourse. Pour ce faire, nous exploitons un contexte unique en Suisse où, suite à la réforme de l'impôt sur les sociétés de 2011, certaines entreprises, mais pas toutes, ont soudainement pu verser des dividendes exonérés d'impôt à leurs actionnaires. En utilisant une spécification de différence dans les différences, nous montrons que les entreprises traitées augmentent rapidement et de façon permanente leur versement de dividendes d'environ 30% par rapport aux entreprises de contrôle après la réduction d'impôt. En étudiant l'effet des conflits d'agence, nous montrons que l'impact sur le payout est moins prononcé pour les entreprises dans lesquelles les actionnaires de contrôle ont plus de droits de vote que de droits de trésorerie. Nous trouvons un rendement anormal positif significatif des actions après l'annonce du paiement d'un dividende exonéré d'impôt. Cependant, la réduction des taxes sur les dividendes ne stimule pas l'investissement. Cela est dû à une baisse significative des bénéfices non distribués et au fait que les émissions d'actions n'augmentent pas après la réduction d'impôt. Nos résultats sont cohérents avec les modèles dans lesquels la source marginale de financement est constituée par les bénéfices non distribués, et incompatibles avec la théorie néoclassique de l'imposition des dividendes.

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Cette thèse étudie le comportement des investisseurs des fonds mutuels ouverts et ses implications au risque de liquidité. Ces travaux de recherche ont pour objectif d’aider les gérants de fonds à éviter le scénario de "fund run" où ils perdent leurs clients de manière soudaine. La première étape de cette étude est de collecter une nouvelle base de données qui enregistre les "micro-transactions" des investisseurs. Cela nous permet d’analyser leurs comportements au niveau individuel et d’effectuer trois articles de recherche autours de ce sujet. Dans le premier article, nous développons un modèle de comptage auto-excitant qui capture des faits stylisés des séries des flux du fonds. De là, nous montrons un risque lié au passif du fonds qui est différent de celui lié à l’actif déjà documenté par la littérature précédente. Nous identifions également une contagion des chocs de liquidité entre les différents clients dans un même fonds. Dans le chapitre suivant, nous étudions les horizons d’investissement des clients individuels. Ces horizons sont fortement liés aux caractéristiques des investisseurs et aux conditions économiques. Nous montrons également que les gérants de fonds subissent un risque de sortie pré-maturée relatif au raccourcissement des horizons d’investissement de ses clients. Nous observons ensuite une hétérogénéité entre les investisseurs: ceux de long-terme comportent différemment que ceux de court-terme. Enfin, dans le dernier chapitre, nous nous intéressons aux activités de rééquilibre. Nous trouvons que de nombreux investisseurs détiennent un portefeuille contenant plusieurs fonds et le rééquilibrent afin de garder la même allocation d’actifs.

Nous identifions plusieurs lacunes dans la méthodologie de notation du risque systémique actuellement utilisée pour identifier et réglementer les institutions financières d'importance systémique (SIFI). À l'aide de données réglementaires récemment publiées pour 119 banques américaines et internationales, nous montrons que la méthode de notation actuelle fausse gravement l'allocation de capital réglementaire entre les banques. Nous proposons et mettons ensuite en œuvre une méthodologie qui corrige ces lacunes et incite davantage les banques à réduire leur contribution au risque. Contrairement aux scores actuels, nos scores ajustés sont principalement déterminés par des indicateurs de risque directement sous le contrôle de la banque réglementée et non par des facteurs exogènes à la banque, tels que les taux de change ou les actions des autres banques.

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Nous passons en revue la vaste littérature sur le risque systémique et la relions au débat réglementaire actuel. Tout en faisant le point sur les réalisations de ce domaine en pleine expansion, nous identifions un écart entre deux approches principales. La première étudie les différentes sources de risque systémique de manière isolée, utilise des données confidentielles et inspire des outils réglementaires ciblés mais complexes. La seconde approche utilise les données du marché pour produire des mesures globales qui ne sont pas directement liées à une théorie particulière, mais qui pourraient soutenir une réglementation plus efficace. Pour combler ce fossé, il faudra englober les modèles théoriques et améliorer la divulgation des données.

Nous montrons comment inverser l'ingénierie des informations sur les risques des banques, telles que la valeur en risque, pour obtenir une mesure implicite de leurs expositions aux risques liés aux actions, aux taux d'intérêt, aux taux de change et aux matières premières. Les expositions aux risques implicites des facteurs sont obtenues en décomposant un changement dans la divulgation des risques en une composante de volatilité du marché et une composante d'exposition aux risques spécifiques à la banque. Dans une étude de grandes banques américaines et internationales, nous montrons que (i) les changements d'exposition au risque sont négativement corrélés avec la volatilité du marché et (ii) les changements d'exposition au risque sont positivement corrélés entre les banques, ce qui est cohérent avec le fait que les banques présentent une communauté de négociation.

Nous passons en revue la vaste littérature sur le risque systémique et la relions au débat réglementaire actuel. Tout en faisant le point sur les réalisations de ce domaine en pleine expansion, nous identifions un écart entre deux approches principales. La première étudie les différentes sources de risque systémique de manière isolée, utilise des données confidentielles et inspire des outils réglementaires ciblés mais complexes. La seconde approche utilise les données du marché pour produire des mesures globales qui ne sont pas directement liées à une théorie particulière, mais qui pourraient soutenir une réglementation plus efficace. Pour combler ce fossé, il faudra englober les modèles théoriques et améliorer la divulgation des données.

Nous passons en revue la vaste littérature sur le risque systémique et la relions au débat réglementaire actuel. Tout en faisant le point sur les réalisations de ce domaine en pleine expansion, nous identifions un écart entre deux approches principales. La première étudie les différentes sources de risque systémique de manière isolée, utilise des données confidentielles et inspire des outils réglementaires ciblés mais complexes. La seconde approche utilise les données du marché pour produire des mesures globales qui ne sont pas directement liées à une théorie particulière, mais qui pourraient soutenir une réglementation plus efficace. Pour combler ce fossé, il faudra englober les modèles théoriques et améliorer la divulgation des données.

Nous explorons empiriquement la fragilité du financement de gros des banques, en utilisant des données au niveau des transactions sur les certificats de dépôts non garantis à court terme sur le marché européen. Nous n'observons aucun gel à l'échelle du marché au cours de la période 2008-2014. Pourtant, de nombreuses banques connaissent soudainement des assèchements de financement. Les assèchements prédisent, mais ne causent pas, la détérioration future de la performance des banques. En outre, en période de tensions sur le marché, les banques dont la performance future est élevée ont tendance à recourir davantage au financement de gros. Ainsi, nous ne trouvons pas de preuves cohérentes avec les modèles classiques de sélection adverse des gels du marché du financement. Nos résultats sont conformes aux théories mettant en évidence l'hétérogénéité entre les prêteurs informés et non informés.

Cet ouvrage présente les concepts et les techniques modernes d'analyse des marchés financiers, leurs applications à la gestion de portefeuille et, plus globalement, à la gestion des risques. Il permet au lecteur de se familiariser avec : le cadre institutionnel et opérationnel, l'efficience, le risque, la diversification, les différents actifs financiers ainsi que leurs modèles d'évaluation, les instruments de gestion de portefeuille et de gestion des risques. Cette 6e édition, entièrement mise à jour, offre un éclairage nouveau sur de nombreux thèmes :. les risques de liquidité et de contrepartie . l'évolution de la réglementation financière . l'innovation financière (trading à haute fréquence) . les dérivés de crédit et les produits structurés.Écrit avec un souci constant de clarté, privilégiant les applications plutôt que les longues démonstrations mathématiques et illustré par de nombreux exemples, cet ouvrage s'adresse aussi bien aux étudiants qu'aux professionnels de la finance.

Le capital d'une banque est un élément essentiel de leur solidité et dans cette thèse nous examinons sa dynamique. Le chapitre 2 montre que la mise en place d'une garantie des dépôts pousse les banques à accroitre leur levier. Cependant, les réponses des banques sont hétérogènes : l'effet décroît avec la taille, la systémicité et la capitalisation initiale de telle sorte que les plus grosses banques et les banques initialement les moins bien capitalisées ne réagissent pas à l'adoption d'une garantie des dépôts. Le chapitre 3 propose une nouvelle mesure pour quantifier la capitalisation agrégée des secteurs bancaires en considérant la discipline de marché et le cadre réglementaire. Cet indice permet d'étudier comment les déficits de capital par rapport à une cible de capital implicite propre à chaque banque induisent des fluctuations du crédit agrégées. L'indice de capitalisation est cohérent avec la Bank Lending Survey et il est corrélé de manière significative avec les fluctuations futures du crédit agrégé, particulièrement lors d'épisodes de sous-capitalisation. Le chapitre 4 ne concerne pas le capital des banques mais étudie l'impact de normes et conventions scientifiques (les seuils de significativité statistique) sur le comportement des chercheurs. Nous identifions des irrégularités dans la distribution des t-stat venant d'articles empiriques et nous interprétons celles-ci comme le résultat de la déformation d'incitations. Notre identification nous permet de séparer le biais de publication de ce que nous appelons un biais d'inflation : le fait que les chercheurs soient tentés de gonfler les tests marginalement rejetés en choisissant une spécification "significative".

Nous montrons comment rétroconcevoir les informations sur les risques des banques, telles que la Value-at-Risk, pour obtenir une mesure implicite de leurs expositions aux risques liés aux actions, aux taux d'intérêt, aux devises et aux matières premières. Les expositions au risque implicites (FIRE) sont obtenues en décomposant un changement dans la divulgation du risque en une composante de volatilité du marché et une composante d'exposition au risque spécifique à la banque. Dans une étude de grandes banques américaines et internationales, nous montrons que (1) les changements dans l'exposition aux risques sont négativement corrélés avec la volatilité du marché et (2) les changements dans l'exposition aux risques sont positivement corrélés entre les banques, ce qui est cohérent avec le fait que les banques présentent une communauté de négociation.

Le risque systémique a joué un rôle clé dans la propagation de la dernière crise financière mondiale.Un grand nombre de mesures de ce risque ont été développées pour évaluer la contribution d’une institutionfinancière au risque de l’ensemble du système. Toutefois, de nombreuses questions concernantles capacités de ces mesures à identifier les institutions financières d’importance systémique (SIFIs) ontété soulevées puisque le risque systémique possède de multiples facettes et certaines d’entre elles sontdifficiles identifier, telles que les similitudes entre institutions financières.L’objectif général de cette thèse en finance est donc (i) de proposer une solution empirique pour identifierles SIFIs au niveau nationale, (ii) de comparer théoriquement et empiriquement différentes mesures durisque systémique et (iii) de mesurer les changements d’expositions au risque des banques.Tout d’abord, le chapitre 1 propose un ajustement de trois mesures de risque systémique basées sur desdonnées de marchés et conçues dans un cadre international, afin d’identifier les SIFIs au niveau national.Ensuite, le chapitre 2 introduit un modèle commun dans lequel plusieurs mesures du risque systémiquesont exprimées et comparées. Il y est théoriquement établi que ces mesures de risque systémique peuventêtre exprimées en fonction de mesures traditionnelles de risque. L’application empirique confirme cesrésultats et montre que ces mesures ne sont pas capables de saisir la nature multidimensionnelle durisque systémique. Enfin, le chapitre 3 présente la méthodologie appelée Factor Implied Risk Exposures(FIRE) permettant de décomposer une variation de la mesure de risque d’une banque en deux éléments,le premier représentant la volatilité de marché et le second correspondant à l’exposition au risque de labanque. Ce chapitre illustre empiriquement que les changements d’expositions au risque sont corréléspositivement entre les banques, ce qui est cohérent avec le fait que les banques présentent des similitudesdans leurs prises de positions sur le marché.

La 4e de couverture indique : "Cet ouvrage présente les concepts et les techniques modernes d’analyse des marchés financiers, leurs applications à la gestion de portefeuille et, plus globalement, à la gestion des risques. Il permet au lecteur de se familiariser avec : le cadre institutionnel et opérationnel, l’efficience, le risque, la diversification, les différents actifs financiers ainsi que leurs modèles d’évaluation, les instruments de gestion de portefeuille et de gestion des risques. Cette 6e édition, entièrement mise à jour, offre un éclairage nouveau sur de nombreux thèmes : les risques de liquidité et de contrepartie . l’évolution de la réglementation financière . l’innovation financière (trading à haute fréquence) . les dérivés de crédit et les produits structurés. Écrit avec un souci constant de clarté, privilégiant les applications plutôt que les longues démonstrations mathématiques et illustré par de nombreux exemples, cet ouvrage s’adresse aussi bien aux étudiants qu’aux professionnels de la finance.".

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Comme la plupart des Exchange-Traded Funds (ETF) pratiquent le prêt de titres ou sont basés sur des swaps de rendement total, ils exposent leurs investisseurs au risque de contrepartie. Dans ce document, nous estimons empiriquement ces expositions au risque pour un échantillon de fonds physiques et de fonds basés sur des swaps. Nous constatons que l'exposition au risque de contrepartie est plus élevée pour les ETF basés sur des swaps, mais que les investisseurs sont indemnisés pour supporter ce risque. En utilisant une spécification de différence dans les différences, nous découvrons que les flux d'ETF répondent de manière significative aux changements du risque de contrepartie. Enfin, nous montrons que le passage à un portefeuille de garanties optimal entraîne une réduction substantielle de l'exposition au risque de contrepartie.

Cette dissertation est constituée de trois chapitres distincts, qui visent à analyser empiriquement l'innovation financière dans des champs différents: la finance des ménages, la finance publique, et le secteur financier. Le premier chapitre, effectué en collaboration avec Claire Célérier, analyse la complexité croissante des produits financiers offerts aux investisseurs particuliers et suggère que cette complexité est utilisée par les banques pour réduire la pression concurentielle.Le deuxième chapitre, écrit avec Christophe Pérignon, porte sur les emprunts toxiques émis par les collectivités locales, et comment leur utilisation s'inscrit dans un système d'incitation politique. Le troisième chapitre étudie en quoi l'adoption d'un type d'obligations innovantes représentant un capital conditionnel, peut contribuer à solutionner le dilemne sur le levier bancaire.

Nous montrons comment rétroconcevoir les informations sur les risques des banques, telles que la Value-at-Risk, pour obtenir une mesure implicite de leurs expositions aux risques liés aux actions, aux taux d'intérêt, aux devises et aux matières premières. Les expositions au risque implicites (FIRE) sont obtenues en décomposant un changement dans la divulgation du risque en une composante de volatilité du marché et une composante d'exposition au risque spécifique à la banque. Dans une étude de grandes banques américaines et internationales, nous montrons que (1) les changements dans l'exposition aux risques sont négativement corrélés avec la volatilité du marché et (2) les changements dans l'exposition aux risques sont positivement corrélés entre les banques, ce qui est cohérent avec le fait que les banques présentent une communauté de négociation.

Nous dérivons plusieurs mesures populaires du risque systémique dans un cadre commun et montrons qu'elles peuvent être exprimées comme des transformations des mesures du risque de marché (par exemple, le bêta). Nous déduisons également les conditions dans lesquelles les différentes mesures conduisent à des classements similaires des institutions financières d'importance systémique (SIFI). Dans une analyse empirique des institutions financières américaines, nous montrons que (1) différentes mesures du risque systémique identifient différentes SIFIs et que (2) les classements des entreprises basés sur les estimations du risque systémique reflètent les classements obtenus en triant les entreprises sur le risque de marché ou le passif. Les modèles linéaires à un facteur expliquent la plupart de la variabilité des estimations du risque systémique, ce qui indique que les mesures du risque systémique ne parviennent pas à saisir les multiples facettes du risque systémique.

En utilisant des données quotidiennes sur les marges et les marges de variation pour tous les membres compensateurs du Chicago Mercantile Exchange, nous analysons l'exposition de la chambre de compensation au risque de défaut des membres compensateurs. Nous constatons que la principale source de risque de défaut pour un membre compensateur est la négociation pour compte propre plutôt que la négociation par les clients. En outre, nous montrons que les pertes extrêmes subies par d'importantes chambres de compensation ont tendance à se regrouper, ce qui soulève des inquiétudes quant au risque systémique. Enfin, nous discutons de la façon dont l'assurance privée pourrait être utilisée pour couvrir les pertes dues aux défauts des membres de la chambre de compensation.

Cet article présente une nouvelle méthode de validation des modèles de risque : la carte des risques. Cette méthode tient compte conjointement du nombre et de l'ampleur des pertes extrêmes et résume graphiquement toutes les informations relatives à la performance d'un modèle de risque. Elle s'appuie sur le concept de super exception, qui est défini comme une situation dans laquelle la perte dépasse à la fois la Value-at-Risk (VaR) standard et une VaR définie à une probabilité extrêmement faible. Nous testons ensuite formellement si les séquences d'exceptions et de super exceptions sont rejetées par les tests standards de validation du modèle. Nous montrons que la carte des risques peut être utilisée pour valider les estimations du risque de marché, de crédit, opérationnel ou systémique (VaR, stress VaR, expected shortfall et CoVaR) ou pour évaluer la performance du système de marge d'une chambre de compensation.

Nous identifions un biais potentiel dans la méthodologie divulguée en juillet 2013 par le Comité de Bâle sur le contrôle bancaire (CBCB) pour identifier les banques financières d'importance systémique. Contrairement à l'objectif initial, l'importance relative des cinq catégories d'importance du risque (taille, activité trans-juridictionnelle, interconnexion, substituabilité/infrastructure des institutions financières et complexité) peut ne pas être égale et les scores de risque systémique qui en résultent sont mécaniquement dominés par les catégories les plus volatiles. En pratique, ce biais s'est avéré suffisamment grave pour que la catégorie de substituabilité soit plafonnée par le CBCB. Nous montrons que le biais peut être éliminé en normalisant simplement chaque entrée avant de calculer les scores de risque systémique.

Dans cet article, nous identifions plusieurs lacunes dans la méthodologie de notation du risque systémique actuellement utilisée pour identifier et réglementer les institutions financières d'importance systémique (SIFI). À l'aide de données réglementaires récemment publiées pour 119 banques américaines et internationales, nous montrons que la méthode de notation actuelle fausse gravement l'allocation de capital réglementaire entre les banques. Nous proposons ensuite et mettons en œuvre une méthodologie qui corrige ces lacunes et incite davantage les banques à réduire leur contribution aux risques.

L'objectif de cette thèse est d'étudier les options journalières et hebdomadaires sur l'indice de marché néerlandais AEX introduites récemment par NYSE Euronext. Nous les considérons selon trois axes principaux : d'abord, l'impact de leurs introductions sur les volumes des options à plus longues échéances déjà existantes. Ensuite, nous analysons les différents types d'investisseurs qui échangent ces options en distinguant les membres de marché, leurs clients et les teneurs de marché. Enfin, compte tenu du niveau d'information et de sophistication des investisseurs qui échangent les options à échéances courtes, nous examinons les impacts de leurs échanges sur la volatilité du marché sous-jacent, soit la volatilité de l'indice de marché AEX. Nos principaux résultats révèlent un effet de substitution des nouvelles options aux options mensuelles déjà existantes. Nous constatons un impact négatif des options journalières et hebdomadaires sur les volumes des options mensuelles et un impact négatif de l'introduction des options journalières sur les volumes des options hebdomadaires. Quant aux investisseurs, nous constatons que les options journalières et hebdomadaires sont principalement échangées par les clients des membres de marché qui se révèlent peu informés et peu sophistiqués. S'agissant de l'impact des nouvelles options sur la volatilité du marché des actifs sous-jacents, nous concluons à une augmentation du niveau de volatilité de l'indice AEX à la suite des introductions des options journalières et hebdomadaires due au fait que ces nouvelles options sont principalement échangées par des clients, investisseurs peu informés.