HEAM Jean Cyprien

Cette thèse contribue à l'analyse et à la mesure du risque systémique à travers quatre chapitres. Dans le premier chapitre, nous discutons de la notion de risque systémique et détaillons les enjeux méthodologiques de la modélisation. Le deuxième chapitre propose un modèle structurel de contagion de la solvabilité. Dans le cadre d'un modèle d'équilibre, nous mesurons la contagion en identifiant l'effet direct d'un choc externe et sa propagation. Dans le troisième chapitre, nous fournissons un cadre de tarification de la dette des institutions financières qui englobe l'effet des interconnexions entre les institutions. Nous calculons une prime de risque spécifique aux interconnexions. Dans le dernier chapitre, nous modélisons les effets conjoints des chocs sur l'actif et sur le passif d'une institution financière. Nous adaptons les mesures de risque habituelles pour identifier le risque de liquidité de financement et le risque de liquidité de marché. Enfin, nous expliquons comment fixer le niveau et la composition des réserves réglementaires pour contrôler le risque de défaut.

Étant actifs à la fois dans le secteur de l'assurance et dans le secteur bancaire, les conglomérats financiers augmentent intrinsèquement les interconnexions entre le secteur bancaire et le secteur de l'assurance. Nous abordons deux préoccupations principales concernant les conglomérats financiers en utilisant une base de données unique sur les expositions bilatérales entre 21 institutions financières françaises. Premièrement, nous étudions dans quelle mesure les assureurs qui font partie de conglomérats financiers diffèrent des assureurs purs. Ensuite, nous montrons qu'en présence d'un risque souverain, les composantes d'un conglomérat financier se portent mieux que si elles étaient des entités distinctes. Nos résultats empiriques apportent une nouvelle perspective aux résultats précédents de la littérature basés sur l'utilisation de différents types de données.

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Cette thèse contribue en quatre chapitres à l’analyse et la mesure du risque systémique. Le premier chapitre discute la notion de risque systémique et détaille les enjeux méthodologiques de sa modélisation. Le deuxième chapitre propose un modèle structurel de contagion en solvabilité. Ce modèle d’équilibre permet de mesurer le risque de contagion en distinguant l’effet direct d’un choc de sa propagation. Dans le troisième chapitre, nous fournissons un cadre de valorisation de la dette d’une institution intégrant l’effet des interconnexions entre institutions. Nous calculons une prime de risque spécifiquement liée aux interconnexions. Dans le quatrième chapitre, nous modélisons les effets conjoints de chocs à l’actif et au passif d’une institution financière. Nous adaptons les mesures usuelles de risque pour identifier les risques de marché, de financement et de liquidité de marché. Enfin, nous expliquons comment déterminer la composition et le niveau des réserves réglementaires pour limiter le risque de défaut.

Nous étudions les conséquences du comportement de thésaurisation de liquidités des banques sur la stabilité du système financier en proposant un nouveau modèle de contagion bancaire à travers deux canaux, les expositions bilatérales et la pénurie de financement. Inspirés par le rôle clé de la thésaurisation de liquidités dans la crise financière de 2007-2009, nous incorporons le comportement de thésaurisation des banques dans un algorithme standard de cascade de défaut itérative pour calculer la propagation d'un choc de marché commun à travers un système bancaire. Outre la contagion potentielle de la solvabilité, un choc de marché conduit les banques à thésauriser des liquidités, ce qui peut générer des problèmes de financement à court terme pour les autres banques. Comme exercice empirique, nous appliquons ce modèle au système bancaire français. En s'appuyant sur les données relatives aux expositions bilatérales des banques collectées par l'Autorité de Contrôle Prudentiel, le secteur bancaire français semble résister à la combinaison d'un choc de marché initial (pertes sur les actifs évalués au prix du marché) et de la contagion de la solvabilité et de la liquidité qui en résulte. En outre, le modèle permet de mesurer le poids relatif des différents facteurs dans la perte totale.