Identifier les SIFI : Toward the Simpler Approach.

Résumé Les mesures du risque systémique visent généralement à identifier les institutions financières d'importance systémique (SIFI), ce qui permettrait aux régulateurs d'allouer des exigences de capital macroprudentielles afin de réduire le risque provenant de ces institutions. Parmi les mesures largement citées figurent les mesures de la dépendance de queue dans les rendements des actions des institutions financières, telles que ΔCoVaR d'Adrian et Brunnermeier (2011) et Marginal Expected Shortfall (MES) d'Acharya et al. (2010). Cet article compare les approches non linéaires et linéaires de modélisation de la dépendance des rendements dans l'estimation du ΔCoVaR et du MES. Nos résultats montrent que si les techniques d'estimation raffinées et compliquées sont capables de produire une valeur plus précise de la contribution au risque systémique de l'institution, elles n'améliorent pas beaucoup l'identification des SIFI par rapport à la méthode d'estimation linéaire plus simple. La modélisation linéaire de la dépendance est suffisante pour identifier et classer les SIFI.