Trois essais en économétrie financière pour risque systémique

par Sangwon Lee

Thèse de doctorat en Sciences économiques - EM2PSI

Sous la direction de Andreas Heinen.

Le jury était composé de Christophe Hurlin, Vlad Andrei Porumb, Malika Hamadi, Stefan Linder.

Les rapporteurs étaient Christophe Hurlin, Vlad Andrei Porumb.


  • Résumé

    Chapitre 1 Measuring Systemic Risk with Non-Exchangeable Dependence: La dépendance non échangeable enfreint une symétrie entre une réponse d’une entreprise individuelle à la détresse de marché et une réponse d’un marché à la détresse d’une entreprise individuelle. On utilise une fonction copule a deux variables et non échangeable pour modéliser la distribution conjointe des rendements quotidiens d'un ensemble de grandes institutions financières américaines et de l'indice de marché pour la période 2001-2016. Sur la base de ce modèle, nous calculons des mesures de risque systémique telles que CoVaR, Exposure-CoVaR et MES. Plus précisément, nous estimons les versions statique et dynamique d'une copule de Clayton non échangeable, combinées à des modèles GARCH marginaux paramétriques et non paramétriques pour les rendements. Nous procédons également à des backtests des mesures du risque systémique tant à l'intérieur qu'à l'extérieur de l'échantillon. Nous constatons que la mesure du risque systémique à l'aide d'une copule non échangeable surpasse son homologue échangeable.Chapitre 2 Is Fair Value Accounting Responsible for Systemic Risk during the Financial Crisis?: Nous analysons l'effet des dépréciations autres que temporaires (OTTI) sur les titres de placement, une mesure des pertes de la comptabilisation en juste valeur (FVA), sur le risque systémique pendant la crise financière de 2008, mesurée en Delta CoVaR, l'augmentation du quantile de rendement du secteur bancaire en raison de détresse bancaire. En utilisant un panel trimestriel de sociétés de portefeuille bancaires cotées en bourse de 2007 à 2010, nous constatons que (i) OTTI a contribué au risque bancaire individuel et au risque systémique, mais moins que les pertes sur prêts ; (ii) la modification de la règle OTTI, suite à la pression du secteur bancaire, a contribué à réduire le risque systémique ; (iii) la majorité des banques ont bénéficié d'une légère diminution du risque systémique, mais pour certaines, en particulier les banques faiblement capitalisées avec des portefeuilles importants, la réduction du risque systémique a été considérable. Nos résultats suggèrent que les pertes FVA sont un contributeur, mais pas une source principale de risque systémique, et que le changement de règle OTTI a été au moins en partie efficace pour réduire le risque systémique pendant la crise financière.Chapitre 3 Evaluating Systemic Risk with non-Exchangeable Liebscher Copulas: Ce chapitre étudie différentes méthodes pour construire des copules non échangeables, dont la copule non échangeable de Khoudraji, qui peut être appliquée aux mesures de risque systémique. Dans ce but, nous nous concentrons sur les distributions de variables aléatoires bivariées dans lesquelles nous considérons les deux conditionnements directionnels opposés entre les variables aléatoires. Nous utilisons un produit d'une copule de Clayton bivariée et d'une copule indépendante bivariée. Nous estimons empiriquement diverses copules non échangeables bivariées à l'aide des données de rendement des actions des institutions financières américaines et des indices boursiers pour la période 2001-2016. Pour comparer les modèles alternatifs avec la copule non échangeable de Khoudraji, nous effectuons en outre le backtesting en échantillon 2001-2016 en utilisant les paramètres estimés des copules non échangeables alternatives. Le backtesting en l'échantillon de 2001-2016 montre que la copule non échangeable de Khoudraji peut toujours surpasser l'autre non échangeable et son homologue échangeable.

  • Titre traduit

    Three essays on financial econometrics for systemic risk


  • Résumé

    Chapter 1 Measuring Systemic Risk with Non-Exchangeable Dependence: Non-exchangeable dependence breaks the symmetry between the response of an individual firm to a market distress and the reaction of the market to an individual firm distress. We use a non-exchangeable bivariate copula to model the joint distribution of the daily returns of a set of major U.S. financial institutions and of the market index for the 2001-2016 period. Based on this model, we compute systemic risk measures such as CoVaR, Exposure-CoVaR, and MES. More specifically, we estimate both static and dynamic versions of a non-exchangeable Clayton copula, combined with parametric and non-parametric marginal GARCH models for the returns. We further backtest the systemic risk measures both in- and out-of-sample. We find that measuring systemic risk using a non-exchangeable copula outperforms its exchangeable counterpart.Chapter 2 Is Fair Value Accounting Responsible for Systemic Risk during the Financial Crisis?: We analyze the effect of other-than-temporary impairments (OTTI) on investment securities, a measure of fair value accounting (FVA) losses, on systemic risk during the financial crisis of 2008, measured as Delta CoVaR, the increment in the quantile of the banking sector return due to bank distress. Using a quarterly panel of publicly traded bank holding companies from 2007 to 2010, we find that (i) OTTI contributed to individual bank risk and systemic risk, but less so than loan losses; (ii) the change in OTTI rule, following the pressure from the banking industry helped reduce systemic risk; (iii) the majority of banks enjoyed a modest decrease in systemic risk, but for some, especially poorly capitalized banks with large portfolios, the reduction in systemic risk was sizable. Our results suggest that FVA losses are a contributor, but not a main source of systemic risk, and that the OTTI rule change was at least partly effective in reducing systemic risk during the financial crisis.Chapter 3 Evaluating Systemic Risk with non-Exchangeable Liebscher Copulas: This chapter studies various methods to construct non-exchangeable copulas including the Khoudraji non-exchangeable copula, which can be applied to systemic risk measures. To this end, we focus on bivariate random variables' distributions in which we consider the two opposite directional conditioning between random variables. We use a product of a bivariate Clayton copula and a bivariate independent copula. We empirically estimate various bivariate non-exchangeable copulas using the U.S. financial institutions' stock and market index returns data for 2001-2016. To compare the alternative models with Khoudraji non-exchangeable copula, we further conduct the 2001-2016 in-sample backtesting using the estimated parameters of alternative non-exchangeable couplas. The 2001-2016 in-sample backtesting displays that still the Khoudraji non-exchangeable copula can outperform the other non-exchangeable and its exchangeable counterpart.


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