Trois Essais en Économétrie Financière

Three Essays in Financial Econometrics

• Auteur / Autrice : Ophélie Couperier
• Direction : Christian Francq, Christophe Hurlin
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 02/12/2022
• Etablissement(s) : Institut polytechnique de Paris
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en économie et statistique (France)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : École nationale de la statistique et de l'administration économique (Palaiseau, Essonne ; 1960-....)
• Jury : Président / Présidente : Valérie Mignon
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Christian Francq, Christophe Hurlin, Valérie Mignon, Olivier Darné, Jean-Paul Renne, Sophie Dabo-Niang
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Valérie Mignon, Olivier Darné

Mots clés

Mots clés contrôlés

Risque financier

Évaluation du risque

Banques -- Réglementation

Gestion du risque

Économétrie

Mots clés libres

Économétrie financière

Gestion des risques

Réglementation bancaire

Mesures de risque

Financial econometrics

Risk management

Banking regulation

Risk measures

Résumé

Cette thèse contribue à la recherche académique en économétrie et en gestion des risques financiers. L'objectif est double : (i) quantifier les risques financiers encourus par les institutions financières et (ii) évaluer la validité des mesures de risque couramment utilisées dans l'industrie financière ou par les régulateurs. Nous nous concentrons sur trois types de risques financiers, (i) le risque de crédit, (ii) le risque de marché et (iii) le risque systémique. Dans les Chapitres 2 et 3, nous développons de nouvelles méthodes de modélisation et d'évaluation adaptées à la volatilité et à l'Expected Shortfall (ES), habituellement utilisées pour mesurer le risque de pertes en capital dans les portefeuilles d'investissement. Dans le Chapitre 4, nous nous intéressons aux mesures du risque systémique dont le but est d'identifier les institutions financières qui contribuent le plus au risque global du système financier.Dans le Chapitre 2, nous développons une structure de volatilité qui regroupe l'ensemble de la séquence des rendements intra-journaliers en tant que covariables fonctionnelles. Contrairement au modèle GARCH à variables exogènes déjà existant (GARCH-X), notre approche permet de rendre compte de toute l'information contenue dans les mouvements de prix intra-journaliers en utilisant l'analyse des données fonctionnelles. Le Chapitre 3 présente une méthodologie économétrique pour tester la validité des prévisions d'ES pour les portefeuilles de marché, mesure à présent utilisée pour le calcul des exigences de fonds propres pour le risque de marché suite à l'adoption des accords de Bâle III par le Comité de Bâle. Nous exploitons la relation entre l'ES et la Value-at-Risk (VaR). L'approche proposée est cohérente avec la recommandation du Comité de Bâle qui vise à valider l'ES en examinant deux VaRs à des niveaux de risque spécifiques. Dans le Chapitre 4, nous nous intéressons à la propriété d'élicitabilité des mesures de risque systémique construites à partir de données de marchés. Une mesure de risque est élicitable s'il existe une fonction de perte pour laquelle la mesure de risque est la quantité qui permet de minimiser la perte attendue. Nous identifions une fonction de perte strictement cohérente pour la Marginal Expected Shortfall (MES) et la VaR du rendement du marché conjointement et nous l'exploitons pour développer un M-estimateur semi-paramétrique de ce couple de mesures (VaR, MES).

This dissertation contributes to the academic research in econometrics and financial risk management. Our research's goal is twofold: (i) to quantify the financial risks incurred by financial institutions and (ii) to assess the validity of the risk measures commonly used in the financial industry or by regulators. We focus on three kind of financial risks, (i) credit risk, (ii) market risk, and (iii) systemic risk. In chapters 2 and 3, we develop new methods for modeling and backtesting the volatility and the Expected Shortfall (ES), two measures typically used to quantify the risk of incurred losses in investment portfolios. In Chapter 4, we provide new estimation methods for the systemic risk measures that are used to identify the financial institutions contributing the most to the overall risk in the financial system.In Chapter 2, we develop a volatility structure that groups the whole sequence of intraday returns as functional covariates. Contrary to the well-known GARCH model with exogenous variables (GARCH-X), our approach makes possible to account for the whole information contained in the intraday price movements via functional data analysis. Chapter 3 introduces an econometric methodology to test for the validity of ES forecasts in market portfolios. This measure is now used to calculate the market risk capital requirements following the adoption of the Basel III accords by the Basel Committee on Banking Supervision (BCBS). Our method exploits the existing relationship between ES and Value-at-Risk (VaR) and complies - as a special case - with the BCBS recommendation of verifying the VaR at two specific risk levels. In Chapter 4, we focus on the elicitability property for the market-based systemic risk measures. A risk measure is said to be elicitable if there exists a loss function such that the risk measure itself is the solution to minimize the expected loss. We identify a strictly consistent scoring function for the Marginal Expected Shortfall (MES) and the VaR of the market return jointly and we exploit the scoring function to develop a semi-parametric M-estimator for the pair (VaR, MES).