Analyse des Risques Financiers Systémiques : de la Perspective Sectorielle à la Perspective Agrégée
Auteur / Autrice : | Arthur Stalla-Bourdillon |
Direction : | Gaëlle Le Fol |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Sciences de Gestion |
Date : | Soutenance le 24/11/2022 |
Etablissement(s) : | Université Paris sciences et lettres |
Ecole(s) doctorale(s) : | Ecole doctorale SDOSE (Paris) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Dauphine Recherches en management (Paris) - Dauphine Recherches en Management / DRM |
établissement opérateur d'inscription : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Serge Darolles |
Examinateurs / Examinatrices : Gaëlle Le Fol, Serge Darolles, Christian Brownlees, Éric Jondeau, Marie Brière, Frédérique Bec, Matthieu Bussière | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Christian Brownlees, Éric Jondeau |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Marchés financiers et banques centrales entretiennent des liens étroits. D’une part les banques centrales peuvent tirer profit des signaux émis par les marchés financiers, par exemple pour évaluer l’opinion des investisseurs sur le futur niveau de l’activité économique. D’autre part, du point de vue de la stabilité financière, les banques centrales doivent également suivre les marchés financiers afin de jauger des risques qu’ils pourraient faire peser sur l’économie réelle. Ces derniers peuvent notamment émerger de processus de bulles financières ou de la propagation de chocs négatifs de marché à marché. Toutefois, pour l’étude de ces questions, la littérature macro-financière s’est historiquement reposée sur l’utilisation de données financières agrégées. Par opposition, cette thèse de doctorat est centrée sur l’idée que, sur ces sujets, les données désagrégées/sectorielles peuvent ouvrir de nouvelles perspectives de compréhension par rapport aux données macros. Le premier chapitre de cette thèse évalue ainsi dans quelle mesure la prédictibilité des rendements action peut différer entre le niveau indiciel et le niveau individuel/sectoriel. Nous montrons de plus comment cet exercice permet de délimiter les phases durant lesquelles la prédictibilité des rendements est liée aux inefficiences de marché, et ainsi d’identifier les périodes « d’exubérance irrationnelle » (Shiller, 2014). Le deuxième chapitre souligne comment l’utilisation de données sectorielles, et non pas agrégées, tirées du marché action permet d’améliorer notre capacité à prévoir l’activité économique dans le cadre d’un modèle à facteurs. Dans le troisième chapitre, à l’aide d’un modèle économétrique innovant, nous montrons comment l’incorporation de séries temporelles à la fois au niveau des pays et au niveau des secteurs permet de mieux identifier les chocs affectant les secteurs souverains et bancaires et de mieux estimer la propagation de ces derniers.