Évaluation du risque systémique sur les marchés financiers

Le risque systémique, c'est la chance qu'un gros raté dans un système financier puisse mener à un effondrement. Ce risque peut venir de problèmes d'une entreprise en particulier ou d'une industrie entière. Les interconnexions entre les entreprises font que les soucis peuvent rapidement se propager, entraînant des problèmes économiques à grande échelle. Des événements comme les krachs boursiers ou les faillites bancaires montrent bien le vrai danger que représente le risque systémique.

Un exemple marquant de risque systémique a eu lieu pendant la crise financière mondiale de 2008. La faillite d'une seule banque d'investissement, Lehman Brothers, a déclenché un effondrement financier mondial. Cette crise a montré à quel point les institutions financières sont étroitement liées, provoquant une panique générale et des baisses d'économies dans le monde entier. Un autre exemple est la crise de la dette souveraine européenne qui a commencé en 2010, où les niveaux de dette dans plusieurs pays menaçaient la stabilité financière de toute l'Europe.

Depuis ces crises, les régulateurs ont fait de gros efforts pour créer des règles et des cadres afin de mieux gérer et comprendre le risque systémique. Au départ, ces efforts se concentraient sur les banques mais se sont ensuite élargis pour inclure les compagnies d'assurances aussi. Une association mondiale a été formée pour établir des directives pour identifier les entreprises qui pourraient poser des risques systémiques pour le système financier.

#Mesurer le Risque Systémique

En réponse au risque systémique, plusieurs méthodes ont été proposées pour le mesurer. Parmi ces mesures, on trouve le CoVaR (Conditional Value-at-Risk), le CoES (Conditional Expected Shortfall), et le MES (Marginal Expected Shortfall). Ces méthodes examinent comment le risque d'une entité peut se répercuter sur d'autres, permettant une meilleure compréhension du paysage global du risque.

Une approche récente s'appelle le Joint Marginal Expected Shortfall (JMES). Cet outil vise à voir comment les comportements de prise de risque d'une entité impactent une autre ou le risque total du système, surtout lorsqu'un certain niveau de stress est atteint. Cette mesure prend en compte deux entités plutôt qu'une, ce qui la rend plus complète dans son analyse.

#L'Importance de l'Analyse des Marchés Boursiers

Analyser les marchés boursiers est crucial parce que ça nous aide à comprendre comment les risques se transmettent entre les actions individuelles et comment les différents marchés s'influencent les uns les autres. En regroupant les prix des actions en indices régionaux, on peut gagner des idées sur la performance économique et identifier d'éventuels effets de débordement.

Dans cette exploration, on va appliquer diverses mesures de risque systémique, y compris le JMES, pour voir comment le marché boursier américain influence d'autres marchés majeurs.

#Termes et Définitions Clés

Pour cette discussion, clarifions quelques termes et définitions clés. On va utiliser des variables aléatoires (v.a.) pour représenter différents résultats financiers et leurs probabilités associées. Les fonctions importantes incluent les fonctions de distribution cumulative (CDF) et les fonctions de survie (SF), qui nous aident à comprendre la probabilité et les extrêmes des pertes.

#Expected Shortfall (ES)

L'Expected Shortfall estime la Perte Attendue pendant de sévères baisses de marché. Elle fournit une vue plus complète que des métriques plus simples comme le Value-at-Risk (VaR), qui ne prend en compte que les pertes potentielles jusqu'à un certain seuil sans détailler ce qui se passe au-delà de ce point.

Bien que l'ES soit utile, elle a des limites pour évaluer le risque systémique, puisque les mesures traditionnelles ne tiennent pas compte de l'interconnexion entre différentes entités. C'est là que de nouvelles mesures comme le JMES prennent de la valeur.

#Comprendre le Joint Marginal Expected Shortfall (JMES)

Le JMES élargit les outils existants en évaluant les risques de manière conjointe entre deux entités, incorporant leurs interactions et dépendances. En se concentrant sur le potentiel de détresse d'une entité à influencer une autre, le JMES offre une analyse plus fine des risques systémiques.

La mesure JMES évalue comment le profil de risque d'une entité peut affecter une autre lorsque certains niveaux de stress sont atteints. Cette approche capture mieux les effets des événements pouvant mener à des perturbations plus larges du marché.

#Propriétés du JMES

Le JMES a plusieurs caractéristiques notables. Il est conçu pour maintenir certaines propriétés essentielles à une gestion efficace des risques, comme l'invariance de translation, ce qui signifie que les résultats ne changent pas si les niveaux de risque varient uniformément. Une autre caractéristique importante est la comonoticité, où les risques de deux entités évoluent ensemble, ce qui soutient la capacité de la mesure à capturer efficacement les dépendances.

#Comparaison avec D'autres Mesures

Comparé aux mesures traditionnelles comme le VaR et l'ES, le JMES offre une perspective plus approfondie sur les risques systémiques. Les mesures traditionnelles évaluent souvent les risques en isolation sans tenir compte de comment les entités s'influencent mutuellement. Le JMES permet aux régulateurs et aux analystes financiers de plonger plus profondément dans les risques potentiels pouvant découler des interconnexions du marché.

#Mesures de Contribution

En plus de mesurer les pertes attendues, le JMES implique aussi l'analyse des contributions aux risques systémiques. Ces mesures de contribution mettent en lumière combien de risque une entité ajoute à une autre dans un scénario conjoint. Cela peut éclairer les décisions sur la gestion de l'exposition au risque et la mise en place de protections adéquates.

Deux mesures de contribution principales se basent sur le JMES : l'une calcule la différence entre les contributions des entités, et l'autre évalue les ratios relatifs de ces contributions. Cette analyse duale offre une image plus claire de la façon dont les risques se transfèrent et s'amplifient entre des entités interconnectées.

#Évaluation du Risque dans les Marchés Financiers

Pour évaluer les effets de débordement de risque dans les marchés boursiers, on doit prendre en compte des données empiriques. En utilisant des données historiques d'indices comme le Standard & Poor's 500, on peut appliquer le JMES et ses mesures de contribution pour analyser les effets de débordement. C'est crucial car cela fournit une validation dans le monde réel des cadres théoriques développés.

#Application du JMES dans l'Analyse des Marchés Boursiers

L'application réelle du JMES dans les indices boursiers peut montrer son efficacité. En analysant les prix de clôture quotidiens de plusieurs indices sur une période donnée, on peut évaluer comment la détresse dans un marché (comme celui des États-Unis) peut influencer d'autres, comme ceux en Europe ou en Asie.

À travers des résumés statistiques et des analyses, on peut trouver des modèles de contagion des risques et des réactions parmi les marchés financiers. En identifiant ces relations, les investisseurs et les régulateurs peuvent mieux se préparer à d’éventuelles baisses du marché.

#Conclusion

En résumé, le risque systémique représente une menace sérieuse pour la stabilité financière. L'introduction de mesures comme le Joint Marginal Expected Shortfall offre un puissant outil pour évaluer les risques à travers des entités financières interconnectées. En analysant les contributions au risque et les effets de débordement, on acquiert une meilleure compréhension de la façon dont les marchés s'influencent mutuellement en période de détresse.

Alors que les systèmes financiers continuent à évoluer, le besoin d'outils robustes de mesure des risques comme le JMES devient de plus en plus important. En utilisant ces outils, les agences de régulation et les analystes financiers peuvent gérer de manière proactive le risque systémique, assurant que les marchés restent résilients face aux chocs et crises à l'avenir. Grâce à l'étude continue et à l'application de ces mesures, on peut travailler vers un paysage financier plus stable.