Publication du cahier d'études N°63: An MVAR framework to capture extreme events in macro-prudential stress tests

Auteurs: Paolo GUARDA, Abdelaziz ROUABAH and John THEAL

La conduite des stress-tests constitue un levier principal parmi les outils d’évaluation de la solidité des composantes du système financier. Ils représentent, par ailleurs, un instrument important pour les banques centrales dans le cadre de leur surveillance macro-prudentielle. Cependant, une multitude de méthodologies coexistent pour quantifier l’impact de la survenance des chocs sévères, mais plausibles, sur la solidité financière de l’une des composantes du système financier.

Le point commun à l’ensemble des travaux dédiés aux tests de résistance macro-prudentiels est leur appui sur des modèles de formes réduites, estimés et/ou simulés en adoptant l’hypothèse de normalité de la distribution des innovations (chocs). Or, ce type de postulat est susceptible de minimiser l’importance des risques extrêmes ou d’ignorer l’existence de la bi-modalité de la distribution des phénomènes étudiés. Autrement dit, ce type de biais est synonyme d’une minimisation des risques auxquels le système financier serait confronté. De plus, ce biais serait également un facteur de minimisation des risques dans la prise de décision en matière de politique macro-prudentielle pour contenir la matérialisation d’évènements sévères.

Soucieux des limites des approches traditionnelles, les auteurs de cette étude ont conçu un modèle spécifique pour la conduite des stress-tests pour le secteur bancaire luxembourgeois en s’appuyant sur une nouvelle méthodologie d’estimation développée par Fong et al. (2007). Il s’agit d’une spécification MVAR avec une mixture de deux distributions (Mixture Vector Autoregressive Model) permettant ainsi de capturer de manière plus précise l’importance du risque de crédit propre au secteur bancaire. Dans ce cadre, le risque de crédit a été approximé par une transformation logistique du ratio des provisions par rapport à l’encours des crédits attribués à la clientèle y compris interbancaire.

La comparaison des résultats issus du Modèle MVAR et ceux du Modèle de régressions apparemment indépendantes (SUR) laisse présager l’existence d’un biais important, spécifique à ce dernier et qui s’explique par la normalité des distributions sous-jacentes aux méthodes économétriques standards. En réalité, les résultats de nos estimations du modèle SUR révèlent une sous-estimation significative du risque du crédit dû aux contreparties des banques luxembourgeoises. En d’autres termes, le modèle SUR indique que la probabilité de défaut des contreparties serait moins élevée en comparaison avec celles issues du Modèle MVAR. En effet, la mixture de distributions dans le modèle MVAR issue de notre processus d’optimisation est bimodale. Ainsi, contrairement à la distribution symétrique qui caractérise le modèle SUR, celle du Modèle MVAR semble attribuer une pondération plus importante aux variations négatives de l’indicateur du risque de crédit.

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