Au cœur du débat qui rassemble les différents opérateurs sur la question de solvabilité des conglomérats financiers, l’évaluation du capital nécessite, en parallèle de la réglementation, le développement des modèles internes capables de prendre en considération l’effet de diversification et de nouveaux risques engendrés par l’intégration des sociétés dans le conglomérat. Les banques et les sociétés d’assurance développent de plus en plus de modèles de capital économique utilisés à la fois pour la détermination des exigences en capital réglementaire et la gestion interne des risques et du capital. Avec la domination des conglomérats du système financier mondial, l’objectif peut être l’extension de ce type de modèles au niveau global des conglomérats. Les principaux défis pour la construction de ce type de modèles résident dans l’identification et la modélisation de tous les risques qui peuvent affecter la solvabilité des conglomérats et la corrélation entre ces risques. En plus des difficultés liées à l’évaluation des corrélations et des risques, les méthodes de mesure et de gestion au sein des conglomérats peuvent différer d’un secteur à un autre et d’une entité à une autre. L’objectif de cette thèse est d’identifier et d’analyser l’impact des différentes sources de diversification et facteurs de risques, dont ceux engendrés par l’exercice conjoint de l’activité bancaire et d’assurance, sur le niveau des risques et du capital des conglomérats. / As part of the debate involving many operators on the question of the solvency of financial conglomerates, the assessment of capital needs -beside regulation- the development of internal models able to take into account the effect of diversification and new risks caused by the integration of companies in the conglomerate. Banks and insurance companies develop more and more models of economic capital which are used both for the determination of the demand of statutory capital as well as for managing internal risk and capital. With the influence of the conglomerates of the world financial system, the aim must be to extend the use of these models across conglomerates on a global level. The main challenges facing the construction of these models concern the identification and the modelling of all risks which could affect the solvency of the conglomerates and the correlation between these risks. In addition to the difficulties linked to the assessment of correlations and risks, the methods of measurement and management within the conglomerate could vary from one sector to another and from one entity to another. The purpose of this thesis is to identify and analyse the impact of different sources of diversification and factors of risk – i.e. which are caused by the joint exercise of bank and insurance activity- on the level of risks and the capital of conglomerates.

Cette thèse a pour objectif de prendre part à la réflexion menée sur la mise en place d'une réglementation efficace pour l'industrie bancaire. Pour cela, ce travail contribue à la littérature existante à travers plusieurs aspects. Tout d'abord, nous tenons compte de l'impact des nouvelles contraintes en capital suggérées par les accords dits de Bâle III sur l'offre de crédit des banques en plus de la stabilité bancaire. Par ailleurs, cette thèse prend également en compte la disparité entre régulateurs bancaires concernant leurs capacités à auditer les banques et les sanctionner si besoin est. De manière plus générale, cette hétérogénéité des régulateurs bancaires nous amène également à repenser la réglementation existante, en étudiant sous quelles conditions une régulation centrale devient plus efficace qu'un ensemble de régulations locales. La prise en compte de chacun de ces éléments permet alors d'aborder la régulation bancaire à travers une perspective nouvelle. Dans le premier chapitre de cette thèse, nous construisons un modèle théorique analysant l'impact de l'ajout d'un ratio de levier à la Bâle III en plus d'un ratio de capital pondéré du risque à la Bâle II sur le bien-être du régulateur. Nous mettons en évidence que ce ratio de levier conduit à une baisse de l'offre de crédit des banques. En contrepartie, le ratio de levier peut réduire l'instabilité bancaire mais uniquement si le régulateur souffre d'un faible pouvoir de supervision : pour les régulateurs bénéficiant d'un fort pouvoir de supervision, le ratio de levier entraine une détérioration du bien-être. Le but du second chapitre est de tester empiriquement les résultats de cette approche théorique. Nous utilisons pour cela les données disponibles depuis la mise en place effective du ratio de levier proposé par le Comité de Bâle. Nous mettons en évidence que la mise en place de ce ratio de levier conduit à une baisse significative de l'offre de crédit bancaire, ainsi qu'à une hausse du risque de crédit. Ces deux effets sont amplifiés lorsque le pouvoir de supervision est élevé. Le troisième chapitre se consacre à l'élaboration d'un schéma réglementaire capable d'internaliser les externalités existantes lorsque plusieurs régulateurs locaux avec des objectifs différents doivent cohabiter. Nous montrons que cela est rendu possible par la mise en place d'un régulateur central déléguant les tâches liées à la supervision aux régulateurs locaux. Cette régulation centrale est d'autant plus efficace si les régulateurs locaux souffrent d'une forte capture de la part des banques et si les effets de contagion entre pays sont élevés. / The aim of this thesis is to contribute to the current debate on the implementation of an efficient regulatory framework in the banking industry. To this end, we extend the existing literature in many aspects. First, we consider the impact of capital requirements recently suggested by the Third Basel Accord on credit supply as well as banking stability. Second, we take into account the disparity between the regulators' authority to audit and sanction banks. Besides, we analyze how a central regulation can lead to a more efficient framework compared to a combination of local regulations. Overall, the consideration of this set of dimensions brings a new perspective for the banking regulation approach. In the first chapter, we investigate how the implementation of a leverage ratio in addition to a risk-weighted capital ratio affects the regulator's welfare. We show that such a capital regulation leads to a reduction in credit supply. On the other hand, a leverage ratio restriction can improve the banking stability when the regulator suffers from a low supervisory power. On the contrary, the welfare of regulators enjoying a high supervisory power is decreased by the application of a leverage ratio. The second chapter tests results of this first theoretical approach. In order to do so, this second chapter is based on data available since the effective application of the leverage ratio suggested by the Basel Committee. We find that the implementation of such a capital ratio decreases credit supply while increasing credit risk. Furthermore, we show that a strong supervisory power accentuates these effects. In the third chapter, we analyze how a regulatory scheme could internalize the externalities produced by the presence of several local regulators with different aims. We establish that the optimal framework is the set up of a central regulator delegating supervisory tasks to local regulators. This central regulation is more efficient when spillover effects across countries are important and when local regulators suffer from a high capture from banks.

Suite à la crise financière et économique de 2008, il a été constaté sur le portefeuille de négociation des banques un montant de capital réglementaire significativement inférieur aux pertes réelles. Pour comprendre les causes de cette insuffisance de capital réglementaire, il nous a paru important d'évaluer la fiabilité des modèles de mesure de risque de marché et de proposer des méthodologies de stress test pour la gestion des risques extrêmes. L'objectif est de mesurer le capital réglementaire sur un portefeuille de négociation composé d'actions et de matières premières par la mesure de la Value at Risk (VaR) et l'Expected Shortfall. Pour réaliser cet objectif, nous avons utilisé le modèle Generalized Pareto Distribution (GPD) et deux modèles internes utilisés par les banques : méthode de simulation historique et modèle de la loi normale. Une première évaluation de la fiabilité effectuée sur les trois modèles de risque sous l'hypothèse de volatilité constante, montre que les modèles internes des banques et le modèle GPD ne mesurent pas correctement le risque du portefeuille d'étude pendant les périodes de crise. Néanmoins, le modèle GPD est fiable en période de faible volatilité mais avec une forte surestimation du risque réel ; cela peut conduire les banques à bloquer plus de fonds propres réglementaires qu'il est nécessaire. Une seconde évaluation de la fiabilité des modèles de risque a été effectuée sous l'hypothèse du changement de la volatilité et par la prise en compte de l'effet asymétrique des rentabilités financières. Le modèle GPD s'est révélé le plus fiable quelles que soient les conditions des marchés. La prise en compte du changement de la volatilité a amélioré la performance des modèles internes des banques. L'intégration des scénarios historiques et hypothétiques dans les modèles de risque a permis d'évaluer le risque extrême tout en diminuant la subjectivité reprochée aux techniques de stress test. Le stress test réalisé avec les modèles internes des banques ne permet pas une mesure correcte du risque extrême. Le modèle GPD est mieux adapté pour le stress test. Nous avons développé un algorithme de stress test qui permettra aux banques d'évaluer le risque extrême de leurs portefeuilles et d'identifier les facteurs de risque responsables de ce risque. Le calcul du capital réglementaire sur la base de la somme de la VaR et du stress VaR n'est pas logique et entraîne un doublement des fonds propres réglementaires des banques. Le doublement de ces fonds propres aura pour conséquence le resserrement du crédit à l'économie. Nous observons que le coefficient multiplicateur et le principe de la racine carrée du temps de l'accord de Bâle conduisent les banques à faire un arbitrage en faveur des modèles de risque non fiables.

Suite à la crise financière et économique de 2008, il a été constaté sur le portefeuille de négociation des banques un montant de capital réglementaire significativement inférieur aux pertes réelles. Pour comprendre les causes de cette insuffisance de capital réglementaire, il nous a paru important d'évaluer la fiabilité des modèles de mesure de risque de marché et de proposer des méthodologies de stress test pour la gestion des risques extrêmes. L'objectif est de mesurer le capital réglementaire sur un portefeuille de négociation composé d'actions et de matières premières par la mesure de la Value at Risk (VaR) et l'Expected Shortfall. Pour réaliser cet objectif, nous avons utilisé le modèle Generalized Pareto Distribution (GPD) et deux modèles internes utilisés par les banques : méthode de simulation historique et modèle de la loi normale. Une première évaluation de la fiabilité effectuée sur les trois modèles de risque sous l'hypothèse de volatilité constante, montre que les modèles internes des banques et le modèle GPD ne mesurent pas correctement le risque du portefeuille d'étude pendant les périodes de crise. Néanmoins, le modèle GPD est fiable en période de faible volatilité mais avec une forte surestimation du risque réel ; cela peut conduire les banques à bloquer plus de fonds propres réglementaires qu'il est nécessaire. Une seconde évaluation de la fiabilité des modèles de risque a été effectuée sous l'hypothèse du changement de la volatilité et par la prise en compte de l'effet asymétrique des rentabilités financières. Le modèle GPD s'est révélé le plus fiable quelles que soient les conditions des marchés. La prise en compte du changement de la volatilité a amélioré la performance des modèles internes des banques. L'intégration des scénarios historiques et hypothétiques dans les modèles de risque a permis d'évaluer le risque extrême tout en diminuant la subjectivité reprochée aux techniques de stress test. Le stress test réalisé avec les modèles internes des banques ne permet pas une mesure correcte du risque extrême. Le modèle GPD est mieux adapté pour le stress test. Nous avons développé un algorithme de stress test qui permettra aux banques d'évaluer le risque extrême de leurs portefeuilles et d'identifier les facteurs de risque responsables de ce risque. Le calcul du capital réglementaire sur la base de la somme de la VaR et du stress VaR n'est pas logique et entraîne un doublement des fonds propres réglementaires des banques. Le doublement de ces fonds propres aura pour conséquence le resserrement du crédit à l'économie. Nous observons que le coefficient multiplicateur et le principe de la racine carrée du temps de l'accord de Bâle conduisent les banques à faire un arbitrage en faveur des modèles de risque non fiables. / During the financial and economic crisis of 2008, it was noticed that the amount of capital required for banks' trading portfolio was significantly less than the real losses. To understand the causes of this low capital requirement, it seemed important to estimate the reliability of the market risk models and to propose stress testing methodologies for the management of extreme risks. The objective is to measure the capital requirement on a trading portfolio, composed of shares and commodities by the measure of the Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall. To achieve this goal, we use the Generalized Pareto Distribution (GPD) and two internal models commonly used by banks: historical simulation method and model of the normal law. A first evaluation of the reliability made on the three risk models under the hypothesis of constant volatility, shows that the internal banks' models and the GPD model do not measure correctly the risk of the portfolio during the crisis periods. However, GPD model is reliable in periods of low volatility but with a strong overestimation of the real risk; it can lead banks to block more capital requirement than necessary. A second evaluation of the reliability of the risk models was made under the hypothesis of the change of the volatility and by considering the asymmetric effect of the financial returns. GPD model is the most reliable of all, irrespective of market conditions. The performance of the internal banks' risk models improves when considering the change of the volatility. The integration of the historic and hypothetical scenarios in the risk models, improves the estimation of the extreme risk, while decreasing the subjectivity blamed to the stress testing techniques. The stress testing realized with the internal models of banks does not allow a correct measure of the extreme risk. GPD model is better adapted for the stress testing techniques. We developed an algorithm of stress testing which allow banks to estimate the extreme risk of their portfolios and to identify the risk factors causing this risk. The calculation of the capital requirement based on the sum of the VaR and the stress VaR is not logical and leads to doubling the capital requirement of banks. Consequently, it conducts to a credit crunch in the economy. We observe that the multiplier coefficient and the principle of square root of time of the Basel's agreement lead banks to make arbitration in favor of risk models that are not reliable.

Le risque systémique a joué un rôle clé dans la propagation de la dernière crise financière mondiale.Un grand nombre de mesures de ce risque ont été développées pour évaluer la contribution d’une institutionfinancière au risque de l’ensemble du système. Toutefois, de nombreuses questions concernantles capacités de ces mesures à identifier les institutions financières d’importance systémique (SIFIs) ontété soulevées puisque le risque systémique possède de multiples facettes et certaines d’entre elles sontdifficiles identifier, telles que les similitudes entre institutions financières.L’objectif général de cette thèse en finance est donc (i) de proposer une solution empirique pour identifierles SIFIs au niveau nationale, (ii) de comparer théoriquement et empiriquement différentes mesures durisque systémique et (iii) de mesurer les changements d’expositions au risque des banques.Tout d’abord, le chapitre 1 propose un ajustement de trois mesures de risque systémique basées sur desdonnées de marchés et conçues dans un cadre international, afin d’identifier les SIFIs au niveau national.Ensuite, le chapitre 2 introduit un modèle commun dans lequel plusieurs mesures du risque systémiquesont exprimées et comparées. Il y est théoriquement établi que ces mesures de risque systémique peuventêtre exprimées en fonction de mesures traditionnelles de risque. L’application empirique confirme cesrésultats et montre que ces mesures ne sont pas capables de saisir la nature multidimensionnelle durisque systémique. Enfin, le chapitre 3 présente la méthodologie appelée Factor Implied Risk Exposures(FIRE) permettant de décomposer une variation de la mesure de risque d’une banque en deux éléments,le premier représentant la volatilité de marché et le second correspondant à l’exposition au risque de labanque. Ce chapitre illustre empiriquement que les changements d’expositions au risque sont corréléspositivement entre les banques, ce qui est cohérent avec le fait que les banques présentent des similitudesdans leurs prises de positions sur le marché. / Systemic risk has played a key role in the propagation of the last global financial crisis. A large number ofsystemic risk measures have been developed to quantify the contribution of a financial institution to thesystem-wide risk. However, numerous questions about their abilities to identify Systemically ImportantFinancial Institutions (SIFIs) have been raised since systemic risk has multiple facets, and some of themare difficult to gauge, such as the commonalities across financial institutions.The main goal of this dissertation in finance is thus (i) to propose an empirical solution to identifydomestic SIFIs, (ii) to compare theoretically and empirically different systemic risk measures, and (iii)to measure changes in banks’ risk exposures.First, chapter 1 offers an adjustment of three market-based systemic risk measures, designed in a globalframework, to identify domestic SIFIs. Second, chapter 2 introduces a common framework in whichseveral systemic risk measures are expressed and compared. It is theoretically shown that those systemicrisk measures can be expressed as function of traditional risk measures. The empirical application confirmsthese findings and shows that these measures fall short in capturing the multifaceted nature of systemicrisk. Third, chapter 3 proposes the Factor Implied Risk Exposures (FIRE) methodology which breaksdown a change in risk disclosure into a market volatility component and a bank-specific risk exposurecomponent. This chapter empirically illustrates that changes in risk exposures are positively correlatedacross banks, which is consistent with banks exhibiting commonality in trading.