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Analyse de la dynamique du phénomène de contagion entre les obligations souveraines européennes au cours des récents épisodes de crises financières / Sovereign risk exploration in times of crisis : a look at financial contagion

Thoumin, Marc-Henri 21 December 2017 (has links)
Les périodes marquées par une aversion au risque intense sont souvent l’origine de distorsions notables dans les prix de marché, et de pertes substantielles pour les investisseurs. Chaque épisode de crise financière montre que les mouvements de ventes généralisées sur les marchés ont des conséquences très négatives sur l’économie réelle. Ainsi, explorer le phénomène d’aversion au risque et la dynamique de propagation du sentiment de panique sur les marchés financiers peut aider à appréhender ces périodes de forte volatilité.Dans ce rapport de thèse, nous explorons différentes dimensions du phénomène d’aversion au risque, dans le cadre de portefeuilles d’obligations souveraines Européennes. Le rendement des obligations d’Etat, quotté par les traders, est sensé refléter entre autre le risque que le Trésor fasse défaut sur sa dette, avant que l’obligation vienne à maturation. Il s’agit là du risque souverain. Les crises financières habituellement occasionnent un mouvement important des rendements vers des niveaux plus élevés. Ce type de correction reflète un accroissement du risque souverain, et implique nécessairement une hausse du coût de financement pour les Trésors nationaux. Un objectif de ce rapport est donc de fournir des détails inédits aux Trésors sur la manière dont les rendements obligataires sont sensés se détériorer en période d’aversion au risque.Chapitre I explore le risque souverain dans le cadre d’un modèle probabiliste impliquant des distributions à queues lourdes, ainsi que la méthode GAS qui permet de capturer la dynamique de la volatilité. L’ajustement obtenu avec les distributions Hyperboliques Généralisées est robuste, et les résultats laissent penser que notre approche est particulièrement efficace durant les périodes marquées par une volatilité erratique. Dans un but de simplification, nous décrivons la mise en place d’un estimateur de volatilité intemporel, sensé refléter la volatilité intrinsèque de chaque obligation. Cet estimateur suggère que la volatilité croit de manière quadratique lorsque celle-ci est exprimée en fonction de la fonction de répartition des variations de rendements. Dans un second temps nous explorons une version bivariée du modèle. La calibration, robuste, met en valeur les corrélations entre chaque obligation. En guise d’observation générale, notre analyse confirme que les distributions à queues épaisses sont tout à fait appropriées pour l’exploration des prix de marché en période de crise financière.Chapitre II explore différentes manières d’exploiter notre modèle probabiliste. Afin d’identifier la dynamique de la contagion entre les obligations souveraines, nous analysons la réaction attendue du marché à une série de chocs financiers. Nous considérons un niveau important de granularité pour ce qui est de la sévérité du choc sous-jacent, et ceci nous permet d’identifier des lois empiriques supposées généraliser le comportement de la réaction de marché lorsque l’aversion au risque s’intensifie. Puis, nous incorporons nos estimateurs de volatilité et de réaction de marché à certaines approches reconnues d’optimisation de portefeuille et nous notons une amélioration de la résistance des portefeuilles, dans cette nouvelle version. Finalement, nous développons une nouvelle méthodologie d’optimisation de portefeuille basée sur le principe de mean-reversion.Chapitre III est dédié au pricing de produits dérivés de taux. Nous considérons maintenant que l’aversion au risque cause l’émergence de discontinuités dans les prix de marché, que nous simulons par le biais de processus à sauts. Notre modèle se concentre sur les processus de Hawkes qui ont l’avantage de capturer la présence d’auto-excitation dans la volatilité. Nous développons une procédure de calibration qui se distingue des procédures habituelles. Les résultats de volatilité implicite sont cohérents avec la volatilité réalisée, et suggèrent que les coefficients de prime de risque ont été estimés avec succès. / Periods of deep risk aversion are usually marked by sizeable distortions in market prices, and substantial losses in portfolios. As observed during financial crises, a generalized debacle in financial markets is a very negative shock for the real economy. Against this backdrop, it looks relevant to explore how risk aversion tends to affect global market valuations, especially if this exercise helps make the promotion of more optimal portfolio rebalancing procedures.In this dissertation, we investigate different dimensions of risk aversion, with a focus on European Sovereign debt securities. For a given sovereign bond, the (quoted) yield to maturity has to reflect the underlying risk that the Treasury may default on its debt, before maturation of the bond. This is sovereign risk. Financial crises usually occasion an upward correction in bond yields. Since higher yields reflect larger sovereign risk and higher funding costs, national Treasuries are usually inclined to get a deeper understanding of how sovereign risk could evolve under the influence of fierce risk aversion. This is another objective of our research analysis.In Chapter I, we consider a probabilistic approach to sovereign risk exploration, with the main purpose of illustrating the non-linear reaction ensuing from a gradual deterioration in market sentiment. We consider heavy-tailed distributions, and we use the Generalised Autoregressive Score method as a means to capture the volatility momentum. The goodness of fit provided by Generalised Hyperbolic distributions is compelling, and results suggest that our approach is particularly relevant to fit periods or erratic volatility, typical of financial crises. As an attempt to simplify the model, we focus on an empirical formulation of the ‘untemporal’ volatility of each security. This estimator of the intrinsic volatility suggests that volatility tends to accelerate in a quadratic manner when it is expressed against the cumulative distribution function of the yield variations. In a second part, we extend this approach to a problem of larger dimension and we explore the dynamics of risk aversion from a bivariate point of view. Results look robust and illustrate multivariate correlations between sovereign securities. As a general conclusion, heavy-tailed distributions look remarkably efficient to replicate the distribution of times-series affected by distorted volatility and erratic price variations.Chapter II explores different ways to extract information from the model, about financial contagion and how it is supposed to propagate through sovereign securities. In particular, we explore the market reaction to a series of many shocks with gradual intensity. Results offer a high degree of granularity and we extrapolate empirical rules on the expected market dynamics, when risk aversion intensifies. Then we incorporate our estimators of volatility and market reaction (to shocks) into popular portfolio optimisation procedures and we see positive implications on the general resilience of these portfolios. Finally, we also design an in-house methodology for optimal portfolio rebalancing, based on mean reversion.In Chapter III, we explore how sovereign risk tends to affect the price of financial derivatives in a risk-off environment. We consider that risk aversion and the ensuing volatility now favour the emergence of sizeable discontinuities in market prices, that we model with stochastic jumps. The different approaches we investigate extensively rely on Hawkes processes. These stochastic processes seek to estimate the durable impact of risk aversion onto the dynamics of jumps, via the introduction of dedicated self-excited loops. We develop an original approach to the calibration, different from conventional procedures. In the end, the calculated implied volatility remains in the vicinity of the realised volatility and there is a visible capability to jump on any rise in risk aversion.
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Adaptation des techniques actuelles de scoring aux besoins d'une institution de crédit : le CFCAL-Banque / Adaptation of current scoring techniques to the needs of a credit institution : the Crédit Foncier et Communal d'Alsace et de Lorraine (CFCAL-banque)

Kouassi, Komlan Prosper 26 July 2013 (has links)
Les institutions financières sont, dans l’exercice de leurs fonctions, confrontées à divers risques, entre autres le risque de crédit, le risque de marché et le risque opérationnel. L’instabilité de ces facteurs fragilise ces institutions et les rend vulnérables aux risques financiers qu’elles doivent, pour leur survie, être à même d’identifier, analyser, quantifier et gérer convenablement. Parmi ces risques, celui lié au crédit est le plus redouté par les banques compte tenu de sa capacité à générer une crise systémique. La probabilité de passage d’un individu d’un état non risqué à un état risqué est ainsi au cœur de nombreuses questions économiques. Dans les institutions de crédit, cette problématique se traduit par la probabilité qu’un emprunteur passe d’un état de "bon risque" à un état de "mauvais risque". Pour cette quantification, les institutions de crédit recourent de plus en plus à des modèles de credit-scoring. Cette thèse porte sur les techniques actuelles de credit-scoring adaptées aux besoins d’une institution de crédit, le CFCAL-banque, spécialisé dans les prêts garantis par hypothèques. Nous présentons en particulier deux modèles non paramétriques (SVM et GAM) dont nous comparons les performances en termes de classification avec celles du modèle logit traditionnellement utilisé dans les banques. Nos résultats montrent que les SVM sont plus performants si l’on s’intéresse uniquement à la capacité de prévision globale. Ils exhibent toutefois des sensibilités inférieures à celles des modèles logit et GAM. En d’autres termes, ils prévoient moins bien les emprunteurs défaillants. Dans l’état actuel de nos recherches, nous préconisons les modèles GAM qui ont certes une capacité de prévision globale moindre que les SVM, mais qui donnent des sensibilités, des spécificités et des performances de prévision plus équilibrées. En mettant en lumière des modèles ciblés de scoring de crédit, en les appliquant sur des données réelles de crédits hypothécaires, et en les confrontant au travers de leurs performances de classification, cette thèse apporte une contribution empirique à la recherche relative aux modèles de credit-scoring. / Financial institutions face in their functions a variety of risks such as credit, market and operational risk. These risks are not only related to the nature of the activities they perform, but also depend on predictable external factors. The instability of these factors makes them vulnerable to financial risks that they must appropriately identify, analyze, quantify and manage. Among these risks, credit risk is the most prominent due to its ability to generate a systemic crisis. The probability for an individual to switch from a risked to a riskless state is thus a central point to many economic issues. In credit institution, this problem is reflected in the probability for a borrower to switch from a state of “good risk” to a state of “bad risk”. For this quantification, banks increasingly rely on credit-scoring models. This thesis focuses on the current credit-scoring techniques tailored to the needs of a credit institution: the CFCAL-banque specialized in mortgage credits. We particularly present two nonparametric models (SVM and GAM) and compare their performance in terms of classification to those of logit model traditionally used in banks. Our results show that SVM are more effective if we only focus on the global prediction performance of the models. However, SVM models give lower sensitivities than logit and GAM models. In other words the predictions of SVM models on defaulted borrowers are not satisfactory as those of logit or GAM models. In the present state of our research, even GAM models have lower global prediction capabilities, we recommend these models that give more balanced sensitivities, specificities and performance prediction. This thesis is not completely exhaustive about the scoring techniques for credit risk management. By trying to highlight targeted credit scoring models, adapt and apply them on real mortgage data, and compare their performance through classification, this thesis provides an empirical and methodological contribution to research on scoring models for credit risk management.
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Evolution des méthodes de gestion des risques dans les banques sous la réglementation de Bale III : une étude sur les stress tests macro-prudentiels en Europe / Evolution of risk management methods in banks under Basel III regulation : a study on macroprudential stress tests in Europe

Dhima, Julien 11 October 2019 (has links)
Notre thèse consiste à expliquer, en apportant quelques éléments théoriques, les imperfections des stress tests macro-prudentiels d’EBA/BCE, et de proposer une nouvelle méthodologie de leur application ainsi que deux stress tests spécifiques en complément. Nous montrons que les stress tests macro-prudentiels peuvent être non pertinents lorsque les deux hypothèses fondamentales du modèle de base de Gordy-Vasicek utilisé pour évaluer le capital réglementaire des banques en méthodes internes (IRB) dans le cadre du risque de crédit (portefeuille de crédit asymptotiquement granulaire et présence d’une seule source de risque systématique qui est la conjoncture macro-économique), ne sont pas respectées. Premièrement, ils existent des portefeuilles concentrés pour lesquels les macro-stress tests ne sont pas suffisants pour mesurer les pertes potentielles, voire inefficaces si ces portefeuilles impliquent des contreparties non cycliques. Deuxièmement, le risque systématique peut provenir de plusieurs sources ; le modèle actuel à un facteur empêche la répercussion propre des chocs « macro ».Nous proposons un stress test spécifique de crédit qui permet d’appréhender le risque spécifique de crédit d’un portefeuille concentré, et un stress test spécifique de liquidité qui permet de mesurer l’impact des chocs spécifiques de liquidité sur la solvabilité de la banque. Nous proposons aussi une généralisation multifactorielle de la fonction d’évaluation du capital réglementaire en IRB, qui permet d’appliquer les chocs des macro-stress tests sur chaque portefeuille sectoriel, en stressant de façon claire, précise et transparente les facteurs de risque systématique l’impactant. Cette méthodologie permet une répercussion propre de ces chocs sur la probabilité de défaut conditionnelle des contreparties de ces portefeuilles et donc une meilleure évaluation de la charge en capital de la banque. / Our thesis consists in explaining, by bringing some theoretical elements, the imperfections of EBA / BCE macro-prudential stress tests, and proposing a new methodology of their application as well as two specific stress tests in addition. We show that macro-prudential stress tests may be irrelevant when the two basic assumptions of the Gordy-Vasicek core model used to assess banks regulatory capital in internal methods (IRB) in the context of credit risk (asymptotically granular credit portfolio and presence of a single source of systematic risk which is the macroeconomic conjuncture), are not respected. Firstly, they exist concentrated portfolios for which macro-stress tests are not sufficient to measure potential losses or even ineffective in the case where these portfolios involve non-cyclical counterparties. Secondly, systematic risk can come from several sources; the actual one-factor model doesn’t allow a proper repercussion of the “macro” shocks. We propose a specific credit stress test which makes possible to apprehend the specific credit risk of a concentrated portfolio, as well as a specific liquidity stress test which makes possible to measure the impact of liquidity shocks on the bank’s solvency. We also propose a multifactorial generalization of the regulatory capital valuation model in IRB, which allows applying macro-stress tests shocks on each sectorial portfolio, stressing in a clear, precise and transparent way the systematic risk factors impacting it. This methodology allows a proper impact of these shocks on the conditional probability of default of the counterparties of these portfolios and therefore a better evaluation of the capital charge of the bank.

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