(C) Uwe Hentschel

« Ce qui fait actuellement défaut aux tests de résistance est la modélisation des effets boule de neige et des réactions en chaîne qui apparaissent de manière spectaculaire en cas de crise financière », explique Eric Schaanning.

La crise financière a montré combien les banques étaient fragiles. Un chercheur luxembourgeois a développé un modèle permettant une détection précoce des risques.

L'une des nombreuses réponses à la crise financière a été l'introduction de tests de résistance, les fameux « stress tests ». Tous les deux ans, les plus grandes banques européennes sont scrutées jusque dans les moindres détails par l'Autorité bancaire européenne (ABE). L'idée est de vérifier si elles ont suffisamment de capital pour résister à une période prolongée de pertes économiques.

Ces tests de résistance reposent sur l'hypothèse centrale que le bilan des banques n'évolue pas pendant cette phase, ce qui, d'après le mathématicien Eric Schaanning, n'est pas du tout réaliste. « Si de grosses pertes se profilent à l'horizon, les banques ne vont pas rester les bras croisés en attendant que l'orage passe », déclare-t-il. « Ce qui fait actuellement défaut aux tests de résistance est la modélisation des effets boule de neige et des réactions en chaîne qui apparaissent de manière spectaculaire en cas de crise financière », explique Eric Schaanning, qui travaille précisément sur le sujet.

Dans la thèse qu'il a remise il y a peu à l'Imperial College London, le jeune scientifique luxembourgeois s'est justement penché sur les risques systémiques des marchés financiers. Il s'est attaché à démontrer combien l'effondrement d'un acteur du marché (dans ce cas une banque) pouvait impacter ses homologues. « En comprenant mieux quand les effets de ce genre se produisent ou ne se produisent pas, il est possible de déduire un concept permettant de mieux prévoir le comportement des banques et ensuite de l'intégrer en tant que réaction aux tests de résistance », déclare le mathématicien. En collaboration avec des collègues chercheurs, il a ainsi développé un modèle de simulation pour détecter les risques.

Jusqu'à un certain niveau de pertes, il n'y a pas d'autres risques

« Ce qui nous intéresse en particulier, c'est la solidité de nos prévisions », explique E. Schaanning, qui a analysé des banques anglaises et leur « exposition indirecte » au marché immobilier espagnol pour établir son modèle. Il cible ici d'une certaine manière le risque de contagion auquel sont exposées indirectement les banques anglaises compte tenu de leur lien avec le marché immobilier espagnol. L'aspect perfide de cette chaîne de contagion est que les banques n'ont même pas besoin d'être elles-mêmes en possession des obligations ou des actions touchées en premier. Il utilise les crédits « subprime » pour étayer son explication, nom donné aux prêts accordés aux emprunteurs à risque aux États-Unis.

« Admettons qu'une banque A ait beaucoup de ces crédits subprime dans son portefeuille et qu'une banque B n'en ait aucun. Mais que ces deux banques aient une proportion élevée d'autres titres communs. En cas de pertes sur les subprimes, la banque B est donc épargnée dans un premier temps. Si les pertes dépassent un seuil donné en revanche, il est à prévoir que la banque A soit obligée de réduire son bilan. Et de vendre d'autres parts sur le marché » explique Eric Schaanning. Si elle le fait dans des proportions suffisamment importantes, il peut en résulter des pertes pour la banque B également. « Si ces pertes sont à leur tour suffisamment importantes, elles peuvent ensuite obliger la banque B à prendre des mesures et la réaction en chaîne est alors lancée », poursuit-il.

Quantifier les risques à l'aide du modèle

La gestion de risque des banques est compliquée par le fait qu'une première banque ne sait pas ce que la seconde détient dans son portefeuille. C'est la raison pour laquelle Eric Schaanning considère qu'il est d'une importance capitale que les banques soient suffisamment liquides. Avoir des liquidités permettrait en effet d'empêcher ou tout du moins de réduire les ventes panique et leurs effets secondaires.

D'après le chercheur, ce modèle permettrait aux banques de mieux quantifier leur propre risque. Il explique que de nombreux professionnels, régulateurs et universitaires connaissent ce concept depuis longtemps déjà. « L'apport essentiel de ce travail a néanmoins été de quantifier cet effet en mettant un chiffre dessus ».

Au cours de son doctorat, Eric Schaanning a reçu le soutien d'une bourse AFR du Fonds National de la Recherche (FNR). Depuis le début de l'année, Eric Schaanning travaille à la Banque centrale norvégienne d'Oslo où le modèle qu'il a élaboré est utilisé dans le test de résistance national. Par ailleurs, il présentera bientôt ses résultats à la Banque centrale européenne (BCE). Son objectif est une collaboration avec la BCE et le CERS (Comité européen du risque systémique). « La BCE travaille également à l'intégration de ce type d'effets dans ses tests de résistance » explique-t-il. « Nous espérons désormais pouvoir mettre en pratique nos simulations avec des données couvrant toute l'Europe ».

Auteur: Uwe Hentschel
Photo: Uwe Hentschel

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