Changements de Regime Modelisation Contagion Financiere Chapitre IV Changements de Regime Modelisation Contagion Financiere

Probleme Les marches financiers peuvent se trouver dans des regimes differents: Bull and bear markets Volatilite forte ou faible Changement dans les correlations Probleme de definition d’un regime Spurious Regimes Modelisation et test Exemple: Contagion Financiere

Modelisation Modele lineaire pour chaque regime Les parametres varient entre regime 1 et 2 Specifier les processus de changment de regime Les regimes sont caracterises par variables observables: SETAR, STAR Regimes non observables: Modele de Markov

SETAR Self-Exciting Threshold AutoRegressive Model Flexibilite: skewness, kurtosis,multi-modalite pour y

STAR Smooth Threshold AutoRegressive Model Transition graduelle entre plusieurs regimes

Markov-Switching Model Regime non observe: Markov: Le regime en t est uniquement fonction du regime en t-1 Transition: Probabilites inconditionelles:

Estimation Estimer: Phi, sigma, matrice de transition et estimation des probabilites a chaque periode Les probabilites de transition sont fixes La probabilites des regime varient par periode Algorithme EM (Hamilton 1994) Methode de maximisation de la fonction de log-vraisemblance Complique, recursif Details dans Kim et Nelson (1999) “State Space Models with Regime Switching”

Illustration

Danger Spurious Regime: Detection d’un changement de regime meme lorsqu’il n’y en a pas eu Correlation Breakdown: Les correlations sont plus fortes en periode de baisse de marches (bear markets) Implication: Les gains de diversification sont exageres si l’on ne prend pas en compte le fait que les correlations augmentent en periode de crise Longin et Solnik (2001) Journal of Finance Ang et Chen (2002): les asymetries sont plus marquees pour les petites firmes, “value” stocks, et les perdants Forbes et Rigobon (1999)

U shape Boyer, Gibson, Loretan (1997)

Volatilite Ensemble des mois tels que le ratio de la variance mensuelle de x est superieure a la variance totale

Exceedance Correlations Longin et Solnik (2001) Ang et Chen (2002)

A Retenir Dangereux de detecter des changements de regime uniquement sur la base d’une partition des rendements realises Necessaire d’avoir une idee de la distribution sous jacente des rendements pour tester si le changement observe > ce que l’on attend

Contagion Financiere “How did a few bad real estate loans and a botched devaluation in Thailand .. set dominoes toppling from Indonesia to South Korea? Why did a debt default in Russia .. lead to economic disaster in Brazil..? ” Paul Krugman, The Return of Depression Economics (1999) 1. Magnitude des consequences par rapport aux causes 2. Evenements non-anticipes 3. Peut frapper des pays sans liens apparents Let us step back for a moment and try to capture the essential characteristics of what ‘contagion’ is about. P Krugman, in a recent book, asks 2 interesting questions. This paragraph summarizes the 3 main charact. Of contagion.

Definition Couts importants: macroeconomiques, financiers et humains Au moins 3 definitions Implications: Pays et institutions financieres : politique et architecture du systeme financier Investment Managers: Interet de diversification regionale? Les definitions basees sur des concepts macro generent des “fausses alarmes” Mauvaise performance dans la prediction des crises Although many recognize the symptoms of contagion with hindsight, after they have occurred, few agree on a common definition. However, this is the crucial issue since there can be no valid test, either ex post or ex ante without an appropriate definition. Also, identifying the vectors of contagion is important. Depending upon what the vectors of contagion are (traditional trade links or traders behaviour), the appropriate policy response of countries and int inst will differ. The same is true of investment managers. If there is contagion then the benefits of int diversificaton are overstated.

Definitions Basees sur Variables Fondamentales 1. Chocs aggreges affectant les fondamentaux de plus d’un pays 2. Un choc dans un pays conduit a des changements dans les fondamentaux d’un autre pays Est-ce de la contagion? Fundamentals (or traditional definition) lead to 2 definition of contagion. However, it is possible to argue that they are not completely satisfying. Simultaneite: Pas de propagation (ie. Petrole, taux d’interet) Les deux pays peuvent appartenir a une meme region economique

Approches Recentes Equilibres Multiples: gener volatilite > a ce qui est du a changements dans les fondamentaux Wake-up call: une crise dans un pays affecte la perception du risque dans un autre pays Consistent avec comportement rationel Instint gregaire (herding behavior) Information asymetrique: Investisseurs non-informes basent leurs information sur l’observation des marches et du comportement des ivnestisseurs informes Self-fulfilling expectations Les attentes ont une influence sur le comportement et vice versa Les modeles theoriques recents suggerent que la transmission des chocs est amplifiee durant les crises

Definition Alternative La turbulence dans un pays declenche de la turbulence dans un autre pays pour des raisons qui ne sont pas expliquees par les fomdamentaux R. Rigobon (1999) Variation dans la force de transmission des chocs La contagion peut apparaitre entre 2 pays sans liens economiques reels

Test Comment les chocs se propagent d’un pays a un autre H0: Absence de contagion Chocs dans un pays, et Mecanisme de transmission stable H1: contagion Deux chocs, ou Mecanisme de transmission different entre periode calme et de turbulence

Illustration Mexico Korea Mexico Korea Meme force de propagation Calme Meme force de propagation = Pas de Contagion choc Korea Mexico Turbulent Korea Mexico choc Turbulent Calme Transmission amplifiee = Contagion

Quatre Etapes 1) Estimer modele econometrique pour isoler les chocs: VAR mesurer sur les flux de portefeuilles 2) Mesurer l’intensite de propagation des chocs entre 2 pays 3) Construire un estimateur base sur cette intensite 4) Test de significativite

Methodologie Etape 1 Vector Auto-Regression sur toute la periode Flux aujourd’hui Flux passes Macro “Nettoyer” les flux de structure temporelle et inter-pays

Methodologie Etape 2 Estimere parametres d’ intensite de transmission  et  Equations Simultanees : OLS est biaise Utiliser la matrice de variance covariance  des chocs

Methodologie Supposer qu’il y a un seul choc en Coree et que le parametre de transmission est stable La difference dans la matrice de variance-covariance matrix entre les deux periodes est exprimee par:

Indice de Vraisemblance Acrobat Document

Indice Pondere

Transmission From / To Latin America Asia Emerging Europe Commodity Test de Causalite From / To Latin America Asia Emerging Europe Commodity Safe Havens Latin America - 1.32 (21%) 2.77 (0%)* 0.89 (54%) 0.75 (67%) 0.78 (64%) 1.66 (8%) 1.63 (9%) 0.68 (74%) Emerging Europe 3.59 (0%) 1.06 (39%) 0.69 (73%) 1.35 (20%) 0.88 (55%) 0.91 (52%) 1.34 (20%) 0.62 (79%) 1.60 (31%) 1.25 (25%) 0.63 (79%)