Master mention Finance 1ère année

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1 Master mention Finance 1ère année
Economie Bancaire Master mention Finance 1ère année

2 Introduction Licence: Economie bancaire
PLIHON D., « Les banques: nouveaux enjeux, nouvelles stratégies », La Documentation Française. Les Cahiers Français, n°301 et 331 Panorama général Évolutions récentes et état actuel des systèmes bancaires « nouvelle intermédiation »

3 Economie bancaire en master 1
Aspects théoriques, analytiques Enjeux concrets Économie des « intermédiaires financiers » (IF)  développement récent: Pourquoi?

4 Auparavant: focalisation sur économie réelle
Sphère monétaire « à part » ou intégrée Pas de référence explicite à la sphère financière Finance = contrepartie monnaie créée par crédit ou bien résultat décisions épargne / investissement Modigliani-Miller (1958): neutralité finance

5 Imperfection des marchés financiers
Incomplétude Coûts de transaction Asymétries d’information  marchés inefficients  non neutralité de la finance (impact micro et macro) et rôle des IF

6 Nécessité de: Justifier la pérennité des IF
Évaluer les conséquences de celle-ci au plan macroéconomique, puisqu’elle implique le développement de nouvelles stratégies: Tarification et distribution financement Gestion des risques Relations clientèle Pratiques concurrentielles

7 Plan du cours Chapitre 1: quelle modélisation pour l’intermédiaire bancaire? Chapitre 2: structure du marché bancaire et stratégie des banques Chapitre 3: le risque de crédit: identification et maîtrise

8 Chapitre 1 Justifier et comprendre l’intervention des banques
Quelle modélisation retenir pour l’intermédiation bancaire?

9 Modélisations alternatives du comportement des banques
Comprendre l’émergence d’un rationnement sur le marché du crédit L’impact macroéconomique de l’offre de crédit Le rôle des relations clientèle

10 A - Modélisations alternatives du comportement des banques
L’approche « traditionnelle » (néo-classique) de l’entreprise bancaire Les apports de la théorie des coûts de transaction La prise en compte des asymétries d’information

11 1) L’approche « traditionnelle » de l’entreprise bancaire
Environnement concurrentiel PARKIN M. (1970) « Discount house portfolio theory and debt selection », Review of Economic Studies, 37, october. La banque monopoliste KLEIN (1971) « A theory of the banking firm », Journal of Money, Credit and Banking, n°3. + MONTI (1972) « Deposit, credit and interest rate determination under alternative bank objective function », Mathematical methods in investment and finance, North-Holland  LOBEZ (1996)

12 Actif Passif L  rl K B  rb D  rd K = Fonds propres
D = dépôts  fonction d’offre: rd(D), réciproque de D(rd) L = Crédits  fonction de demande: rl(L), réciproque de L(rl) B = titres émis par le secteur public La banque fixe librement rd et rl, mais rb est défini sur le marché des titres publics

13 L’équilibre du bilan implique: L + B + K + D (1)
Fonction de coûts : C(D, L) Fonction de profit : (D, L) = rl.L + rb.B – rd.D – C(D, L) (2) (1)  B = K + D - L D’où: (D, L) = (rl – rb).L + (rb – rd).D + rb.K – C(D, L) (3)

14 Offre de dépôts: rd(D) = D-1(rd)

15 Demande de crédits: rl(L) = L-1(rl) En valeur absolue:

16 Maximisation(3) Conditions du 1er ordre:
(4) (5)

17 Soit, en introduisant les élasticités définies plus haut:
(6) (7)

18 (7) dans (4): (8)

19 (6) dans (5): (9)

20 Avec une fonction de coût additive:
Les conditions d’optimalité deviennent: (8bis) (9bis)

21 Réglementation des taux créditeurs:

22 Prise en compte du risque de défaillance des emprunteurs
DERMINE J. (1984) Pricing policies of financial intermediaries, Springer Verlag. 1 période Faillite  richesse  saisie Sinon  (1 + rl).L

23 Il existe une valeur critique * telle que:
* + (1 + rb).B = (1 + rd).D (10) Or (1)  B = D + K – L Donc (10) peut être réécrite: * + (1 + rb).(D + K – L) = (1 + rd).D * = (1 + rb).L + (rd – rb).D – (1 + rb).K (11)

24 Soit E(rd) le rendement des dépôts anticipé par les déposants, défini par:
(12) Rq:  variable aléatoire Fonction de densité de probabilité: f() Fonction de répartition (= primitive de f): F()

25 On remplace B par (D + K – L) dans (12)
Puis on réarrange les termes On obtient: < 0  Donc: E(rd) < rd

26 2) Les apports de la théorie des coûts de transaction
Théorème de COASE (1937) Coûts de transaction  l’apport de WILLIAMSON (1985) Les coûts résultent des caractéristiques des transactions: Degré d’incertitude Fréquence Spécificité des actifs mis en jeu

27 Hypothèses comportementales:
Rationalité limitée opportunisme

28 Principes d’organisation susceptibles de réduire les coûts de transaction:
La hiérarchie L’intégration verticale = internalisation

29 Application au cas de la banque
Coûts de transaction: Côté demande d’actifs financiers Côté offre d’actifs financiers BENSTON et SMITH (1976) « A transaction cost approach to the theory of financial intermediation », The Journal of Finance, vol.31, n°2

30 Demande d’actifs financiers
Transferts inter-temporels de richesse Transferts intra-temporels de richesse  liquidité

31 Offre d’actifs financiers
Intérêts divergents des offreurs et demandeurs

32 Avantages comparatifs des intermédiaires financiers
Spécialisation Réputation Centralisation des offres et demandes d’actifs Subventions croisées Transformation, diversification, mutualisation des risques IFM: profits de la création monétaire

33 KLEIN (1973) « The economics of security divisibility and financial intermediation », The Journal of Fiannce, september. 2 actifs: A: actif sans risque, parfaitement divisible B: actif risqué, coupure minimale de 1000 unités monétaires Chaque actif peut être représenté dans un diagramme classique rentabilité (E) / risque ()

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37 Richesse = 2000 um  3 stratégies:
Tout placer dans l’actif non risqué  RA, A=0, UA Tout placer dans l’actif risqué  E(RB), B, UB < UA Diversifier le portefeuille: C = 1 um de A + le reste en B E(RC) = 0,5.(RA + E(RB)) C = 0,5.B UC > UA > UB

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40 Sur les marchés financiers comme auprès des IF:

41 Choix IF / Marché, pour relation de crédit, repose sur :
La spécificité de la relation de crédit Et donc le risque de signature

42 La différence IF / Marchés est bien claire, mais pas celle IFM / IFNM
Analyse puissante, cohérente. Application directe de la théorie de Williamson La différence IF / Marchés est bien claire, mais pas celle IFM / IFNM  cf. asymétries d’information IF et marchés apparaissent substituables, alors que dans les faits, ils semblent plutôt complémentaires.  cf. analyse MERTON

43 MERTON (1992) « Operation and regulation in financial intermediation: a functional perspective », Working Paper n°93-020, Harvard Business School, Boston. Analyse centrée sur les fonctions remplies par les institutions, et non les institutions elles-mêmes. Les fonctions sont plus stables que les institutions. Idée = les fonctions que doit assurer un système financier restent stables, mais sous l’effet de la concurrence, IF et marchés évoluent en s’enrichissant mutuellement  la frontière entre les 2 n’est plus figée  renforcement efficience

44 Les fonctions principales assurées par tout système financier:
Fournir un système de paiement facilitant les échanges de biens et services Organiser la collecte des ressources au service du financement de projets d’investissement non divisibles et de grande taille Organiser le transfert des ressources économiques dans le temps, entre les secteurs économiques, et dans l’espace.

45 Fonctions SF (suite): Permettre de gérer l’incertitude et de contrôler les risques Produire de l’information Résoudre les problèmes liés aux asymétries d’information

46 Processus dynamique ayant permis gains en efficience du SF:

47  « cycle de vie » du produit financier
Marchés financiers = alternative efficiente aux IF pour produits standards  pour les mêmes fonctions, les IF seront privilégiés quand les produits sont échangés en volumes réduits: Marché étroit Produit ne se prêtant pas à la standardisation Produit nouveau, faible clientèle  « cycle de vie » du produit financier

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49 3) La prise en compte des asymétries d’information
Rappels L’apport de la théorie des contrats implicites Extensions des modèles basés sur les asymétries d’information

50 Rappels sur la asymétries d’information
Définition  B. Guerrien 2 types: Information cachée # asymétrie exante Action cachée # asymétrie expost 2 implications: Information cachée  antisélection Action cachée  aléa moral

51 Nombreuses relations concernées
Assurances Contrats de travail Crédit Exante: info privée spécifique / info moyenne Expost: respect contrat? Dépôt

52 Anti-sélection AKERLOF G. (1970): « The market for lemons: quality uncertainty and the market mechanism », Quarterly Journal of Economics, 89. Prix sur marché de l’occasion = valeur moyenne, donc > aux « bons » risques, et > aux « mauvais » Idem assurances

53 2 grandes catégories de modélisation en présence d’information cachée:
Les mécanismes d’auto-sélection Les mécanismes de signaux

54 Auto-sélection Accord contractuel proposé par agents informés
Modèle « principal – agent » Exemple: Stiglitz et Weiss (1981) (cf. rationnement du crédit)

55 Signaux SPENCE (1973), « Job market signalling », Quarterly Journal of Economics, 87 Demande d’éducation fonction des capacités  information pour employeurs

56 Risque moral Action cachée  arbitrage entre 2 objectifs contradictoires: Partage du risque Incitation à l’effort Exemple: assurances

57 Asymétries d’information et IF  2 types de modèles
Banques, contrats de dépôt et paniques bancaires Instabilité du système bancaire, justification régulation spécifique DIAMOND et DYBVIG (1983), « Bank runs, deposit insurance, and liquidity », Journal of Political Economy, 91. IF en général DIAMOND (1984), « Financial intermediation and delegated monitoring », Review of Economic Studies, 51

58 L’apport de la théorie des contrats implicites
Modèle Diamond – Dybvig Incertitude, asymétrie d’information, individus adverses au risque 3 périodes: 0, 1, 2 1 bien unique homogène (I, P, C) 1 technologie accessible à tous, telle que 1 unité investie en t = 0 génère en t = 1 et t = 2: soit 1 et 0, soit 0 et X, selon le « type » de l’individu

59 En t = 1, une info privée révèle à chaque consommateur son type:
type 1 = besoin de liquidité immédiat type 2 = consommation préférée en t = 2 Consommation optimale sans IF: Type 1: C11 = 1; C21 = 0 Type 2: C12 = 0; C22 = X

60 En t=0, tous s’engagent, en t=1:
Mutuelle En t=0, tous s’engagent, en t=1: À donner y de leur consommation aux individus se révélant de type 1, si eux-mêmes se révèlent de type 2 À ne rien faire, sauf bénéficier de transferts, s’ils se révèlent de type 1 Consommations optimales: Type 1: C11* = 1+y > 1 ; C21* = 0 Type 2: C12* = 0; C22* = (1-y)X < X Impossible (aléa de moralité), sauf si info révélée en t=1 est publique

61 Cas d’un IF: Collecte les ressources en t=0
En cas de retrait en t=1, propose un paiement r1 par unité déposée en t=0 En cas de retraits simultanés en t=1, sert séquentiellement les déposants jusqu’à éventuelle liquidation de tous les actifs de la banque Les comptes non soldés en t=1 se partagent les actifs restants en t=2, au pro rata des engagements  mutuelle sans FP, liquidée en t=2

62 Le paiement obtenu par un individu en t=1 dépend de sa place dans la file d’attente
Soit V1, ce paiement fj = le pourcentage de dépôts soldés avant que le jème individu ne se présente Pour une unité déposée en t=0, on a:

63 Exemple - Explication:
100 déposants déposent chacun 1 um  actif total = A = 100 r1 = 1,2 pour 1 um déposée 30 déposants retirent leurs dépôts en t=1. Que reste-t-il (en t=1) pour le 31ème client qui se présente ? 100 – (301,2) = 100 – 36 = 64  il peut aussi obtenir r1. 90 déposants retirent leurs dépôts. Que reste-t-il pour le 91ème? 100 – (901,2) = 100 – 108  rien! Donc un déposant peut obtenir r1, tant que: Fj  r1 < A avec F = nombre de déposants ayant déjà retiré leurs dépôts avant le jème client Soit:

64 Le paiement obtenu en t=2 dépend du total des retraits opérées en t=1 et de l’éventuelle liquidation de l’IF Soit V2, ce paiement f = pourcentage des dépôts soldés en t=1 On a:

65 Exemple - Explication:
L’IF a n clients, déposant chacun 1 um  A = n En t=1, f.n comptes sont soldés  décaissement total en t=1: f.n.r1  valeur liquidative de la banque en t=2: (n – f.n.r1).X Cette valeur est à partager entre (n – f.n) clients Donc dans le cas où la banque ne fait pas faillite, la valeur liquidative en t=2 par unité déposée est:

66 Contrat dépôt à vue avec information privée  contrat d’assurance optimal avec information publique
Hypothèse: 50% agents type 1, 50% agents type 2 Calculons V1 et V2 quand r1 = C11* Pour un tel contrat (V1 = r1 = C11*), il est optimal pour les agents de type 1 de solder leur compte en t=1, donc f = 0,5 Un individu de type 2 anticipe alors :

67 Or, pour cette population, la contrainte de ressources, s’écrit:
Somme des unités disponibles en t=0 = consommation des individus de type 1 en t=1 + investissement en bien de consommation nécessaire en t=0 pour obtenir C22* (consommation individus type 2) en t=2 Par exemple pour 100 individus déposant 1um en t=0:

68 Conclusion:  Banque Compagnie d’assurances + DAV
Couverture du risque d’illiquidité Information privée Information publique

69 En information imparfaite, l’utilité des dettes émises par les IF (dépôts) est d’améliorer le partage des risques dans l’économie, comme le ferait un contrat d’assurance contre le risque d’illiquidité Notion de « contrat implicite » Assurance de liquidité + transformation

70 Les causes de l’instabilité des banques
Bank run 2 types d’équilibres: 1 équilibre stable, permettant un partage optimal du risque Des équilibres instables où tous les déposants cherchent à soldes leur compte en t=1. Raison de cette « course à la liquidité »?  les déposants comparent la valeur faciale de leurs DAV avec la valeur liquidative des actifs de la banque qu’ils anticipent. Importance de r1 r1 = 0  pas de bank run  r1  incitation forte à solder les comptes dès t=1, même si on est de type 2

71 Extension du modèle aux risques d’actif
JACKLIN et BHATTACHARYA (1988), « Distinguishing panics and information-based bank runs: welfare and policy implications », Journal of Political Economy, vol.93, n°3. La probabilité d’une panique bancaire est fonction croissante du risque des actifs bancaires (et donc, par extension aussi des taux débiteurs demandés)

72 Comment résoudre l’instabilité inhérente au système bancaire?
Suspension de la convertibilité des dépôts au-delà d’un certain seuil de retraits Système d’assurance des dépôts Public Privé Rq: problème d’aléa moral…

73 Extensions des modèles basés sur les asymétries d’information
L’asymétrie d’information peut aussi toucher l’actif bancaire, c’est-à-dire la relation banque – emprunteur Exante, information cachée  anti-sélection Expost, action cachée  aléa moral Résolution  coûts d’agence et de monitoring (relation d’agence) Marchés inefficaces pour réduire coûts d’agence  IF s’imposent de façon endogène dans les relations de crédit

74 Exante Expost Transfert d’information de l’agent le mieux informé vers l’agent le moins informé initié par: Pas de transfert d’information de l’agent le mieux informé vers l’agent le moins informé

75 Autre problème d’asymétrie d’information :
Entre les prêteurs/épargnants et la banque Quel contrôle des déposants sur la banque? Coûts de délégation Portefeuille diversifié  coût délégation peut tendre vers 0 Pb risque moral entre déposants et IF diminue à mesure que la taille de l’IF augmente  contrats de dépôts non contingents (valeur et rémunération fixes)

76 Distinction des banques au sein des IF
CHEVALLIER-FARAT (1992), « Pourquoi des banques », Revue d’Economie Politique Avantages supplémentaires: Profits tirés de la création monétaire Information purement privée tirée des DAV Justification de la banque comme: Assurance de liquidité (passif) Producteur d’information capable de pallier les déficiences du marché (actif) 2 fonctions reposant sur articulation étroite de l’actif et du passif

77 B – Comprendre l’émergence d’un rationnement du crédit bancaire
Le rationnement dans le cadre des modélisations « traditionnelles » Contrats implicites et rationnement Asymétries d’information et rationnement

78 1) Le rationnement dans le cadre des modèles traditionnels
JAFFE et STIGLITZ (1990), « Credit rationing », ch.16 in Handbook of monetary economics, vol.2. Forme particulière de la fonction d’offre, telle que offre et demande ne peuvent pas se rencontrer, pour le taux en vigueur.

79 HODGMAN (1960), FREIMER et GORDON (1965), etc…
Banque neutre au risque Octroie un crédit sur une période à une entreprise Projet d’investissement: Revenu X tel que: k < X < K Fonction de densité de probabilité f(X) Prêt = B, taux = r Réussite  remboursement = (1+r).B Échec  paiement = X Ressources bancaires collectées au taux  (marché des dépôts en concurrence parfaite)  coût = (1+ ).B

80 Profit de la banque pour un seul emprunteur:
La banque maximise  pour déterminer les valeurs optimales des 2 variables décisionnelles: r et B.

81 Fonction d’offre de crédit pour chaque taux r  3 parties :
Crédit sans risque: même dans le pire des cas, la banque rentre dans ses frais: La probabilité de défaillance augmente avec la taille du prêt, mais la hausse de r compense Au-delà de B*, il est rationnel de réduire le crédit

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83 2) Contrats implicites et rationnement
FRIED et HOWITT ( 1980) Contrats implicites  relations de clientèle Clientèle = clients habituels + nouveaux clients potentiels Chaque emprunteur a le choix entre: S’adresser au marché monétaire  i S’adresser à sa banque  R La banque collecte ses ressources: Sur le marché monétaire  i Auprès des déposants

84  i  la banque y perd, le client y gagne
On montre que: R = E(i)  i  la banque y perd, le client y gagne  i  la banque y gagne, le client y perd + coût de changement de partenaire i < E(i) Les nouveaux clients potentiels s’adressent au marché Les clients habituels paient R>i. Surcoût # prime d’assurance contrat implicite i > E(i) La banque offre des crédits au taux R<i aux clients  pertes Les nouveaux clients sont rationnés

85 3) Asymétries d’information et rationnement du crédit
STIGLITZ et WEISS(1981) Courbe de profit espéré d’une banque, en fonction du taux débiteur réclamé aux emprunteurs  rendement anticipé du prêt r* = taux d’intérêt qui maximise l’espérance de rendement r Taux d’intérêt débiteur r*

86 « market clearing interest rate »  « equilibrium interest rate »
Rationnement d’équilibre  rationnement endogène Condition d’apparition: rendement anticipé du prêt  fonction croissante monotone du taux d’intérêt Effets de sélection adverse Effets d’incitation adverse

87 Explication effets de sélection adverse
Emprunteurs potentiels « classés » selon le rendement moyen de leur projet à financer Projet plus risqué  espérance de profit plus élevée Chaque emprunteur entreprend son projet si son espérance de rendement est supérieure à ce qu’il obtiendrait en plaçant ses fonds sur le marché au taux sans risque  E > e0.(1 + )

88 Puisque E dépend du risque du projet (), il existe un niveau de risque * tel que les entreprises dont le risque est supérieur à ce seuil réalisent le projet, alors que les autres y renoncent.  taux débiteur   E pour tous les emprunteurs   * (compensation de la baisse du rendement par hausse risque)   nombre d’entreprises demandant prêt + sélection adverse (i.e. entreprises plus risquées)  effet net indéterminé sur profit bancaire.

89 Explication effets d’incitation adverse (aléa moral)
Pour réaliser un projet: 2 techniques a et b Même résultat en moyenne, mais b plus risquée que a  Pa.Xa = Pb.Xb, avec Pa>Pb et Xa<Xb, (P = probabilité de succès) Rendement anticipé net, pour i = a ou b: E = Pi.[Xi – (1 + r).B] dE/dr = -Pi.B Puisque Pa>Pb, en valeur absolue, la pente de Ea est plus forte que celle de Eb

90 r < r* a choisie  moins risquée
Projet b plus risqué Eb Ea Projet a moins risqué r r* r Comme l’entreprise choisit le projet qui assure E le plus élevé possible: r < r* a choisie  moins risquée r > r*  b choisie  plus risquée

91 A l’équilibre, on aura des courbes d’espérance de profit de la banque différentes selon les groupes d’emprunteurs:  Type 2 Type 1: « red lined », rationnement au sens faible. Aucun crédit Type 2: pas de rationnement Type 3: groupe marginal , rationnement au sens fort  Type 3 Type 1 r* r