Corrélation

Rényi's information transfert between financial time series

Les auteurs étudient les transferts d’information entre les séries temporelles à l’aide de l’entropie de Rényi. Il s’agit d’un indicateur statistique qui permet de considérer les transferts entre certaines parties des distributions des sous-jacents, en particulier les queues de distributions. Cette approche est particulièrement intéressante pour les problèmes en finance: elle permet d’étudier l’impact d’un mouvement « extrême » d’une série sur d’autres séries. Contrairement à la corrélation qui est une mesure symétrique, l’entropie permet de caractériser le sens du transfert entre les distributions. Les auteurs appliquent ensuite cette méthode à onze indices nationaux. Une conséquence intéressante de cette étude est la persistance du transfert d’information dans le temps entre ces différents marchés qui donne une indication quantitative sur le choix de la fenêtre de temps à utiliser pour calculer des corrélations par exemple.

Information flow between stock indices

Dans le cadre de cet article, les auteurs s’intéressent à l’entropie de transfert afin de caractériser la dépendance de deux séries temporelles. Par opposition à d’autres indicateurs comme les corrélations, les corrélations retardées ou les matrices d’affinité, cette entropie intègre un caractère directionnel et permet réellement de quantifier les transferts d’information. Kwon et Yang ont calculé ces grandeurs pour 25 grands marchés répartis dans le monde et ont notamment établi l’existence de flux d’information des marchés américains et européens vers l’Asie et le Pacifique.

Dynamic Conditional Correlation : A simple class of multivariate GARCH models

La corrélation dynamique est souvent estimée avec des modèles GARCH multivariés qui sont linéaires dans les carrés et produits croisés des données. Une nouvelle classe de modèles multivariés, les modèles à corrélation conditionnelle dynamique, est proposée dans cet article. Les modèles de cette classe ont la souplesse des modèles GARCH et la simplicité des modèles paramétriques pour les corrélations. Ils ne sont pas linéaires ; cependant, l’estimation peut se faire aisément et en deux étapes à l’aide des méthodes de maximum de vraisemblance. Ils sont performants dans plusieurs contextes et fournissent des résultats empiriques raisonnables.

The Index cohesive effect on stock market correlations

Cet article présente un examen empirique et de réévaluation de rôle du marché des indices. En utilisant les rendements des actifs sur une période de huit années sur un marché mature américain (NYSE) et sur le marché  Israélien jeune (TASE). L’étude utilise une analyse collective des corrélations entre actions et indices, nommée méthode holographique. Elle permet de montrer que l’indice joue le rôle d’une force cohésion entre les actions et que celle-ci ne provient pas directement des corrélations entre actions.

Effective modeling of wrong way risk, counterparty credit risk capital, and alpha in Basel II

Les accords de Bâle II (2006) permettent d’utiliser une méthode interne pour calculer le capital minimal requis pour le risque de contrepartie de crédit. La charge en capitale est déterminée à l’aide d’une formule pondérée utilisant la PD, l’EAD, la LGD et la maturité M comme variables. Pour les portefeuilles de produits dérivés le traitement était initialement le même que celui de l’accord de Bâle I (1995), avec la méthode « mark-to-market plus add-on ». L’accord finale de Bâle II a permis l’utilisation de modèles internes pour calculer L’EAD et M à l’aide des concepts d’exposition positive attendue (EPE), d’effective EPE, de maturité effective et de « alpha multiplier ». Ce coefficient joue un rôle très important car il vient multiplier à la toute fin du calcul réglementaire le capital minimal requis pour le risque de contrepartie. Réglementairement, il vaut 1,4. Mais les banques ont la possibilité de la calculer via des modèles internes. Dans ce cas, sa valeur ne pourra pas être inférieure à 1,2. Le modèle interne pour le calcul de l’alpha offre à lui seul la possibilité de réduire le capital requis d’environ 15%.  Alpha est une mesure globale du Wrong Way Risk sur l’ensemble du portefeuille bancaire. Les auteurs montrent comment ce risque peut être pris en compte avec un modèle à facteurs, similaire au  modèle à copule gaussienne pour les dérivés de crédit au travers des corrélations entre les différents facteurs de risque de crédit et de marché.

Network structure and systemic risk in banking systems

Cet article présente une méthode pour analyser le potentiel de contagion et le risque systémique d’un réseau d’institutions financières interdépendantes. Le réseau est caractérisé en utilisant une métrique particulière: l’indice de contagion. La méthode est utilisée pour les institutions financières brésiliennes entre 2007 et 2008. Elle permet d’analyser le bilan de ces banques et leurs contributions au risque systémique. En particulier l’accent est mis sur l’influence du l’hétérogénéité du réseau et la concentration des expositions des contreparties vis-à-vis d’une institution donnée en expliquant son importance d’un point de vue systémique. Cette analyse plaide en faveur d’une exigence en capitale dépendant de l’exposition, plutôt qu’agrégée à partir des bilans.  Elle montre aussi que les mesures de risque pour intégrer le risque systémique doivent être estimées conditionnellement et non pas en moyenne. Finalement, les auteurs montrent que les institutions financières brésiliennes sont peu sensibles à des effets de contagions qui mèneraient à leurs faillites. Ces effets peuvent cependant dans certains cas mener à des pertes très importantes.

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