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Economie Bancaire
Master mention Finance
1ère année
Introduction
Licence: Economie bancaire PLIHON D., « Les banques: nouveaux
enjeux, nouvelles stratégies », La Documentation Française.
Les Cahiers Français, n°301 et 331 Panorama généralÉvolutions récentes et état actuel des
systèmes bancaires « nouvelle intermédiation »
Economie bancaireen master 1
Aspects théoriques, analytiques Enjeux concrets Économie des « intermédiaires
financiers » (IF) développement récent: Pourquoi?
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
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
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 financementGestion des risquesRelations clientèlePratiques concurrentielles
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
Chapitre 1Justifier et comprendre l’intervention des banques
Quelle modélisation retenir pour l’intermédiation bancaire?
A. Modélisations alternatives du comportement des banques
B. Comprendre l’émergence d’un rationnement sur le marché du crédit
C. L’impact macroéconomique de l’offre de crédit
D. Le rôle des relations clientèle
A - Modélisations alternatives du comportement des banques
1) L’approche « traditionnelle » (néo-classique) de l’entreprise bancaire
2) Les apports de la théorie des coûts de transaction
3) La prise en compte des asymétries d’information
1) L’approche « traditionnelle » de l’entreprise bancaire
Environnement concurrentielPARKIN M. (1970) « Discount house portfolio theory and debt selection », Review of Economic Studies, 37, october.
La banque monopolisteKLEIN (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)
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
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)
Offre de dépôts:
rd(D) = D-1(rd)
D
rrD
D
r
dr
dD dd
d
dD )(
d
dr
rD
r
DDravec
d
d
:
1
Demande de crédits:rl(L) = L-1(rl)
En valeur absolue:
L
rrL
L
r
dr
dL ll
l
lL )(
l
lr
rL
r
LLravec
l
l
:
1
Maximisation(3)Conditions du 1er ordre:
0,0
LDL
CLrLrr
L lbl(4)
0,0
LDD
CDrDrr
D ddb(5)
L
ll
l
l
rL
rLrL
LrL
r
l
1
Soit, en introduisant les élasticités définies plus haut:
(6)
D
dd
d
d
rD
rDrD
DrD
r
D
1
(7)
(7) dans (4):
**
11
,
0,
lL
b
l
L
lbl
r
LDLC
rr
LDL
Crrr
(8)
(6) dans (5):
**
11
,
0,
dD
b
d
D
ddb
r
LDDC
rr
LDD
Crrr
(9)
Avec une fonction de coût additive:
cLbDaLDC ,
**
11
lL
bl
r
brr
Les conditions d’optimalité deviennent:
**
11
dD
bd
r
arr
(8bis) (9bis)
Réglementation des taux créditeurs:
**
11
lL
bl
r
brr
rrd *
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
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)
Soit E(rd) le rendement des dépôts anticipé par les déposants, défini par:
*
*
)()1(
)()1()(1
dfrD
dfBrrED
d
bd
(12)
Rq: variable aléatoireFonction de densité de probabilité: f()Fonction de répartition (= primitive de f): F()
On remplace B par (D + K – L) dans (12)
Puis on réarrange les termes On obtient:
*
)(1)(1
dFDrDrE dd
< 0
Donc: E(rd) < rd
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’incertitudeFréquenceSpécificité des actifs mis en jeu
Hypothèses comportementales:
Rationalité limitée opportunisme
Principes d’organisation susceptibles de réduire les coûts de transaction:
La hiérarchie L’intégration verticale = internalisation
Application au cas de la banque
Coûts de transaction:Côté demande d’actifs financiersCôté 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
Demande d’actifs financiers
Transferts inter-temporels de richesse Transferts intra-temporels de richesse liquidité
Offre d’actifs financiers
Intérêts divergents des offreurs et demandeurs
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
KLEIN (1973) « The economics of security divisibility and financial intermediation », The Journal of Fiannce, september.
2 actifs:A: actif sans risque, parfaitement
divisibleB: actif risqué, coupure minimale de
1000 unités monétairesChaque actif peut être représenté
dans un diagramme classique rentabilité (E) / risque ()
E(RB
)
RA
E
B
A
B
E
UA UB
UA > UB
E(RB
)
RA
E
B
A
B
UA UB
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 BE(RC) = 0,5.(RA + E(RB))
C = 0,5.B
UC > UA > UB
E(RB
)
RA
E
B
A
B
UA UB
C
D
UC
C
E(RB
)
RA
E
B
A
B
UA UB
C
D
UC
E
UE
C
Sur les marchés financiers comme auprès des IF:
Rationalité limitée des créanciers +
Opportunisme des débiteurs
Existence de coûts de
transaction
Incertitude de la relation de crédit +
Récurrence de la relation
Augmentation des coûts de
transaction
Choix IF / Marché, pour relation de crédit, repose sur :
La spécificité de la relation de crédit Et donc le risque de signature
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
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
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.
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
Processus dynamique ayant permis gains en efficience du SF:
Efficacité des modèles d’évaluation d’actifs
+ Progrès informatique et télécom
interconnexion des marchés en temps réel + traitement d’une
masse croissante d’informations et opérations
Baisse continue des coûts de transaction sur les marchés
financiers
Déplacement du « centre de gravité » du SF vers
les marchés financiers
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 étroitProduit ne se prêtant pas à la
standardisationProduit nouveau, faible clientèle
« cycle de vie » du produit financier
IF + marchés pour INNOVATION (produits spécifiques)
Standardisation
Migration vers marchés
(appuyée sur crédibilité IF)
nombre titres disponibles, liquidité
coûts de transaction
répercussion sur coût crédit
synergie, amélioration constante efficience SF
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
Rappels sur la asymétries d’information Définition B. Guerrien 2 types:Information cachée # asymétrie
exanteAction cachée # asymétrie expost
2 implications:Information cachée antisélectionAction cachée aléa moral
Nombreuses relations concernées
Assurances Contrats de travail CréditExante: info privée spécifique / info
moyenneExpost: respect contrat?
Dépôt
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
2 grandes catégories de modélisation en présence d’information cachée:
Les mécanismes d’auto-sélection Les mécanismes de signaux
Auto-sélection
Accord contractuel proposé par agents informés
Modèle « principal – agent » Exemple: Stiglitz et Weiss (1981)
(cf. rationnement du crédit)
Signaux
SPENCE (1973), « Job market signalling », Quarterly Journal of Economics, 87
Demande d’éducation fonction des capacités information pour employeurs
Risque moral
Action cachée arbitrage entre 2 objectifs contradictoires:Partage du risqueIncitation à l’effort
Exemple: assurances
Asymétries d’information et IF 2 types de modèles
Banques, contrats de dépôt et paniques bancaires Instabilité du système bancaire, justification
régulation spécifiqueDIAMOND et DYBVIG (1983), « Bank runs,
deposit insurance, and liquidity », Journal of Political Economy, 91.
IF en généralDIAMOND (1984), « Financial intermediation
and delegated monitoring », Review of Economic Studies, 51
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
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
t = 0 t = 1 t = 2 1 0 Type 1
ou - 1 0 X > 1 Type 2
Consommation optimale sans IF:Type 1: C1
1 = 1; C21 = 0
Type 2: C12 = 0; C2
2 = X
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: C1
1* = 1+y > 1 ; C21* = 0
Type 2: C12* = 0; C2
2* = (1-y)X < X
Impossible (aléa de moralité), sauf si info révélée en t=1 est publique
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
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:
sinon0
1,
11
11 rfsir
rfV jj
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 – (301,2) = 100 – 36 = 64 il peut aussi obtenir r1.
90 déposants retirent leurs dépôts. Que reste-t-il pour le 91ème?100 – (901,2) = 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 clientSoit:
11
11
rf
rA
Fj
j
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:
0,1
1max, 1
12 f
frXrfV
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:
f
frX
fn
Xrfn
1
1:soit
1
1 11
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 = C1
1*
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 :
XCCX
CV
*1
1
*11
*112 2
21
1
21
1,
2
1
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 C2
2* (consommation individus type 2) en t=2
Par exemple pour 100 individus déposant 1um en t=0:
*22
*11
*22*1
1
*22*1
1
2:oùD'
5,05,015050100
CCX
X
CC
X
CC
Conclusion:
Banque Compagnie d’assurances
+ +
DAV Couverture du risque d’illiquidité
+ +
Information privée Information publique
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
Les causes de l’instabilité des banques Bank run 2 types d’équilibres: 1 équilibre stable, permettant un partage
optimal du risqueDes 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
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)
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 dépôtsPublicPrivéRq: problème d’aléa moral…
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
Asymétries d’information
Pb d’anti-sélection Pb d’aléa moral
L’agent informé L’agent non informé
Equilibre « mélangeant »
« pooling equilibrium »
Equilibre de « signalling »
Equilibre séparant
Asymétries d’information non
résolues.
Cf cas Akerlof : les « bons » risques sont
mélangés avec les « mauvais ». Même prix pour tous. Sous-
optimalité)
L’individu le moins informé (emprunteur) doit se « signaler » en supportant des coûts
Le prêteur doit capter l’information en offrant
différents contrats construits de telle sorte que le choix
d’un contrat dans cet ensemble soit révélateur de
l’information détenue par l’individu qui fait ce choix. Ces
contrats permettent de séparer les « bons » des
« mauvais » risques.
Voir par ex. le rôle des garanties.
Exante Expost
Pas de transfert d’information de l’agent le
mieux informé vers l’agent le moins informé
Transfert d’information de l’agent le mieux
informé vers l’agent le moins informé initié par:
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)
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
B – Comprendre l’émergence d’un rationnement du crédit bancaire
1) Le rationnement dans le cadre des modélisations « traditionnelles »
2) Contrats implicites et rationnement
3) Asymétries d’information et rationnement
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.
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 = rRéussite remboursement = (1+r).BÉchec paiement = X
Ressources bancaires collectées au taux (marché des dépôts en concurrence parfaite) coût = (1+ ).B
Profit de la banque pour un seul emprunteur:
BdXXfBr
dXXfX
K
Br
Br
k
1
1
11
La banque maximise pour déterminer les valeurs optimales des 2 variables décisionnelles: r et B.
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
Bkk
B
11
r
B
r1 r2 r3 rationnement
D1 D2 O
k/(1+) B*
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 iS’adresser à sa banque R
La banque collecte ses ressources:Sur le marché monétaire iAuprès des déposants
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
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
rTaux d’intérêt débiteur
r*
r* = taux d’intérêt qui maximise l’espérance de rendement
« 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’intérêtEffets de sélection adverseEffets d’incitation 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 + )
Explication effets de sélection adverse
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.
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 Ea est plus forte que celle de Eb
E
r
Projet bplus risqué
Projet amoins risqué
rr*
Ea
Eb
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
A l’équilibre, on aura des courbes d’espérance de profit de la banque différentes selon les groupes d’emprunteurs:
rr*
Type 2
Type 3
Type 1
Type 1: « red lined », rationnement au sens faible. Aucun crédit
Type 2: pas de rationnement
Type 3: groupe marginal , rationnement au sens fort