title: Méthodes Econométriques pour les Crises Financières
text: L’illustration empirique montre clairement que le modèle trivarié améliore le modèle bivarié pour les pays qui connaissent les trois types de crises, alors qu’en bivarié la causalité entre les crises bancaires et les crises de change (et à l’inverse) est fréquente. L’avantage essentiel de cette méthodologie consiste à identifier les schémas de contagion d’un type de crise à l’autre: soit c’est le résultat des chocs communs (comme en Afrique du Sud), soit c’est due à une structure causale forte (comme en Equateur). Les graphiques des probabilités conditionnelles et l’analyse des fonctions de réponse confirment nos résultats et mettent en évidence les mécanismes de diffusion des trois types de crise. La possibilité que les crises se transforment devrait alors être prise en compte plus souvent dans la spécification des EWS, afin de les rendre plus efficients. Finalement, le sixième chapitre résume les principaux résultats de cette thèse et expose plusieurs pistes de développements.
  
  4
  
  Ce chap
  
  itre
  
  est
  
  
  
  issu
  
  de l’article Candelon, Dumitrescu, Hurlin et Palm (2011), “Modelling Financial Crises Mutation”, DR LEO 2011-17. 169 170 Nederlandse
  
  samenvatting
  
  Dit proefschrift presenteert vier artikelen die op een verschillende manier bijdragen aan de literatuur over de Early Warning Systems. In het kielzog van de wereldwijde financiële crisis, zijn er vele vragen gerezen met betrekking tot het voorspellende vermogen van EWS omdat zeer weinig signalen zijn getrokken tot aan het begin van het oproer. Twee onderzoeksonderwerpen zijn relevant voor deze literatuur, namelijk de specificatie van EWS en de evaluatie van deze modellen. De meeste artikelen in de literatuur focussen op het eerste onderwerp. Ze bekritiseren de oorzaken van de crisis, i.e de voornaamste indicatoren in EWS, en/of stellen nieuwe methodologiën voor om de link tussen de crisis indicator en de macro-economische en financiële variabelen te benaderen. In tegenstelling, de literatuur over EWS evaluatie is schaars. Voor zover wij weten, is er tot nu toe nog geen formele evaluatie methodologie voor het voorspellende vermogen van een EWS. Dit proefschrift draagt bij aan beide onderzoeksrichtingen. De voornaamste doelen van dit proefschrift zijn daarom het voorstellen van voorspellende evaluatie methoden voor non-lineaire modellen (in het bijzonder, een verenigde evaluatie methodologie voor EWS), als ook het introduceren van methodologische noviteiten gebaseerd op recente econometrische ontwikkelingen in de specificatie van EWS, zodoende een verbetering van hun voorspellende vermogen. Hoofdstuk 2 en hoofdstuk 3 onderzoeken het eerste doel, terwijl hoofdstuk 4 en hoofdstuk 5 het tweede doel analyseren. EWS evaluatie is essentieel voor de preventie van crisissen. Vele EWS specificaties zijn voorgesteld in de literatuur en verschillende conclusies zijn getrokken met betrekking tot het belang van bepaalde toonaangevende indicatoren voor verschillende crisissen. Een accurate vergelijking van het relatieve voorspellende vermogen van deze modellen en een duidelijke analyse van hun absolute voorspellende vermogen lijkt daarom noodzakelijk. In hoofdstuk 2 en 3 vullen we deze opening in de literatuur door twee voorspellende validatie methodologiën voor te stellen: een ontworpen voor interval voorspellingen, en een toolbox die ieder model evalueert en de kans voortbrengt om een gebeurtenis te observeren (crisis, recessie, etc.). Ten eerste, stellen we een model vrije test voor, voor interval voorspellingen en High Density Regions gebaseerd op de GMM methode voorgesteld door Bontemps (2006) en Bontemps en Meddahi (2005, 2011). Onze test heeft hele goede power eigen
  
  171
  
  Nederlandse 
  
  Samenvatting
  
  schappen voor realistische steekproefgrootten en stelt ons in staat om onafhankelijk de drie hypothesen van conditionele dekking, onafhankelijkheid en onconditionele dekking te testen. Ten tweede, introduceren wij een origineel, tweestaps model vrije evaluatie methodologie speciaal ontworpen voor EWS modellen voor ieder type crisis. Een originele methode om de grens te identificeren, i.e. de drempel die het beste onderscheid maakt tussen crisissen en kalme perioden is voorgesteld. Daarnaast worden verschillende vergelijkings testen gebruikt om het relatieve voorspellende vermogen te analyseren van EWS. Hierdoor zijn we in staat om te laten zien dat alleen voor Zuid-Aziatische landen het renteverschil een belangrijke indicator van valuta crisissen is en niet voor alle landen zoals in eerste instantie werd gedacht. Om het voorspellende vermogen van EWS modellen te verbeteren moet rekening gehouden worden met verschillende karakteristieken van financiële crisissen die niet eerder in de literatuur onderzocht zijn (bijvoorbeeld het voortduren van crisissen en de mogelijkheid tot spill-over naar andere markten). We dragen daarom bij aan de literatuur over EWS specificatie door nieuwe methodologiën voor te stellen, die informatie bevatten met betrekking tot het overheersende regime in de vorige periode en/of in andere markten, i.e. crisis dynamiek en mutatie. Deze verbeteringen van bestaande binaire EWS worden besproken in hoofdstuk 4 en 5. We laten zien dat in het geval van valuta crisissen dynamische modellen beter presteren dan Markov-switching en statische logit modellen zowel in de steekproef als buiten de steekproef. Bovendien, een multivariabel model dat de drie belangrijkste types van financiële crisissen bevat, i.e. banken, valuta en staatsschuld laat ons de mogelijke causaliteit tussen crisissen onderzoeken: dit kan veroorzaakt worden door gemeenschappelijke schokken (zoals in Zuid Afrika) of door een sterk causaal verband (zoals in Ecuador). Spaarzamer dan bivariabele modellen, zou het wanneer mogelijk geïmplementeerd moeten worden.
  
  172 Curriculum Vitae
  
  Elena-Ivona Dumitrescu was born on November 28, 1984 in Tirgu-Jiu, Romania. After having completed a Bachelor’s degree in Statistics and Economic Forecasting with distinction in 2007, she obtained an Erasmus scholarship and enrolled at the University of Orléans, France, where she completed a Master in Econometrics and Applied Statistics with honors in 2009. After graduation, Elena started her Ph.D. research at the University of Orléans and Maastricht University, under the joint supervision of Prof. Christophe Hurlin and Prof. Bertrand Candelon. Her work, tackling financial crises forecasting methods and other econometric topics, has been presented at top European conferences (European Economic Association, Glasgow, 2010; Econometric Society World Congress, Shanghai, 2010; INFINITI, Dublin, 2010; Eurostat Colloquium, Luxembourg, 2010; European Meeting of the Econometric Society, Oslo, 2011), congresses in France (AFFI, 2010; AFSE, 2010, 2011) and in IMF seminars (2009, 2011). Some of these articles are forthcoming in international peer reviewed academic journals (e.g.“How to Evaluate an Early Warning System?”, IMF Economic Review 60 (1); “Backtesting Value-at-Risk: From Dynamic Quantile to Dynamic Binary Tests”, Finance; “Testing for Granger Non-causality in Heterogeneous Panels”, Economic Modelling; “Testing Interval Forecasts: a GMM-Based Approach”, Journal of Forecasting). In 2010 she earned an EOLE grant, which allowed her to conduct more of her research at Maastricht University. Besides, in the fall 2011 she was a visiting Ph.D. at the European University Institute, where she will start a Postdoctorate in September 2012. For more details, you can visit her homepage at https://sites.google.com/site/ivonadumitrescu/. 173 Elena-Ivona DUMITRESCU Mé
  
  thode
  
  s
  
  Eco
  
  nométriques pour les
  
  Cris
  
  es Financières Résumé
  
  : Connus sous le nom de Systèmes d’Alerte Avancés, ou Early Warning Systems (EWS), les modèles de prévision des crises financières sont appelés à jouer un rôle déterminant dans l’orientation des politiques économiques tant au niveau microéconomique qu’au niveau macroéconomique et international. Or, dans le sillage de la crise financière mondiale, des questions majeures se posent sur leur réelle capacité prédictive. Deux principales problématiques émergent dans le cadre de cette littérature : comment évaluer les capacités prédictives des EWS et comment les améliorer? Cette thèse d’économétrie appliquée vise à proposer (i) une méthode d’évaluation systématique des capacités prédictives des EWS et (ii) de nouvelles spécifications d’EWS visant à améliorer leurs performances. Ce travail comporte quatre chapitres. Le premier propose un test original d’évaluation des prévisions par intervalles de confiance fondé sur l’hypothèse de distribution binomiale du processus de violations. Le deuxième chapitre propose une stratégie d’évaluation économétrique des capacités prédictives des EWS. Nous montrons que cette évaluation doit être fondée sur la détermination d’un seuil optimal sur les probabilités prévues d’apparition des crises ainsi que sur la comparaison des modèles. Le troisième chapitre révèle que la dynamique des crises (la persistance) est un élément essentiel de la spécification économétrique des EWS. Les résultats montrent en particulier que les modèles de type logit dynamiques présentent de bien meilleurs capacités prédictives que les modèles statiques et que les modèles de type Markoviens. Enfin, dans le quatrième chapitre nous proposons un modèle original de type probit dynamique multivarié qui permet d’analyser les schémas de causalité intervenant entre différents types crises (bancaires, de change et de dette). L’illustration empirique montre clairement que le passage à une modélisation trivariée améliore sensiblement les prévisions pour les pays qui connaissent les trois types de crises. Mots clés : Crise financière, Early Warning System, Prévision par Intervalle de confiance, High Density Regions, Evaluation des EWS, Modèle Dynamique, Modèles Probit Dynamiques Multivariés, GMM, Credit-Scoring. Econ
  
  ometric Methods
  
  for Financial Crises
  
  Abstract: Known as Early Warning Systems (EWS), financial crises forecasting models play a key role in defining economic policies at microeconomic, macroeconomic and international level. However, in the wake of the global financial crisis, numerous questions with respect to their forecasting abilities have been raised, as very few signals were drawn prior to the starting of the turmoil. Two questions arise in this context: how to evaluate EWS forecasting abilities and how to improve them? The broad goal of this applied econometrics dissertation is hence (i) to propose a systematic modelfree evaluation methodology for the forecasting abilities of EWS as well as (ii) to introduce new EWS specifications with improved out-of-sample performance. This work has been concretized in four chapters. The first chapter introduces a new approach to evaluate interval forecasts which relies on the binomial distributional assumption of the violations series. The second chapter proposes an econometric evaluation methodology of the forecasting abilities of an EWS. We show that adequate evaluation must take into account the cut-off both in the optimal crisis forecast step and in the model comparison step. The third chapter points out that crisis dynamics (persistence) is essential for the econometric specification of an EWS. Indeed, dynamic logit models lead to better out-of-sample forecasting probabilities than those of their main competitors (static model and Markov-switching one). Finally, a multivariate dynamic probit EWS is proposed in the fourth chapter to take into account the causality between different types of crises (banking, currency, sovereign debt). The empirical application shows that the trivariate model improves forecasts for countries that underwent the three of crises. Keywords : Financial Crisis, Early Warning System, Interval Forecasts, High Density Regions, EWS Evaluation, Dynamic Model,
  
  Multi
  
  variate
  
  Dynamic Probit Models, GMM, Credit-Scoring. Laboratoire d’Economie d’Orléans; UMR CNRS 7322 Rue de Blois BP 6739 45067 ORLEANS Cedex2.