Les changements dans la répartition des soldes de réserves des banques sont importants car ils peuvent avoir un impact sur les conditions du marché fédéral des fonds et modifier la dynamique des échanges sur les marchés monétaires de manière plus générale. Dans cet article, nous proposons d'utiliser la courbe de Lorenz et le coefficient de Gini comme nouvelle approche pour mesurer la concentration des réserves. Depuis 2013, la concentration, telle que capturée par la courbe de Lorenz et le coefficient de Gini, a co-évolué avec les réserves agrégées, diminuant à mesure que les réserves agrégées diminuaient (comme en 2015-2018) et augmentant à mesure que les réserves agrégées augmentaient (comme au début de pandémie COVID-19).
Comment mesurons-nous traditionnellement la concentration des réserves?
Une mesure largement utilisée de la concentration des réserves est la part des réserves détenues par les plus grands détenteurs de réserves. Cette part est proche de zéro si les réserves sont uniformément réparties entre les plusieurs milliers d'institutions détenant des réserves (c'est-à-dire lorsque la concentration est faible) et proche de 100% si les plus grands détenteurs détiennent presque toutes les réserves (c'est-à-dire lorsque la concentration est élevée). Le choix du nombre d'institutions à inclure parmi les plus grands détenteurs de réserves est arbitraire; souvent, la part des cinq ou vingt premiers détenteurs de réserves est utilisée comme mesure de concentration. En effet, c'est ce que nous avons utilisé dans un article récemment publié.
Bien entendu, lorsque la concentration est mesurée comme la part des réserves de quelques top porteurs, son évolution dans le temps dépend du nombre d'établissements retenus pour son calcul: par exemple, la part des réserves des cinq premiers porteurs a augmenté entre 2015 et 2018 , alors que celui des vingt premiers titulaires est resté stable. De plus, lorsqu'on mesure la concentration comme la part des réserves détenues par les plus grands détenteurs, on ne parvient pas à saisir les changements dans la distribution des réserves à la fois dans le sous-ensemble des plus petits établissements et dans celui des plus grands.
Une nouvelle façon de mesurer la concentration des réserves: la courbe de Lorenz
La courbe de Lorenz est une représentation graphique de la distribution d’une variable largement utilisée dans l’analyse des inégalités de revenu. La courbe de Lorenz offre un moyen simple de caractériser la répartition des réserves entre tous les détenteurs de réserves, sans se concentrer sur un ensemble spécifique d'institutions. Il trace le pourcentage cumulé des réserves agrégées par rapport au pourcentage cumulé de détenteurs de réserves, classés par part croissante. Par exemple, dans le graphique ci-dessous, le point de la courbe de Lorenz correspondant à x = 20% indique la part cumulée des réserves détenues par ces institutions dans les 20% inférieurs de la distribution des réserves (5% des réserves dans l'exemple ci-dessous).
La ligne à 45 degrés est la courbe de Lorenz pour une économie hypothétique dans laquelle les réserves sont réparties uniformément entre les institutions détenant des réserves (la ligne d'égalité): dans une telle économie, les 20% les plus pauvres des détenteurs de réserves détiennent exactement 20% des réserves. En revanche, si toutes les réserves sont détenues par un seul établissement, la courbe est plate pour tous les centiles à l'exception du dernier centile, qui contient l'établissement détenant toutes les réserves.
L'évolution de la répartition des réserves
Le graphique ci-dessous présente les courbes de Lorenz des réserves pour deux périodes: juillet 2013-décembre 2014 (bleu) et janvier 2015-décembre 2018 (rouge), correspondant à l'expansion et à la baisse des réserves. Comme le montre le graphique de gauche, dans les deux périodes, les réserves sont très concentrées: la courbe est pratiquement plate jusqu'au 99e centile au moins et devient ensuite très raide.
Le panneau de droite effectue un zoom sur la partie droite de la courbe, en se concentrant sur les 3% supérieurs des détenteurs de réserves. Dans l'ensemble, les réserves étaient moins concentrées en janvier 2015-décembre 2018 qu'en juillet 2013-décembre 2014, comme l'indique le déplacement vers le haut de la courbe de Lorenz (du bleu au rouge). À noter que ce déplacement à la hausse de la courbe de Lorenz au cours de la période 2015-18 contraste avec le fait que la part des réserves détenues par les cinq premières institutions a effectivement augmenté au cours de cette période. Cela met en évidence les différences entre l'utilisation d'une mesure de concentration qui se concentre sur la part d'un ensemble spécifique d'institutions et une mesure qui résume la distribution entière.
Des réserves plus élevées, une concentration plus élevée?
Étant donné que la Réserve fédérale interagit principalement avec les grands acteurs du marché lors de la conduite d'opérations d'open market, on pourrait imaginer que, de ce fait, les augmentations du niveau des réserves s'accompagnent d'une augmentation de la concentration des réserves, alors que les diminutions du niveau des réserves sont accompagnées par une réduction de la concentration.
Une façon courante de résumer le degré de concentration d'une courbe de Lorenz consiste à utiliser le coefficient de Gini, qui est le rapport de l'aire entre la ligne d'égalité et la courbe de Lorenz à l'aire sous la ligne d'égalité. Ceci peut être vu dans le premier graphique ci-dessus, où le coefficient de Gini est le rapport entre la zone orange et la somme des zones orange et grise. Le coefficient de Gini prend une valeur comprise entre zéro (pleine égalité) et 100 pour cent (une institution détient toutes les réserves).
Comme le montre le panneau de gauche du graphique ci-dessous, le coefficient de Gini est fortement corrélé au niveau des soldes de réserves agrégés depuis fin 2013: par exemple, il a fortement chuté en 2018 et 2019, les réserves ayant diminué en raison du solde de la Réserve fédérale. normalisation de la feuille et a augmenté au début de 2020 (mais pas aux mêmes niveaux observés en 2014-2017) alors que les réserves ont augmenté au cours des premiers stades de la pandémie de COVID-19. En effet, la corrélation quotidienne entre les réserves et le coefficient de Gini en 2014-19 est de 0,81.
En revanche, comme le montre le graphique de droite, il n'y a pas de relation claire entre les réserves agrégées et la part détenue par les cinq premières institutions: en effet, alors que les réserves diminuaient entre 2014 et 2019, la part détenue par les cinq premières institutions a en fait augmenté .
Conclusions
La courbe de Lorenz et le coefficient de Gini sont des outils utiles pour caractériser la concentration des réserves sur la base de l'ensemble de la distribution des réserves et pas seulement sur la part des réserves détenues par les plus grandes institutions. Depuis 2013, le coefficient de Gini de la distribution des réserves a largement évolué en tandem avec les réserves agrégées: les réserves sont devenues moins concentrées lorsque la Réserve fédérale a normalisé son bilan, et elles sont devenues plus concentrées à mesure que les soldes des réserves augmentaient au cours des premières étapes du COVID-19 pandémie.
Gara Afonso est vice-présidente adjointe du groupe de recherche et de statistique de la Federal Reserve Bank of New York.
Marco Cipriani est vice-président adjoint du groupe de recherche et de statistique de la Banque.
Steph Clampitt est assistant de recherche principal au sein du Groupe de recherche et de statistique de la Banque.
Haitham Jendoubi est un associé principal du groupe Marchés de la Banque.
Gabriele La Spada est économiste senior au sein du Groupe de recherche et de statistique de la Banque.
Will Riordan est vice-président adjoint du groupe Marchés de la Banque.
Comment citer cet article:
Gara Afonso, Marco Cipriani, Steph Clampitt, Haitham Jendoubi, Gabriele La Spada et Will Riordan, «How Bank Reserves Are Distributed Matters. Comment vous mesurez leur distribution compte aussi. », Federal Reserve Bank of New York Économie de Liberty Street, 24 novembre 2020, https://libertystreeteconomics.newyorkfed.org/2020/11/how-bank-reserves-are-distributed-matters-how-you-measure-distribution-matters-too.html.
Avertissement
Les opinions exprimées dans ce billet sont celles des auteurs et ne reflètent pas nécessairement la position de la Federal Reserve Bank of New York ou du Federal Reserve System. Toutes erreurs ou omissions sont à la charge des auteurs.
