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Le risque croissant de retombées et de retombées dans le lien Banque-IFNB

Les institutions financières non bancaires (IFNB) se développent, mais les banques soutiennent cette croissance via le financement et l'assurance des liquidités. La transformation des activités et des risques des banques en un lien banque-IFNB peut avoir des avantages dans des conditions normales du monde, car elle peut entraîner une croissance globale des marchés (en particulier du crédit) et élargir l'accès à une large gamme de services financiers, mais le système peut être exposé de manière disproportionnée à l’instabilité financière et économique lorsque le risque extrême global se matérialise. Dans cet article, nous examinons les implications systémiques de la montée en puissance observée des connexions banques-IFNB associée à la croissance des IFNB.

L’interdépendance Banque-IFNB est-elle un risque systémique ?

Sur la base de notre récent article, nous montrons que la croissance des IFNB non seulement accompagne, mais facilite en fait, la croissance des dépendances en matière d’actifs et de passifs entre les banques et les IFNB. En d’autres termes, la valeur du portefeuille d’actifs et les sources de financement de chaque secteur dépendent les unes des autres. Lorsque les marchés fonctionnent normalement, la transformation des activités et des risques au sein du lien banque-IFNB peut être considérée comme un net positif pour le système, dans la mesure où les risques semblent migrer vers les établissements non bancaires qui semblent pouvoir les absorber sans menacer les mécanismes de paiement et de règlement, réduisant ainsi les risques. la nécessité d’interventions des autorités à l’échelle du marché en période de tensions. Comme l’ancien président de la Réserve fédérale, Paul Volcker, l’a dit un jour dans une interview sur l’innovation financière : «…Il n'y a rien de mal à [nonbank] activités, … [they] assurer la fluidité des marchés et la flexibilité [but] [i]Si vous échouez, vous échouerez et je ne vais pas vous aider… »

En réalité, cependant, nous avons observé comment, en période de tensions accrues à l’échelle du marché, comme la crise financière mondiale (GFC) de 2007-2008 et l’épidémie de COVID de mars 2020, les demandes de liquidités des IFNB se multiplient auprès des banques et puis dans le secteur officiel. En effet, les dépendances des banques envers les IFNB se transforment en vecteurs de transmission et d’amplification des chocs, obligeant les autorités à intervenir et à le faire. en masse.

Pourquoi l’interdépendance banque-IFNB constitue-t-elle un risque systémique ?

Alors que les IFNB jouent de plus en plus des rôles d’intermédiation similaires à ceux des banques et adoptent des modèles économiques similaires, la composition de leurs actifs devient naturellement également similaire à celle des banques. Dans un article de l’année dernière, basé sur un autre document de recherche, nous avons souligné comment la communauté de détention d’actifs entre les banques et les IFNB pourrait s’avérer être une source importante de perturbation du marché, entraînée par des perturbations des prix des actifs en cas de ventes forcées d’actifs par Les IFNB ont besoin de liquidités. En raison de la similarité croissante du profil d’actifs des différents secteurs et banques des IFNB, l’ampleur de ces perturbations du marché pourrait être assez grave.

Considérons le scénario hypothétique de retombées des risques illustré dans la figure ci-dessous. Imaginez un choc sur l’économie réelle qui réduirait la valeur des créances sur les entreprises non financières représentées dans le coin supérieur droit de la figure. Ce choc, en perturbant le portefeuille, par exemple, des gestionnaires d’actifs (par exemple, fonds communs de placement, ETF ou hedge funds) détenant ces créances, pourrait déclencher des ventes forcées de tout ou partie des actifs détenus par ces gestionnaires d’actifs. Dans cet exemple stylisé, les gestionnaires d’actifs peuvent réagir en vendant des bons du Trésor et des obligations d’entreprises. Les banques – qui, dans cet exemple illustratif, sont supposées détenir des bons du Trésor et des prêts, mais pas des obligations d’entreprises – subissent initialement (au premier tour) des pertes en raison de la baisse des prix des bons du Trésor. Cependant, les ventes éclair d'obligations d'entreprises par le gestionnaire d'actifs peuvent mettre à rude épreuve les portefeuilles d'autres IFNB (compagnies d'assurance-vie dans le graphique) détenant également des obligations d'entreprises. À leur tour, ces derniers pourraient vendre non seulement des obligations d’entreprises mais également des prêts bancaires, infligeant ainsi des pertes supplémentaires (au deuxième tour) aux portefeuilles bancaires. Les banques peuvent donc être très vulnérables aux difficultés des IFNB en raison de ces externalités de réseau.

Amplification de la communauté d’actifs : des IFNB aux banques

Alt=”un organigramme mettant en évidence un scénario hypothétique de vulnérabilité potentielle des banques aux difficultés des IFNB : un premier choc de l’économie réelle ressenti par les entreprises non financières pourrait mettre à mal les portefeuilles des gestionnaires d’actifs, induisant une baisse des prix des bons du Trésor et des obligations d’entreprises (premier tour) ;  des ventes d'obligations d'entreprises à moindre prix pourraient mettre à rude épreuve les portefeuilles d'autres IFNB (par exemple les compagnies d'assurance-vie), qui pourraient vendre des prêts bancaires, infligeant ainsi des pertes supplémentaires aux banques (deuxième tour) »

Plus important encore, le système entier L’intermédiation financière est potentiellement plus fragile en raison des interconnexions. Pour comprendre pourquoi c’est le cas, considérons le potentiel de fragilité systémique lorsque l’on prend également en compte les interdépendances de responsabilité entre les banques et les IFNB. Les banques en difficulté en raison des pertes d'actifs entraînées par les ventes des IFNB pourraient, à leur tour, réduire le soutien en matière de financement/de liquidité aux IFNB, ce qui entraînerait des risques qui se répercuteraient sur les IFNB et sur l'économie réelle. La figure ci-dessous illustre comment cela peut se dérouler. Les banques peuvent, par exemple, réduire les lignes de crédit accordées aux sociétés de placement immobilier (REIT) et également réduire leurs avoirs en prêts à terme en obligations de prêts garantis (CLO). À la suite de ces transmissions des Rounds 3 et 4, les REIT pourraient réduire leurs investissements dans l’immobilier résidentiel et commercial et les CLO pourraient réduire leurs investissements dans les prêts à effet de levier, propageant et amplifiant ainsi le choc initial vers les entreprises non financières aux ramifications économiques de plus en plus complexes.

Amplification liée au passif : des banques aux IFNB

Alt=”une exploration plus approfondie du scénario du premier graphique, dans lequel les résultats des difficultés des banques provoquées par les IFNB pourraient réduire le soutien des banques à ces mêmes IFNB par le biais d'un resserrement des prêts (cycle 3) ;  par exemple, réduire les lignes de crédit aux fiducies de placement immobilier (REIT) et réduire les prêts à terme aux obligations de prêts garantis (CLO) (série 4), ce qui pourrait à son tour amener les REIT à réduire leurs investissements dans l'immobilier et les CLO à réduire leurs investissements dans les prêts à effet de levier.

Les conséquences systémiques pourraient être encore plus pernicieuses que celles décrites dans l’exemple ci-dessus puisque nous avons supposé que les IFNB fonctionneraient initialement avec le même profil de risque que lorsque ces risques figuraient dans les bilans bancaires. Toutefois, étant donné que les IFNB opèrent dans le cadre d’un régime réglementaire et de normes de surveillance moins restrictifs, elles peuvent être incitées à générer encore plus de risques que les banques, ce qui peut impliquer une probabilité plus élevée d’événements de tension et/ou une amplification potentiellement encore plus grave des risques systémiques.

Quantifier l’empreinte systémique des IFNB

Nous nous demandons si l’empreinte systémique des banques et des IFNB devient de plus en plus corrélée au fil du temps. À cette fin, nous mesurons la corrélation des risques systémiques des deux secteurs et, dans un deuxième temps, nous testons si les rendements boursiers anormaux des deux secteurs se provoquent mutuellement.

Pour étudier la corrélation des risques systémiques, nous utilisons RISQUE, une mesure du déficit de capital basé sur les actions du marché d'une entreprise financière dans un contexte de tension globale sur le marché. Cette mesure bien connue reflète le pourcentage de déficit de capital du secteur financier que connaîtrait cette entreprise – ou dans notre cas un secteur spécifique – en cas de crise. Nous utilisons des données de séries chronologiques pour les banques individuelles et les sociétés IFNB, puis nous regroupons les RISQUE mesurer les deux secteurs, et enfin calculer la corrélation glissante sur vingt jours des variations en pourcentage des deux indices résultants.

Les résultats, dans le graphique à barres ci-dessous, montrent que la corrélation entre les banques et les IFNB à l'échelle du secteur RISQUE a augmenté régulièrement, passant d’environ 65 pour cent avant la GFC à plus de 80 pour cent après la GFC, avec des pics dans la période qui a suivi la pandémie. Cette augmentation de la corrélation semble en contradiction avec la perception favorable largement répandue des réformes post-GFC conçues pour renforcer le système bancaire et le protéger des faillites des IFNB, mais semble tout à fait cohérente avec la vision de transformation des activités et des risques au sein de la banque. -Le lien IFNB que nous documentons dans notre article.

La corrélation entre les risques sectoriels des banques et des IFNB a augmenté depuis la crise financière mondiale

Période
1er janvier 2000 au 31 juillet 2007 Pré-GFC
1er août 2007 au 31 octobre 2009 GFC
1er novembre 2009 au 30 novembre 2014 Post-GFC
1er décembre 2014 au 30 juin 2016 Choc des prix du pétrole
1er juillet 2016 au 31 décembre 2019 Hausse des taux + QT
1er janvier 2020 au 31 octobre 2021 Pandémie
1-nov-21 au 31-déc-22 Post-pandémie
1er janvier 23 au 1er mai 23 Stress SVB

Source : Acharya, Cetorelli et Tuckman. 2024. « Où finissent les banques et où commencent les IFNB ? Document de travail du NBER w-32316, avril.
Notes : Ce graphique présente la corrélation glissante sur vingt jours des variations en pourcentage des banques et des IFNB à l'échelle du secteur. RISQUE dans une gamme de périodes. QT est un resserrement quantitatif. SVB est la banque de la Silicon Valley.

Ces corrélations peuvent simplement refléter les expositions communes aux marchés des banques et des IFNB. Pour démontrer une orientation vers l’interdépendance banque-IFNB cohérente avec notre vision de transformation, nous avons effectué des tests de causalité Granger sur des indices de rendement des actions quotidiens anormaux et équipondérés des IFNB et des banques. Pour construire des rendements anormaux, nous avons ajusté le rendement quotidien de chaque indice en fonction du rendement du S&P 500 du jour en fonction de son bêta historique glissant sur quatre-vingt-dix jours. Ensuite, à partir du quatre-vingt-onzième jour de chaque sous-période, tel que défini ci-dessus, et jusqu’au dernier jour de la sous-période, nous avons effectué des tests de causalité Granger quotidiens pour les indices anormaux de rendement des actions des IFNB et des banques sur la fenêtre historique de quatre-vingt-dix jours. La fraction de jours dans chaque sous-période pour laquelle le valeur p du test de causalité de Granger est inférieur à 10 pour cent, comme le montre le tableau ci-dessous, la colonne de gauche représentant les banques à l'origine des IFNB et la colonne de droite les IFNB à l'origine des banques.

Tests de causalité Granger des rendements anormaux des banques et des IFNB

Fraction de jours avec valeur p < 10 % lorsque
Période Les banques sont à l’origine des IFNB Les IFNB causent les banques
1er janvier 2000 au 31 juillet 2007 Pré-GFC 13% 5%
1er août 2007 au 31 octobre 2009 GFC 33% 25%
1er novembre 2009 au 30 novembre 2014 Post-GFC 18% 18%
1er décembre 2014 au 30 juin 2016 Choc pétrolier 9% 0%
1er juillet 2016 au 31 décembre 2019 Randonnée + QT 13% 15%
1er janvier 2020 au 31 octobre 2021 Pandémie 36% 31%
1-nov-21 au 31-déc-22 Post-pandémie 26% 67%
1er janvier 23 au 1er mai 23 Stress SVB 24% 62%
Source : Acharya, Cetorelli et Tuckman (2024).
Notes : QT correspond à un resserrement quantitatif. SVB est la banque de la Silicon Valley.

Trois observations sont frappantes. Un, conforme au RISQUE Dans le graphique à barres précédent, les rendements boursiers anormaux des secteurs des banques et des institutions financières non financières se causent mutuellement de manière plus robuste pendant et après la GFC qu'avant la GFC. Deuxièmement, les banques à cause de Granger des IFNB reviennent plus fréquemment dans les périodes post-pandémiques et de tensions avec la Silicon Valley Bank. Troisièmement, les périodes de GFC et de pandémie sont particulièrement caractérisées par le fait que les banques et les IFNB se provoquent mutuellement. Les IFNB ont probablement causé des rendements bancaires négatifs pendant la période de GFC en raison des véhicules hors bilan peu performants (IFNB) des banques et pendant les périodes de pandémie en raison du retrait des lignes de crédit bancaires. Les banques ont probablement provoqué des rendements défavorables des IFNB au cours de ces périodes en réduisant la fourniture de liquidités et d’assurance-liquidités aux IFNB.

Résumé

Nous avons mis en évidence la propagation du risque systémique entre les banques et les IFNB via leur interdépendance accrue. Nos résultats soulignent le thème clé de notre document de recherche, à savoir qu’une réglementation financière efficace et une surveillance des risques systémiques nécessitent une approche holistique qui reconnaît les banques et les IFNB comme des secteurs hautement interdépendants.

Viral V. Acharya est professeur de finance à la Stern School of Business de l'Université de New York.

Photo : portrait de Nicola Cetorelli

Nicola Cetorelli est responsable des études sur les institutions financières non bancaires au sein du groupe de recherche et de statistiques de la Banque fédérale de réserve de New York.

Bruce Tuckman est professeur de finance à la Stern School of Business de l'Université de New York.

Comment citer cet article :
Viral V. Acharya, Nicola Cetorelli et Bruce Tuckman, « Le risque croissant de retombées et de retombées dans le lien Banque-NBFI », Banque de Réserve fédérale de New York Économie de Liberty Street20 juin 2024, https://libertystreetnomics.newyorkfed.org/2024/06/the-growing-risk-of-spillovers-and-spillbacks-in-the-bank-nbfi-nexus/.


Clause de non-responsabilité
Les opinions exprimées dans cet article sont celles des auteurs et ne reflètent pas nécessairement la position de la Federal Reserve Bank de New York ou du Federal Reserve System. Toute erreur ou omission relève de la responsabilité du ou des auteurs.

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