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Illiquidity, Contagion and Systemic Risk

dc.contributor.advisorLe Fol, Gaëlle
hal.structure.identifier
dc.contributor.authorDudek, Jérémy*
dc.date.accessioned2014-05-02T13:06:43Z
dc.date.available2014-05-02T13:06:43Z
dc.date.issued2013-12
dc.identifierhttp://basepub.dauphine.fr/theses/2013PA090046
dc.identifier
dc.identifierhttp://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00984984
dc.identifierhttp://www.theses.fr/2013PA090046
dc.identifier2013PA090046
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/13236
dc.description.abstractfrCette thèse est articulée autour de trois risques financiers que sont : la liquidité, la contagion et le risque systémique. Ces derniers sont au centre de toutes les attentions depuis la crise de 2007-08 et resteront d’actualité à la vue des évènements que rencontrent les marchés financiers. Le premier chapitre de cette thèse présente un facteur de liquidité de financement obtenu par l’interprétation d’un phénomène de contagion en termes de risque de liquidité de marché. Nous proposons dans le second chapitre, une méta-mesure de cette liquidité de marché. Cette dernière tient compte de l’ensemble des dimensions présentes dans la définition de la liquidité en s’intéressant à la dynamique de plusieurs mesures de liquidité simultanément. L’objectif du troisième chapitre est de présenter une modélisation des rendements du marché permettant la prise en compte de la liquidité de financement dans l’estimation de la DCoVaR. Ainsi, ce travail propose une nouvelle mesure du risque systémique ayant un comportement contracyclique. Pour finir, nous nous intéressons à l’hypothèse de non-linéarité de la structure de dépendance entre les rendements de marché et ceux des institutions financières. Au cœur de la mesure du risque systémique, cette hypothèse apparait contraignante puisqu’elle n’a que peu d’impact sur l’identification des firmes les plus risquées mais peut compliquer considérablement l’estimation de ces mesures.en
dc.languageen
dc.language.isoenen
dc.subjectEconométrie de la Financeen
dc.subjectLiquiditéen
dc.subjectContagion financièreen
dc.subjectRisque Systémiqueen
dc.subjectMesures de Liquiditéen
dc.subjectFinancial Econometricsen
dc.subjectLiquidityen
dc.subjectFinancial Contagionen
dc.subjectSystemic Risken
dc.subjectLiquidity measuresen
dc.subject.ddc658.1en
dc.subject.classificationjelG24en
dc.subject.classificationjelG15en
dc.subject.classificationjelG21en
dc.titleIlliquidité, contagion et risque systémiquefr
dc.titleIlliquidity, Contagion and Systemic Risken
dc.typeThèseen
dc.subject.classificationrameauLiquidité (économie politique)
dc.subject.classificationrameauInstitutions financières
dc.subject.classificationrameauGestion du risque
dc.subject.classificationrameauRisque financier
dc.subject.classificationrameauRisque de marché
dc.subject.classificationrameauFinances
dc.contributor.editoruniversityUniversité Paris Dauphine
dc.description.abstractenThe aim of this thesis is to improve the management of financial risks through the employment of econometric methods. We focus on liquidity (market and funding), contagion and systemic risk, which have attracted a particularly large interest in the last years of financial turmoil. Firstly, we construct a funding liquidity factor based on the contagion effects that market liquidity risks encounter. This procedure can be useful to provide a better management of the liquidity mismatch among the assets and liabilities of a fund. Secondly, we propose a meta-measure of liquidity which incorporates multiple liquidity measures through the use of a conditional correlation model. As a result, we are able to detect drastic liquidity problems by using a single measure. Thirdly, we propose a new modeling framework for financial returns by adding an extra component related to funding liquidity to the standard DCoVaR model. In this way we obtain a countercyclical measure of systemic risk. Finally, we study to which extent a change in the estimation method affects the identification of systemically relevant Financial Institutions. In particular, the most popular measures aim at capturing the nonlinearity of the dependence structure between financial firms and market returns. We show, however, that similar results can be obtained by simply assuming a linear dependence, which can also largely simplify the estimation.en
dc.identifier.citationpages188en
dc.identifier.theseid2013PA090046en
dc.subject.ddclabelOrganisation et finances d'entrepriseen
dc.rights.intranetnonen
hal.author.functionaut


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