Construction de modèle de système d’alerte avancé

Dans la construction des modèles de système d’alerte avancé, deux principales approches sont principalement appliquées, l’approche (probit/logit) et l’approche de signalisation. univariés, qui impliquent de suivre un ensemble d’indicateurs principaux à haute fréquence. Il est à noter que ces indicateurs sélectionnés se comporteraient différemment avant une crise financière jusqu’à ce qu’ils atteignent leurs valeurs individuelles de seuil qui sont historiquement associées avec le début d’une crise. Les modèles unidimensionnels fonctionnent mieux avec de petits échantillons et n’imposent pas une restriction sur le nombre de variables explicatives. Lors de la construction d’un modèle SAA univarié, la première étape cruciale est d’identifier l’historique des périodes de crise, puis d’examiner leurs symptômes. Par exemple, les problèmes liés aux modèles précédents de la balance des paiements, inspirés des crises de change de l’Amérique latine dans les années 1970, entrainent un déficit budgétaire conduisant à une perte persistante des réserves internationales qui enflamme l’effondrement de la Gorton (1991)306 soulignent que les récessions précédant les crises, sont les plus susceptibles de se produire lorsque la récession fait suite à une période de croissance du crédit. Dans ce contexte, les déposants pourraient essayer de réévaluer le risque de dettes bancaires où la récession s’étale, entraînant les déposants à retirer de grandes quantités d’actifs auprès les banques.

Sur le plan des crises de liquidité, Montiel et Reinhart (1999)307 affirment que l’inversion brutale des flux de capitaux joue un rôle important. Par exemple, lors de la crise financière asiatique, un arrêt spontané des entrées de capitaux, en partie motivée par les fluctuations des taux d’intérêt dans les pays industrialisés, était plutôt inattendu lorsque ces entrées de capitaux étaient seulement à court terme. De même, McKinnon et Pill (1996)308 examinent le rôle des flux de capitaux dans une économie dans le cadre d’un secteur bancaire non réglementé à des problèmes d’assurance-dépôts et d’aléa moral. Ils suggèrent que les entrées de capitaux dans de telles circonstances pourraient conduire à une période de récession aboutissant à la surconsommation et à augmenter les déficits courants. détresse économique, pour étudier l’apparition des 76 crises de change et des 26 crises bancaires durant la période d’observation de l’échantillon. Quelques symptômes sont regroupés et présentés comme des signes de vulnérabilité. Kaminsky fait valoir qu’il est essentiel de calculer le nombre de ces signes négatifs afin d’évaluer la situation de fragilité économique. Un nombre d’indicateurs, qui pourrait être utilisé pour représenter la possibilité Bien qu’il puisse y avoir un certain nombre d’indicateurs possibles montrant des signes de dégradation, il n’est pas nécessaire qu’un ou plusieurs de ces indicateurs de détérioration basculerait l’économie vers une crise. Par conséquent, la question technique à tenir concerne la manière d’identifier la position critique à laquelle une fluctuation d’un indicateur produirait une crise quasi inévitable. Pour déterminer les seuils de ces indicateurs avancés, les économistes font valoir qu’il est nécessaire de comprendre l’attribution de chaque indicateur. Habituellement le seuil divise son attribution dans une région observée comme normale et une autre région considérée comme « anormale ». L’indicateur est considéré donner un signal d’avertissement quand il se présente en territoire « anormal ». En plus, l’intervalle de temps permis entre le signal et la crise est fixé à 24 mois.

Dans cette perspective, un signal d’alerte pourrait être vrai si une crise suit dans les 24 (NSR), qui est défini comme le rapport de la probabilité d’un indicateur de signalisation dans les moments stables, à la probabilité de l’indicateur de signalisation en période de crise. Un indicateur avancé composite est alors basé sur l’hypothèse que plus le nombre des principaux indicateurs signalant une crise financière et plus la probabilité d’une telle crise est susceptible de se produire. Un indice composite est un indicateur synthétique d’un ensemble d’indicateurs individuels valorisés. L’indice composite permet de fournir une mesure statistique de la performance surtout de multiples actifs, ou d’un secteur économique ou financier, ou enfin, d’un marché pour une période de temps déterminé, par exemple, un indice boursier composite résultats empiriques sur la fragilité économique et financière dans ces économies vu la distinction entre les deux hypothèses: faiblesse des conditions macroéconomiques et panique des investisseurs. Ils appliquent un modèle EWS modifié à la base sur les données mensuelles 1970-1995 pour les tests en échantillon (des mesures de tests en-échantillon de la façon dont un modèle est compatible avec la crise dans un échantillon particulier. Lorsque l’intervalle de temps entre le signal et la crise est fixé à 24 mois, les données appliquées à l’essai dans l’échantillon serait de 24 mois remontaient à l’apparition de la crise financière asiatique) et sur celles de 1996-1997 pour les prévisions hors échantillon (Dans des contrôles hors- échantillon, les prévisions d’un modèle existant sont comparés à une nouvelle série d’observations, ne faisant pas partie de l’échantillon d’estimation), ciblant six économies: l’Indonésie, la Corée du Sud, la Malaisie, les Philippines, la Thaïlande et Singapour. Les cinq premiers étaient au centre de la crise, à savoir les plus durement touchées par la crise alors que Singapour a été l’exception. Le modèle est ensuite appliqué pour vérifier s’il y avait des signaux d’avertissement dans chacune de ces économies.