Le concept de stabilité financière
Essai de définition et outils de recherche
Mamadou Oury Diallo
Université du Québec en ...
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Abstract
L’éclatement de la bulle immobilière en 2006 ainsi que la crise financière
mondiale qui s’en est suivi ont non ...
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I. INTRODUCTION ……………………………………………………………………p.4
II. LE CONCEPT DE STABILITÉ FINANCIÈRE ………………………………p.6
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I-INTRODUCTION
Après l’éclatement de la bulle immobilière en 2006 ainsi qu’à la crise financière
mondiale qui s’en est s...
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Dueker et Wheelock (2001)1
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carence de données, non seulement au...
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1-Essaie de définition
Parce que les marchés s’adaptent aux chocs et que les prix ...
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Treasory Bill 3 month : (Les taux du bon du trésor à 3 mois)
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 Détresse modérée = -5
 La situation normale = 1
 L’expansion modérée = 5
 L’euphorie = 10
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Pour pouvoir juger de la fiabilité de cette projection,...
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devrions observer une baisse accentuée de ...
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C - La projection : pour illustrer dans quelles mesures cette combinaison de variables
arrive à prédire et expliquer le...
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IV-CONCLUSION :
Dans ce travail nous avons mis en évidence le concept de la stabilité financière
dans toute sa probléma...
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La Stabilité financière n’aura jamais autant été un sujet d’actualité au cours des
ces trois dernières décennies. Après...
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V-BIBLIOGRAPHIE :
 Charles Freedman et Clyde Goodlet, Financial Stability:What It Is and Why It
Matter, 2007
 Charles...
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VI-ANNEXE:
Annexe1 : GRANGER CAUSALITY TEST-Groupe1
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 01/23/10 Time: 14:34
Sample:...
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Annexe2- GRANGER CAUSALITY TEST-GROUPE2
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 01/23/10 Time: 15:25
Sample: 1954 1997
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Essay: Financial stability

  1. 1. Le concept de stabilité financière Essai de définition et outils de recherche Mamadou Oury Diallo Université du Québec en Outaouais Essai de D.E.S.S en finance Présenté à : Professeur David Tessier 1e décembre 2009
  2. 2. 2 Abstract L’éclatement de la bulle immobilière en 2006 ainsi que la crise financière mondiale qui s’en est suivi ont non seulement remis en cause les techniques déjà élaborées pour prévenir les crises financières, mais surtout, elles ont ravivé le débat sur la stabilité financière. Dans ce travail, non seulement nous nous efforçons à définir le concept de la stabilité financière, mais de plus, nous effectuons un survol panoramique des travaux déjà réalisés dans le domaine, au-delà duquel nous cherchons à expliquer l’évolution de la stabilité financières aux Etats-Unis entre 1929 et 1997. Nos résultats viennent corroborer ceux des travaux déjà publiés dans le domaine, notamment l’aspect qualitatif de la variable expliquée ainsi que la rareté d’observation de crises financières à l’échelle d’un seul pays.
  3. 3. 3 TABLE DES MATIÈRES I. INTRODUCTION ……………………………………………………………………p.4 II. LE CONCEPT DE STABILITÉ FINANCIÈRE ………………………………p.6 1. Essai de définition …………………………………………………………….p.6 2. Revue de littérature …………………………………………………..p.8 III. LES DONNÉES …………………………………………………………………….p.16 1. Présentation des données ………………………………………….p.16 2. Analyse des données ……………………………………………………p.21 IV. CONCLUSION ………………………………………………………………..….p.26 V. BIBLIOGRAPHIE …………………………………………………………………….p.28 VI. ANNEXE ………………………………………………………………………………p.29
  4. 4. 4 I-INTRODUCTION Après l’éclatement de la bulle immobilière en 2006 ainsi qu’à la crise financière mondiale qui s’en est suivi, si le concept de la stabilité financière est devenu un sujet d’actualité, cependant, il y a lieu de reconnaître que ce concept ne date pas d’aujourd’hui. En effet, en considérant l’instabilité financière comme une manifestation des crises financières, et les mesures de cette instabilité comme des outils pour prévenir les crises, alors il est évident que le concept de stabilité financière a toujours été d’actualité pour les autorités publiques. Ainsi, les facilités accordées par les Banques centrales, les supervisions financières et les dépôts obligatoires peuvent être considérés comme des moyens employés par les autorités publiques pour préserver la stabilité et prévenir l’instabilité financière. Par ailleurs, en dépit de l’ensemble de ces mesures, il apparaît au cours des dernières décennies que la fréquence des crises s’est multipliée de même que leur amplitude. Ces crises entraînent des coûts considérables pour l’économie car, pour les autorités publiques, elles sont synonymes de refinancement des institutions financières, d’encouragement à la consommation, préservation de la confiance des investisseurs aux marchés, de même que l’accentuation de la précarité sur le marché du travail. C’est l’ensemble de ces conséquences qui amènent les autorités publiques à se pencher sérieusement sur la question de la stabilité financière pour, non seulement chercher à redéfinir continuellement le concept de la stabilité financière, mais surtout, affiner les outils nécessaires à la prévention des crises ou à leur absorption une fois qu’elles se produisent. À l’instar de plusieurs auteurs et chercheurs dans le domaine de la stabilité financière, dans ce travail d’essai, nous nous sommes proposé de chercher à expliquer l’instabilité financière à partir de séries chronologiques provenant de l’économie américaine. Nos résultats viennent corroborer ceux illustrés dans les nombreux papiers des chercheurs du domaine. D’une part, le fait que le stress financier, la variable à expliquer, soit une variable qualitative, cela nous a amené à attribuer subjectivement des valeurs discrètes à la série selon que nous nous retrouvons en situation de détresse, d’expansion ou de d’euphorie financière. Cette manipulation vient biaiser la série chronologique du stress financier que nous avons obtenue des travaux de Bordo,
  5. 5. 5 Dueker et Wheelock (2001)1 . D’autre part, nous nous sommes également heurtés à une carence de données, non seulement au niveau des crises financières observées, mais également, au niveau des variables explicatives. De ce fait, nous nous sommes intéressés aux travaux de Illing et Liu (2003) qui ont d’abord cherché à déterminer un indice fiable du stress financier pouvant mesurer, non plus seulement les crises, mais également les tensions financières. Finalement, grâce à un modèle de régression simple sur les deux groupes de données, nos résultats ont manqué de robustesse. Ainsi, en dépit du fait que les deux modèles nous ont permis de capter 67% des crises étudiés, cependant, alors que le premier modèle arrive à capter une crise donnée, il peut arriver la même crise échappe au seconde modèle. Et inversement. Pour donner corps à nos travaux, dans la première section de ce travail, nous allons nous prêter à un essai de définition, au regard de la littérature, du concept de stabilité financière ; de même, nous allons parcourir les principaux travaux réalisés sur ce sujet. Dans la seconde section, nous présenterons nos données et ainsi que la méthode de travail. Et enfin, nous nous consacrerons à l’analyse des données et à la conclusion. 1 Bordo, Micheal J. Dueker et David C. Weelock, Aggregate Price Shocks and Financial Instability, Federal Reserve Bank of St. Louis Working Papers series, 2001
  6. 6. 6 II-LE CONCEPT DE STABILITÉ FINANCIÈRE 1-Essaie de définition Parce que les marchés s’adaptent aux chocs et que les prix tendent vers un nouvel équilibre, alors il faut d’ors-et-déjà souligner le fait que la stabilité financière n’est pas l’absence de forte volatilité ou de corrections dans les prix et les quantités, ni le comportement habituel ou inhabituel du prix des actifs sur le marché. Au contraire, l’inquiétude quant au sujet de l’instabilité financière se situe par rapport aux évolutions qui présentent un potentiel d’impacts importants sur l’économie, en détruisant ou en affaiblissant une grande partie ou l’ensemble du secteur financier2 . Cependant, malgré cette perception partagée de la stabilité financière, nous verrons que, contrairement à la stabilité monétaire, le consensus est loin d’être acquis quant à la définition de la stabilité financière. Cela se résume bien avec l’affirmation de l’économiste anglais, Charles Goodhart, lorsqu’il affirme qu’après avoir demandé à un groupe d’expert de définir le concept, la réponse la plus fréquente fut « la stabilité financière est l’absence d’instabilité financière3 » Néanmoins, il est nécessaire de parcourir brièvement quelques définitions de la stabilité financière selon divers angles de vue : des institutions, les décideurs politiques, les chercheurs et praticiens : John Chant (Bank of Canada)4 « L’instabilité financière se réfère aux conditions des marchés financiers qui nuit ou menace de nuire la performance d’une économie par le biais de son impact sur le fonctionnement du système financier …Il peut nuire à la situation financière et non-financière tels que les ménages, les entreprises et les gouvernements dans la mesure où les flux de financement qui leurs sont destinés sont limités. Il peut également perturber le fonctionnement de certaines institutions et des marchés financiers de telles sortes qu'ils soient moins en mesure de continuer à financer le reste de l'économie .... Elle diffère de temps en temps et de lieu en lieu en fonction de son élan d'ouverture, les parties du système financier affectées et de ses conséquences…» 2 Charles Freedman et Clyde Goodlet, Financial Stability:What It Is and Why It Matter, 2007 3 Charles Freedman et Clyde Goodlet, Financial Stability:What It Is and Why It Matter, 2007 4 Garry J. Schinasi, Defining Financial Stability, IMF Working paper, 2004
  7. 7. 7 Deutsche Bundesbank5 « D’une manière générale, le terme de la stabilité financière décrit un état stable dans lequel le système financier exerce efficacement ses fonctions économiques, telles que l'allocation des ressources et la répartition des risques ainsi que le règlement des paiements, et est en mesure de le faire, même en cas de chocs et de situations de profonds changements structurels. » Wim Duisenberg (European Central Bank)6 « La stabilité monétaire est définie comme la stabilité du niveau général des prix, ou l'absence d'inflation ou de déflation. La stabilité financière, il n’est pas aussi simple que ça à la définir car elle n’a aucune définition universellement acceptée. Néanmoins, il semble qu'il y ait un large consensus sur le fait que la stabilité financière se réfère à un bon fonctionnement des principaux éléments qui composent le système financier.» Sir Andrew Large7 « Généralement, il faut penser à la stabilité financière dans le sens du maintien de la confiance dans le système financier. Les menaces à cette stabilité peuvent venir d’un choc ou d’un autre. Ces chocs pouvant être aussi contagieux qu’ils mettent en doute la liquidité et la réalisation des contrats. Les symptômes de l’instabilité financière incluent la volatilité et l’impossibilité de prévoir les prix… » Norges Bank8 « La stabilité financière signifie que le système financier est robuste aux perturbations dans l'économie, de sorte qu'il soit capable d'être un intermédiaire de financement, d'effectuer les paiements, et de redistribuer le risque de manière satisfaisante. » 5 Deutsche Bundesbank (2003) 6 Garry J. Schinasi, Defining Financial Stability, IMF Working paper, 2004 7 Large (2003) 8 Garry J. Schinasi, Defining Financial Stability, IMF Working paper, 2004
  8. 8. 8 Nout Wellink9 ( Nederlandsche Bank) « Selon notre propre définition de la Nederlandsche Bank, un système financier stable est capable d'allouer efficacement les ressources et absorber les chocs, de prévenir les effets perturbateurs sur l'économie réelle ou à d'autres systèmes financiers. En outre, le système lui-même ne devrait pas être une source de chocs. Notre définition implique donc que l'argent puisse s'acquitter de ses fonctions en tant que moyen de paiement et d'unité de compte, tout le système financier dans son ensemble peut exercer convenablement son rôle de mobilisation de l'épargne, la diversification des risques et l'allocation des ressources. La stabilité financière est une condition vitale pour la croissance économique, comme la plupart des transactions dans l'économie réelle sont réglées par le biais du système financier. L'importance de la stabilité financière est peut-être plus visible dans les situations d'instabilité financière. » De l’ensemble de ces définitions, nous percevons déjà un décalage quant à la perception que divers acteurs peuvent avoir de la stabilité financière, cependant, il en ressort néanmoins des points qualitatifs communs à l’ensemble des auteurs. Ainsi, ce point de consensus pourrait bien se résumer comme suit : « Un système financier stable est celui qui, face à un éventail assez large de circonstances défavorables ou de stress énorme, est capable de fournir de manière efficace sa gamme habituelle de services financiers10 » A présent que nous avons une idée du concept de stabilité financière, dans la prochaine section de ce travail, nous allons jeter un regard panoramique sur certains principaux travaux qui ont été mené dans le domaine. 2- La revue de littérature Dès le début de leur papier, Borio et Lowe (2002)11 n’ont pas manqué de souligner le fait que les 20 dernières années du XXème siècle ont été marquées par la fin d’une longue période d’inflation grâce au fait que les autorités publiques ont pris le taureau par les cornes en mandatant les Banques centrales à veiller exclusivement sur la 9 Wellink (2002) 10 Charles Freedman et Clyde Goodlet, Financial Stability: What It Is and Why It Matters, 2007 11 C. Borio and Philip Lowe, Asset prices, financial and monetary stability, BIS Working Papers, 2002
  9. 9. 9 stabilité monétaire. De même, les auteurs observent qu’en dépit de ce fait, les décennies qui ont suivie ont été marquées par une période d’instabilité financière. Les auteurs ont cherché à expliquer les facteurs d’instabilité dans les systèmes financiers, notamment en étudiant la possibilité de construire un indicateur pouvant prédire les crises financières. Pour y arriver, Borio et Lowe se sont intéressés à l’utilité de trois principaux indicateurs dans la prédiction des crises du système financier : le crédit, les prix d’actifs et de l’investissement. Leur approche a consisté à identifier lequel des booms entre le crédit, les prix d’actifs et l’investissement est plus utile à prévoir une crise financière. Ensuite, pour chaque variable, ils ont défini un seuil critique. À chaque fois que la variable dépasse ce seuil critique ils qualifient cela d’un boom ou de signal d’une crise latente. Les auteurs ont employé le filtre de Hodrick-Prescott pour déterminer le gap de chaque série. Le gap pouvant être défini comme l’écart, pour chaque série, entre sa tendance et la conjoncture. Dans leurs travaux, non seulement les auteurs utilisent des données annuelles (1960 à 1999), mais de plus, ils prennent en compte des horizons multiples pour prédire les crises. De ce fait, ils considèrent l’utilité des indicateurs à prédire sur une, deux et trois années. Pour déterminer les périodes des crises, ils se sont servis des travaux de Bordo et al.(2001). Comme résultats, les auteurs ont trouvé qu’un indicateur de stress financier doit au moins prendre en compte les effets cumulés et prêter attention à la combinaison des crédits et des prix d’actifs. Borio et Lowe montent ainsi qu’une économie dans laquelle le boom du crédit atteint 4% ou 5% et où le prix des actifs est au-delà de 40 à 50% de la normale est exposée à des crises. Les auteurs n’ont tout de même pas manqué de rappeler que l’une des questions qui surgi suite à ces résultats concerne le compromis entre les erreurs de type 1 et les erreurs de type 2. Dans la pratique, ils trouvent qu’il est possible de réduire les erreurs de type 2, mais c’est un exercice au détriment des erreurs de type 1 qui provoquent la non signalisation d’un grand nombre de crises. Quant à Micheal D. Bordo, Micheal J. Dueker et David C. Weelock (2001)12 , ils ont cherché à mettre en évidence la relation entre le prix des actifs agrégés et la stabilité 12 Bordo, Micheal J. Dueker et David C. Weelock, Aggregate Price Shocks and Financial Instability, Federal Reserve Bank of St. Louis Working Papers series, 2001
  10. 10. 10 financière. Pour ce faire, dans un premier temps, ils ont construit un indice annuel des conditions financières pour les USA de 1790 à 1997; puis, dans un second temps, ils ont estimé les effets du prix des actifs agrégés sur cet indice. Pour mesurer les conditions financières, les auteurs ce sont servi d’une variable discrète comme un indice dans lequel chaque année est placée dans l’une des cinq catégories allant de la «sévère détresse» à «l’euphorie financière.» De 1790 à 1869, l’indice provient de source narrative. De 1870 à 1933, l’indice est basé sur des observations annuelles des taux de faillites des entreprises et des banques, le taux d’intérêt réel ex-post, et sur la qualité du différentiel de taux d’intérêt. De 1934 à 1997, ils ont remplacé le taux de faillites des banques par les séries de «bank loans charge- off.» Ainsi, les auteurs ont obtenu un indice qui capture dans une seule variable les différents aspects des conditions financières reflétées dans quatre autres variables. Pour ce qui est d’établir les effets du choc des prix d’actifs agrégés sur l’indice obtenu, les auteurs ont utilisé des séries chronologiques au Probit dynamique; ils ont également régressé l’indice sur les quatre séries qui ont aidé à sa construction pour confirmer la présence d’une relation consistante entre les prix des actifs agrégés et l’indice. Pour cela, ils ont utilisé comme contrôle les chocs de liquidité, croissance réelle de l’output et d’offre. Les résultats de leurs travaux font ressortir que le niveau des prix et de taux d’inflation non-anticipé ont historiquement contribué à nourrir l’instabilité financière aux USA. Les auteurs ont une forte évidence sur l’impact du choc du niveau des prix sur la stabilité financière pour la période allant d 1870 à 1933, période durant laquelle le régime monétaire était basé sur l’or. Pour la période allant de 1934 à 1997, ils ont trouvé que ce sont les chocs d’inflation qui ont un impact important sur les conditions financières. Leurs résultats révèlent cependant que les chocs des prix agrégés n’ont pas eu un impact, après 1933, aussi important que les chocs du niveau des prix ont eu quelques années auparavant. Pour Mark Illing et Ying Liu (2003)13 , malgré que l’analyse des crises financières et le développement d’indicateurs susceptibles de prédire ces crises soient d’une importance capitale, cependant, l’intérêt de cet exercice se trouverait mis en cause s’il ne peut aider les autorités locales à agir en temps opportun pour rectifier les tendances. Or, vue la faiblesse des observations de crises financières à l’échelle d’un pays, il 13 Mark Illing et Ying Liu, An Index of Financial Stress for Canada, Bank of Canada Working Papers, 2003
  11. 11. 11 apparaît nécessaire de redéfinir la notion de crise financière afin de pouvoir doter les autorités publiques d’indicateurs crédibles susceptibles de prédire les crises dans le système financier. C’est dans cette logique qu’Illing et Liu ont cherché à d’abord mettre en avant la notion de stress financier avant de développer un Indice de Stress Financier (FSI). Ils définissent le stress financier comme le produit de structures vulnérables et de chocs exogènes. Le choc devient un stress lorsque les conditions financières sont mauvaises, exerçant ainsi une pression sur les agents économiques du fait de l’incertitude des variations et des pertes, non seulement dans les marchés financiers, mais aussi, dans les institutions financières. Pour développer le FSI, Illing et Liu ont suivi un sondage pour déterminer un échantillon des évènements, durant les 25 dernières années, qui ont été les plus stressants pour le système financier canadien. Puis, ils ont procédé au choix des variables parmi celles qui expliquent le plus les résultats cet échantillon, et ont construit trois alternatives de mesures du stress financier : les mesures standards, les mesures raffinés et les techniques d’estimation GARCH. Le FSI obtenu est un indice continu à haute fréquence (journalière) qui couvre le marché des actions, le marché monétaire, le marché de change et le secteur bancaire. Les valeurs extrêmes du FSI étant des crises financières. Cet indice de stress financier développé par Illing et Liu permet une mesure ordinale du stress dans le système financier. Dès ce moment, les changements dans l’évolution du FSI deviennent utile pour déterminer en temps réel si le stress financier est en train d’augmenter ou de baisser. De ce fait, le FSI devient un outil qui ouvre beaucoup de perspectives en matière d’analyse et de suivi des crises financières. Par ailleurs, Borio et Lowe ayant démontré que les co-mouvements du prix des actifs et du crédit pouvaient prédire les déséquilibres financiers, cependant il s’avère compliqué de prouver cela dans un seul pays où les observations de crises financières sont très faibles ou inexistantes. Pour circonscrire ce problème, Misina et Tkacz (2008)14 14 Miroslav Misina and Greg Tkacz, Credit, Asset Prices and Financial Stress in Canada, Bank Of Canada Working Paper, 2008
  12. 12. 12 se sont basés sur la notion de «Stress financier» et ont cherché à comprendre comment les co-mouvements du crédit et des prix d’actifs peuvent l’expliquer. Pour arriver à leur fin, Misina et Tkacz ont employé le Financial Stress Index (FSI) développé par Illing et Liu (2006) afin de mesurer le stress financier, puis ils ont réussi à développer deux modèles pour arriver à leur fin : le modèle linéaire et le modèle à seuil. Le modèle linéaire consiste, dans un premier temps, à écrire le FSI en un modèle VAR avec (k-trimestres) variables de retard : tktt FSIFSI ,1   (1) Puis, dans un second temps, pour évaluer la contribution marginale des différentes variables explicatives au FSI, les auteurs les ont rajoutés seul ou en pair à l’équation (1). Le modèle augmenté devient ainsi : tktktt XFSIFSI ,21    (2) Avec X, un vecteur contenant une ou deux variables explicatives. Par la suite, pour mesurer la performance de la prévision, les auteurs ont utilisé le ratio de la racine carré des erreurs relatives aux deux modèles : 2 ^ ,1 2 ,2 ^                   tt t t FSIFSI FSIFSI rmr (3) Ainsi :  Si rmr >1 : la variable explicative fausse la performance de la prévision (variiables à rejeter)  Si rmr <1 : la variable explicative améliore la performance de la prévision (variable à retenir). Le modèle à seuil, quant a lui, il consiste à capter le comportement inhabituel des variables explicatives, notamment les comportements extrêmes qui se traduisent par
  13. 13. 13 des relations non-linéaires avec le FSI. Le modèle a seuil de Misina et Tkacz s’écrit comme suit : tktktktt ZXFSIFSI    1111 ; ktkZ , (4) tktktktt ZXFSIFSI    2222 ; ktkZ , (5) Avec :  Z, les variables extraites du vecteur X;  τ, le seuil qui entraîne un changement de régime. Pour estimer les paramètres du modèle a seuil, les auteurs ont employé Hansen (2000). Ainsi, ils ont réécris les équations (4) et (5) en une seule équation : tktktktktktktt DWZCWXBWFSIAWZXFSIFSI    2222 (6) Avec :            kt kt Z Z W ,1 ,0  12121212 ;;;   DCBA Puis, pour mesurer la performance de la prévision, comme dans le modèle linéaire, les auteurs se sont servis du ratio rmr entre l’équation (6) et l’équation (1). A la lumière de leurs travaux, Misina et Tkacz ont trouvé qu’avec un cadre linéaire, la croissance des crédits domestiques est un meilleur indicateur du Financial Stress Index (FSI) à tous les horizons. Sur cet aspect, ils n’ont pas identifié la combinaison du crédit et des prix actifs de Borio et Lowe (2002) comme un facteur important pour le FSI. Leurs résultats suggèrent que les prix d’actifs tendent à être de meilleurs indicateurs lorsque nous suivons la non-linéarité des variables, suggérant ainsi que les mouvements extrêmes du prix des actifs ont un impact disproportionné sur le stress financier. Finalement, Misina et Tkacz ont trouvé que sur un horizon de deux ans, les crédits
  14. 14. 14 (business credit) et les prix d’actifs (real-estate price) sont d’importants prédicateurs du stress financier, confirmant ainsi les travaux de Borio et Lowe (2002). Quant à Borio et Drehmann (2009)15 , ils ont dès le départ fait référence aux travaux précédents de Borio et Lowe (2002) qui ont établi qu’en s’intéressant au crédit et aux prix des actifs, il est possible de développer un indicateur performant des crises bancaires. Cependant, les auteurs se sont posés la question à savoir : la crise financière actuelle aurait-elle pu être anticipée en exploitant la relation établie par Borio et Lowe (2002)? Les auteurs ont ainsi cherché à analyser la performance in-sample et out-of- sample de leur indicateurs. Pour développer ces indicateurs, Borio et Drehmann ont utilisé une des méthodes les plus courantes, celle dénommée «méthode d’extraction de signaux» ou «signal extraction method», faisant référence aux travaux de Kaminsky et Reinhart (1999). Cette méthode consiste, pour chaque période t, à calculer un signal S. Ce signal prend la valeur 1 si les variables (V) de l’indicateur excèdent leur seuil critique (θ); il prend la valeur 0 autrement. Pour des combinaisons de deux et trois variables, voilà brièvement comment s’illustre cette méthode :        2211 ...1 0  tt VandVif else tS        332211 ...............1 0  ttt VorVandVif else tS Où :  V1 est la variable crédit;  V2 et V3 sont les variables equity and property price. 15 Claudio Borio et Mathias Drehmann, Assessing the risk of banking crises, BIS Working Papers, 2009
  15. 15. 15 A la lumière de leurs travaux, Borio et Drehmann ont trouvé que tous les indicateurs arrivent à prévenir, in-sample, les crises bancaires. Cependant, dans l’out-of-sample, les indicateurs qui ne considèrent que le crédit et les «equity price» n’auraient pas pu prévenir la crise financière actuelle, alors que ceux prenant en compte le «property price» arrivent à identifier la crise.
  16. 16. 16 III-LES DONNÉES : 1-Présentation des données Dans cet essai, nous avons choisi d’étudier la stabilité financière au regard de l’économie américaine. Nos données proviennent de diverses sources dont, entre autres, le Bureau of Economic Analysis16 , Economic Research and Data17 de la Federal reserve, le Online data18 de Robert Shiller, ainsi que des papiers de recherche listés au niveau de la bibliographie de cet essai. Notre méthode de travail a consisté :  Dans un premier temps, à récolter un panier de séries chronologiques suffisamment longues;  Dans un second temps, à déterminer une série chronologique des crises financières observées aux États-Unis entre 1929 et 1997;  Dans un troisième temps, à effectuer des tests de causalité à la Granger afin de déterminer, parmi le panier de variables récolté, celles qui causent véritablement l’indice du stress financier;  Et enfin, construire une équation avec les principales variables déterminantes en vue d’une meilleure explication et d’une meilleure prévision du stress financier. *Les variables : Le principe qui a prévalu lors de la collecte des variables est celui d’amasser le maximum de variables de longue série afin de les arrimer avec la série des crises financières observées. Pour ce faire, nous avons déterminé deux principaux groupes de séries : *Groupe1 : 1929 – 1997 Ce groupe comprend sept (8) variables à 68 observations. 16 http://www.bea.gov/ 17 http://federalreserve.gov/econresdata/default.htm 18 http://www.econ.yale.edu/~shiller/data.htm
  17. 17. 17 Le S&P 500: (ONLINE DATA de Shiller) 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 S_P500 -.8 -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 L_SP50029 Le Nominal Home Price Index: (disponible dans ONLINE DATA de Shiller) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 NHPINDX -.12 -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 .20 .24 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 L_NHPINDX29 Le Real Building Cost Index: (ONLINE DATA de Shiller) 30 40 50 60 70 80 90 100 110 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 RBCINDX -.15 -.10 -.05 .00 .05 .10 .15 .20 .25 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 L_RBCINDX29
  18. 18. 18 Le Long Interest Rate: (ONLINE DATA de Shiller) 0 2 4 6 8 10 12 14 16 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 LONGRATE -.4 -.3 -.2 -.1 .0 .1 .2 .3 .4 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 L_LONGRATE29 Le Gross Investment : (L’investissement total) 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 GROSSINVEST -1.6 -1.2 -0.8 -0.4 0.0 0.4 0.8 1.2 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 L_GROSSINVEST29 Le Gross Save: (L’épargne totale) 0 200 400 600 800 1,000 1,200 1,400 1,600 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 GROSSAVE -3 -2 -1 0 1 2 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 L_GROSSAVE29
  19. 19. 19 Le Consumer Price Index : (L’indice des prix à la consommation) 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 CPI -.12 -.08 -.04 .00 .04 .08 .12 .16 .20 .24 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 L_CPI29 Le Real Stock Price: (Online data de Shiller) 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1,000 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 RSP -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 L_RSP29 *Groupe2 : 1959 – 1997 Ce groupe comprend douze (10) variables à 38 observations. Ce sont les variables du Groupe1 rajoutées aux deux nouvelles variables suivantes :
  20. 20. 20 Treasory Bill 3 month : (Les taux du bon du trésor à 3 mois) 2 4 6 8 10 12 14 16 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 TRBILL3M -.8 -.6 -.4 -.2 .0 .2 .4 .6 .8 55 60 65 70 75 80 85 90 95 L_TREBILL3M54 Le Consumer credit : (Les crédits à la Consommation) 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 600,000 1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 CONSCREDIT -.04 .00 .04 .08 .12 .16 .20 55 60 65 70 75 80 85 90 95 L_CONSCREDIT54 *Détermination de la série du stress financier : pour déterminer cette série, nous nous sommes servis des travaux de M.D. Bordo, M.J. Dueker et David C. Wheelock (2001)19 . Dans leur travaux, les auteurs ont su retracer le comportement de la stabilité financière depuis 1790 jusqu’en 1997. Ils ont placé chaque année dans l’une des cinq (5) catégories suivantes: sévère détresse, détresse modérée, situation normale, expansion modérée et euphorie financière. Dans cet essai, pour pouvoir travailler avec ces données, nous avons imputé à chaque catégorie un chiffre : 19 Bordo, Micheal J. Dueker et David C. Weelock, Aggregate Price Shocks and Financial Instability, Federal Reserve Bank of St. Louis Working Papers series, 2001
  21. 21. 21  Sévère détresse = -10  Détresse modérée = -5  La situation normale = 1  L’expansion modérée = 5  L’euphorie = 10 Suite à cette première manipulation, nous avons pu observer une évolution discontinue, en raison des chiffres entiers imputées à l’appréciation qualitative des données, de la série du stress financier aux États-Unis entre 1929 et 1997 : Le stress : (La série du stress financier) -12 -8 -4 0 4 8 12 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 STRESS 2-Analyse des données : L’analyse des données consiste :  Dans un premier temps, à déterminer pour chaque groupe quelles sont les variables qui expliquent l’évolution du stress financier;  Puis, dans un second temps, à élaborer une combinaison des variables pertinentes qui expliquent le mieux le « stress financier ».  Enfin, avec chaque modèle obtenu, à faire des projections (de 1998 à 2008) pour voire dans quelles mesures ces modèles sont en mesure d’expliquer les crises ou tensions financières observées de 1998 à 2008.
  22. 22. 22 *Groupe1 (1929-1997) : 8 variables à 68 observations A - Test de causalité à la Granger : Suite au test de causalité à la Granger (annexe1), nous observons que des 8 variables que contiennent le Groupe1, seulement 7 provoquent une causalité de type Granger sur la variable stress. Ce sont : le Nominal Home Prince Index (NHPINDX), le Real Building Cost Index (RBCINDX), le S&P500 (SP500), le Gross Investment (GROSSINVEST), le Gross Save (GROSSAVE), le Longue Interest Rate (LONGRATE) et le Consumer Price Index (CPI). B - Le modèle de régression : le modèle de régression le plus pertinent obtenu de la combinaison de ces variables est le suivant : Dependent Variable: STRESS Method: Least Squares Sample (adjusted): 1930 1997 Included observations: 68 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.618705 0.137445 19.05269 0.0000 L_NHPINDX29 6.848356 2.238393 3.059496 0.0032 L_GROSSINVEST29 0.498884 0.393347 1.268304 0.2093 L_LONGRATE29 1.027327 0.858766 1.196283 0.2360 R-squared 0.236017 Mean dependent var 2.926471 Adjusted R-squared 0.200206 S.D. dependent var 1.041184 S.E. of regression 0.931144 Akaike info criterion 2.752217 Sum squared resid 55.48985 Schwarz criterion 2.882776 Log likelihood -89.57536 Hannan-Quinn criter. 2.803948 F-statistic 6.590516 Durbin-Watson stat 0.363526 Prob(F-statistic) 0.000596 C - La projection : pour illustrer dans quelles mesures cette combinaison de variables arrive à prédire et expliquer les tensions et crises financières, nous allons, à partir du modèle obtenu, faire des projections allant de 1998 à 2008. Cela nous permettra de voire dans quelles mesures ces projections reflètent la réalité observées dans cet intervalle de temps.
  23. 23. 23 -1 0 1 2 3 4 5 6 99 00 01 02 03 04 05 06 07 08 STRESSF ± 2 S.E. Pour pouvoir juger de la fiabilité de cette projection, nous allons nous référer à un certain nombre de dates qui ont marqué l’évolution de la stabilité financière aux États- Unis dans cet intervalle de temps :  1999-2000 - La bulle technologique : est une bulle spéculative qui a affecté les valeurs technologiques sur les marchés d’actions à la fin des années 1990. Son apogée a eu lieu en mars 2000. À ces dates, nous devrions observer une tendance baissière de la variable « stress financier ». Or, dans cette sortie, nous observons plutôt une évolution relativement stable de l’indice du stress financier.  2001-2002 – Les attentats du 11 septembre : Lors de ces évènements, plusieurs nœuds de communication vitaux pour les systèmes de paiement et de compensation des marchés financiers furent touchés. À ces dates, nous devrions observer une tendance baissière de la variable « stress financier ». C’est exactement le cas dans la sortie que nous avons obtenu : nous observons bien une tendance relativement baissière de 2001 à 2002.  2006-2008 – la bulle immobilière et engrainage systémique : Provoqué par la titrisation des créances douteuses issues de la bulle immobilière des années 2000, la crise s’annonça pendant l’été 2007. Elle s’est manifestée par une baisse de l’immobilier, un effet domino provoquant l’effondrement de diverses grandes
  24. 24. 24 banques dans le monde et une baisse des bourses d’actions. À ces dates, nous devrions observer une baisse accentuée de l’indice du stress financier. Et c’est effectivement ce que nous observons dans cet intervalle de temps. Au regard de cette analyse de la comparaison entre la réalité observée et la sortie que nous avons obtenu du modèle élaboré à partir des données du Groupe1, il apparaît que si le modèle n’arrive pas à capter la bulle technologique de l’an 2000, cependant, il arrive à capter, relativement bien, la crise du 11 septembre et encore mieux la crise immobilière de 2006 ainsi que les crashs de 2007 et 2008. *Groupe2 : 1959-1997 (38 observations) A - Test de causalité à la Granger : suite au test de causalité à la Granger (annexe2), des dix variables qui composent le Groupe2, nous avons observé 9 qui influencent réellement la série du stress financier, dont les plus importantes au besoin de notre étude sont : le Real Building Cost Index (RBCINDX), le Nominal Home Price Index(NHPINDX), le Treasory Bill 3 month (TREBILL3M), le Consumer Price Index (CPI) ainsi que le Gross Investment (Grossinvest). B - Le modèle de régression : la combinaison la plus pertinente obtenue de ces variables est illustrée par la sortie suivante : Dependent Variable: STRESS Method: Least Squares Sample (adjusted): 1955 1997 Included observations: 43 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 2.511831 0.203793 12.32539 0.0000 L_GROSSINVEST54 -2.223071 1.398012 -1.590166 0.1201 L_CPI54 3.910706 3.814875 1.025120 0.3118 L_TREBILL3M54 1.124436 0.406878 2.763571 0.0088 L_RBCINDX54 13.88497 4.371284 3.176405 0.0030 R-squared 0.335435 Mean dependent var 2.627907 Adjusted R-squared 0.265481 S.D. dependent var 0.724512 S.E. of regression 0.620936 Akaike info criterion 1.993767 Sum squared resid 14.65134 Schwarz criterion 2.198558 Log likelihood -37.86599 Hannan-Quinn criter. 2.069287 F-statistic 4.795066 Durbin-Watson stat 0.762013 Prob(F-statistic) 0.003132
  25. 25. 25 C - La projection : pour illustrer dans quelles mesures cette combinaison de variables arrive à prédire et expliquer les tensions et crises financières, nous allons, à partir du modèle obtenu, faire des projections allant de 1998 à 2008. Cela nous permettra de jauger dans quelles mesures ces projections reflètent la réalité observée dans cet intervalle de temps. -1 0 1 2 3 4 5 6 98 99 00 01 02 03 04 05 06 07 STRESSF ± 2 S.E. Pour pouvoir juger de la fiabilité de cette projection, nous allons nous référer à un certain nombre de dates qui ont marqué l’évolution de la stabilité financière aux États- Unis dans cet intervalle de temps.  1999-2000 - La bulle technologique : à ces dates, nous devrions observer une tendance baissière de stress financier. Dans cette sortie, nous observons bien une certaine tendance baissière entre 1999 et l’an 2000.  2001-2002 – Les attentats du 11 septembre : à ces dates, nous devrions observer une tendance baissière du stress financier. Or, dans la sortie que nous avons obtenue, dans cet intervalle de la tendance de l’indice du stress financier est plutôt stable, et même relativement haussière.  2006-2008 – la bulle immobilière et engrainage systémique : à ces dates, nous devrions observer une baisse accentuée du stress financier. Dans la sortie que nous avons obtenue, nous remarquons bien en baisse accentuée de la série du stress financier en cette période. Au regard de l’analyse de la comparaison entre la réalité et la sortie que nous avons obtenu du Groupe2, il apparaît bien que si le modèle élaboré à partir des données du Groupe2 ne parviennent pas à capter la crise du 11 septembre, cependant, elle arrive a remarquablement capter la bulle technologique de l’an 2000 ainsi que la bulle immobilière et les crashs de 2007 et 2008.
  26. 26. 26 IV-CONCLUSION : Dans ce travail nous avons mis en évidence le concept de la stabilité financière dans toute sa problématique. En dépit de son omniprésence, nous avons vu qu’il n’est pas évident que le concept de stabilité financière face consensus dans sa définition par les divers acteurs. Cependant, nous avons retenu, après une revue panoramique des différents auteurs, qu’ « Un système financier stable est celui qui, face à un éventail assez large de circonstances défavorables ou de stress énorme, est capable de fournir de manière efficace sa gamme habituelle de services financiers ». Quant à l’explication et la prévention du stress financier, nous avons fait une lecture panoramique des travaux déjà réalisés dans le domaine à l’issue duquel nous avons élaboré une méthode de travail qui nous a permis de corroborer les conclusions généralement admises dans le domaine. D’une part, le fait que la variable à expliquer soi une variable qualitative, cela nous a amené à attribuer subjectivement des valeurs discrètes à la série selon que nous nous retrouvons en situation de détresse, d’expansion ou d’euphorie financière. Cette manipulation vient biaiser la série chronologique du stress financier que nous avons obtenue des travaux de Bordo, Dueker et Wheelock (2001). D’autre part, nous nous sommes également heurtés à une carence de données, non seulement au niveau des crises financières observées à l’échelle d’un seul pays, mais également, au niveau des variables explicatives. C’est dans ce cadre qu’il serait intéressant de porter une attention particulière aux travaux de Illing et Liu (2003) qui ont d’abord cherché à déterminer un indice composite et fiable du stress financier pouvant mesurer, non plus seulement les crises, mais également les tensions financières. Finalement, grâce à un modèle de régression simple sur deux groupes de données, nos résultats ont manquée robustesse, non seulement sur les variables explicatives, mais aussi sur les crises captées par les différents modèles élaborés. Ainsi, si le premier groupe de données nous a permis d’obtenir un modèle non pertinent dans l’explication de la bulle technologique, quant au second modèle, c’est la crise du 11 septembre qui l’échappe. Ce travail d’essai vient servir de trait d’union entre les différentes méthodes employées par divers auteurs pour expliquer et saisir pleinement le concept de stabilité financière.
  27. 27. 27 La Stabilité financière n’aura jamais autant été un sujet d’actualité au cours des ces trois dernières décennies. Après quatre trimestres en récession, alors que les États- Unis annonçaient en début novembre 2009 une reprise économique et que les marchés financiers mondiaux consolidaient leur retour au vert, l’annonce faite le 25 novembre 2009 par l’État de Dubaï de son incapacité à faire face à sa dette immobilière relance à nouveau le spectre la crise avec une question persistante : la crise nous réserve-t-elle encore d’autres surprises ? En tout état de cause, la bulle immobilière qui a éclatée en 2006, accompagnée de la crise financière mondiale, sera d’un précieux laboratoire de faits et de données pour les chercheurs du domaine de la stabilité financière en vue de parvenir à dompter la matière.
  28. 28. 28 V-BIBLIOGRAPHIE :  Charles Freedman et Clyde Goodlet, Financial Stability:What It Is and Why It Matter, 2007  Charles Freedman et Clyde Goodlet, Financial Stability:What It Is and Why It Matter, 2007  Garry J. Schinasi, Defining Financial Stability, IMF Working paper, 2004  Deutsche Bundesbank (2003)  Garry J. Schinasi, Defining Financial Stability, IMF Working paper, 2004  Garry J. Schinasi, Defining Financial Stability, IMF Working paper, 2004  Charles Freedman et Clyde Goodlet, Financial Stability: What It Is and Why It Matters, 2007  C. Borio and Philip Lowe, Asset prices, financial and monetary stability, BIS Working Papers, 2002  Bordo, Micheal J. Dueker et David C. Weelock, Aggregate Price Shocks and Financial Instability, Federal Reserve Bank of St. Louis Working Papers series, 2001  Mark Illing et Ying Liu, An Index of Financial Stress for Canada, Bank of Canada Working Papers, 2003  Miroslav Misina and Greg Tkacz, Credit, Asset Prices and Financial Stress in Canada, Bank Of Canada Working Paper, 2008  Claudio Borio et Mathias Drehmann, Assessing the risk of banking crises, BIS Working Papers, 2009
  29. 29. 29 VI-ANNEXE: Annexe1 : GRANGER CAUSALITY TEST-Groupe1 Pairwise Granger Causality Tests Date: 01/23/10 Time: 14:34 Sample: 1929 1997 Lags: 5 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. L_SP50029 does not Granger Cause STRESS 63 1.86782 0.1160 STRESS does not Granger Cause L_SP50029 0.18018 0.9689 L_RSP29 does not Granger Cause STRESS 63 0.78587 0.5646 STRESS does not Granger Cause L_RSP29 0.15005 0.9791 L_RBCINDX29 does not Granger Cause STRESS 63 1.21643 0.3146 STRESS does not Granger Cause L_RBCINDX29 1.92938 0.1052 L_NHPINDX29 does not Granger Cause STRESS 63 5.77072 0.0003 STRESS does not Granger Cause L_NHPINDX29 0.88944 0.4950 L_LONGRATE29 does not Granger Cause STRESS 63 1.05272 0.3972 STRESS does not Granger Cause L_LONGRATE29 1.51401 0.2016 L_GROSSINVEST29 does not Granger Cause STRESS 63 2.59612 0.0360 STRESS does not Granger Cause L_GROSSINVEST29 1.63035 0.1684 L_GROSSAVE29 does not Granger Cause STRESS 63 1.03145 0.4090 STRESS does not Granger Cause L_GROSSAVE29 0.94680 0.4589 L_CPI29 does not Granger Cause STRESS 63 5.77072 0.0003 STRESS does not Granger Cause L_CPI29 0.88944 0.4950
  30. 30. 30 Annexe2- GRANGER CAUSALITY TEST-GROUPE2 Pairwise Granger Causality Tests Date: 01/23/10 Time: 15:25 Sample: 1954 1997 Lags: 5 Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. L_TREBILL3M54 does not Granger Cause STRESS 38 1.87336 0.1323 STRESS does not Granger Cause L_TREBILL3M54 2.38498 0.0647 L_SP50054 does not Granger Cause STRESS 38 1.36356 0.2689 STRESS does not Granger Cause L_SP50054 1.14244 0.3625 L_RSP54 does not Granger Cause STRESS 38 1.35416 0.2724 STRESS does not Granger Cause L_RSP54 1.01958 0.4257 L_RBCINDX54 does not Granger Cause STRESS 38 1.59356 0.1956 STRESS does not Granger Cause L_RBCINDX54 0.41916 0.8312 L_NHPINDX54 does not Granger Cause STRESS 38 2.98758 0.0284 STRESS does not Granger Cause L_NHPINDX54 0.86658 0.5162 L_LONGRATE54 does not Granger Cause STRESS 38 1.59166 0.1962 STRESS does not Granger Cause L_LONGRATE54 4.81758 0.0028 L_GROSSINVEST54 does not Granger Cause STRESS 38 2.00308 0.1103 STRESS does not Granger Cause L_GROSSINVEST54 1.75145 0.1569 L_GROSSAVE54 does not Granger Cause STRESS 38 1.77652 0.1515 STRESS does not Granger Cause L_GROSSAVE54 2.88600 0.0326 L_CPI54 does not Granger Cause STRESS 38 1.72497 0.1628 STRESS does not Granger Cause L_CPI54 1.50545 0.2211 L_CONSCREDIT54 does not Granger Cause STRESS 38 0.89783 0.4967 STRESS does not Granger Cause L_CONSCREDIT54 2.39865 0.0635 L_BANKREDIT54 does not Granger Cause STRESS 38 0.48392 0.7851 STRESS does not Granger Cause L_BANKREDIT54 2.24270 0.0789

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