Le problème du « un jour sur mille »

Économique

Résumé:

Cette chronique soutient que des changements comportementaux aussi radicaux rendent inefficaces les analyses statistiques basées sur des données en temps normal.

En période de stress extrême, les banques privilégient instinctivement leur propre survie pour affronter la tempête. Bien que cela soit compréhensible de leur point de vue, c'est peut-être ce qui cause le plus de dégâts lors des crises financières.

Le critère controversé de Milton Friedman stipule que l'objectif d'une entreprise est de générer des revenus pour ses propriétaires (voir Kotz 2022). Appliqué par un PDG de banque, ce principe se manifeste dans deux régimes comportementaux distincts.

La plupart du temps – peut-être 999 jours sur mille – les banques se concentrent sur la maximisation des profits grâce à des activités régulières d’emprunt et de prêt.

Mais, ce jour-là, rare, où un bouleversement majeur survient et où une crise éclate, le profit à court terme passe au second plan par rapport à la survie. Les banques cessent d’apporter des liquidités et commencent à les thésauriser, déclenchant des paniques, des ventes à la sauvette et un refus de crédit à l’économie réelle. C’est généralement le principal dommage économique des crises. Il est difficile de le prévoir ou de le prévenir – et impossible à réguler – car il résulte d’un souci d’auto-préservation.

Ces deux régimes comportementaux très différents frustrent les investisseurs et les régulateurs, notamment parce que les modèles statistiques basés sur des périodes normales ne parviennent pas à les capturer.

Le problème du « un jour sur mille »

La montée en puissance d’une crise et la reprise qui s’ensuit sont des processus longs qui peuvent s’étendre sur des années, voire des décennies. Mais la crise elle-même éclate soudainement, prenant presque tout le monde au dépourvu. C’est comme si nous nous couchions un soir et nous réveillions le lendemain matin en pleine crise.

Heureusement, les crises sont rares. Selon la base de données sur les crises financières de Laeven et Valencia (2018), un pays de l’OCDE typique connaît une crise systémique une fois tous les 43 ans. Étant donné que la phase de forte intensité d’une crise est relativement courte, on peut raisonnablement dire qu’un pays n’est pas en crise aiguë 999 jours sur mille, mais en crise le jour qui reste.

La phase intense d’une crise est motivée par la volonté des banques de survivre. Le profit devient sans importance car elles sont prêtes à subir des pertes importantes si cela signifie assurer leur avenir. Les décisions critiques sont prises pour des raisons totalement différentes de celles d’habitude – et souvent par des personnes qui ne sont pas habituelles.

La survie des banques dépend de leur capacité à disposer d'autant de liquidités que possible. Les banques minimisent les sorties de liquidités et convertissent leurs liquidités en actifs les plus sûrs disponibles – historiquement l'or, aujourd'hui les réserves des banques centrales. Lorsque les investisseurs se sont « mis en grève » en août 2007, ils étaient motivés par la survie.

Cette volonté d’auto-préservation conduit à des ventes à la sauvette et à des paniques financières. Les entités qui dépendent de liquidités abondantes sont confrontées à des difficultés, voire à l’effondrement, tandis que l’économie réelle souffre de l’annulation des lignes de crédit et du refus des banques de prêter. Ces conséquences constituent les principaux dommages causés par les crises et expliquent pourquoi les banques centrales injectent des liquidités dans de telles périodes.

Collectivement, ces résultats indiquent deux états distincts : les 999 jours habituels pendant lesquels les banques maximisent leurs profits, et ce dernier jour critique où elles se concentrent sur leur survie. Le critère de Roy (1952) décrit bien ce comportement : maximiser les profits tout en veillant à ne pas faire faillite. Ainsi, ces deux régimes comportementaux sont une conséquence directe de la volonté de maximiser la valeur actionnariale.

La vitesse est essentielle

Le passage de la recherche du profit à court terme à la survie se produit presque instantanément. Lorsqu’une banque décide qu’elle doit affronter une tempête, il est crucial d’agir rapidement. La première banque à retirer ses liquidités du système a les meilleures chances de survie. Celles qui hésitent souffriront, voire échoueront.

Cela s’est avéré évident lorsque le family office hongkongais Archegos Capital Management n’a pas pu répondre aux appels de marge. Deux de ses principaux courtiers – Morgan Stanley et Goldman Sachs – ont réagi presque immédiatement et ont évité en grande partie les pertes. Les deux autres – Nomura (qui a perdu environ 2 milliards de dollars) et Credit Suisse (qui a perdu environ 5,5 milliards de dollars) – ont hésité, ont tenu de longues réunions et ont espéré le meilleur.

Implications pour la mesure du risque

Le problème du « un jour sur mille » signifie une rupture structurelle complète dans les processus stochastiques du système financier, car le régime de 999 jours diffère fondamentalement du régime de crise.

Chaque régime de 999 jours diffère également des autres. Les crises surviennent lorsque les risques sont ignorés et s’accumulent jusqu’à un point critique. Une fois qu’une crise survient, ce risque particulier ne sera plus négligé et de nouvelles contraintes de couverture modifieront l’évolution des prix. Cela signifie que nous avons une capacité limitée à prédire les mouvements de prix après une crise.

Par conséquent, les modèles basés uniquement sur les 999 jours normaux – une pratique presque inévitable – ne peuvent pas prévoir la probabilité d’une crise ou son évolution. Tenter de le faire conduit à ce que j’ai appelé une « hallucination du modèle » (Danielsson 2024).

Cela explique également pourquoi les techniques de risque de marché telles que la valeur à risque (VaR) et l’espérance mathématique de découvert (ES), qui se concentrent sur des événements relativement fréquents (pour la VaR, un tous les cent jours ; pour l’ES, un tous les quarante jours), sont intrinsèquement peu informatives sur les crises.

Après la crise de 2008, j'ai organisé un événement avec des décideurs de haut rang de l'époque. L'un d'eux a fait remarquer de manière révélatrice : « Nous avons utilisé les modèles jusqu'à ce que nous ne les utilisions plus ».

Conséquences politiques

Le problème du « un jour sur mille » conduit à d’importants malentendus sur les crises.

L’endettement excessif et la dépendance à l’égard de liquidités abondantes sont les causes sous-jacentes des crises. Mais le déclencheur immédiat de la crise et les dommages qui en découlent résultent de la simple tentative des institutions financières de survivre.

Par conséquent, lors de l’analyse des crises, nous devons prendre en compte deux facteurs : l’effet de levier et la liquidité comme causes fondamentales, et l’auto-préservation comme cause immédiate, qui influence la probabilité et la gravité d’une crise.

Nous pouvons réguler l'endettement et la liquidité par des mesures macroprudentielles. Mais nous ne pouvons pas réguler l'auto-préservation. Le comportement des banques en temps de crise ne relève pas d'une mauvaise conduite ou d'une prise de risque excessive, mais de l'instinct de survie.

En fait, les réglementations financières peuvent, par inadvertance, aggraver ce problème qui se produit une fois tous les mille jours.

Imaginez que toutes les institutions financières se conforment prudemment aux exigences réglementaires. Les régulateurs leur donnent de plus en plus d’instructions sur la manière de mesurer et de réagir aux risques. Lorsqu’un choc externe survient – comme une épidémie virale ou une guerre – toutes ces institutions prudentes perçoivent et réagissent au risque de la même manière car elles suivent les mêmes instructions des autorités. Il en résulte des ventes collectives sur un marché en baisse et des ventes à prix cassés incontrôlables. Ces banques prudentes ne sont pas autorisées à mettre un plancher sous le marché et à mettre un terme aux ventes à prix cassés. Seules les injections de liquidités des banques centrales le permettent.

C’est l’erreur de composition dans les réglementations financières : rendre toutes les institutions prudentes peut en réalité accroître la probabilité et la gravité des crises.

L'impact de l'intelligence artificielle

L’utilisation croissante de l’intelligence artificielle (IA) exacerbe le problème du « un jour sur mille » (Danielsson et Uthemann 2024).

Dans les banques, l’un des principaux utilisateurs de l’IA et de l’informatique avancée est la fonction trésorerie, c’est-à-dire la division qui gère les liquidités. Lorsque l’IA de la trésorerie détecte une montée des incertitudes, elle décide rapidement s’il faut en tirer profit en fournissant des liquidités et en stabilisant le marché, ou en les retirant, ce qui pourrait déclencher un stress systémique.

Ici, les atouts de l’IA – rapidité et capacité de décision – peuvent s’avérer préjudiciables.

En cas de crise, l'IA du Trésor réagit rapidement. Le stress qui aurait pu se développer sur plusieurs jours ou plusieurs semaines s'intensifie désormais en quelques minutes ou quelques heures. La capacité de l'IA à gérer la complexité et à réagir rapidement signifie que les crises futures seront probablement beaucoup plus soudaines et violentes que celles que nous avons connues jusqu'à présent.

Conclusion

Il existe une croyance répandue selon laquelle un processus stochastique régit le comportement des banques et autres institutions financières, quelles que soient les conditions sous-jacentes, en maximisant les profits à court terme dans le cadre de contraintes définies. Si cela était vrai, nous pourrions utiliser les données de périodes normales pour modéliser non seulement le comportement des banques en période de stress, mais aussi la probabilité de crises.

Cependant, cette vision est erronée.

Il y a deux états : la maximisation du profit de routine pendant environ 999 jours sur mille, et l'auto-préservation pendant ce jour critique.

En temps de crise, les banques négligent les profits à court terme pour se concentrer sur leur survie. Cela signifie que leur comportement en temps normal ne permet pas de prédire les actions à entreprendre pendant une crise ou la probabilité qu'elle se produise. Cela implique également que le comportement et la dynamique du marché après la crise différeront des modèles précédents.

L’instinct de survie explique pourquoi les crises peuvent être déclenchées si soudainement et devenir si graves.

À mesure que nous adoptons de plus en plus l’IA pour la gestion des liquidités, les crises futures pourraient devenir particulièrement rapides et intenses, se déroulant en quelques minutes ou quelques heures plutôt qu’en quelques jours ou quelques semaines.

Reconnaître le problème de l’urgence permet aux autorités d’atténuer les dégâts causés par les crises et aux investisseurs de se protéger contre les risques, voire de réaliser des bénéfices. Dans le cas contraire, ils risquent d’être pris au dépourvu, ce qui aggraverait les dégâts.

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