Cahier Louis Bachelier

Cahiers de l’ILBLES

PUBLICATIONS DE RECHERCHEFINANCÉES PAR L'INSTITUTEUROPLACE DE FINANCE

RESEARCH PUBLICATIONS OF EUROPLACE INSTITUTE OF FINANCE

MAY 2012SPECIAL EDITION

CAHIER ILB N SPECIAL-HD_Mise en page 1 25/04/12 17:58 Page1

Outil du quotidien des acteurs de la recherche en banque, fi nance, assurance, fi nXchange.org c’est :

• Un dossier éditorial trimestriel issu de l’actualité des chaires et initiatives de recherche de l’ILB

• Une émission “Regards d’Experts” dans laquelle sont interviewés des acteurs de la recherche en fi nance

• Un calendrier répertoriant les principales manifestations scientifi ques du secteur

• Une base de connaissances, chercheurs et articles de recherche, valorisant le patrimoine des fondations de l’ILB

• Une interface relationnelle entre la communauté de la recherche en fi nance et les professionnels de la Place

A PARTIR DU 26 MARS, REJOIGNEZ-NOUS SUR : WWW.FINXCHANGE.ORG

PPOUR ENN SAVVOIRR PLUSSS :

L’Institut Louis Bachelier (ILB) et ses deux fondations de recherche, l’Institut Europlace de Finance et la Fondation du Risque, ont le plaisir de vous annoncer la sortie de fi nXchange.org, nouveau site web dédié à la recherche en fi nance.FinXchange.org, qui remplacera e-FERN.org à compter du 26 mars 2012, est un réseau social destiné prioritairement à la communauté de la recherche en banque, fi nance, assurance mais également à l’ensemble des décideurs économiques et politiques.

Cette nouvelle plateforme répond ainsi à un double objectif :

• Coordonner, animer et promouvoir l’excellence de la recherche en France et sur le plan international• Informer et éclairer l’ensemble des acteurs économiques sur les enjeux de la recherche

Le site s’inscrit dans la lignée du projet LABEX Finance et Croissance Durable, dont l’ILB est porteur, qui consiste à développer la recherche et la formation de haut niveau ainsi qu’à fédérer l’ensemble des acteurs de la recherche en fi nance.

A bientôt sur www.fi nXchange.org !

A day-to-day tool for people engaged in research in banking, fi nance and insurance, fi nXchange.org comprises:

• A quarterly editorial covering news about the ILB Chairs and research initiatives

• A “Regards d’Experts” video clip where actors in fi nancial research are interviewed

• A calendar listing the sector’s main scientifi c events • A database of knowledge, researchers and research papers, enhancing

the patrimony of the ILB foundations• An interface linking the fi nance research community and market

professionals

FROM 26 MARCH, JOINS US ON : WWW.FINXCHANGE.ORG

FFURTTHERR INFFORRMMATIOON :

The Institut Louis Bachelier (ILB) and its two research foundations, the Institut Europlace de Finance and the Fondation du Risque, are pleased to announce the launch of fi nXchange.org, a new website dedicated to fi nancial research.fi nXchange.org, which will replace e-FERN.org as from 26 March 2012, is a social network aimed primarily at the banking, fi nance and insurance research community, but also all economic and political decision-makers.

This new platform thus has a twofold objective :

• To coordinate, lead and promote research in France and internationally• To provide economic actors with information and clarifi cation on research issues

The site is associated with the LABEX Finance and Sustainable Growth project, organized by the ILB and dedicated to the development of high level training and research as well as the integration of the fi nancial research community as a whole.

See you soon on www.fi nXchange.org !

LES CAHIERS DE L’ILB - 2

Création de formations et d’équipes scientifiquesd’excellence

L’Institut Louis Bachelier regroupe plus de 200 professeurs-chercheurs œuvrant dans différentes disciplines telles quel'économie, la finance, la gestion et les mathématiques.Reconnus internationalement, ils produisent des travauxscientifiques de premier plan, publient dans les meilleuresrevues et sont titulaires de chaires de recherche.

■ Coopération avec des universités et centres de recherchefrançais, européens, américains et asiatiques.

■ Contribution et soutien à l’émergence de nouvellesformations au niveau licence, master et doctorale enphase avec les besoins de la Place de Paris.

■ Création de programmes de recherche en lien directavec l’industrie financière : 28 chaires et initiatives derecherche ont été créées sous l’égide de l’Institut Europlacede Finance (EIF) et de la Fondation du Risque (FDR) depuis2007.

■ Gestion et montage de projets R&D innovants encollaboration avec le Pôle Finance Innovation

Valorisation de la recherche

L’Institut Louis Bachelier vise à assurer la diffusion la plus largeet la plus efficace des résultats issus de ses programmes derecherche auprès notamment des autorités de tutelle et lesautorités de régulation françaises et européennes.

■ Revue trimestrielle Les Cahiers de l’ILB qui présente destravaux de recherche issus de ses chaires et initiatives derecherche dans un langage accessible à un large public.

■ Publication d’articles de recherche, de white papers et depolicy/position papers dans des revues telles que BankMarket Investors (BMI), Revue Risques et Revue Banque

■ Portail “Recherche en Finance” en partenariat avecl’AGEFI

■ Réseau de la communauté de recherche en finance

www.FinXchange.org

Espace de réflexion et de débats à l’échelleeuropéenne

L’Institut Louis Bachelier constitue un lieu de rencontre et demise en relation unique destiné à favoriser les interactionsentre le monde de la recherche et les acteurs économiques.

■ Financial International Risks Forum : cette manifestation apour objectif de présenter, chaque année, les meilleurs travauxde recherche internationaux et de dialoguer, par le biais dedébats et de tables rondes, sur les préoccupations desacteurs économiques.

■ Les Semestres Thématiques : organisés sous forme deconférences, de séminaires et de cours, les semestresthématiques visent à favoriser les échanges entre académiqueset professionnels sur une problématique commune.

■ Les Ateliers Thématiques : répondent à la volonté deconfronter les chaires de recherche à un questionnement dela profession.

Promouvoir, partager et diffuser la recherche en finance

www.institutlouisbachelier.org

Publicationde l'Institut Louis BachelierPalais Brongniart28 place de la Bourse75002 ParisTél. : 01 73 01 93 40

www.institutlouisbachelier.orgwww.finxchange.org

DIRECTEUR DE LA PUBLICATIONJean-Michel Beacco

CHEF DE PROJETSCyril Armange assisté de Christelle Thomas

[email protected]

CONTRIBUTEURSInstitut Europlace de Finance (EIF)http://www.europlace-finance.com/

CONCEPTION GRAPHIQUEVega Conseil45 rue Garibaldi 94100 Saint MaurTél. : 01 48 85 92 01

IMPRIMEURKava42, rue Danton94270 le Kremlin-BicêtreTel. 06 14 32 96 87



La crise financière actuelle rend encore plus prégnante laquestion des interactions entre communauté académique etprofessionnels de la finance. Comment, dans le contexteactuel, en France comme au niveau européen, développer etrenforcer le dialogue entre chercheurs et professionnels ?Comment encourager et mieux encadrer l’utilisation desrésultats de la recherche académique par les professionnels ?Quels thèmes de recherche développer en priorité ?

L’internationalisation des marchés et la multiplication desrisques doivent certainement inciter les chercheurs à focaliserplus encore leur attention sur les conditions de validité et leslimites des modèles, sur le cadre efficace de leur utilisation, surles méthodes de gestion et la quantification des risques noncouverts, sur le développement de produits financiers plussimples, plus transparents et dont les bénéfices en termes depossibilités nouvelles de couverture de risques sont supérieursaux coûts en termes de volatilité systémique induite.

Dans ce contexte, le but de l’Institut Europlace de Finance esttriple :

• Amener les professionnels de la finance à mieux comprendreen quoi la recherche peut venir à l’appui de leurs stratégies –en rendant encore plus intelligibles les phénomènes économiqueset financiers – et à les aider à formuler leurs besoins de manièreà permettre l’émergence d‘outils pertinents et plus transparents ;

• Permettre au monde de la recherche d’approfondir la demandedes professionnels afin de recentrer les efforts de recherche etde concentrer les moyens sur les thèmes prioritaires de sortiede crise. En témoigne l’accent mis sur les thèmes de la liquiditéde marché, de la gouvernance d’entreprise ou sur les liens entrefinance et développement durable ;

• Donner une légitimité académique au champ de “la finance”,en montrant que ce terrain d’application réussit à faire convergerutilement les efforts de mathématiciens, de gestionnaires,d’économistes, de juristes, de sociologues, de spécialistes deneuro-sciences, etc.

L’enjeu est celui de l’avenir du secteur bancaire et financier, desa sécurité, de sa compétitivité et de son développement. Il estaussi celui d’une place financière parisienne traitant d’égal àégal avec ses homologues européens que sont Londres, Zurichet Francfort.

Elyès JouiniDirecteur scientifique de l’Institut Europlace de Finance

The current financial crisis makes the question of the interactionbetween the academic community and finance professionalseven more pressing. How, in the present context, both in Franceand at a European level, can the dialogue between researchersand professionals be developed and strengthened? How canprofessionals be encouraged to use and to better manage theresults of academic research? Which research topics should bedeveloped as a priority?

The internationalization of markets and the proliferation of risksshould unquestionably motivate researchers to further focustheir attention on the validity conditions and limitations ofmodels and on how such models may be used effectively, onmanagement methods and the quantification of non-hedgedrisks, and on the development of simpler, more transparentfinancial products whose benefits in terms of new risk coverageopportunities outweigh the cost in terms of systemic volatility.

In this context, the Institut Europlace de Finance has a threefoldobjective.

• To help finance professionals better understand in whatrespects research can support their strategies – by makingeconomic and financial phenomena more intelligible – and tohelp them formulate their needs so as to allow relevant andmore transparent tools to emerge.

• To enable the research community to deepen professionals’requirements in order to refocus research efforts and toconcentrate methods on priority themes for ending the crisis –evidenced by an emphasis on market liquidity, corporategovernance and the links between finance and sustainabledevelopment.

• To generate academic legitimacy in “finance”, by showing thatthis field of application succeeds in usefully bringing togetherthe efforts of mathematicians, managers, economists, jurists,sociologists, neuroscience specialists, etc.

At stake is the future of the banking and finance sector, alongwith its security, competitiveness and development. It is alsoa matter of Paris becoming a financial centre on an equalfooting with its European counterparts London, Zurich andFrankfurt.

EDITOL’enjeu est celui de l’avenir dusecteur bancaire et financier, de sa sécurité, de sa compétitivitéet de son développement.

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Sur la valeur stratégique de la gestion des risquesPar Thomas-Olivier Léautier et Jean-Charles Rochet

Queues épaisses ou beaucoup de petits sauts ?Le paradigme de proximité des processus

de diffusions avec sautsPar Nour Meddahi et Per Mykland

Bulles rationnelles et irrationnelles : une expériencePar Sophie Moinas et Sébastien Pouget

Des barrières naturelles à l’entrée dans le secteur de la notation du crédit

Par De Doh-Shin Jeno et Stefano Lovo

Les problèmes de contamination des données en gestion des risques

Par Laurent Frésard, Christophe Pérignon et Anders Wilhelmsson

L'accumulation préventive de liquidités et les marchésinterbancaires : Résultats de la crise des subprimes

Par Viral V Acharya et Ouarda Merrouche

Le rôle des investisseurs institutionnels internationaux et des banques dans la transmission des crises financières

Par Massimo Massa et Lei Zhang

L’effet réel des turbulences sur les marchés financiers pourles entreprises : Le canal des ventes en catastrophe

Par Alberto Manconi et Massimo Massa

Finance CarbonePar Benoît Sévi et Julien Chevallier

L’épargnant dans un monde en crise : Ce qui a changé.Par Luc Arrondel

Portefeuilles optimaux pour fonds professionnels variant dans le temps : les corrélations avec les marchés

haussiers et baissiersPar Massimo Guidolin et Stuart Hyde

Bagehot sur le continent ? Comment la Banque de France a géré la crise de 1889

Par Pierre-Cyrille Hautcœur, Angelo Riva, Eugene N. White

La transformation des marchés dérivés de gré à gré :Enjeu autour des catégories

Par Hélène Rainelli-Weiss et Isabelle Huault

On the strategic value of risk managementBy Thomas-Olivier Léautier and Jean-Charles Rochet

Fat-tails or many small jumps?The near jump-diffusion paradigmBy Nour Meddahi and Per Mykland

Rational and irrational bubbles: an experimentBy Sophie Moinas and Sébastien Pouget

Natural barrier to entry in the credit rating businessBy De Doh-Shin Jeno and Stefano Lovo

The pernicious effectsof contaminated data in Risk ManagementBy Laurent Frésard, Christophe Pérignon and Anders Wilhelmsson

Precautionary hoarding of liquidity and inter-bank markets: evidence from the sub-prime crisisBy Viral V Acharya and Ouarda Merrouche

The role of international institutional investors and banks in the transmission of financial crisesBy Massimo Massa and Lei Zhang

The real effect of financial market turmoil on corporations: the fire sales channelBy Alberto Manconi and Massimo Massa

Finance CarboneBy Benoît Sévi and Julien Chevallier

French savers in the economic crisis : what has changedBy Luc Arrondel

Optimal portfolios for occupational funds under time-varying correlations in bull and bear markets assessing the ex-post economic valueBy Massimo Guidolin and Stuart Hyde

Bagehot on the Continent?How the Banque de France managed the Crisis of 1889By Pierre-Cyrille Hautcœur, Angelo Riva, Eugene N. White

Transforming financial OTC markets: struggles around categoriesBy Hélène Rainelli-Weiss and Isabelle Huault

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SOMMAIRE / CONTENTS



Le mimétisme entre investisseurs institutionnels : mesures du mimétisme et application

au cas des fonds actions français Par Raphaëlle Bellando

Gestion de l’expansion et de la récession des crédits : la perspective d’une taxe pigouvienne

Par Olivier Jeanne et Anton Korinek

Concurrence non exclusive et marchés financiersPar Thomas Mariotti

Rôle de l’information dans les marchés financiersPar Delia Coculescu, Caroline Hillairet, Monique Jeanblanc,

Ying Jiao,Thomas Lim, Luca Sitzia et Shiqi Song

Liquidité, contagion et crise financièrePar Alexander Guembel et Oren Sussman

Commissions boursières et efficiencePar Jean-Edouard Colliard et Thierry Foucault

Mesurer les croyances des investisseurs en temps réelPar Laurent Calvet

Liquidité de financement et rendements attendus sur les actions

Par René Garcia

Mesurer le risque systémiquePar Viral V. Acharya, Lasse H. Pedersen,

Thomas Philippon et Matthew Richardson

Partage des risques ou prise de risque ? Contrepartie, incitations et marges

Par Bruno BIAIS

Les horizons des investisseurs et l'amplification des chocs du marché

Par Cristina Cella, Andrew Ellul et Mariassunta Giannetti

Modélisation du risque systémiquePar Rama Cont

Intermédiaires financiers et formation des prix sur plusieurs plates-formes

Par Laurence Lescourret et Sophie Moinas

Herding by institutional investors: herding measures and empirical evidence on french mutual fundsBy Raphaëlle Bellando

Managing credit booms and busts: a Pigouvian taxation perspectiveBy Olivier Jeanne et Anton Korinek

Nonexclusive competition and financial marketsBy Thomas Mariotti

The role of the information In the financial marketsBy Delia Coculescu, Caroline Hillairet, Monique Jeanblanc,Ying Jiao,Thomas Lim, Luca Sitzia and Shiqi Song

Liquidity, contagion and financial crisisBy Alexander Guembel and Oren Sussman

Trading fees and efficiency in Limit Order MarketsBy Jean-Edouard Colliard and Thierry Foucault

Learning investor beliefs in real timeBy Laurent Calvet

Funding liquidity and the cross-section of stock returnsBy René Garcia

Measuring systemic riskBy Viral V. Acharya, Lasse H. Pedersen, Thomas Philippon and Matthew Richardson

Risk-Taking or Risk-Sharing? Counterparty risk, incentives and marginsBy Bruno BIAIS

Investors’ horizonsand the amplification of market shocksBy Cristina Cella, Andrew Ellul and Mariassunta Giannetti

Modeling systemic riskBy Rama Cont

Inventory management across multiple platformsBy Laurence Lescourret and Sophie Moinas

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1 We thank Bill Rogerson, Jean Tirole, Patrick Rey, and participants at the finance and economics seminar at HEC Montréal, and at the IDEI/Northwesternseminar for their insightful comments and suggestions

La plus grande partie de l'analyse formelle desdécisions en matière de gestion des risques del’entreprise (par exemple, Froot et Stein (1998),Rochet et Villeneuve (2011), et Bolton, Chen et

Wang (2011)) décrit une seule entreprise preneuse deprix qui est confrontée à des flux de trésorerie volatileset qui optimise son ensemble de réserves (espèces oucapacité d'emprunt) et ses instruments de transfert durisque (à terme et options).Dans de nombreux cas, cette analyse illustre bien laréalité. Les entreprises qui produisent des produits debase et des matières premières (par exemple, lesmétaux et les minéraux, le pétrole et le gaz, l’électricité)font face à des chocs des prix à la production qui setraduisent directement par des chocs des flux detrésorerie. Dans de nombreux secteurs, tels que lafabrication, la transformation des aliments, le transportet l’énergie au détail, les entreprises sont confrontées àdes chocs des prix des intrants, et non à des chocs desprix à la production. Lorsque les entreprises n’exercentaucun pouvoir en matière de fixation des prix sur lemarché des moyens de production, la demande decouverture individuelle de ces entreprises preneuses deprix peut être calculée et cumulée afin de déterminer leprix d'équilibre du risque (par exemple, Bessembinberet Lemmon (2002), et Aid, Chemla, Porchet, et Touzi(2011)). Cependant, si les entreprises confrontées à deschocs des prix des matières premières disposent d’uncertain pouvoir de marché, leur stratégie devient plusélaborée. Par exemple, une entreprise peut répercuterune partie de l'augmentation des coûts des matièrespremières sur ses clients et/ou peut assumer une partiede la baisse des coûts des intrants. Toutefois, en modifiant

le prix à la production, l’entreprise modifie la dynamiqueconcurrentielle dans son secteur. Elle doit donc tenircompte du comportement des autres entreprises, et larépercussion est déterminée en équilibre. Une autrepossibilité consisterait à ce que les entreprises intègrentleurs stratégies de couverture et celles de leursconcurrents dans leurs stratégies de fixation des prix, etpar conséquent, qu’elles déterminent conjointement lesdeux dans l’équilibre. Le régulateur britannique des marchés du gaz et del'électricité (Ofgem (2008), page 10) indique la présenced’une telle coordination dans le secteur de l’électricitéau détail en Grande-Bretagne : “Il s’avère que les six plusgrands fournisseurs cherchent à comparer leurs stratégiesde couverture afin d’éviter que leurs coûts de gros nedivergent pas trop de ceux de leurs concurrents”. Lesconversations privées tenues avec les principauxprotagonistes du secteur confirment que chaqueentreprise fait un effort considérable en matière de veilleconcurrentielle pour apprécier la position de couverturedes autres. Les détaillants ont alors recours au jeusymétrique de l’équilibre de Nash. Ce qui leur importele plus n’est pas la valeur absolue de leur position decouverture, mais sa valeur par rapport à leurs concurrents.Ce projet de recherche examine l’interaction entre lesstratégies de fixation des prix et les stratégies decouverture. Son objectif consiste donc à analyser lesinteractions stratégiques entre les décisions en matièrede fixation des prix et de couverture des grandesentreprises. En premier lieu, nous mettons en relief la nécessité de distinguer trois situations différentes – et pourtantempiriquement pertinentes – en fonction du moment de

Par Thomas-Olivier Léautier, Toulouse School of Economics et Jean-Charles Rochet, Université de Zurich et Toulouse School of Economics

Sur la valeur stratégique

de la gestion desrisques1


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la prise de décision liée à l’établissement des prix.Pendant le moment 1, les entreprises choisissent leurstratégie de prix avant leur stratégie de couverture, quielle, est antérieure à la réalisation du coût des intrants.Pendant le moment 2, les entreprises sélectionnent leurstratégie de prix après leur stratégie de couverture, maisavant la réalisation du coût des intrants. Pendant lemoment 3, les entreprises ajustent leur stratégie de prixaprès la réalisation du coût des intrants. Les moments 1 et 2 sont pertinents pour la plus grandepartie de l’industrie manufacturière : les producteurs (parexemple, les constructeurs automobiles) s’engagent àfixer un prix à la production pour la période considérée(en général, deux ou trois trimestres). Pendant cettepériode, les prix des intrants (par exemple celui del’aluminium) varient. Ces moments sont égalementpertinents pour l'industrie de l’électricité au détail enGrande-Bretagne, où les prix au détail ne changentgénéralement que 3 ou 4 fois par an, alors que les prixde gros de l'électricité varient en permanence. Cetteinflexibilité des prix pourrait être attribuable par exempleau coût élevé de l’ajustement des prix, ou simplementaux pratiques de l’industrie. Nous considérons cetteinflexibilité comme acquise, laissant son endogénéisationfaire son travail.Le moment 3 s’applique aux industries où le prix à laproduction est flexible. Par exemple, les services delivraison (par exemple, Fedex et UPS) incluent explicitementdans leur tarif publié le calendrier d’un supplémentcarburant basé sur le prix d’un indice du pétrole. Demême, les détaillants d’électricité norvégiens proposentdes contrats d’électricité au détail adaptés de façonexplicite au prix de gros de l’électricité. Nos premières conclusions sont assez surprenantes : siles entreprises fixent un prix puis couvrent et/ou ajustentle prix après la réalisation du coût des intrants (moments1 et 3), les décisions en matière de prix et de couverturesont indépendantes. Les entreprises ne sont donc pasen mesure de profiter de leur pouvoir de fixation des prix en coordonnant leurs stratégies de prix et decouverture. La démarche classique de gestion desrisques et les résultats de tarification s’appliquent.

Dans le reste de ce projet de recherche, nous nousconcentrons sur les entreprises averses au risque quise couvrent avant de déterminer le prix. Cette configurationest pertinente dans de nombreux cas : beaucoupd’entreprises industrielles s’engagent dans leur stratégiede couverture avant de fixer leur prix ; et en pratique,elles sont peu disposées à prendre des risques, enraison des contraintes (existantes ou perçues) deliquidité, ou simplement à cause de l’aversion au risquedes dirigeants. Nos deuxièmes résultats caractérisentl’interaction stratégique entre la couverture et l'établis-sement des prix : le prix d’équilibre suit une règled’élasticité inverse modifiée qui incorpore explicitement

l’impact de la couverture d’une entreprise sur le prix de l’autre. La stratégie de couverture d’équilibre estaussi modifiée en conséquence. Dans des conditionsraisonnables, nous démontrons ensuite que lesentreprises ont recours à la sous-couverture afind'augmenter le prix dans l'équilibre : le ratio de couvertureest plus bas, et le prix plus élevé, que lorsque lesentreprises fixent le prix avant la couverture. Nousdémontrons ensuite que, si les entreprises se fontconcurrence à la Hotelling, cette stratégie combinée de“couverture puis prix” entraîne une hausse des bénéfices.Enfin, nous apportons la preuve que même sans sepréoccuper du comportement spéculatif, les entreprisesjugent plus avantageux de choisir leur stratégie decouverture une fois qu’elle a été annoncée. Cesdernières conclusions montrent les précédentes sousun nouvel angle : les entreprises (développées) devraients’en tenir à leur stratégie de couverture, non seulementafin de diminuer leur exposition, mais aussi pouraugmenter leur rentabilité. “Couverture puis prix” n'estpas un choix exogène, mais bien endogène. Considérés dans leur ensemble, ces résultats donnentune nouvelle dimension à la stratégie de couverture. Lesanalyses précédentes se sont concentrées sur lagestion des liquidités et la protection de la capacitéd’investissement. En revanche, cette recherche montrela valeur stratégique de la gestion des risques : danscertaines conditions, la couverture peut être utiliséecomme un dispositif d’engagement afin d’augmenterles profits d’équilibre des entreprises. Ce travail peut être diversifié. En premier lieu, commeindiqué plus haut, nous sommes partis du principe queles pratiques de l’industrie dictaient la flexibilité des prix.Bien que cela soit vrai en pratique, nous souhaiterionsexaminer les conditions dans lesquelles la flexibilité desprix constitue en effet un équilibre.

En deuxième lieu, nous souhaiterions étudier les situationsasymétriques, par exemple lorsqu’une entreprise estleader sur le marché et qu’elle annonce sa stratégie decouverture avant une autre, ou lorsque des entreprisesdifférentes ont des coûts différents. Enfin, nous proposons de tester empiriquement cesprévisions de modèles, en particulier si les entreprisesincorporent leur couverture et celle de leurs concurrentsdans leurs stratégies de tarification. Le secteur aérienapparaît comme un terrain privilégié pour cette analyse :les compagnies aériennes sont confrontées à un coûtde carburant volatile et semblent avoir conservé uncertain pouvoir en matière de prix, au moins sur certainstrajets. En outre, comme indiqué par la richesse de la littérature académique (par exemple, Carter, Rogerset Simkins (2006) et Gerardi et Shapiro (2009)), desdonnées sur les stratégies de tarification et de couverturesont accessibles au public.



On the strategic value of risk management1

Most of the formal analysis of corporate risk managementdecisions (for example Froot and Stein (1998), Rochetand Villeneuve (2011), and Bolton, Chen and Wang(2011)) describes a single price-taking firm that facesvolatile cash flows and optimizes its mix of reserves(cash or debt capacity) and risk transfer instruments(forward and options).In many instances, this analysis constitutes a validrepresentation of reality. Firms producing commoditiesand raw materials (e.g., metals and minerals, oil and gas,electric power) face output price shocks that translatedirectly into cash flow shocks. In many industries, suchas manufacturing, food processing, transportation, andenergy retailing, firms face input prices, not outputprices, shocks. When firms have no pricing power in theoutput market, individual hedging demand from theseprice-taking firms can be computed and aggregated todetermine the equilibrium price of risk (for example,Bessembinber and Lemmon (2002), and Aid, Chemla,Porchet, and Touzi (2011)).If, however, firms facing input price shocks have somedegree of market power, their strategy becomes moreelaborate. For example, a firm can pass through tocustomers a portion of the input cost increase and/orcan retain a portion of the input cost decrease. However,by modifying output price, the firm alters the competitivedynamics in its industry. It must therefore take intoaccount the behavior of other firms, and the pass-through is determined in equilibrium. Another possibilitywould be for firms to incorporate their and theircompetitors' hedging strategies in their pricing strategies,hence to jointly determine both in equilibrium.The British regulator (Ofgem (2008), page 10) indicatesthat such coordination takes place in the British electricpower retailing sector: “there is evidence that the 6largest suppliers seek to benchmark their hedgingstrategies against each other in order to minimize therisk of their wholesale costs diverging materially from thecompetition”. Private conversations with key participantsof the industry confirm that each expands considerablecompetitive intelligence effort to estimate the others'hedging position. Retailers then play a symmetric Nashequilibrium. What matters to them is not the absolutevalue of their hedging position, but its value relative to their competitors. This research project examines the interplay between pricing and hedging strategies. Its contribution is therefore to analyze the strategicinteractions between pricing and hedging decisions oflarge corporations.

We first show the need to distinguish three different yetempirically relevant - situations, depending on the timingof the pricing decision. In timing 1, firms selects theirpricing strategy before their hedging strategy, which itselfpredates the realization of the input cost. In timing 2,firms select their pricing strategy after their hedgingstrategy, but before the realization of the input cost. Intiming 3, firms adjust their pricing strategy after therealization of the input cost.Timings 1 and 2 are relevant for most manufacturingindustries: producers (e.g., car manufacturers) committo an output price for the relevant period (typically oneor two quarters). During that period, input prices (e.g.,aluminum price) vary. These timings are also relevant forthe retail power industry in Britain, where retail ratestypically change only 3 or 4 times a year, while wholesalepower prices vary continuously. This price in.exibilitycould be due for example to the high cost of adjustingprices, or simply to industry practices. We take thisinflexibility as given, leaving its endogeneization to furtherwork.Timing 3 applies to industries where output price isflexible. For example delivery services (e.g., Fedex andUPS) explicitly include in their published rate a fuelsurcharge schedule, that depends on the price of an oilindex. Similarly, electricity retailers in Norway offer retailcontracts explicitly adjusted to the wholesale powerprice.Our first result is somewhat surprising: if firms price thenhedge and/or adjust the price after the realization of theinput cost (timings 1 and 3), the hedging and pricingdecisions are independent. Firms therefore are not ableto take advantage of their pricing power by coordinatingtheir pricing and hedging strategies. Classical riskmanagement and pricing results hold.In the remainder of this research project, we considerrisk-averse firms that hedge before pricing. This setup isrelevant in many situations: many industrial firms committo their hedging strategy before setting their price; andin practice firms are risk averse, due to (existing orperceived) liquidity constraints, or simply managerial riskaversion. Our second result characterizes the strategicinteraction between hedging and pricing: equilibriumprice follows a modified inverse elasticity rule, thatexplicitly incorporates the impact of one firm's hedgingon the other's price. Equilibrium hedging strategy is alsomodified accordingly. Under reasonable conditions, wethen prove that firms underhedge to raise price inequilibrium: the hedging ratio is lower, and the pricehigher, than when firms price before hedging. We then



Jean-Charles Rochet est un ancien élève del’Ecole Normale Supérieure. Sa thèse, soutenue àParis–Dauphine, a reçu le prix Arconati-Visconti. Il

a enseigné à l’ENSAE, l’Ecole Polytechniqueet à la London School of Economics. Il avisité de nombreuses universités et banquescentrales. Il est Président de l’EconometricSociety pour l’année 2012, et Fellow decette structure depuis 1995. Il a aussi été membre du conseil de l’EuropeanEconomic Association, et Editeur Associéd’Econometrica. Il est actuellement SFIProfessor of Banking à l’Université de Zürichet professeur associé à Toulouse School of Economics. Il a publié plus de 80 articlesdans des revues internationales scien-tifiques et 6 livres, dont “Micro-economics

of Banking” (avec X. FREIXAS) MIT Press, et “Whyare there so Many banking Crises?”, Princeton UP.Ses domaines de recherche actuels sont la stabilitéfinancière, l’économie des paiements, l’organisationindustrielle des marchés financiers et la théorie descontrats.

Jean-Charles Rochet is a former student of EcoleNormale Supérieure (Paris) and holds a Ph.D.inMathematical Economics from Paris – DauphineUniversity. His dissertation won the Arconati-Visconti award. He has taught in Paris, France(ENSAE, Ecole Polytechnique and ToulouseSchool of Economics), London (B.P. visitingprofessor, London School of Economics, 2001-02)and has visited many universities and centralbanks all over the world. He is currently Presidentof the Econometric Society and has been a Fellowof this Society since 1995. He has also beencouncil member of European Economic Association,and associate editor of Econometrica. He iscurrently SFI Professor of Banking at ZürichUniversity and term professor in the ToulouseSchool of Economics. He has published more than80 articles in international scientific journals and 6books, including “Microeconomics of Banking”(with X. FREIXAS) MIT Press, and “Why are thereso Many banking Crises?”, Princeton UP. Hisresearch interests include financial stability,payments economics, and industrial organizationof financial markets, as well as contract theory.

Jean-Charles Rochet

1 We thank Bill Rogerson, Jean Tirole, Patrick Rey, and participants at the finance and economics seminar at HEC Montréal, and at the IDEI/Northwesternseminar for their insightful comments and suggestions

References[1] R. Aid, G. Chemla, A. Porchet, and N. Touzi. Hedging and vertical integration in energy markets. Management Science, 2011. Forthcoming[2] H. Bessembinder and M. L. Lemmon. Equilibrium pricing and optimal hedging in electricity forward markets. The journal of finance, LVII(3):1347.1382, 2002 [3] P. Bolton, H. Chen, and N. Wang. A unified theory of tobin.s q, corporate 3 investment, financing, and risk management. The Journal of Finance, 2011. Forthcoming[4] D. Carter, D. Rogers, and B. Simkins. Does hedging affect firm value? Evidence from the u.s. airline industry. Financial Management, 35:53.86, 2006 [5] K. A. Froot and J. C. Stein. Risk management, capital budgeting, and capital structure policy for financial institutions: An integrated approach. Journal of Financial

Economics, 47:55.82, 1998 [6] K. S. Gerardi and A. H. Shapiro. Does competition reduce price dispersion? new evidence from the airline industry. Journal of Political Economy, 117(1):1.37, 2009 [7] J.-C. Rochet and S. Villeneuve. Liquidity risk and corporate demand for hedging and insurance. Journal of Financial Intermediation, 3:300.323, 2011


prove that, if firms compete à la Hotelling, this combined"hedge then price" strategy leads to higher profits.Finally, we prove that, even without concern forspeculative behavior, firms find it more profitable tocommit to their hedging strategy once it has beenannounced. This last result shows the previous ones ina new light: (sophisticated) firms should commit to theirhedging strategy, not only to reduce their exposure, butalso to increase their profitability. "Hedge then price" isnot an exogenous choice, but is endogenous.Taken together, these result cast a new light on hedgingstrategy. Previous analyses have focussed on liquiditymanagement and protection of investment capacity. Thisresearch, by contrast, shows the strategic value of riskmanagement: under certain conditions, hedging can be used as a commitment device to increase firms'equilibrium profits.This work can be expanded in many directions. First, aspreviously mentioned, we have assumed that industry

practices dictate whether prices are flexible or not. Whilethis is true in practice, we would like to examine underwhich conditions price flexibility indeed constitutes anequilibrium.Second, we would like to examine asymmetric situations,such as when one firm is market leader and announcesits hedging strategy before the other, or when differentfirms have different costs.Finally, we propose to test empirically these models'predictions, in particular whether firms incorporate theirand their competitors' hedging in their pricing strategies.The airlines industry appears to offer fertile ground foranalysis: airlines face volatile fuel cost, and appear tohave retained some pricing power, at least on someroutes. Furthermore, as evidenced by the rich academicliterature (e.g., Carter, Rogers, and Simkins (2006) and(Gerardi and Shapiro (2009)) data on prices and hedgingstrategies are publicly available.

Projet1_Mise en page 1 25/04/12 16:13 Page1

Par Nour Meddahi, Toulouse School of Economics et Per Mykland,University de Chicago


La disponibilité des données à haute fréquencedes prix de transactions et de cotations desactifs financiers a permis aux économètres etstatisticiens de s’attaquer à de nouveaux

problèmes statistiques afin de mieux comprendre lecomportement des prix et marchés financiers. Enparticulier, la disponibilité de telles données permetde tester de manière non-paramétrique s’il y a eu unsaut dans le prix d’un actif dans un jour donné(Barndorff-Nielsen et Shephard (2004)). La présenced’un saut dans un jour est importante en pratiquepuisqu’elle correspond à une information nonanticipée. Elle est aussi importante d’un point de vuethéorique puisqu’elle implique que les marchés nesont pas dynamiquement complets.

Tester la présence de sauts dans les prix financiers aété étudié au cours des dernières décennies. Parcontre, tous ces travaux ont supposé un modèleparamétrique et ont testé la présence de sauts. Enconséquence, le rejet de l’hypothèse nulle qui peutêtre le cas d’aucun saut ou l’opposé peut être dû àl’hypothèse paramétrique. Par contre les méthodesnon-paramétriques ne souffrent pas de ce problème.De la même manière, les méthodes paramétriquesne permettent pas de détecter les jours où ont lieules sauts alors que les nouvelles méthodes non-paramétriques sont faites pour un jour donné.

L’implémentation empirique des nouveaux tests non-paramétriques est très surprenante. En effet, lestests non-paramétriques suggèrent que le tiers dejours présentent des sauts alors que les testsparamétriques basés sur des données journalièressuggèrent que c’est le cas pour quelques jours par an. Evidemment, la différence entre les deuxapproches peut être due à la non pertinence desspécifications paramétriques ou au contenu informa-tionnel des données intra-journalières. Néanmoins, lerésultat est quand même étonnant puisqu’il impliquequ’un jour sur trois les faiseurs de marchés font faceà des nouvelles non-anticipées, ce qui est beaucoup.Si c’est le cas, toute l’industrie des produits dérivésdevrait changer sa façon de valoriser les produitsdérivés.

La littérature traditionnelle suppose que les donnéesont été générées par un processus en temps continuet que les observations sont en temps discrets. Lesnouveaux tests non-paramétriques supposent que lelaps de temps entre deux observations consécutivestend vers zéro. Ainsi, les statistiques de test de laprésence de sauts et de mesures liées font intervenirles moments et les caractéristiques de la loi normalepuisque le processus générateur des données estnormal en temps continu.

Queues épaisses ou beaucoupde petits sauts ?Le paradigme de proximitédes processus de diffusionsavec sauts



Le présent article remet en cause les résultatsempiriques des nouveaux tests non-paramétriques.Nous regardons le processus générateur desdonnées d’une manière différente de la littérature. Aulieu de supposer que le processus générateur desdonnées est en temps continu, nous le voyons entemps discret où le temps entre deux donnéesconsécutives tend vers zéro. Le processus limite estencore le processus Brownien avec possibilité desauts. Par contre, les statistiques de tests ne font pasintervenir les moments et caractéristiques de la loinormale mais celles de la loi des résidus standardisés,qui peut être non-normale. Par exemple, si les résidusstandardisés en temps discret sont tirés d’une loi deStudent (c’est-à-dire avec des queues épaisses),alors ses moments (ou leur limite) vont apparaîtredans les distributions asymptotiques.

Les conséquences empiriques de notre approchesont très importantes. En effet, en permettant laprésence de queues épaisses, nous modifions lesstatistiques de tests et réduisons de manièresubstantielle la proportion de jours avec sauts, etnous réduisons la taille des sauts. Par exemple,quand nous appliquons notre théorie pour l’année2000 sur les rendements de S&P500 calculés à lafréquence de cinq minutes, la proportion de joursavec sauts (pour un niveau de test de 5%) est de33% pour la théorie standard, 26% quand onconsidère une loi de Student avec 20 degrés deliberté (T(20)), 13% pour une loi T(10) et 1,8% pourune loi T(5). Autrement dit, en permettant des queuesépaisses, nous réduisons la proportion de jours avecsauts et nous obtenons des résultats cohérents avecla littérature paramétrique.

Les résultats décrits dans le précédent paragrapheprésentent des limitations théoriques. D’abord, ladifférence entre queues épaisses et sauts en tempsdiscrets n’est pas très claire puisque le concept

de sauts est défini en temps continu. Ensuite, lesdistributions à queues épaisses ainsi que leurscaractéristiques ne sont pas connues. Ainsi, il estnécessaire de développer des procédures statistiquespour estimer ces caractéristiques et proposer destests valides. Enfin, en pratique les observations sontcontaminées par des effets de microstructures,rendant les procédures de tests difficiles que l’onutilise la théorie habituelle (Ait-Sahalia, Jacod et Li(2011) ou notre nouvelle approche. Nous traitons lesdeux premiers problèmes et laissons le troisièmepour un travail ultérieur.

Le présent travail définit les sauts en temps discretcomme des valeurs atypiques (“outliers”) par rapportaux autres observations. Pour formaliser cette idée,nous utilisons la théorie des valeurs extrêmes. Poursimplifier, nous comparons le rendement maximal envaleur absolue avec les autres rendements et utilisonsla théorie des valeurs extrêmes pour décider si cerendement maximum est généré par une même (ouproche) distribution que les autres rendements. Si cen’est pas le cas, nous concluons que nous avons unsaut et ceci apparait dans la distribution asymptotique.Une fois les rendements intra-journaliers sans sautsidentifiés, nous pouvons estimer les caractéristiqueset les moments de la distribution à queue épaisse des rendements standardisés. Afin d’obtenir lesrendements standardisés, nous utilisons l’approchepar bloc de Mykland et Zhang (2009) où noussupposons que la volatilité est constante pour chaquebloc de données. Ainsi, nous pouvons estimer cettevolatilité pour chaque bloc et obtenir les rendementsstandardisés. Nous calculons ensuite les caractéris-tiques de la distribution qui apparaissent dans lesstatistiques de test (en pratique les quatre premiersmoments des valeurs absolues des rendementsstandardisés). Cette estimation a un impact sur lestests de la présence de sauts dont nous tenonscompte.




The recent availability of high frequency data of pricesof trades and quotes of financial assets allowedeconometricians and statisticians to address newstatistical issues in understanding the behavior offinancial prices and markets. In particular, theavailability of such data allows one to test non-parametrically whether there was a jump in the pricein a given day (Barndorff-Nielsen and Shephard(2004)). The occurrence of a jump in a given day isimportant in practice because it corresponds tounexpected news and is important in theory becauseit implies that the market cannot be dynamicallycomplete.

Testing the presence of jumps in stock prices wasaddressed during several decades. However, all thestudies assumed a parametric model and tested thepresence of jumps. Consequently, the rejection of thenull hypotheses which could be the non-jump caseor the opposite could be due to the parametricassumption. In contrast, non parametric methods donot suffer from such limitation. Likewise, parametricmethods do not allow one to detect the day or timeof a jump while the new non-parametric methods aredone for a given day.

The empirical implementations of the new non-parametric are striking. The non-parametric testssuggest that thirty percent of days present jumpswhile parametric tests based on daily data suggestedthat this is the case for few days per year only. Ofcourse, the difference of the two approaches couldbe due to the non-accurate specification of parametricmodels or the informational content of high-frequencydata. Still, the result is surprising because it impliesthat during thirty percent of days, market makers faceunexpected news, which is a lot. For sure, if this isthe case, then all the industry of pricing derivativesshould change the way it computes their prices.The traditional literature assumes that the data aregenerated by a continuous time process and that oneobserves a discrete sample of observations. The newnon-parametric tests are derived by assuming thatthe length of intra-day returns (or the time betweentwo consecutive observations) converges to zero (infillasymptotics). Consequently, the statistical tests ofjumps and related measures involve the momentsand characteristics of normal distributions becausethe underlying generating process is indeed normalin continuous time.

The present paper challenges the empirical finding ofthe new tests. We view the data generating processin a different way than the traditional literature. Insteadof assuming that the data generating process is incontinuous time, we view it a discrete time processwhere the time of two consecutive observationsconverges to zero. The limiting process is the traditionalBrownian process with possible jumps. However, the tests statistics will involve the moments andcharacteristics of the standardized residual at discretetime, which could be non-normal. For instance, if thestandardized residual process in discrete time isStudent (i.e., with fat tails), then its moments (or theirlimits) will appear at the limiting distribution statistic.

The empirical implications of our approach are quiteimportant. By allowing for potential fat tails, onemodifies the test statistics and indeed reduces theempirical proportions of days with jumps, and onereduces the size of jumps. For instance, when weapply the new theory to the returns of S&P 500computed at five minutes, the proportion of days withjumps (at the test level of 5 %) in 2000 are 33 % forthe standard theory, 26% when one considers aStudent distribution with 20 degrees of freedom(T(20), 13% for a T(10) and 1.8% for a T(5) distribution.In other words, by allowing for fat tails, one reducesthe proportion of jumps and gets results coherentwith the findings of the parametric literature.

The results described in the previews paragraph haveseveral theoretical limitations. First, the difference indiscrete time between fat tails and jumps is not at allclear given that jumps are indeed a continuous timeapproach. Second, the fat tailed distributions atdiscrete time and their limiting characteristics areunknown and therefore one needs to developstatistical tools in order to estimate these quantitiesand to build valid tests. Third, in practice one facesthe presence market microstructure noises, whichmakes the statistical procedures more difficultwhether one uses the traditional approach (Ait-Sahalia, Jacod and Li (2011) or the new one. Thepaper addresses the first two issues and postponesthe analysis of the third one for future research.

The current paper views jumps in discrete time asoutliers with respect to the other observations. Inorder to formally identify jumps, we use ExtremeValue Theory (EVT). Basically, one compares the

Fat-tails or many small jumps? The near jump-diffusion paradigm



est diplômé de l’ENSAE et de l’Université deToulouse (doctorat en sciences économiques). Il a occupé des postes de professeur à l’Université

de Montréal, Imperial College London et est actuellement professeur à la ToulouseSchool of Economics. Il a aussi fait delongues visites à l’Université de Chicago,Princeton et le CREST-INSEE.

Ses domaines de recherche sont l’éco-nométrie de la finance, l’économétrie et les séries temporelles. Il a publié dans les meilleures revues de son domaine, enparticulier Econometrica, Review of FinancialStudies, et Journal of Econometrics.

is a former student of ENSAE and got his Ph.D. ineconomics from Toulouse University. He was aprofessor at Université de Montréal, ImperialCollege London and is currently a Professor ofEconomics at the Toulouse School of Economics.He also made long visits at the University ofChicago, Princeton University and CREST-INSEE.

His research focuses on financial econometrics,econometrics and time series. He published inleading journals, including Econometrica, Reviewof Financial Studies, and Journal of Econometrics.

Nour Meddahi

maximum absolute return to the other ones and usesEVT to decide whether the maximum return isgenerated from the same (or close) distribution as theother ones. If this is not the case, then one concludesthat one has a jump and this appears in the limitingprocess.

When one identifies the intra-day returns withoutjumps, one can use them to estimate the characteristicsand moments of the fat tailed distributions of thestandardized returns. In order to get the standardizedresiduals, one needs to estimate the instantaneousvolatility. For this purpose, we follow the blockingapproach of Mykland and Zhang (2009) where we

assume that the volatility is constant over blocks. We then estimate these volatilities for each block, and then get the standardized residuals. We thencompute the characteristics that appear in the testsstatistics (basically first four absolute moments of the standardized residuals). This estimation has animpact on the jump tests statistic and we take it intoaccount in our analysis.




Cet article présente une étude expérimentaledes bulles rationnelles et irrationnelles surles marchés financiers. L’histoire qu’ellesoit ancienne, avec les épisodes des

compagnies des Mers du Sud et du Mississippi, ou plus récente, avec la bulle internet, montre que les marchés financiers sont parfois le siège demouvements spéculatifs qui finissent souvent par descrashs. Toutefois, la valeur fondamentale des actifsfinanciers ne pouvant pas être mesurée en pratique,il est très difficile de démontrer empiriquement queces épisodes correspondent vraiment à des bulles.

Pour pallier cette difficulté et étudier les bullesspéculatives, les économistes ont eu recours à laméthodologie expérimentale : en laboratoire, la valeurfondamentale d’un titre est déterminée par l’expéri-mentateur qui peut donc la comparer aux prix desactifs financiers expérimentaux et identifier la présencede bulles spéculatives. Ainsi, commençant avec lestravaux de Smith, Suchanek et Williams (1988), denombreux chercheurs ont documenté l’existence debulles irrationnelles dans le laboratoire. Les bullesobservées étaient irrationnelles dans le sens où ellesn’auraient pas dû se former si tous les investisseursétaient parfaitement logiques.

Notre recherche complémente cette littérature. Notrecontribution est de proposer un protocole expérimentalpour pouvoir étudier les bulles rationnelles, tout enpouvant aussi s’intéresser aux bulles irrationnelles.Ce protocole met en jeu un marché séquentiel, avecun nombre fini d’opportunités d’échange et une

information symétrique, sur lequel les investisseurspeuvent s’échanger un titre dont la valeur est nulle (et ceci est connaissance commune de tous lesinvestisseurs). Dans un tel contexte, on pourraitpenser qu’il ne pourrait pas y avoir d’échanges sitous les investisseurs étaient rationnels. Nousmontrons que, sous certaines conditions, des bullesspéculatives peuvent émerger si aucun investisseurn’est jamais sûr d’être dernier dans la séquence detransaction.

Nos résultats expérimentaux sont les suivants.Premièrement, des bulles irrationnelles apparaissenttrès fréquemment. Ce résultat confirme qu’il existedes investisseurs irrationnels et que, dans notrecontexte simple, nous sommes capables de répliquerles résultats obtenus par la littérature expérimentaleavec des protocoles beaucoup plus complexes.Deuxièmement, nous trouvons que des bullesspéculatives rationnelles se forment aussi trèssouvent mais pas toujours. Ainsi, même lorsque les bulles spéculatives sont les plus probables,elles ne se matérialisent pas systématiquement.Troisièmement, une analyse économétrique montreque la propension pour un investisseur à entrer dansune bulle spéculative dépend négativement de saprobabilité à être dernier sur le marché et de sonaversion pour le risque. Ces résultats suggèrent quela décision de spéculer répond à une certaine logique.Cette analyse montre aussi que les investisseurs sontplus prompts à entrer dans des bulles lorsqu’un plusgrand nombre d’étapes de raisonnement doit être faitpour se rendre compte qu’il existe un investisseur qui

Par Sophie Moinas et Sébastien Pouget, Université Toulouse 1 Capitole(Toulouse School of Economics-IDEI-IAE-CRM)

Bulles rationnelles etirrationnelles :

Une expérience


Rational and Irrational Bubbles:An experiment

This paper presents an experimental investigation ofrational and irrational bubbles in asset markets.Historical and recent economic developments suchas the South Sea, Mississippi, and dot com price run-up episodes suggest that financial markets are proneto bubbles and crashes. However, to the extent thatfundamental values cannot be directly observed inthe field, it is very difficult to empirically demonstratethat these episodes actually correspond to mispricings.

To overcome this difficulty and study bubble pheno-mena, economists have relied on the experimentalmethodology: in the laboratory, fundamental valuesare induced by the researchers who can thencompare them to asset prices. Starting with Smith,Suchanek and Williams (1988), many researchersdocument the existence of irrational bubbles inexperimental financial markets. These bubbles areirrational in the sense that they would be ruled out bybackward induction, that would enable the formationof rational expectations.

Our project extends this literature. Our contribution isto propose an experimental design to analyze rationalbubbles, while also allowing for the study of irrationalbubbles. The setting features a sequential marketwith finite trading opportunities and symmetricinformation, for an asset that is worth nothing (andthis is common knowledge). We show that bubblescan be rational if no trader is ever sure to be last inthe market sequence.

Our experimental results are as follows. First, irrationalbubbles frequently appear. This result suggests thatin our simple design, we are able to replicate theresults found in the previous experimental literaturethat irrational bubbles can be observed. Second, wefind that rational bubbles are also observed but notalways. Third, a regression analysis shows that thepropensity for a subject to enter a bubble is negativelyrelated to the conditional probability to be last in themarket sequence, and to risk aversion. These resultssuggest that subjects' decision to enter bubblesdemonstrate some level of rationality. The analysisalso shows that the probability that subjects enter abubble increases with the number of reasoning stepsneeded to realize that a participant might know thathe or she is last. We refer to this phenomenon as asnowball effect. Our results are robust in the sensethat they also hold when the game is repeated fivetimes or when experienced business professionalsplay it. Experience with the game or in businessreduces but does not eliminate the propensity toenter into bubbles.

To better understand subjects' individual behavior, weestimate two models of bounded rationality thatdepart from the Nash equilibrium in two differentaspects: the cognitive hierarchy model (hereafter CH)developed by Camerer, Ho and Chong (2004), andthe quantal response equilibrium (hereafter QR) of McKelvey and Palfrey (1995). They are able to accountfor the snowball effect that is observed in irrationalbubbles.

ReferencesS. Moinas, and S. Pouget (2010), Rational and Irrational Bubbles: an experiment, TSE Working paper n°09-045, revised in July 2010Smith V., G. Suchanek, and A. Williams, Bubbles, Crashes, and Endogenous Expectations in Experimental Spot Asset Markets, Econometrica, 1988, 56, 1119-1151


saura qu’il ou elle est dernière dans la séquence demarché. C’est un effet boule de neige. Nos résultatssont robustes dans le sens où ils sont valables mêmelorsque le jeu est répété cinq fois et lorsqu’il est jouépar des hommes et femmes d’affaire expérimentés.L’expérience avec le jeu ou dans le monde desaffaires ne réduit pas la propension à entrer dans lesbulles même irrationnelles !

Pour mieux comprendre les comportements individuelsdes investisseurs, nous estimons deux modèles danslesquels les agents ont une rationalité limitée : les hiérarchies cognitives de Camerer, Ho et Chong(2004), et les équilibres à réponse quantale de McKelvey et Palfrey (1995). Nous montrons que cesmodèles capturent bien l’effet boule de neige qui estau cœur de la formation des bulles.


est professeur de Finance à l’Université Toulouse 1Capitole, chercheur au CRM et membre de l’Ecoled’Economie de Toulouse et de l’IDEI. Il a été

professeur invité à l’Université de Princetonen 2010-2011, établissement dans lequel il a dispensé des cours de gestion deportefeuille et de finance comportementale.Sébastien Pouget a présenté son papier leplus récent sur la psychologie des marchésfinanciers lors des conférences de l’AmericanFinance Association en 2010 et du grouped’économie comportementale du NationalBureau of Economic Research (NBER) en2011. En 2000, il a reçu le prix de lameilleure thèse en finance décerné parl’Association Française de Finance et laFNEGE. Il a été consulté comme expert aux

Etats-Unis lors de plusieurs procès concernant lesmarchés financiers.

is professor of Finance at the University Toulouse 1,researcher at the CRM and member of theToulouse School of Economics and IDEI. He wasa visiting professor at Princeton University in 2010-2011 where he taught asset management andbehavioral finance courses. His most recent paper on the psychology of financial markets hasbeen presented at the 2010 American FinanceAssociation meeting and the 2011 NationalBureau of Economic Research (NBER) conferenceon Behavioral Finance. He received the MasterThesis Award from the Paris Bourse in 1997, andthe Ph.D. Thesis Award from the French FinanceAssociation and the FNEGE in 2000. He served as an expert witness in several U.S. securitieslitigation cases.

Sébastien Pouget

est professeur de Finance à l’Université Toulouse 1Capitole, chercheur au CRM et membre de l’Ecoled’Economie de Toulouse et de l’IDEI. Sa rechercheporte principalement sur l’organisation industrielledes marchés financiers et son impact sur laliquidité. En 2006, Sophie Moinas a reçu le prix de la meilleure thèse en Finance décerné parl’Association Française de Finance et Euronext.Ses recherches ont été financées par l’InstitutEuroplace de Finance en 2009 et 2010, et parl’Agence Nationale pour la Recherche en 2009pour un projet sur le trading algorithmique.

is professor of Finance at the University Toulouse 1,researcher at the CRM and member of theToulouse School of Economics and IDEI. Herresearch interest mainly focuses on the industrialorganization of financial markets, and its impact onmarket liquidity. For her research, Sophie Moinasreceived the PhD Thesis Award from the FrenchFinance Association and Euronext in 2006,research grants from from Europlace Institute ofFinance in 2009 and 2010, and from the FrenchNational Research Agency in 2009 for a project on"Algorithmic Trading".

Sophie Moinas


Fin


Des barrières naturelles à l’entrée

dans le secteur de lanotation du crédit

Par De Doh-Shin Jeno, Toulouse School of Economics et Stefano Lovo,HEC Paris

L’activité des agences de notation du crédit(ANC) est considérée comme l’une descauses de la récente tourmente financière. Leconsensus qui se dégage aujourd'hui est

qu’une réforme du secteur de la notation de crédits’impose pour garantir des notes plus crédibles.Dans ce papier, nous étudions l’effet qu’une plusgrande ouverture de l'activité de notation à laconcurrence peut avoir sur la fiabilité des notations.À cette fin, nous présentons un modèle théorique deconcurrence entre une ANC titulaire et une séquencede nouvelle ANC.

Nous montrons, aussi longtemps que les investisseurset les émetteurs gardent leur confiance dans lesnotes de l’ANC titulaire et que les honoraires desagences de notation ne dépendent pas de leur note(comme cela est requis par le plan Cuomo)1, qu'ilexiste une barrière naturelle qui empêche à certainesnouvelles agences, potentiellement plus performantes,de gagner des parts de marché. Ceci peut expliquerpourquoi aujourd’hui les ANC titulaires, telles queMoody’s, S&P ou Fitch, peuvent survivre même enattribuant des notes peu précises.

L'une des caractéristiques majeures du secteur de lanotation de crédit est sa concentration oligopolistiquedepuis le début du 20e siècle. En effet, depuis l'intro-duction, en 1973, par la SEC2 du statut de “NationallyRecognized Statistical Ratings Organisations” (NRSRO),seul un petit nombre limité d'agences de notation a

obtenu ce statut. La pénurie de demandes pour cestatut est également en contradiction avec la forterentabilité de l'activité de notation de crédit3. Cecisuggère qu'une barrière naturelle à l'entrée pourraitexister au sein du marché, même en l'absence debarrière artificielle imposée par la SEC.

Notre papier identifie un mécanisme qui génère unetelle barrière naturelle à l'entrée. A cet effet, nousconsidérons un modèle stylisé d'horizon infini danslequel à chaque période une ANC titulaire est enconcurrence avec une nouvelle ANC. Ce que nousavons à l'esprit est que l'ANC titulaire, telle quepourrait être Moody's ou S&P, a démontré sa capacité,bien qu'imparfaite, à évaluer le risque de défaut surle marché au contraire d'une nouvelle ANC, qu'ellesoit plus ou moins qualifiée, qui n'a pas encore eul'occasion de valoriser son expertise.

Pourquoi une agence de notation plus efficace negagnerait pas des parts de marché par rapport autitulaire ?

Afin de gagner des parts de marché et faire desprofits, notre modèle montre qu’une nouvelle ANCdoit faire preuve d'une plus grande précision quel'ANC titulaire. Toutefois, la nécessité même degagner une réputation introduit un biais dans lamanière dont le nouveau ANC attribue des notes. Ilen résulte des notations peu fiables et qui ont peu designification pour les investisseurs et par conséquent




Natural Barrier to Entry in the Credit Rating Business

Credit Rating Agencies (CRAs) are considered acentral culprit in the recent financial turmoil. Today'semerging consensus is that reforming the creditrating industry is necessary to guarantee more reliableratings. In this paper we investigate whether theopening of the credit rating business to morecompetition can lead to a better rating service. Forthis purpose we present a theoretical model ofcompetition between an incumbent and a sequenceof entrants in the credit rating industry.

We show that as long as issuers and investors trustthe incumbent's ratings and CRAs charge fees thatdo not depend on their ratings (as is required by theCuomo plan)1, there exists a natural barrier to entrythat hinders potentially more accurate CRAs fromentering the credit rating business and replacing theless efficient incumbent. The impossibility of selectingaccurate CRAs through competition can help explainthe questionable accuracy in the ratings precedingthe recent financial crisis.

A striking fact about the credit rating industry is itspersistent scarcity of incumbents since early in the20th century. Even though one acknowledge that theSecurities and Exchange Commission (SEC)'s2

awarding, since 1973, of “Nationally RecognizedStatistical Ratings Organizations” (NRSROs) statusonly to a small number of CRAs created an artificialbarrier to entry, the persistent level of concentrationbefore the promulgation of NRSRO status suggeststhat a natural barrier to entry would exist in the marketeven in the absence of the artificial barrier to entry.Furthermore, the SEC itself attributes paucity ofNRSROs to a natural barrier to entry. Dearth of

applications to the status of NRSRO is also at oddswith the high profitability of the credit rating business3.

Our paper identifies a mechanism that generatessuch a natural entry barrier.For this purpose, weconsider a stylized model of infinite horizon in whicheach period an incumbent CRA faces competitionfrom an entrant randomly selected from a pool of ex ante identical potential entrant CRAs. What wehave in mind is that the original incumbent, such asMoody's or S&P's, has been in the market for longtime and has demonstrated its ability, albeit imperfect,in assessing default risk. On the other hand, anentrant is either more or less skilled than theincumbent but it has not yet been given opportunitiesto make ratings and demonstrate its expertise.

Why haven't more efficient CRAs gained marketshares above the incumbent?Our model shows that in order to gain market sharesand make profits, an entrant CRA has to build upreputation for providing more accurate rating than the incumbent. However, the very need of gainingreputation introduces a bias in the way the entrantCRA assigns notes. This results in non-reliable ratingthat have little meaning to investors and little value toissuers, who therefore prefer being rated by theincumbent CRA.

How can this natural barrier of entry be eliminated?We propose two alternative, and mutually exclusive,policies to allow entry in the credit rating business.a) More liberalization: entrant CRAs should be givencomplete freedom in the way they set their rating fees


peu de valeur pour les émetteurs. Ces derniers préfèrentdonc être notés par l'ANC titulaire.

Comment cette barrière naturelle d'entrée peut-elleêtre éliminée ?

Nous proposons deux mesures alternatives quis'excluent mutuellement :a) Plus de libéralisation : les ANC devraient avoir laliberté totale dans la manière dont elles établissent leurshonoraires. Notamment, elles devraient être autoriséesà facturer des frais plus élevés lors de l'émission d’unenote basse. Cela pourrait exiger que les investisseurs,plutôt que les émetteurs, paient les frais de notation.

b) Plus de réglementation : comme suggéré dans leplan Cuomo, les émetteurs peuvent être contraintsde payer les agences de notation à l'avance pour leurnotation, ce qui implique que les frais ne peuvent pasdépendre de la note. Toutefois, dans ce cas, le lienentre la réputation d’une ANC et sa capacité à attirerles émetteurs doit être brisé. À cette fin, il faut que lerégulateur, et non pas la concurrence du marché,détermine quelle ANC note quel émetteur.

L’article évoque les avantages et les inconvénients dechaque politique en la matière.


1. The Cuomo plan, is an agreement between New York State Attorney General Andrew Cuomo and the three main CRAs2. Securities and Exchange Commission3. On avergae, between 1995 and 2000, Moody's annual net income amounted to 41.1% of its total assets

est professeur de Finance à HEC Paris et membredu GREGHEC (CNRS). Il détient un doctorat enéconomie de l’Université Catholique de Louvain(CORE).

Stefano Lovo enseigne, à HEC Paris,l’économie financière et la microstructuredes marchés financiers.Ses recherches portent sur l'économie de l'information et ses applications auxmarchés financiers et la finance d'entreprise. Il a travaillé sur des sujets variés tels quel'asymétrie de l'information parmi lesteneurs de marché, les ventes d'actifs entresociétés, les jeux répétés, le comportementmoutonnier des marchés, les agence denotation, les enchères multi-unitaires. Sestravaux ont été publiés dans des revuesscientifiques telles que Econometrica, The

Review of Economic Studies, Review of FinancialStudies, Journal of Economic Theory, etc.

`

is professor of Finance at HEC Paris and memberof GREGHEC (CNRS). He holds a Ph.D. inEconomics from Université Catholique de Louvain(CORE).Stefano Lovo has taught Financial Economics,Financial Markets and Financial Markets Micro-structure at HEC Paris.His research focuses on information economicsand its applications to financial markets andcorporate finance. He has worked on varioustopics such as asymmetry of information amongmarket-makers, inter-corporate asset sales,repeated games, market herd behavior, creditrating agencies and multi-unit auctions. His workis published in academic journals such asEconometrica, The Review of Economic Studies,Review of Financial Studies, Journal of EconomicTheory, etc.

Stefano Lovo

est professeur d'économie à Toulouse School ofEconomics et est chercheur associé au CEPR. Ildétient un doctorat en économie de l'UniversitéToulouse 1 Capitole et était auparavant professeurà l'Universitat Pompeu Fabra à Barcelone.

Doh-Shin Jeon a enseigné l'économie industrielle,économie d’antitrust et théorie des incitations à Toulouse School of Economics et l'UniversitatPompeu Fabra. Son domaine de rechercheprincipal est l'organisation industrielle. Il a effectuédes recherches axées sur les industries de latechnologie de l'information et d’Internet ainsi quesur l’industrie de la certification. Son travail a étépublié dans des revues économiques de premierplan comme American Economic Review, RANDJournal of Economics, Journal of the EuropeanEconomic Association, American Economic Journal:Microconomics, etc.

is Professor of Economics at Toulouse School of Economics and is research fellow at CEPR. He holds a Ph.D. in Economics from UniversitéToulouse 1 Capitole and previously was professorat Universitat Pompeu Fabra in Barcelone.

Doh-Shin Jeon has taught Industrial Organization,Antitrust Economics and Incentive Theory atToulouse School of Economics and UniversitatPompeu Fabra.His main research area is industrial organizationand has carried out research focused on industriesof Information Technology and Internet, on the onehand, and industries of certification, on the otherhand. His work has been published in leadingeconomics journals including American EconomicReview, RAND Journal of Economics, the Journalof the European Economic Association, AmericanEconomic Journal: Microeconomics, etc.

Doh-Shin Jeon


and namely should be allowed to charge higher feeswhen issuing low credit ratings than when issuinghigh ratings . This might require that investors ratherthan issuers pay the rating fees.

b) More regulation: as suggested in the Cuomo plan,issuers can be forced to pay CRAs up-front for theirrating, implying fees cannot depend on the note.However, in this case, the link between a CRA

reputation and its ability to attract issuers must bebroken. To this purpose, it should be the regulatorand not the market competition that determineswhich CRA should rate which issuer.

The paper details advantages and drawbacks ofeach policy.




In this paper, we analyze the process by which banksappraise the validity of their risk models. Using asample that includes the largest commercial banks

in the world, our analysis reveals a key inconsistencyin the way banks validate their models. We uncoverthat most banks use inappropriate data when testing

Dans cette étude, nous analysons leprocessus d’évaluation des modèles derisque des banques commerciales. A l’aided’un échantillon incluant les 200 plus

grandes banques commerciales dans le monde,notre analyse révèle une incohérence interne dans lesprocédures de validations des modèles de risque.Nous montrons que la plupart des banques utilisentdes données contaminées afin de tester leursmodèles. En effet, une fraction importante des banquesajoutent à leurs gains ou pertes de trading (P/L) desrevenus additionnels dont elles ne tiennent pascompte dans le calcul de leur Value-at-Risk (VaR).Ces gains peuvent prendre la forme de gains detrading intra-quotidiens ou de commissions diverses.Nous étudions de façon systématique l’ampleur dece phénomène, ainsi que ses implications pour lagestion des risques. Pour ce faire, nous collectonsdans les rapports annuels des informations sur lespratiques en matière de gestion de risque des 200plus grandes banques dans le monde. Sur la période2005-2008, nous trouvons que seulement 6% desbanques de notre échantillon utilisent des donnéesnon-contaminées. Cette proportion est restée faiblependant toute la période et n’a en particulier pasaugmenté pendant la crise financière de 2008. Enoutre, 28,2% des banques n’incluent pas les revenusde trading intra-quotidiens dans leur P&L et seulement7,1% des banques ne rajoutent pas de commissions.

Il ressort également de notre analyse que l’utilisationde données non-contaminées est plus couranteparmi les plus grandes banques ainsi qu’en Europe.

Notre analyse prouve également que la contaminationdes données de P/L affecte en profondeur lesconclusions des procédures de validation desmodèles de risque. En particulier, les banques quiutilisent des données contaminées reportent moinsde pertes de trading (P/L < 0) que les autres banques.En outre, le nombre de jours ou la perte excède laVaR est également inférieur pour les banquescontaminées. Par voie de conséquence, les modèlesde risques des banques contaminées sont moinssouvent rejetés par les tests statistiques utilisés parles régulateurs bancaires. Le système dit du “trafficlight” développé par la Banque des RèglementsInternationaux (BIS) rejette 23.5% des modèles derisques des banques utilisant des données non-contaminées. Cette fraction n’est que de 10,8% pourles banques contaminées. Une implication importantede ce phénomène est la réduction du capitalréglementaire des banques contaminées. En effet, le niveau de capital requis dépend, en partie, dunombre d’exceptions de VaR. Comme ce nombre estparticulièrement bas en cas de contamination, lecapital réglementaire est, toute chose égale parailleurs, plus faible en présence de contamination.

Par Laurent Frésard, Université de Maryland, USA ; Christophe Pérignon,HEC Paris ; Anders Wilhelmsson, Lund University Sweden

Les problèmes de contamination

des données en gestion des risques

The Pernicious Effectsof Contaminated Data in Risk Management


est professeur associé de Finance à HEC Paris. Il est titulaire d'un Ph.D. enFinance du Swiss Finance Institute. Avantde rejoindre HEC, il a été professeurassistant à l'Université Simon Fraser àVancouver au Canada, ainsi que Post-Doctoral Fellow à l'Université de Californieà Los Angeles (UCLA). Ses domaines derecherches sont la finance de marché et la gestion des risques financiers. Sesrecherches ont été publiées dans le Journalof Financial Economics, Journal of Financialand Quantitative Analysis, Journal ofBusiness, et Review of Finance.

is an Associate Professor of Finance at HEC Paris.He holds a Ph.D. in Finance from the SwissFinance Institute. Prior to joining HEC, he was anAssistant Professor of Finance at Simon FraserUniversity in Vancouver, Canada and a Post-Doctoral Fellow at the University of California atLos Angeles (UCLA). His areas of research areasset pricing and risk management. His work hasbeen published in the Journal of FinancialEconomics, Journal of Financial and QuantitativeAnalysis, Journal of Business, et Review ofFinance.

Christophe Pérignon

est professeur assistant de Finance à laRobert H. Smith School of Business del’Université de Maryland, USA. Sa rechercheporte sur la finance d’entreprise. Sesrecherches ont été publiées dans le Journalof Finance, Journal of Financial Economics,et Review of Finance. Avant d’être àl’Université de Maryland, Laurent Frésardétait Professeur Assistant à HEC Paris.

is an Assistant Professor of Finance at the RobertH. Smith School of Business at the University ofMaryland, USA. His research interests are mainlyin empirical corporate finance, with a focus on theinteractions between product market competitionand corporate policies, and the determinants andconsequences of international cross-listings. Hiswork has recently been published the Journal ofFinance, Journal of Financial Economics, andReview of Finance. Professor Frésard’s teachinginterests include corporate finance, and valuation.Prior to joining the University of Maryland, ProfessorFrésard was on the faculty at HEC Paris.

Laurent Frésard


the accuracy of their risk models. In particular, wedocument that a large fraction of banks artificiallyboost the performance of their models by pollutingtheir profit-and-loss (P/L) with extraneous profits suchas intraday revenues, fees, commissions, net interestincome, and revenues from market making orunderwriting activities.In this paper, we systematically examine the extent towhich banks use contaminated P/L and investigatethe economic impact of current risk managementpractices. To do so, we collect specific informationon risk management from the annual reports of thelargest 200 US and international commercial banks.In a first set of results, we find that over the period2005-2008, less than 6% of the largest commercialbanks in the world evaluate their risk models usingthe appropriate “uncontaminated” data. This proportionhas remained pretty constant over the sample periodand in particular has not increased during the recentfinancial crisis. Moreover, we uncover that only 28.2%of the sample banks screen out intraday revenues,and 7.1% of the sample banks do remove fees andcommissions from their P/L. We also show that theuse of clean data is more popular among the largestbanks and also more common in Europe.In a second set of results, we show that data conta-mination has a substantial economic impact on

backtesting outcomes. In particular, we find thatbanks using contaminated data have much fewerdays with trading losses and much fewer Value-at-risk(VaR) exceptions than banks that rely on unconta-minated data. While the average number of VaRexceptions is 3.18 per year for the entire sample, it isequal to 6.12 for banks that use uncontaminateddata. From a related perspective, a direct impact ofinflating P/L with fees and intraday trading revenuesis to lower the rejection rate of standard validationtechniques used by banking regulators. Using the“traffic light” approach developed and used by theBasel Committee, we estimate that 23.5% of the riskmodels are rejected when tested with unconta-minated P/L, whereas only 10.8% of the risk modelsare rejected when tested with P/L that include bothfees and intraday trading revenues. Furthermore,under the current regulatory framework, bankingregulators increase capital requirements for banksexperiencing an excessive number of VaR exceptions.As contamination tends to lower the number ofexceptions, it mechanically reduces the penaltyimposed by banking regulators. A back-of-the-envelopecomputation suggests that, for an average samplebank, data contamination can lead to a 17% reductionin market-risk induced capital.


Nous étudions la demande de liquidité des grandes banques de règlement duRoyaume-Uni et son effet sur les marchésmonétaires en livres sterling avant et

pendant la crise des subprimes de 2007/2008. Lesniveaux de liquidité des grandes banques derèglement ont connu en moyenne une augmentationde 30% au cours de la période qui suivit immé-diatement le 9 août 2007, jour où les marchésmonétaires se sont figés, entraînant la crise. Suite àcette rupture structurelle, les liquidités des banquesde règlement furent augmentées par mesure deprécaution sur les jours calendaires avec une quantitéimportante d'activité de paiement. Nous établissonsque la demande de liquidité des banques derèglement a entraîné du jour au lendemain uneaugmentation des taux interbancaires, un effetpratiquement absent durant la période précédant lacrise. Cet effet de liquidité sur les taux interbancairesse produisit aussi bien sur les emprunts non garantisque sur les emprunts garantis par des obligationsd'État émises par le Trésor britannique. De plus,l'effet était plus fortement associé aux risques liés auprêteur plutôt qu’à ceux liés à l'emprunteur.

La crise financière de 2007/2009 a mis en évidencele rôle important joué par les marchés monétaires(emprunts à court terme et marchés de prêts entreles banques et les institutions de type bancaires)

dans le brassage des liquidités sur tout le systèmefinancier. Globalement, ces marchés ont connu unecrise sévère qui débuta le 9 août 2007. À cette date,BNP Paribas suspendit les retraits de certains de sesfonds spéculatifs investis en créances hypothécairessubprimes en raison de l'incapacité à valoriser cesactifs sur le marché. Le résultat fut un gel du marchédes financements de gros, et plus particulièrement,du marché du papier commercial adossé à des actifs(PCAA), qui entraîna des problèmes de roulementpour les instruments de placement structurés (SIV) etles conduits mis en place par les banques tels quedes éléments hors bilan pour la liquidité et des motifsd’arbitrage réglementaire. Comme les liquidités pourle financement en gros s’épuisaient, les banques ontpris le risque des actifs depuis les SIV et les ontramenés sur leurs bilans. Au cours de la période quisuivit, les marchés interbancaires pour les empruntset les prêts ont également semblé être affectés.

Les marchés interbancaires sont généralement lesprêteurs privés de dernier recours pour les besoinsen liquidités à court terme des banques. Le manquede flux de liquidités suffisantes au travers de cesmarchés est considéré comme ayant le potentield’altérer notablement l’économie réelle et les secteursfinanciers. Par exemple, si les liquidités ne peuventêtre conduites au moyen du système bancaire à leurutilisation la plus efficace, alors l'intermédiation entre

Par Viral V Acharya (NYU-Stern) et Ouarda Merrouche (IUE)1

L'accumulation préventive de liquidités et les marchésinterbancaires :

Résultats de la crisedes subprimes




les ménages et les entreprises peut stagner. En outre,le mécanisme de transmission des banques centralesconcernant la politique monétaire pourrait être rendumoins efficace si son approvisionnement en liquiditésest piégé sur les bilans de certaines banques au lieude fluidifier le flux du crédit entre les banques. A leurtour, les banques centrales peuvent être contraintesde recourir à des opérations de prêt d'urgence(comme cela s’est vu au travers d’une série defacilités de trésorerie créées par la Banque fédéralede réserve de New York, la Banque d'Angleterre, laBanque centrale européenne, et d'autres banquescentrales durant la crise).

Notre article est une tentative de comprendre certainsde ces effets, en examinant la demande de liquiditédes banques et son effet sur les marchés inter-bancaires durant la crise. Nous émettons l'hypothèseet confirmons un motif de précaution concernant lademande de liquidité par les banques durant cettepériode, et enquêtons sur son effet causal sur lestaux interbancaires. Notre conclusion générale estque le déroulement des événements depuis le 9 août2007 a eu pour effet d'augmenter le risque de finan-cement ou le risque de refinancement des banques,en réponse à quoi les banques, surtout les plusfaibles, ont thésaurisé les liquidités. Compte tenu deleur coût d'opportunité plus élevé de renoncer àtransférer des liquidités vers les autres banques, lestaux interbancaires ont augmenté aussi bien dans lesmarchés garantis que non garantis, ce qui suggèreune contagion des taux d'intérêt à travers le marchéinterbancaire.Plus précisément, nous étudions la demande deliquidités des grandes banques de règlement auRoyaume-Uni et son effet sur les marchés monétairesen livres sterling avant et pendant la crise dessubprimes, de janvier 2007 jusqu'à fin juin 2008.Nous nous concentrons sur les banques derèglement, car elles peuvent être considérées commeles teneurs du marché de l'argent. En d'autrestermes, la plupart des flux de paiement se produisentà travers ces banques. Par conséquent, l'étude deleur demande de liquidités en réponse aux risquesauxquels elles sont confrontées, et comment cettedemande affecte l'ensemble du marché et les tauxinterbancaires spécifiques aux banques, fournissentun cadre naturel aux questions auxquelles noussouhaitons répondre. Nous examinons les liquiditésdes banques en termes de soldes de réserves auprèsde la banque centrale et du prix de cette liquidité entermes de taux interbancaires au jour le jour. Lessoldes de réserves détenus par les banques auprèsd’une banque centrale peuvent être assimilés à leurs“comptes courants”. La décision en matière de

portefeuille d'une banque consiste à déterminer s'ilfaut garder des réserves sous forme de liquidités surson compte courant, pour qu’elle soit prête à y puiserdurant la journée et répondre aux demandes depaiement, ou de disposer de créances non liquidesen étendant ses réserves propres aux autres, en lesréinjectant dans l'économie sous forme de prêts auxménages et aux sociétés, à d'autres banques àtravers les marchés interbancaires, en achetant desactifs tels que des créances hypothécaires, etc.Chaque transaction financière prenant place dansl'économie (par exemple, un dépositaire de détailtirant de l’argent d’un GAB ou une société faisant undépôt dans un fonds du marché monétaire) impliqueun “débit” d’un solde de la réserve d’une banque etun “crédit” dans le solde d'une autre banque. Toutesles banques n’ont pas nécessairement à chaquemoment de la journée les réserves pour répondre à la totalité de leur activité de paiement. Parconséquent, elles utilisent le marché interbancairepour échanger leurs réserves. À son tour, l'activitéfinancière totale dans l'économie finit par être unmultiplicateur important de la quantité de réserves encirculation.

Alors que les réserves globales de l'économie restentconstantes (à moins d’être modifiées par la banquecentrale), quelques banques, généralement les plusgrandes, jouent un rôle plus important dans cestransactions et déterminent le prix auquel les réservessont échangées sur le marché interbancaire. Lesbanques ont accès au guichet d'escompte de labanque centrale pour emprunter des réserves au jour le jour, mais avec une pénalité. Cependant, engénéral, un tel emprunt est également associé à la “stigmatisation” selon laquelle si une banqueemprunte de façon isolée, elle pourrait être perçuecomme plus risquée que les autres, déclenchant uneruée sur la banque. Ainsi, dans la pratique, ce n'estpas souvent le taux de prêt de la banque centrale auguichet d'escompte qui détermine in fine le coûtd'opportunité des banques lors du prêt de leursréserves entre elles. Au lieu de cela, ce coûtd'opportunité est déterminé par les liquidités desmarchés d'actifs et des marchés des emprunts degros, auxquels les banques peuvent accéder pourrépondre à leurs besoins quotidiens en réserves.Durant la crise, ces marchés ont été significativementdéficients. Nous étudions comment cela a affecté lesprises de décision concernant le portefeuille desgrandes banques de règlement au Royaume-Uni afinde détenir des liquidités sous forme de réserves, eten retour, comment cela a affecté le prix auquel ellesétaient prêtes à augmenter les réserves dans lemarché interbancaire.




Notre choix des marchés monétaires en livres sterlingvient principalement du fait que la politique monétairede la Banque d'Angleterre (BoE) offre un bon moyende mesurer les liquidités au jour le jour d'une banqueainsi que ses réserves auprès de la BoE. En particulier,la rémunération offerte par la BoE sur ces réserves(dans une plage donnée) implique qu'il était optimalpour les banques de stocker leurs liquidités sous laforme de ces réserves. En outre, dans le cadre de lapolitique monétaire de la BoE, les banques sontautorisées à déterminer leurs propres objectifs deréserves au début de chaque période d'entretien(environ un mois), que la BoE réunit par la suite aumoyen de ses opérations d'open market (OMO). Celaprocure une mesure forte et directe de la demandeen liquidité des banques (ce que nous appelons leurs“liquidités au jour le jour”), permettant sa séparationd'avec les fluctuations des réserves des banquesinduites dues à la fourniture de réserves par la banquecentrale. Enfin, puisque nous nous concentrons surles réserves détenues par les banques de règlement,qui forment un sous-ensemble des banques quidétiennent les réserves totales de l'économie, il existedes changements quotidiens dans notre mesure desliquidités des banques de règlements, même lorsqu'iln'y a pas de changements apportés par la BoE dansles réserves globales de l'économie du Royaume-Uni.

Pour premier élément de preuve, nous montrons quela liquidité des banques de règlement a connu unbond significatif à la hausse au début de la crise dessubprimes.Pour deuxième élément de preuve, nous montronsque cette accumulation de liquidités des banquesétait de nature préventive. Nous vérifions tout d'abordque les banques de règlement détenaient quoti-diennement plus de liquidités avec une plus grandeactivité prévisible globale des paiements. Une telleréponse à la demande de liquidités des banques derèglement pour l'activité de paiement est inexistantedans la période précédant la crise. Ensuite, nousemployons la variation au niveau bancaire de laliquidité, des approximations du risque de financementet de solvabilité, et de la santé économique pendantla crise. Nous constatons que les banques qui,pendant la crise, avaient un risque plus élevé definancement ou de refinancement, et un risque desolvabilité plus important thésaurisaient plus deliquidités. En outre, ces banques ont égalementdétenu plus de liquidités en réponse à l'augmentationde l'activité de paiement.Pour notre troisième élément de preuve, nousétudions l'effet des liquidités des banques derèglement sur les taux interbancaires de l'ensembledu marché au jour le jour. Afin d'englober toutes lesvariations d’étape induites par les changements de

politique, nous observons les écarts des tauxinterbancaires avec le taux directeur de la BoE. Nousobtenons des taux sécurisés au jour le jour (avec destitres d’état britanniques en tant que garantie), et des taux non garantis respectivement de l’associationdes banques britanniques et de l’association descourtiers des marchés de gros. En temps normal,l’hypothèse d’un “arbitrage” sur les marchés monétairesémet le postulat selon lequel si les taux interbancairesdeviennent supérieurs au taux directeur de la BoE,alors les banques qui connaissent une hausseexogène de leurs liquidités libèrent quotidien-nementdes liquidités aux autres banques dans le besoin afinde contenir la propagation. Cela devrait éviter qu’unerelation négative entre les liquidités des banques derèglement et interbancaires ne se propage. Nousappelons cela l’effet “d’arbitrage”. Notre observationdéterminante est que cette relation peut être inverséelorsque la hausse en liquidités des banques derèglement est endogène, tout particulièrement, entant que réaction de prudence à des risques accruset des préoccupations de financement. Dans ce cas,les banques les règlements doivent être plusrémunérées pour libérer des liquidités aux autres.Nous appelons cela l’effet “liquidité”.

Les résultats révèlent un fort effet des liquidités desbanques de règlement sur les taux interbancaires,mais d'une manière qui diffère nettement entre lespériodes précédant ou suivant les crises. Nousmettons en évidence le soutien de l'effet de liquidité :l'effet des liquidités est d'élever au jour le jour les tauxinterbancaires dans la période concernée par la crise.En revanche, cette relation est significativementnégative lors de la période antérieure à la crise,conformément à l'effet d'arbitrage des liquidités desbanques de règlement sur les taux interbancaires. Cequi est frappant, c'est que l'effet des liquidités desbanques de règlement sur les taux des prêts garantis(dans les transactions garanties par les titres d’étatbritanniques) est plus élevé et significatif que sur lestaux non garantis.

Nous interprétons ces résultats pour dire que, puisquel'accès aux marchés des capitaux et des empruntsde gros sur les marchés des titres commerciaux étaitaltéré pour les banques, tout particulièrement pourles banques avec un risque significatif de refinan-cement ou de crédit, ces banques les plus faibles sesont engagées dans la thésaurisation des liquiditésen tant que réponse à titre de précaution. Une tellethésaurisation releva également les taux d'empruntpour les banques plus sûres, symptomatique d'un fonctionnement de risque systémique de typecontagion au sein des marchés interbancaires. En particulier, les taux interbancaires au jour le jour


Precautionary Hoarding of Liquidityand Inter-Bank Markets: Evidence from the Sub-prime Crisis

We study the liquidity demand of large settlementbanks in the UK and its effect on the Sterling MoneyMarkets before and during the sub-prime crisis of2007-08. Liquidity holdings of large settlement banksexperienced on average a 30% increase in the periodimmediately following 9th August, 2007, the daywhen money markets froze, igniting the crisis.Following this structural break, settlement bankliquidity had a precautionary nature in that it rose oncalendar days with a large amount of paymentactivity and for banks with greater credit risk. Weestablish that the liquidity demand by settlementbanks caused overnight inter-bank rates to rise, aneffect virtually absent in the pre-crisis period. Thisliquidity effect on inter-bank rates occurred in bothunsecured borrowing as well as borrowing securedby UK government bonds. Further, the effect wasmore strongly linked to lender risk than to borrower risk.

Executive SummaryThe financial crisis of 2007--2009 has highlighted theimportant role played by money markets (short-termborrowing and lending markets between banks andbank-like institutions) in shuffling liquidity around thefinancial system. Globally, these markets experiencedsevere stress starting with the 9th of August, 2007.On this date, BNP Paribas suspended withdrawalsfrom some of its hedge funds invested in sub-primemortgage-backed securities due to the inability tomark these assets to market. The result was a freezein the market for wholesale funding, most notably, inthe market for asset-backed commercial paper(ABCP), which caused rollover problems for structuredinvestment vehicles (SIV's) and conduits set up bybanks as off-balance sheet vehicles for liquidity andregulatory arbitrage purposes. As the wholesalefunding liquidity dried up, banks took the risk of


en livres sterling durant la première année de la crise ne semblent pas avoir été conduits par despréoccupations entourant les risques de contrepartiedes banques de prêt concernant les banquesemprunteuses.

Enfin, nous utilisons des données de transactionbilatérales qui nous permettent de séparer plusproprement l'effet de précaution de l'effet du risquede contrepartie, nous y trouvons une preuve supplé-mentaire de soutien à notre interprétation. Le tauxappliqué par une banque à une autre banque (lapropagation bilatérale) lors de la crise est associénégativement au tampon des liquidités de l’emprunteur,mais plus important encore, le taux est positivementassocié au tampon des liquidités du prêteur : unprêteur qui a une plus grande “demande” de liquiditésau cours de la crise impose un prix plus élevé pourles libérer lors de la crise. Cette constatation confirmeque la relation positive entre le taux et les liquidités,observée dans les données compilées au cours dela crise, contient un effet de demande à titre deprécaution.

Nous soulignons que notre analyse s'arrête à fin juin2008 (date de réalisation de ce document). Il estincontestablement intéressant d'examiner la périodepost-juin 2008, en particulier en ce qui concerne lachute de Lehman Brothers. D'une part, les préoc-cupations de risque de contrepartie dans les marchésinterbancaires (même à des horizons au jour le jour)sont susceptibles d'avoir été une préoccupationbeaucoup plus importante pour les banques prêteusesau cours de cette période. D'autre part, un grandnombre d'interventions des banques centralesétaient déjà en place à ce moment là pour aider lesbanques à mieux gérer leurs liquidités, et biend’autres ont été conçues dans les deux à quatresemaines suivant la chute de Lehman Brothers,rendant beaucoup plus difficile à isoler les résultatsattribuables au comportement des banques plutôtque des réponses politiques.


assets from SIV's and conduits back on their balancesheets. In the period that followed, inter-bank marketsfor borrowing and lending also seemed to get adverselyaffected.

Inter-bank markets are generally the private lender-of-last-resort for banks' short-term liquidity needs.Lack of adequate liquidity flow through these marketsis considered to have the potential to substantiallyimpair real and financial sectors. For instance, ifliquidity does not get channeled through the bankingsystem to its most efficient use, then intermediationto households and corporations could stagnate. Also,central banks' transmission mechanism for monetarypolicy could be rendered less effective if its liquidityprovision gets trapped on balance-sheets of somebanks instead of lubricating the flow of creditamongst banks. In turn, central banks may be forcedto resort to emergency lending operations (as hasbeen witnessed through a series of liquidity facilitiescreated by the New York Federal Reserve, the Bankof England, the European Central Bank, and othercentral banks during the crisis).

Our paper is an attempt to understand some of theseeffects by examining the bank demand for liquidityand its effect on inter-bank markets during the crisis.We hypothesize and confirm a precautionary motiveto liquidity demand by banks during this period andinvestigate its causal effect on inter-bank rates. Ourbroad conclusion is that events unfolding sinceAugust 9, 2007 had the effect of increasing thefunding risk or rollover risk of banks, in response towhich banks, especially the weaker ones, hoardedliquidity. Given their increased opportunity cost ofgiving up liquidity to other banks, inter-bank ratesrose in both secured and unsecured markets,suggestive of an interest-rate contagion through theinter-bank market.

Specifically, we study the liquidity demand of large,settlement banks in the UK and its effect on Sterlingmoney markets before and during the sub-primecrisis - from January 2007 till the end of June 2008.We focus on the settlement banks since they can beconsidered as the market makers for money. In otherwords, most payment flows occur through thesebanks. Hence, studying their demand for liquidity inresponse to the risks they face and how this demandaffects market-wide and bank-specific inter-bankrates provides a natural setting for the questions wewish to answer. We examine bank liquidity in termsof their reserve balances with the central bank andthe price of this liquidity in terms of the overnight inter-bank rates.

The reserve balances held by banks at a central bankcan be understood as their “checking accounts”. Abank's portfolio decision involves whether to keepreserves in the form of liquid balances in its checkingaccount for ready draw down during the day to meetpayment; or, to have illiquid claims by extending ownreserves to others in the economy in the form of loansto households and corporations, to other banksthrough inter-bank markets, purchase assets such as mortgage-backed securities, etc. Each financialtransaction taking place in the economy (for example,a retail depositor withdrawing from ATM or acorporation depositing into a money market fund)involves a “debit” from some bank's reserve balanceand “credit” into another bank's balance. Not allbanks at each point in the day necessarily havereserves to meet all of their payment activity. Hence,they use the inter-bank market to exchange reserves.In turn, the total financial activity in the economy endsup being a large multiplier on the quantity ofcirculating reserves.

While the aggregate reserves in the economy stayconstant (unless altered by the central bank), by andlarge a few banks - typically the large ones - play abigger role in these transactions and determine theprice at which reserves are exchanged in the inter-bank market. Banks have access to the centralbank's discount window to borrow reserves overnightbut at a penalty. However, generally such borrowingis also associated with the “stigma” that if borrowingin isolation, a bank might be perceived to be riskierthan others, triggering a run on the bank. Thus, inpractice, it is often not the central bank's lending rateat the discount window that ends up determiningbanks' opportunity cost in lending reserves to others.Instead, this opportunity cost is determined by theliquidity of asset markets and wholesale borrowingmarkets that banks can access to meet their dailyrequirement of reserves. During the crisis, thesemarkets got significantly impaired. We investigatehow this affected the portfolio decision of large,settlement banks in the UK to hold liquidity in the formof reserves, and in turn, how this affected the priceat which they were willing to extend reserves in theinter-bank market.

Our choice of the Sterling money markets is drivenprimarily by the fact that the Bank of England (BoE)monetary policy framework offers an attractive wayof measuring a bank's overnight liquidity as its reserveswith the BoE. In particular, the remuneration offeredby the BoE on these reserves (within a band) impliesthat it was optimal for banks to park their liquidity inthe form of these reserves. Further, under the BoEmonetary policy framework, banks are allowed to



determine their own reserves targets at the beginningof each maintenance period (roughly a month), whichthe BoE subsequently meets through its open marketoperations (OMOs). This provides a strong and directmeasure of bank demand for liquidity (what we termas their “overnight liquidity”), allowing for its separationfrom fluctuations in bank reserves induced due tosupply of reserves by the central bank. Finally, sincewe focus on reserves held by settlement banks,which form a subset of banks that hold total reservesof the economy, there are daily shifts in our measureof settlement bank liquidity even when there is nochange affected by the BoE in aggregate reserves inthe UK economy.

As our first piece of evidence, we show that settlementbank liquidity experienced a significant upward jumpupon the onset of the sub-prime crisis.

As our second piece of evidence, we show that thisbuild up of bank liquidity was precautionary in nature.First, we verify that settlement banks held moreliquidity on days with greater predictable aggregatepayments activity. Such response of settlement bankliquidity to payment activity is non-existent in the pre-crisis period. Next, we employ the bank-level variationin liquidity, funding risk proxies, solvency risk proxies,and economic health during the crisis. We find thatbanks that during the crisis had higher funding risk orrollover risk, and higher solvency risk hoarded moreliquidity. Further, these banks also held more liquidityin response to increases in payment activity.

In our third piece of evidence, we study the effect ofsettlement bank liquidity on market-wide overnightinter-bank rates. In order to subsume any step-variations induced by policy changes, we look atspreads of the inter-bank rates to BoE's policy rate.We obtain overnight secured rates (with the UKgovernment's GILT as collateral), and unsecured ratesfrom the British Bankers' Association and WholesaleMarkets Brokers' Association, respectively. In normaltimes, the ``arbitrage" hypothesis in money marketspostulates that if inter-bank rates become higher thanthe BoE policy rate, then banks that experienceexogenous rise in their liquidity that day release theliquidity to other needy banks in order to capture thespread. This should induce a negative relationshipbetween settlement bank liquidity and inter-bankspreads. We call this the “arbitrage” effect. Our crucialobservation is that this relation may be reversed whenthe rise in liquidity of settlement banks is endogenous,in particular, a precautionary response to heightenedrisks and funding concerns. In this case, settlementsbanks need to be compensated more for releasingliquidity to others. We call this the “liquidity” effect.

The results reveal a strong effect of settlement bankliquidity on inter-bank rates, but in a manner thatdiffers sharply between pre-crisis and post-crisisperiods. We find evidence supportive of the liquidityeffect: the effect of liquidity is to raise overnight inter-bank rates in the period during the crisis. In contrast,this relationship is significantly negative in the periodprior to the crisis, consistent with the arbitrage effectof settlement bank liquidity on inter-bank rates. Whatis striking is that the effect of settlement bank liquidityon secured rates - in transactions secured by UK gilts- is as high and significant as on the unsecured rates.We interpret these findings to imply that since accessto capital markets and wholesale borrowing incommercial paper markets was impaired for banks,especially for banks with significant rollover or creditrisk, these weaker banks engaged in liquidity hoardingas a precautionary response. Such hoarding raisedborrowing rates for safer banks too, suggestive of acontagion-style systemic risk operating through inter-bank markets. In particular, the overnight Sterlinginter-bank rates in the first year of the crisis do notseem to have been driven purely by counterparty riskconcerns of lending banks about the borrowingbanks.Finally, we use bilateral transaction data which allowus to more cleanly separate out the precautionaryeffect from the counterparty risk effect, we find furthersupportive evidence for our interpretation. The ratecharged by one bank to another bank (the bilateralspread) during the crisis is negatively associated withthe borrower liquidity buffer but more importantly therate is positively associated with the lender liquiditybuffer: a lender who has a higher “demand” for liquidityduring the crisis charges a higher price to release it during the crisis. This finding confirms that thepositive relationship between rate and liquidityobserved in the aggregate data during the crisiscontains a precautionary demand effect.

We stress that our analysis stops in end of June 2008(when this paper was initiated). It is no doubt interestingto examine the period post-June 2008, especiallyaround the collapse of Lehman Brothers. On the onehand, counterparty risk concerns in inter-bankmarkets - even at overnight horizons - are likely to havebeen a much greater concern for lending banks inthis period. On the other hand, a large number ofcentral bank interventions were already in place bythis time to help banks manage their liquidity betterand more were designed within two to four weeks ofLehman's collapse, rendering it far more difficult toisolate outcomes attributable to bank behavior ratherthan to policy responses.



est le professeur d’économie C.V. Starr dudépartement des finances de l’École Stern decommerce, comptabilité et finance (NYU-Stern)

attachée à l’Université de New York. Il estégalement directeur des programmesd’économie financière et attaché au centrede recherche sur la politique économique(CEPR), membre du Comité scientifiqueconsultatif du comité européen du risquesystémique, du Comité consultatif interna-tional des valeurs et des changes en Inde(SEBI) et du Conseil consultatif de l’institutde formation de la bourse de Bombay(SBE), Conseiller académique auprès desBanques fédérales de réserve de Chicago,Cleveland, New-York et Philadelphie etauprès du Conseil des Gouverneurs. De

plus, il est Associé de recherche au NBER(National Bureau of Economic Research) pourl'organisation financière des sociétés et Associéde recherche de l'Institut européen sur lagouvernance d’entreprise (ECGI).

is the C.V. Starr professor of Economics in theDepartment of Finance at New York UniversityStern School of Business (NYU-Stern). He is alsothe Program Director for Financial Economics anda Research Affiliate at the Center for EconomicPolicy Research (CEPR), and a member ofAdvisory Scientific Committee of European SystemicRisk Board (ESRB), International Advisory Boardof the Securities and Exchange Board of India(SEBI), and Advisory Council of the Bombay(Mumbai) Stock Exchange (BSE) Training Institute,and an Academic Advisor to the Federal ReserveBanks of Chicago, Cleveland, New York andPhiladelphia, and the Board of Governors. Inaddition, he is a Research Associate of theNational Bureau of Economic Research (NBER) inCorporate Finance and Research Associate of theEuropean Corporate Governance Institute (ECGI).

Viral V. Acharya


1 A part of this paper was completed while Acharya was a Senior Houblon-Norman Fellow at the Bank of England (BoE) and a Professor of Finance at London Business School, and Ouarda Merrouche was an Economist at the BoE's Financial Stability Directorate. This paper reflects the authors' own opinion and notnecessarily those of the BoE. Acharya is grateful for the support of BSI Gamma Foundation and Europlace de Finance. Authors are grateful to seminar participantsat the Bangor Business School, Bank of England, BSI Gamma Foundation's September 2008 Conference in Zurich, the CREDIT Conference 2008 in Venice, De Paul University, the Euronext conference in Amsterdam 2009, the European Central Bank, Europlace de Finance conference 2009, FIRS Conference 2010,Goethe University, the Kansas Fed, the NBER Summer Institute 2009, University of Waterloo, Unicredit Conference 2009, the World Bank, the paper'sdiscussants (Morten Bech, Catharine Casamatta, Hans Degryse, Arvind Krishnamurthy, David Lando, Loriana Pelizzon and Enrichetta Ravina), Jose Liberti, KjellNyborg, Raghuram Rajan, Amit Seru, Vikrant Vig, and especially Roger Clews and Simon Wells (for helpful discussions and insights concerning BoE's monetarypolicy framework and Sterling money markets). We thank Rachel Bracken and Liz Tregear for help with collecting the data and Rustom Irani for researchassistance. All errors remain our own. Contact: [email protected] and [email protected]

Fin


Nous étudions le rôle des investisseursinstitutionnels internationaux (par exemple,les sociétés d’investissement) dans lapropagation de l’instabilité du marché

financier et le rôle de médiateur du secteur bancaire.Il existe aujourd’hui suffisamment de preuvesmontrant que les turbulences ressenties dans uneclasse d’actifs négociés dans une région géographiquese propagent dans les autres classes d'actifs et dansd'autres régions grâce à la propriété commune parl'intermédiaire des investisseurs internationaux. Parexemple, si un fonds international détient des actionsde sociétés japonaises et américaines, un choc surle marché américain peut être transmis au marchéjaponais simplement parce que les fonds américainssubissant des retraits internes, vendent égalementdes actions japonaises. De plus, si en général, lesgestionnaires de fonds internationaux détiennentvraisemblablement plus d’informations sur les actifsde leur propre pays que sur les actifs étrangers (voir, Brennan et Cao, 1997), ils ne vendront passeulement leurs actions étrangères en proportionégale à celles de leur propre pays, mais ils envendront la plupart. Sans aucun doute, les fondspréfèrent se spécialiser dans les actifs qui présententun plus grand avantage international.

Cependant, la situation changerait si quelque chosevenait augmenter l’avantage informationnel desinvestisseurs internationaux et les incitait à vendre

des actifs internationaux. Dans ce document, noussupposerons que ceci est représenté par l'informationinterne que les fonds affiliés aux banques retirent deleurs prêts. Plus spécifiquement, certains investisseursinstitutionnels internationaux appartiennent auxmêmes conglomérats financiers qui détiennentégalement les banques qui participent au marchédes prêts et effectuent un contrôle approprié sur lesemprunteurs. Si une affiliation à une banque fournitaux investisseurs institutionnels une informationinterne acquise dans le cadre de l'activité de prêt dela banque affiliée afin de sélectionner les actions, cesderniers seront moins motivés pour vendre les actifsdont ils possèdent une meilleure information,indépendamment du fait qu'ils soient étrangers. End’autres termes, l'avantage informationnel découlantde la relation de prêt pourrait palier au désavantageinformationnel lié à l’investissement dans des actifsétrangers. Si l’affiliation à la banque réduit l’incitationà vendre et la compense, la transmission de la crisesera ralentie pour les actions de la société à laquellela banque affiliée prête.

Les implications sont saisissantes. Les gestionnairesd’actifs affiliés aux banques négocieront généralementen tant qu’initiés. Effectivement, les prêts bancairesfournissent des informations internes qui font de labanque un initié (Kahn et Winton, 1998). En général,c’est au détriment de la liquidité et des conditionsd’équilibre des actifs dans lesquels elle investit.

Par Massimo Massa, INSEAD et Lei Zhang, Nanyang TechnologicalUniversity

Le rôle des investisseurs institutionnels internationauxet des banques

dans la transmissiondes crises financières




Effectivement, l'information privilégiée détenue par labanque commerciale et son potentiel pour avoir unimpact sur le prix des actions des emprunteurs, ennégociant à travers son département de gestion desactifs, augmentent l'asymétrie de l'information et lasélection négative des investisseurs concernant lesactions des emprunteurs. Ceci démotive les autresinvestisseurs pour la négociation de ces actions et réduit leur liquidité. Par conséquent, en tempsnormal, la propriété parabancaire aggrave l’asymétriede l'information des actions de la société, augmenteleur illiquidité et fait que les actions sont davantagesoumises à la négociation liée à l'information privée,c'est-à-dire à la vente à découvert.

Cependant, en temps de crise, l’effet change assezdrastiquement. Effectivement, au beau milieu de laliquidation des ventes, dans la même situation, les gestionnaires de fonds détenant une meilleureinformation vendront juste les actifs pour lesquels ilsdétiennent moins d’information et garderont ceuxpour lesquels ils ont plus d’information. L’effet de cecomportement est même plus fort lorsque lesfluctuations du prix des actions sont moins liées auxfondamentaux et davantage liées à la transactioninduite des liquidités. Dans ce type de situation, lesinitiés, qui ont à leur disposition davantage et demeilleures informations, sont moins disposés à vendre.Ceci amène effectivement les initiés à soutenir le prix des actions et augmente leur liquidité. Parconséquent, durant la crise, les initiés sont amenésà soutenir les prix, empêcher la baisse du prix desactions, augmenter leur liquidité et réduire lestransactions des initiés.

En temps normal, ceci induit un arbitrage entre unmeilleur soutien des prix durant les crises et une plusgrande asymétrie dans l’information (ou moins deliquidité des actions). Comme la production écrite nes'est pas encore concentrée sur cet arbitrage, noussupposons que ça n’a pas énormément d’importance,en particulier en raison de ses implications pour ledéveloppement des marchés financiers. Le point leplus important de ce document est l’étude de cetarbitrage. Nous avons étudié cette question en nousconcentrant sur le comportement des gestionnairesd’actifs internationaux autour de la crise financièrerécente. Nous avons utilisé des données complètessur les sociétés d’investissements et des actionsinternationales pour la période qui va de 2000 à 2009.Tout d’abord, nous avons voulu tester si les fondsaffiliés à la banque disposent réellement de meilleuresinformations. Nous nous sommes appuyés sur nosrécentes conclusions relatives aux données américainesmontrant que l’information est partagée entre lesdépartements des conglomérats financiers (voir,

Aggarwal, Prabhala, et Puri, 2002, Schenone, 2004,Drucker et Puri, 2005, Ritter et Zhang, 2005, Acharyaet Johnson, 2007, Massa et Rehman, 2007, Seyhun,2007). Nous avons également supposé qu’au niveauinternational les gestionnaires de fonds utilisentl’information interne acquise de l'activité de prêt dela banque affiliée afin de sélectionner les actions.Nous avons fourni deux batteries de tests : la premièreest basée sur les participations du fonds commun(Massa et Rehman, 2007) et la deuxième est baséesur la relation entre l’écart présenté par le contratd’échange sur risque de crédit et le comportementdes actions (Acharya et Johnson, 2007).

Tout d’abord, nous avons montré que le fonds affiliérestitue une plus grande performance sur les actionssur lesquelles prêtent les banques affiliées que sur lesautres actions non-prêtées du portefeuille. Alors,nous nous sommes demandés si les actions danslesquelles le fonds affilié investit ont une plus grandecorrélation avec le changement des écarts du contratd’échange sur risque de crédit, et les prix desactions. Ce test est basé sur l'idée que, si les fondsaffiliés à la banque sont effectivement “initiés”, nousdevrions trouver une plus grande corrélation entre lemarché CDS, pour lequel les banques disposent demeilleures informations et le marché des actions. Eteffectivement, nous avons trouvé que les actionsdétenues par le fonds de la banque affiliée montrentune plus grande corrélation entre le marché CDS et le marché des actions. Ces conclusions tendentinvariablement à confirmer que les fonds affiliésdoivent être gérés par des initiés. Les gestionnairesde fonds conditionnent leur activité d’investissementsur les décisions de prêt de leurs banques affiliées.

Ensuite, nous avons cherché s'il y avait une preuved’un impact de la position d’initié dans le fonds affiliéà la banque sur le marché secondaire des liquiditésdes actions. Nous avons montré que les actionsdétenues par les fonds affiliés à la banque montrentune plus grande illiquidité et asymétrie dans l’informationet une plus faible capacité de transaction auprès des investisseurs institutionnels. L’effet est écono-miquement et statistiquement important. De manièretransversale, il s’agit de l’augmentation d’un écart-type de la propriété des initiés des fonds de labanque affiliée qui augmente l'illiquidité de la société(ou l'impact du prix des actions d'une transaction) par des écarts-types, qui augmente l’asymétrie del’information par des écarts-types, et réduit lestransactions institutionnelles par des écarts-types.Nous avons trouvé des résultats cohérents enutilisant d'autres mesures de liquidité ainsi qu'unvolume de transaction d'actions global.




The role of international institutionalinvestors and banks in the transmission of financial crises

We study the role of international institutional investors(e.g., mutual funds) in propagating financial marketinstability and the mediating role of the bankingsector. There is by now enough empirical evidenceshowing that the turmoil in one class of assets tradedin a geographical region propagates to other classesof assets in other regions thanks to the commonownership by international investors. For example, ifan international fund holds equity of both Japanesefirms and US firms, a shock to the US market maybe transmitted to the Japanese market simplybecause US funds, facing withdrawals at home, sellalso Japanese stocks. Moreover, if as it has been ingeneral argued, international fund managers are morelikely to have more information about domestic assetsthan foreign ones (e.g., Brennan and Cao, 1997), they

would not only sell foreign stocks in equal proposrtionto the domestic ones, but would mostly sell them.Indeed, the funds have a preference to specialize inthe assets in which they have a higher informationaladvantage.

However, the picture would change in the case inwhich something increases the informational advantageof the international investors and tilts their incentivesto sell international assets. In this paper, we will arguethat this is represented by the inside information thatfunds affiliated with banks derive from their lending.More specifically, some major international institutionalinvestors belong to the same financial conglomeratesthat also own the banks that participate in the lendingmarket and perform due diligence on the borrowers.

De plus, une plus grande participation des initiés pourles fonds affiliés à la banque est liée à un plus grandnombre de ventes à découvert. Étant donné quecette vente à découvert est motivée sur le planinformationnel, ceci implique effectivement, que lapropriété de la banque affiliée conduit à tirer plusd'avantages de l'information interne. Nous avons pris également en considération lavolatilité idiosyncratique des actions et R2. Nous avonssuivi Mock, Yeung et Yu qui pensent à une plus faiblevolatilité idiosyncratique et un proxy R2 plus élevépour les actions qui sont plus efficaces sur le planinformationnel et moins soumises à l'informationprivée interne. Nous avons trouvé que la participationdes initiés des fonds affiliés à la banque est liée à uneplus faible volatilité et à un plus faible R2.

Ensuite, nous avons testé, si lorsque la crise frappe,la participation des initiés pour les fonds affiliés à la banque augmente la liquidité et soutient le prix des actions. Nous pensons que, si les fonds affiliésagissent en tant qu’initiés, ils sont moins enclins àvendre sur la base d’un comportement induisant unsentiment général à court terme. En particulier, lesfonds affiliés à la banque réduiront leurs participationsdans les sociétés présentant moins d’opportunitésintéressantes, mais ne vendront pas en suivant le

marché. Et effectivement, nous trouvons que lesactions des sociétés présentant une plus grandeparticipation des initiés des fonds affiliés à la banquesont ceux qui s'écroulent le moins durant la crise.Encore plus intéressant, la participation des initiésdes fonds affiliés à la banque est liée à une augmen-tation de la liquidité durant la crise et une réductiondu R². Un écart-type d’une plus grande participationdes initiés des fonds affiliés à la banque est lié à uneaugmentation de la liquidité, et à une réduction de R².Et, les actions des sociétés avec une plus grandeparticipation des initiés des fonds affiliés expérimententune réduction de l’activité des ventes à découvert parrapport à avant la crise.

Globalement, ces conclusions fournissent une basede nouvelles connaissances utiles pour l’anatomie dela crise financière dans les marchés internationaux.Nous pensons que le projet proposé contribuera de manière importante à notre compréhension del’importance relative des différentes causes de la criseet des facteurs qui amplifient la crise, tels que lesmotivations, les limites de l'arbitrage, les risques duretrait, les canaux informationnels dans le cadre desconglomérats et les règlementations comptablesrelatives aux valorisations des prix du marché.


If affiliation with a bank provides the institutionalinvestors with inside information acquired from thelending activity of the affiliated bank to select stocks,this will reduce their incentive to sell the assets inwhich they have superior information, regardless ofwhether they are located abroad. In other words, theinformational advantage arising from the lendingrelationship may overcome the informational disad-vantage of investing in foreign assets. If bank affiliationreduces the incentive to sell and does actually offsetit, this would slow the transmission of the crisis forthe stocks of the firm to which the affiliated bank islending.

The implications are stark. Asset managers affiliatedwith banks would normally trade as insiders. Indeed,bank loans provide inside information that turns thebank into an insider (Kahn and Winton, 1998). This ingeneral would be detrimental to the liquidity andequilibrium conditions of the assets in which theyinvest. Indeed, the privileged information of thecommercial bank and its potential to impact theborrower’s stock price by trading through its asset-management arm increases information asymmetryand adverse selection for the investors in theborrower’s stock. This creates disincentives for otherinvestors to trade in this stock, thus lowering itsliquidity. Therefore, in normal times, bank-relatedownership exacerbates the information asymmetry ofthe firm’s stock, raises its illiquidity and makes thestock more subject to private information-relatedtrade - e.g., shortselling. However, at times of crises, the effect would changequite drastically. Indeed, in the midst of firesales, allelse equal, fund managers with superior informationwill just sell the assets in which they have lessinformation and retain the ones in which they havemore information. The effect of this behavior is evenstronger in the case in which stock price gyrationsare less related to fundamentals and more related toliquidity-induced trade. In this kind of situation,insiders, by the very fact that they have available moreand better information, are less likely to sell. Thiseffectively makes the insiders to support the price ofthe stock and increases its liquidity. Therefore, duringthe crisis, insiders are likely to provide price support,prevent the stock price to drop, increase its liquidityand reduce insider trading. This induces a trade-off between better price supportduring crises and greater information asymmetry (or lower stock liquidity) in normal times. While theliterature so far has not focused on this trade-off, weargue that it is of great significance, particularlybecause of its implications for the development offinancial markets. The major focus of this paper is tostudy this trade-off. We study this issue by focusingon the behavior of international asset managersaround the recent financial crisis. We use complete

data on international mutual funds and internationalstocks over the period 2000-2009.

We first test whether bank-affiliated funds do indeedhave higher information. We rely on the recentfindings on US data showing that information isshared between the divisions of financial conglo-merates (e.g., Aggarwal, Prabhala, and Puri, 2002,Schenone, 2004, Drucker and Puri, 2005, Ritter andZhang, 2005, Acharya and Johnson, 2007, Massaand Rehman, 2007, Seyhun, 2007). We argue thatalso at the international level fund managers use theinside information acquired from the lending activityof the affiliated bank to select stocks. We provide twosets of tests: the first is based on the holdings in thefund portfolio (Massa and Rehman, 2007) and thesecond is based on the relation between CDS spreadbehavior and stock behavior (Acharya and Johnson,2007). We first show that affiliated fund deliver a higherperformance on the stocks to which the affiliatedbanks lends than on the other non-lent stocks in theportfolio. Then, we ask whether the stocks in whichaffiliated funds invest do have a higher correlationbetween change in CDS spreads and stock prices.This test is based on the idea (Acharaya and Johnson,2007) that if bank-affiliated funds are indeed insiders,we should find a higher correlation between the CDSmarket - in which clearly banks have higher information- and the stock market. And indeed, we find that thestocks held by bank affiliated funds display a highercorrelation between CDS and equity market. Thesefindings consistently point in the direction of theaffiliated funds to be insiders. Fund managerscondition their investment activity on the lendingdecisions of their affiliated banks.

Next, we investigate whether there is evidence of animpact of the bank affiliated funds’ insider position onthe stock’s secondary market liquidity. We show thatstocks held by bank affiliated funds display higherilliquidity and information asymmetry in the equitymarket and lower trading by institutional investors.The effect is economically and statistically significant– cross-sectionally, an increase of one standarddeviation in bank affiliated funds’ insider ownershipraises the borrowing firm’s illiquidity (or stock-priceimpact of a trade) by standard deviations, increasesinformation asymmetry by standard deviations, andlowers institutional trading by standard deviations. Wefind consistent results using other measures ofliquidity as well as the stock’s overall trading volume.Also, a higher bank affiliated funds’ insider stake isrelated to a higher amount of short selling. Given thatshort-selling is informationally motivated, this suggeststhat indeed, bank affiliated ownership leads to moretaking advantage of inside information.




We also consider the stock idiosyncratic volatility andR2. We follow Mock, Yeung et Yu who argue thatlower idiosyncratic volatility and higher R2 proxy forthe stock being more informationally efficient and lesssubject to to private inside information. We find thatthe a higher bank affiliated funds’ insider stake isrelated to a lower idiosyncratic volatility and higher R2.

Then, we test whether when the crisis hits, bankaffiliated funds’ insider stake increases liquidity andsupports the stock price. As we argued, if bankaffiliated funds’ act as insiders they are less likely tosell on the basis of short-term sentiment inducedbehavior. In particular, bank affiliated funds’ will reducetheir stake in firms with less interesting opportunities,but will not sell following the market. And indeed, wefind that stocks of firms with higher bank affiliatedfunds’ insider stake are the ones that fall less during

the crisis. Even more interestingly, bank affiliatedfunds’ insider stake is related to an increase inliquidity during the crisis and a reduction in R2. Onestandard deviation higher bank affiliated funds’ insiderstake is related to an increase in liquidity, a reductionin R2. Also, the stocks of firms with higher bankaffiliated funds’ insider stake experience a reductionin short-selling activity with respect to before thecrisis. Overall, these findings provide novel and valuableknowledge base for the anatomy of financial crisis in the international markets. We believe that theproposed project will contribute significantly to ourunderstanding of the relative importance of variouscauses of the crisis and what amplified the magnitudeof the crisis, such as incentives, limits of arbitrage,withdrawal risks, informational channels within conglo-merates, and mark-to-market accounting rules.

est professeur titulaire de la chaire Rothschild en banque et finance à l’INSEAD, où il enseigne la finance internationale, la finance d'entreprise,

l’économie et l'information financières et la finance comportementale en MBA, enprogrammes de doctorat et exécutifs. Il est diplômé summa cum laude (mention trèsbien) du Département de l'Économie del'université LUISS de Rome, en Italie. Il aobtenu un MBA de la Yale School ofManagement et une maîtrise et un doctoraten économie financière de l'université deYale. Ses recherches portent entre autres surla théorie du portefeuille, la théorie del'information sur les marchés financiers, lafinance comportementale, la microstructuredes marchés et les fonds communs de

placement. Ses articles ont été publiés dans desrevues académiques telles que Review of FinancialStudies, Journal of Finance, Journal of FinancialEconomics, Journal of Business, Journal of Financialand Quantitative Analysis, Journal of FinancialMarkets, Review of Finance, European Journal ofFinancial Management. Les recherches de Massimoont été présentées et débattues dans les principauxmagazines et journaux (The Economist, Business-Week, New York Times, Wall Street Journal). Massimoa préalablement travaillé à la Banque d'Italie dans laDivision des opérations bancaires (1989-1992) et auDépartement de la Recherche (Division des marchésmonétaires et financiers) (1993-1997), tout enparticipant à la gestion courante de la politiquemonétaire au jour le jour et à l'analyse des marchésfinanciers.

is the Rothschild Chaired Professor of Banking andFinance at INSEAD, where he teaches internationalfinance, corporate finance, information financialeconomics and behavioral finance in MBA, PhD andExecutive programs. He graduated summa cumlaude from the Department of Economics at theLUISS University of Rome, Italy. He has obtained anMBA from the Yale School of Management and anMA and PhD in Financial Economics from YaleUniversity. His research interests include portfoliotheory, theory of information in financial markets,behavioral finance, market microstructure andmutual funds. His articles have been published inacademic journals such as Review of FinancialStudies, Journal of Finance, Journal of FinancialEconomics, Journal of Business, Journal of Financialand Quantitative Analysis, Journal of Financial Markets,Review of Finance, European Journal of FinancialManagement.Massimo’s research has been quoted and discussedin major magazines and newspapers (The Economist,BusinessWeek, New York Times, Wall Street Journal). Massimo has previously worked in the Bank of Italyin the Banking Division (1989-1992) and in theResearch Department (Monetary and FinancialMarkets Division) (1993-1997), participating in theday-to-day running of monetary policy and on theanalysis of the financial markets.

Massimo Massa


La théorie suggère que la concentration deporteurs d'obligations résulte, de manièreendogène, du besoin de diriger une entrepriseet de renégocier la dette. Les entreprises qui

sont plus portées à se mettre en défaut ou quiaffichent plus d’asymétrie dans l’information auraientun plus grand nombre de porteurs d’obligation. Lescaractéristiques de mise en défaut et l'asymétriedans l’information doivent être les principaux critèresdéterminants pour le regroupement des prêteurs. Siplus de regroupement de prêteurs est bien meilleurpour diriger une société et protéger leur prêt, plusl’emprunteur est opaque ou présente des risques,plus les prêteurs doivent être regroupés. Deséléments prouvant cela ont été fournis pour les prêtsbancaires, pour lesquels une plus grande asymétriede l’information entre la banque et la société a étéreliée à un degré plus élevé de regroupement dusyndicat des prêteurs (par exemple, Sufi 2007).Par contre, on ne sait pas grand chose sur lefinancement obligataire qui est souvent considérécomme non structurellement différent du financementd'un prêt. Cependant, une différence structurelleexiste entre le financement obligataire et bancaire.Dans le cas des obligations, le regroupement seraégalement guidé par la crainte des porteurs d’obli-gations, face à une ruée. La plupart des obligationssont détenues par les institutions telles que les fondscommuns de placement et les compagnies d’assu-rance qui pourraient faire face au retrait soudain deleurs investisseurs. Comme Coval et Stafford (2005)l’ont montré “les fonds qui connaissent de largessorties voient leurs positions existantes diminuer, cequi crée une pression sur les prix des titres détenusen commun par des fonds en difficulté. Les futurestransactions guidées par les flux sont prévisibles et

créent une motivation pour devancer les négociationsforcées des fonds subissant des flux de capitauxextrêmes”. Par conséquent, il est possible que cesinvestisseurs institutionnels refusent une obligation,non pas à cause de sa valeur intrinsèque ou pardétérioration de l’honorabilité du crédit de l’émetteur,mais simplement par peur d'une future ruée sur cetteobligation. Autrement dit, la valeur de leur portefeuilleserait réduite parce que d’autres investisseursdétenant les mêmes obligations subissent une ruéequi les forcerait à vendre. Ces éléments définissent“les ventes financières en catastrophe”. En présence de ventes financières en catastrophe,les motivations pour regrouper les propriétaires sontfaibles. Sans aucun doute, un plus grand regroupementde propriétaires porteurs d'obligations accroit lerisque de liquidation financière des ventes. Examinonsle cas d’une obligation détenue par quelques porteurset comparons-la avec le cas d’une obligation trèsdiffuse parmi les déteneurs. Un choc dû à un retraitnon lié à l'une des institutions détenant les obligationsplus largement diffusées serait facilement absorbépar les autres investisseurs. Cependant, dans le casd’une obligation détenue par un regroupement depropriétaires, la quantité de vente forcée de l’un oude plusieurs porteurs d’obligation produira une tellechute de prix que cela amènera les autres porteurs àse ruer sur ce titre, à savoir à préempter la vente dufonds touchés par le retrait en vendant en premier.Comme une poignée d’investisseurs détiennent ungrand nombre d’obligations de la même société, lasituation de l’un d’entre eux suffit pour avoir desconséquences dévastatrices sur les autres, s’ilachète en vertu du droit de préemption puisqu’ilamorcera une spirale négative.

Par Massimo Massa, INSEAD et Alberto Manconi,Tilburg University

L’effet réel des turbulencessur les marchés financierspour les entreprises

Le canal des ventesen catastrophe





Contrairement aux prêts bancaires, le financementdes obligations implique un arbitrage entre les profits des plus grands regroupements (surveillance,renégociation) et les coûts dus à une plus grandeexposition au risque de vente financière en catastrophe.L’arbitrage dépendra des caractéristiques spécifiquesde la société, de l’asymétrie de l'information, de laproximité de la mise en défaut, des variables dumarché, de la pression industrielle sur le prix desventes en catastrophe. L’exposition au risque de ventes financières encatastrophe a des implications directes sur la sociétécar le lien entre l'asymétrie de l'information entre unesociété spécifique et le regroupement des porteursd'obligations peut être brisé. Certains disent que cehaut niveau de regroupement augmentant le pouvoirdes porteurs d’obligation, le regroupement devraitêtre positivement lié aux politiques visant à augmenterla “solidité financière” des sociétés. À ce moment là,le regroupement devrait être positivement lié à larétention de liquidité, conservation d'un montant deliquidité plus important, moins de rachats d'actions,moins de liquidités basées sur les fusions-acquisitionset d’actifs tangibles. En réduisant les incitations au regroupement, lerisque de ventes financières en catastrophe réduit lacapacité des porteurs d'obligations d'imposer leurvolonté à la société. Ceci implique que le risque deventes financières en catastrophe ait un impact directsur la solidité financière et les domaines en difficultéde la société. Ceci se répercutera également sur lemarché obligataire. Sans aucun doute, si le regrou-pement diminue le risque pour la société, ceci devraitse traduire par une baisse des écarts de la rentabilitédes obligations. Au moment de l’émission tout commesur le marché secondaire, les obligations desentreprises caractérisées par un plus grand regrou-pement devraient être perçues comme moins risquées,et par conséquent, les écarts de crédit devraient êtreplus faibles. Autrement dit, la probabilité de ventesfinancières en catastrophe affecte indirectement larentabilité des obligations et l'accès de la société aufinancement externe. Nous avons étudié empiriquement ces problèmes surun échantillonnage de sociétés américaines de 1998à 2005. Nous avons commencé par nous concentrersur la décision de vente des investisseurs et testé siles gestionnaires de fonds (à savoir, les sociétésd’investissement, les compagnies d’assurance,institutions de prévoyance en faveur du personnel)sur le marché obligataire se comportent de manièrecohérente par rapport à ce qu'une vente en catastrophepourrait déclencher (voir, Brunnermeier et Pedersen,2005, Coval et Stafford, 2005). Nous avons exploitél’expérience de GM et Ford de 2005 afin d'étudiercomment les gestionnaires de fonds obligatairesréagissent à un événement qui devrait avoir unimpact informationnel sur deux sociétés, mais quis'étend au marché tout entier par le biais de l'effetclassique de contagion. Nous soutenons que lesinvestisseurs à horizon court et la crainte de ventes

en catastrophe génèrent un lien direct entre lepourcentage des intérêts (en tant que pourcentagedu portefeuille de l'investisseur) et le pourcentage devente en présence d’un choc dû à des informationsnégatives. Nous fournissons des documents sur unecorrélation positive entre les ventes d’obligation et lesintérêts que l’investisseur a avec chaque obligation,même après avoir contrôlé les intérêts de l'actiondans la même société. Un seul écart standard plusélevé de l’obligation avant intérêt implique une venteplus importante de 17%. Ceci nous founit un pointde départ : la possibilité de ventes financières encatastrophe sur le marché obligataire.Alors, nous créons une mesure de degré deregroupement pami les investisseurs institutionnelsqui détiennent les obligations de la société. Nousexpliquons le regroupement en termes de carac-téristiques spécifiques à la société et de variablesliées aux ventes en catastrophe. Comme prévu, touteschoses étant égales par ailleurs, le regroupement estsupérieur pour les sociétés qui sont proches de lamise en défaut et caractérisées par une asymétrieplus importante de l'information. Cependant, leregroupement est également fortement affecté par ledegré de ventes financières en catastrophe dans lesegment/industrie de la société. Ensuite, examinonsla relation entre le regroupement des porteursd'obligation et les politiques de l'entreprise. En sebasant sur nos résultats précédents, nous utilisonsles ventes en catastrophe en tant qu’instrumentexogène pour le regroupement des porteurs qui nesont pas directement concernés par les conditionsd’emprunt de la société. Nous montrons que leregroupement des porteurs d’obligation fait que lasociété est moins portée à se mettre en défaut. Ensuite, nous nous concentrons, par le biais duregroupement en question et les incitations mana-gériales, sur le canal à travers lequel les porteursconditionnent les gestionnaires. Nous montrons quela concentration moyenne est négativement liée au niveau de rémunération des gestionnaires. Noussoutenons que d’un côté pour les porteurs d’obli-gations imposer leur avis sert à associer la rémunérationde la direction à la probabilité des difficultés. Enconséquence, nous découvrons que le regroupementest positivement lié à la sensibilité de la rémunérationet à la probabilité de mise en défaut. Une augmentationde la probabilité de mise en défaut conduit à une plusgrande réduction de la rémunération pour les sociétésayant un regroupement de porteurs plus important. Le marché est conscient du rôle bénéfique duregroupement des porteurs d’obligation. Les sociétéscaractérisées par un niveau élevé de regroupementde porteurs sont en mesure d'émettre des obligationsà un prix plus élevé. Un écart standard de degrésupérieur concernant le regroupement est lié à l’écartde rentablilité inférieur environ de 17 points de base,c’est-à-dire environ 10% inférieur à la moyenne. Cecise confirme sur le marché secondaire, où les obligationsdes sociétés caractérisées par un regroupement plusimportant de porteurs disposent d’un écart de


The Real Effect of Financial MarketTurmoil on Corporations: The Fire Sales Channel

Theory suggests that bondholder concentration endogenouslyarises as a function of the need to monitor the firm as wellas to be able to renegotiate the debt. Firms that are closerto default or display higher information asymmetry wouldhave more concentrated bondholders. Default charac-teristics and asymmetry of information should be the maindeterminants of lender concentration. If more concentratedlenders are better at monitoring the firm and protecting theirloan, the more risky or opaque the borrower is, the moreconcentrated the lenders should be. Evidence of this hasbeen provided for bank loans, for which a higher asymmetryof information between the bank and the firm has beenfound to be related to a higher degree of concentration ofthe lending syndicate (e.g., Sufi, 2007). Very little is known, instead, for the case of bond financing,which is often considered not structurally different from loanfinancing. However, a main structural difference existsbetween bank- and bond-based financing. In the case of bonds, concentration would also be driven by thebondholders’ fear of a run. Most of the bonds are held byinstitutions such as mutual funds and insurance companies

that may face sudden withdrawals by their investors. AsCoval and Stafford (2005) show, “funds experiencing large outflows tend to decrease existing positions, whichcreates price pressure in the securities held in common bydistressed funds. Future flow-driven transactions arepredictable, creating an incentive to front-run the anticipatedforced trades by funds experiencing extreme capital flows.”It is therefore possible that these institutional investors dumpa bond not because of its intrinsic value or for a deteriorationof the credit worthiness of the issuer, but simply because of a fear of a future “run” on it. That is, the value of theirportfolio would be reduced because other investors holdingthe very same bonds and subject to a run will be forced tosell them. These considerations define “financial fire sales.” In the presence of financial fire sales, the incentives toconcentrate ownership are reduced. Indeed, higher concen-tration of ownership among bondholders exacerbatesfinancial fire sales risk. Consider the case of a bond held byfew bondholders, and compare it to the case of a diffusely-held bond. An uncorrelated withdrawal shock to one of theinstitutions holding the diffusely-held bond will be easily


rentabilité inférieur de 35 points de base, c'est-à-direenviron 15% inférieur à la moyenne. Nos conclusions ont contribué à enrichir la littératureexistante. Tout d’abord, elles documentent le lienentre le regroupement de porteurs d’obligation et lesventes financières en catastrophe, et par conséquentle lien entre ces dernières et la structure financière.La documentation théorique a mentionné la possibilitéd’une ruée sur les banques (voir, Diamond et Dybvig,1983) et sur le marché financier (voir, Bernardo etWelch, 2004, Coval et Stafford, 2005, Chen et al.,2007, ainsi que des attaques spéculatives (Morris etShin, 1998), qui sont basées sur des croyances auto-validées. Lorsque les gains des agents présententdes complémentarités, la décision de certains de seretirer en premier nuit aux gains de ceux qui restent,ce qui intensifie l'impact du prix négatif des ruées.Nous apportons notre contribution à cette documen-tation en liant directement les ventes financières encatastrophe aux politiques collectives de la société et à ses éventuelles difficultés. Nous avons montréque les ventes financières en catastrophe ont uneexternalité négative dans la mesure où une grandeprobabilité de ruée réduit le regroupement desporteurs et par conséquent entrave leurs capacités à diriger la société afin de limiter le comportement

de prise de risque des gestionnaires. De plus, nous avons documenté un lien entre les ventes encatastrophe et le degré de rétention des liquidités etla tangibilité des actifs de la société.

Ensuite, nous avons exploité la composante exogènedéterminée (ventes en catastrophe) de regroupementdes porteurs d’obligation pour voir comment leregroupement de porteurs affecte la probabilité pourla société d’avoir des difficultés financières et sesvaleurs. Étant donné que nous avons décidé de nousattarder uniquement sur la fraction de regroupementqui est liée aux ventes en catastrophe déterminéesde façon exogène, les résultats ont fourni toutd'abord un test direct de la théorie qui contrôleréellement une potentielle endogénéité. Les résultatsapportent une preuve cohérente à la théorie selonlaquelle le regroupement de prêteurs réduit le risquede mettre en difficulté les sociétés. De plus, nosconclusions, vont un peu plus loin que la documen-tation standard qui documente la relation entre lesdifficultés et le regroupement de prêteurs, maisinterprète le regroupement en suivant exclusivementles caractéristiques des sociétés.



absorbed by the other investors. In the case of the bondwith concentrated ownership, however, the size of theforced sale of one of few bondholders will produce such adrop in price to induce the other bondholders to “run” – i.e.,to preempt the sale of the withdrawal-hit fund by selling first.Since a handful of investors hold a large amount of bondsof the same company, the conditions of even one of themmay have devastating implications for the other holders,who will then try to preempt, thereby starting a negativespiral. This implies that, unlike the case of bank loans, bondfinancing involves a trade-off between the benefits of higherconcentration (monitoring, renegotiation) and the costs ofgreater exposure to financial fire sales risk. The trade-off willdepend on firm-specific characteristics – asymmetry ofinformation, proximity to default – as well as on marketvariables – overall and industry price pressure from fire sales. Exposure to financial fire sales risk has direct implicationsfor the firm, as the link between default/asymmetry ofinformation of the specific company and bondholderconcentration may be broken. Standard arguments wouldsuggest that, given that higher concentration increases thepower of the bondholders, we should expect concentrationto be positively related to policies aimed at increasing thefirm’s “financial solidity.” Concentration should then bepositively related to cash retention – higher amount of cashheld, fewer share repurchases, fewer cash-based M&As –and asset tangibility.By lowering the incentives to concentrate, the risk offinancial fire sales reduces the ability of the bondholders toimpose their will upon the company. This implies that therisk of financial fire sales will indirectly impact the financialsolidity and the distress characteristics of the firm. This willalso feed back on the bond market. Indeed, if concentrationreduces riskiness for the firm, this should translate in lowerbond yield spreads. Both at the moment of the issue and inthe secondary market, the bonds of firms characterized byhigher bondholder concentration should be perceived asless risky and therefore credit spreads should be lower. Thatis, the probability of financial fire sales indirectly affects thebond yields and the firm’s access to external financing. We empirically study these issues using a sample of UScorporations for the period 1998-2005. We start by focusingon the investors’ selling decision and test whether fundmanagers (i.e., mutual funds, insurance companies, pensionfunds) in the bond market behave consistently with what a financial fire sale/contagion story would posit (e.g.,Brunnermeier and Pedersen, 2005, Coval and Stafford,2005). We exploit the natural experiment of the 2005 GMand Ford downgrade to see how bond fund managers reactto an event that should have informational impact only ontwo companies but spreads to the entire market through aclassic contagion effect. We argue that the investors’ short-term horizon and the fear of a fire sale/contagion generatea direct link between the size of the stake (as a percentageof the portfolio of the investor) and the percentage sale inthe presence of a negative news shock. We document apositive correlation between bond sales and the stake thatthe investor has in each bond, even after controlling for theequity stake in the same firm. A one standard deviationhigher prior bond stake implies a 17% larger sale. Thisprovides our starting point: the possibility of financial firesales in the bond market.We then create a measure of the degree of concentrationamong the institutional investors holding the firm’s bonds.We explain concentration in terms of firm-specific charac-teristics and variables related to fire sales. As expected,

ceteris paribus, concentration is higher for firms that arecloser to default and characterized by higher asymmetry ofinformation. However, concentration is also strongly affectedby the degree of financial fire sales in the segment/industryof the firm. Next, we consider the relation between bondholderconcentration and corporate policies. Based on our priorresults, we use fire sales as an exogenous instrument forbondholder concentration, not directly related to the firm’sborrowing conditions. We show that bondholder concen-tration makes the firm less prone to default. We then focus on the channel through which the bond-holders condition managers, by relating concentration and managerial incentives. We show that on averageconcentration is negatively related to the level of compen-sation of the managers. We argue that one way for thebondholders to “impose” their view is to tie executivecompensation to the probability of distress. Accordingly, wefind that concentration is positively related to the sensitivityof compensation to default probability. An increase in theprobability of default leads to a larger reduction in compen-sation for companies with higher bondholder concentration. The market is aware of the beneficial role of bondholderconcentration. Firms characterized by a higher degree ofbondholder concentration are able to issue bonds at ahigher price. A one standard deviation higher degree ofconcentration is related to a yield spread lower by about 17basis points, i.e. about 10% lower than average. This isconfirmed in the secondary market, where the bonds offirms characterized by higher bondholder concentrationcommand a yield spread lower by 35 basis points, i.e. about15% lower than average. Our findings make several contributions to the literature.First, they document the link between bondholder concen-tration and financial fire sales and therefore between thelatter and capital structure. The theoretical literature hasidentified the possibility of bank runs (Diamond and Dybvig,1983) and financial market runs (Bernardo and Welch, 2004,Coval and Stafford, 2005, Chen et al., 2007), as well ascurrency attacks (Morris and Shin, 1998), that are based onself-fulfilling beliefs. When agents’ payoffs exhibit complemen-tarities, the decision of some to withdraw first hurts thepayoffs of those who remain, thus exacerbating the negativeprice impact of runs. We contribute to this literature bydirectly linking financial fire sales to the firm’s corporatepolicies and its expected distress. We show that financialfire sales have a negative externality in that a higherprobability of a run reduces bondholders’ concentration andtherefore hampers their ability to monitor the firm and to limitits managers’ risk-taking behavior. Moreover, we documenta link between fire sales and the degree of cash retentionand asset tangibility of the firms. Second, we exploit the exogenously- (fire sales-) determinedcomponent of bondholder concentration to see howbondholder concentration affects the firm’s probability offinancial distress and its value. Given that we condition onlyon the fraction of concentration that is related to exogenouslydetermined fire sales, the results provide a first direct test ofthe theory that properly controls for potential endogeneity.The results provide evidence consistent with the theory thatlenders’ concentration reduces the risk of distress of thefirm. Moreover, our findings are one step beyond thestandard literature documenting a relationship betweendistress and lenders concentration, but interpretingconcentration as following solely from firm’s characteristics.


Finance

CarbonePar Benoît Sévi, Université Aix-Marseille et Julien Chevallier, UniversitéParis Dauphine

Le projet Finance Carbone avait pour but de mener une recherche académique surl’évolution du marché européen du carbonecréé en 2005. Deux principaux articles

publiés dans des revues à comité de lecture ontémergé de cette recherche.

Le premier, publié dans “Annals of Finance”, s’intéresseà la modélisation de la volatilité et indirectement des rendements sur le marché européen du carbone(contrat futures 2008 échangé sur la bourse ECX).L’originalité de cette recherche réside dans lecaractère récent de ce marché qui n’a pas encorepas fait l’objet de ce type d’étude, ainsi que du typede données utilisées, qui sont des données intra-journalières, et qui nécessite l’utilisation de techniqueséconométriques et statistiques récentes.

Le postulat généralement rencontré lorsque l’ons’intéresse à la modélisation stochastique de sériesde prix (rendements) observés sur les marchésfinanciers est que les rendements sont normalementdistribués et que la volatilité, dont on s’accorde à direqu’elle est elle-même stochastique, est log-normalementdistribuée (cela signifie que le logarithme de la volatilitéest normalement distribuée). Les contributions récentesen finance empirique ont montré l’apport importantqu’ont pu constituer l’accès à des donnés haute-fréquence pour l’étude de ces aspects liés auxdistributions. Dans notre article, nous étudions lesrendements à une fréquence journalière et la volatilitéà la même fréquence mais en utilisant le concept devolatilité réalisée. Celle-ci se calcule en sommant lesrendements intra-journaliers pris à un intervalle de 5minutes (voir la discussion sur ce sujet dans le papier).Lorsqu’on applique une transformation logarithme àces volatilités réalisées quotidiennes, elles sont biennormalement distribuées, en tous cas si on ne considèrepas des tests de normalité trop contraignants.

Un autre postulat est que le flux d’information joue lerôle d’horloge pour le processus de rendement. Eneffet, un flux d’information important va créer de lavolatilité. C’est pour cette raison que l’hypothèse deflux d’information aléatoire se transforme en volatilitéstochastique qui entraîne une déviation par rapport àla normalité pour les rendements observés. Unefaçon de revenir à la normalité (courbe gaussienne)est de rapporter les rendements (standardiser) auniveau de volatilité observé. Ainsi, les auteurs montrentque les rendements standardisés sont apparemmentnormalement distribués. En utilisant les mesures devolatilité réalisée calculées comme indiqué plus haut,nous pouvons standardiser les rendements quotidienset, là-encore, la normalité approximative est obtenuepour notre série de rendements sur le marché ducarbone.Ces deux résultats montrent que le modèle sous-jacent de diffusion à volatilité stochastique généra-lement choisi dans la littérature pour les diversesapplications telles que valorisation de produitsdérivés, calcul de VaR ou autre allocation d’actifs, estpertinent dans le cas du marché du carbone.

La deuxième partie de l’article s’intéresse à laquestion de la modélisation de la dynamique de lavolatilité quand celle-ci est estimée par le biais derendements intra-journaliers. Cette dynamique estestimée par le biais d’un modèle autorégressif quipermet de rendre du comportement de mémoirelongue observé dans les données. Ce modèle HARpropose en effet d’estimer des retards à 1, 5 et 22jours avec un chevauchement qui crée une forme depseudo-mémoire longue tout en limitant les aspectsliés aux procédures d’inférence.




Nos estimations montrent que ce modèle est tout àfait apte à reproduire les caractéristiques empiriquesde la série de volatilité réalisée estimée. En outre, etc’est l’objet de la dernière section de l’article, lesrésultats en termes de prévision sont significativementaméliorés lorsqu’on recourt à des données intra-journalières et au modèle HAR, si on compare cesrésultats à des modèles GARCH standards. Il fautnoter que la comparaison des prévisions de lavolatilité ne peut se faire que par le biais d’unemesure dite “robuste” (cf. Patton, 2011) et c’est cettemesure que nous adoptons dans notre papier. Ce résultat confirme que dans le cas du contrat 2008du carbone le gain à utiliser des données haute-fréquence est bien réel.

En résumé, notre article est le premier à utiliser desdonnées de transactions (tick-by-tick) dans le cas dumarché européen du carbone. Notre étude a portésur le contrat futures 2008 car celui-ci a été assezliquide sur la période considérée. Nos résultatsmontrent que le recours à ce type de données estfructueux à la fois pour tester des hypothèses enmatière de distribution mais aussi pour prévoir lavolatilité. Ce dernier point est d’une grande importancepour l’ensemble des investisseurs intervenants sur cemarché.

Le second article, paru dans “Resource and Energy”Economics, a pour objectif d’évaluer l’effet del’ouverture le 13 octobre 2006 d’un marché d’optionspar le “European Climate Exchange” (ECX) sur lavolatilité du marché sous-jacent. Les options peuventdéstabiliser le marché sous-jacent en donnant desopportunités de spéculation ou améliorer sa liquiditéet son efficacité. Les travaux menés jusqu’à présentn’ont pas permis de déterminer quel effet l’emportait.Nous choisissons les contrats futures comme actifsous-jacent en raison du comportement atypique duprix spot pendant la phase I (2005-2007) de l’EU-ETS. Nous étudions les prix des futures et desoptions pour les contrats de maturité décembre 2008et 2009. Les rendements sont la différence des prixen logarithme. Afin de contrôler l’effet des variablessusceptibles d’agir sur la volatilité des futures, nousconsidérons les prix des sources d’énergie primaire(pétrole brut, charbon, gaz naturel), le prix del’électricité (y compris le clean dark spread, le cleanspark spread, le prix switch) et un indice global duprix des matières premières (l’indice Reuters /Commodity Research Bureau). Nous disposons de756 observations quotidiennes du 22 avril 2005 au 4 avril 2008.

L’objectif principal consiste à détecter l’impact dufonctionnement effectif du marché des options sur leniveau et la dynamique de la volatilité du marchéfutures. Une question importante est celle de la dateà partir de laquelle nous pouvons considérer que lemarché des options fonctionne effectivement.L’examen du volume des transactions nous incite àchoisir la date du 18 mai 2007 plutôt que celle de sonouverture officielle. En effet, les transactions sur lemarché des options atteignent pour la première foisle volume de 1 Mton (pour les calls) ce jour-là. Nousemployons la modélisation AR-GARCH en permettantune modification de la valeur des paramètres aprèsle 18 mai 2007. Les résultats nous amène à conclureque la volatilité a diminué après le 18 mai 2007. Ceteffet est robuste à l’introduction des variables decontrôle.

La recherche de changements structurels dans leniveau de la volatilité met aussi en évidence unbrusque accroissement en avril et mai 2006. Cettepériode coïncide avec la publication par la Commis-sion Européenne du premier rapport sur les émissionsvérifiées. Les différents intervenants sur le marché duCO2 ont bénéficié alors d’un afflux d’informations.

L’estimation d’un modèle AR-GARCH sur desfenêtres d’observations roulantes, révèle aussi deschangements dans la dynamique de la volatilité. Lapériode de mai 2006 fait apparaître un premierchangement structurel. L’impact des chocs sur lavolatilité s’accroît nettement après cette date. Nousretrouvons l’effet du premier rapport sur les émissionsvérifiées. Nous observons un second changement en février 2007 et l’attribuons à la publication dudeuxième rapport sur les émissions.

Nos résultats montrent que l’ouverture d’un marchéd’options a réduit la volatilité du marché sous-jacent.Elle ne semble donc pas avoir eu d’effet déstabilisant.Des modifications dans le niveau et la dynamique dela volatilité coïncident aussi avec d’autres événements,notamment la publication des rapports sur lesémissions vérifiées. Une extension de ce travailconsisterait à ajouter à notre échantillon les donnéesles plus récentes afin d’étudier si la volatilité a subid’autre changement ou si elle s’est stabilisée. Uneautre extension serait d’utiliser des données intradayafin de détecter des changements structurels dansla volatilité réalisée.



The Finance Carbone research project is dedicatedto the analysis of the newly created European carbonmarket. Two academic articles, published in recognizedpeer-reviewed journals, have emerged from thisresearch.

The first one has been published in “Annals ofFinance”. Its aim is on modeling the volatility of theEuropean carbon market using data for the 2008futures contract. The originality of this research lies inthe recentness of this market for which no similar ofnear-similar studies have been developed. The dataused in the study are also original in that this article isthe first one to use intraday data for the Europeancarbon market. Using such data requires recentlydeveloped econometric and statistical methodologies.

It is generally expected that financial returns arenormally distributed and that conditional volatility isitself lognormally distributed (the logarithm of theconditional volatility is normally distributed). Recentacademic contributions from financial econometricshave shown the great advantage in using high-frequencydata to deal with issues related to distributionalassumptions. In this article, we study daily returnsand daily realized volatility. The latter is computedusing 5-minute returns (see the paper for moredetails). Applying a logarithm transform to thecomputed realized volatility leads to normality (at leastwith standard tests).

When dealing with daily returns, it is also a well-accepted hypothesis that the information flow can beseen as a clock for the return process. Indeed, theinformation flow will create volatility thereby makingthe constant volatility hypothesis unlikely. This ideaalso explains the non-normality of daily returns. Torecover normality, we standardize daily returns usingrealized volatility. Standardized daily returns areapproximately Gaussian which is a new result as faras the European carbon market is concerned.

These two results show that the diffusion model withstochastic volatility which is widely used in theliterature is relevant. This has some implications forderivatives pricing, VaR estimation, asset allocation,etc.The second article, which has been published in“Resource and Energy Economics”, aims at evaluatingthe impact of the introduction of options in October2006 on the underlying European carbon market.Options may destabilize the underlying asset market

by providing speculation opportunities but may alsoimprove liquidity and efficiency as described infinance textbooks. It remains an empirical questionto answer whether the first or the second effect hasthe highest impact.

The underlying asset we choose in the study arefutures in light of the chaotic behavior of spot pricesover the starting period of the carbon market (Phase I,2005-2007). We control for a number of energyvariables which are likely to be relevant (crude oil,coal, natural gas, clean dark spread, clean sparlspread, switch) and a global commodity index(CRB/Reuters). We end with 756 daily observations.

The main objective of the paper is to assess theimpact of the options introduction on the level andthe dynamic of the volatility of the carbon futuresmarket. One important issue is the date which shouldbe considered to represent the real introduction of theoptions. We choose the May 18th 2007 rather thanthe official opening date because the trading activityin the opening period is rather low. We use a simpleAR-GARCH and investigate the impact of the optionintroduction on the estimated coefficients of themodel. Our main result is that volatility is reduced afterthe introduction of options and that the effect isrobust to the introduction of control variables.


Finance Carbone


est Maître de Conférences en Finance à l’Universitéd’Aix-Marseille et chercheur associé à Aix-MarseilleSchool of Economics et au DEFI (Centre de

Recherche en Développement Economiqueet Finance Internationale). Ses centresd’intérêt portent sur l’économétrie financièreappliquée avec un accent sur la volatilitédes matières premières (pétrole, électricité,carbone) et l’utilisation de données demarché haute-fréquences. Dr. Sévi est diplômé d’un doctorat del’Université Montpellier 1 sur le thème des nouveaux marchés européens del’électricité. Il a passé une année à laLondon Business School au DépartementManagement Science and Operations(MSO), travaillant sur différents sujets liésaux marchés financiers de l’énergie. Il a

contribué à un certain nombre de recherches pourdes compagnies énergétiques européennes où ila pu développer une expertise dans le domainede l’ouverture à la concurrence sur ces marchés.Il a également publié dans de nombreuxpériodiques scientifiques tels que le EuropeanJournal of Operational Research, Energy Economics,Resource and Energy Economics, EcologicalEconomics ou encore Annals of Finance.

is an Assistant Professor (Maître de Conférences) ofFinance at the University of the Mediterranean (Aix-Marseille University) and a Research Fellow at theAix-Marseille School of Economics and DEFI (Centrede Recherche en Développement Economique etFinance Internationale). His research interests are inapplied financial econometrics with an emphasis onthe volatility of commodity (oil, electricity, carbon)and the use of ultra-high frequency transaction data.Dr. Sévi received a Ph.D. in Economics from the University of Montpellier I with a dissertationdedicated to the analysis of the newly createdEuropean electricity markets. He spent one year inLondon Business School, undertaking research inthe Department of Management Science andOperations (MSO) on different topics related toenergy financial markets, and still holds a permanentvisiting position in this Department. Dr. Sévicontributed to a number of research projects inFrench energy companies and developed anexpertise in the field of competition in energymarkets in the European area. He also published ina number of peer-reviewed journals such as theEuropean Journal of Operational Research, EnergyEconomics, Resource and Energy Economics,Ecological Economics and Annals of Finance.

Benoît Sévi

est Maître de Conférences en SciencesEconomiques à l'Université Paris Dauphine.Il est membre du Centre de Géopolitique del'Energie et des Matières Premières (CGEMP)et du Laboratoire d'Economie de Dauphine(LEDa). Ses interêts de recherche sont liés au marché européen du CO2 (EU ETS) et du Protocole de Kyoto dans le cadre de l'analyse économétrique des sériestemporelles.

is an Assistant Professor (Maître de Conférences) ofEconomics at the University Paris Dauphine, wherehe undertakes research and lectures on time-serieseconometrics applied to financial, commodity and energy markets, including carbon markets (EUETS, Kyoto Protocol). He is a member of the Centerfor Geopolitics and Raw Materials (Centre deGéopolitique de l'Energie et des Matières Premières,CGEMP) and the Dauphine Economics Lab(Laboratoire d'Economie de Dauphine, LEDa). He isalso a Visiting Researcher with EconomiX-CNRS atthe University Paris West Nanterre La Défense. Hereceived his Ph.D. in Economics from the UniversityParis West Nanterre La Défense in 2008, and hisM.Sc. in Economics from the London School ofEconomics in 2005. Dr. Chevallier has previouslyheld visiting research positions at the GranthamInstitute for Climate Change of Imperial CollegeLondon, at the Centre for Economic Performance ofthe London School of Economics, at GeorgetownUniversity, and at the World Bank. Dr. Chevallier isthe author of the book Econometric Analysis ofCarbon Markets (Springer). He has publishedarticles in leading refereed journals, including AppliedEconomics, Economic Modelling, Energy Economics,Resource and Energy Economics and The EnergyJournal. Furthermore, Dr. Chevallier currently servesas Associate Editor of the International Journal ofGlobal Energy Issues.

Julien Chevallier





L’épargnant dans un mondeen crise :

Ce qui a changé

Par Luc Arrondel, Directeur de recherche au Centre National deRecherche Scientifique et professeur associé à la Paris School of Economics

La crise a affecté les comportements del'épargnant : les ménages français ont adoptéen moyenne un comportement plus “prudent”,désirant épargner davantage dans des

placements plus sûrs et à plus long terme, et limiterparallèlement leurs investissements risqués.

Comment expliquer alors ces changements decomportements ?

La théorie économique avance 3 types de facteurs :les ressources présentes, les anticipations de prix etde revenu et enfin les préférences de l’épargnant(tolérance vis-à-vis du risque et préférence pour leprésent).En d’autres termes, les Français se sont-ils simplementadaptés au nouvel environnement économique et auxchangements perçus dans leur situation personnelle :baisse anticipée des ressources ou des rendementsd'actifs, exposition au risque plus élevée, etc. ? Oubien la crise a-t-elle modifié la “psyché” même desindividus, à savoir ici les préférences de l'épargnanten matière de risque et vis-à-vis du futur : manifeste-t-il une moindre propension à prendre des risques,une plus grande “aversion au risque” qu'hier ? Entermes d'horizon décisionnel, est-il moins obnubilépar les échéances de court terme et plus soucieuxde son avenir ? Bref, les préférences de l'épargnantsont-elles soumises aux aléas de la conjonctureéconomique et financière ? Cette question rejointaussi une préoccupation théorique concernant lastabilité temporelle des préférences : sans cettestabilité, il n’est pas de prédictions possibles pour lesmodèles de comportement de l’épargnant.

Les données françaises du panel PATER

Réalisée par l'Insee en 1998, la première enquêtePATER (Préférences et patrimoine vis-à-vis du tempset du risque) constituait un module complémentaireà l'enquête “Patrimoine 1998”, sous la forme d'uneseconde interview menée auprès de 1 135 ménages.Les trois autres ont été construites à notre initiativepar l'institut Tns-Sofres, sous la forme d'un questionnairepostal : tout d’abord en 2002 sur un échantillon de2460 ménages puis en 2007 sur 3826 ménages.Ensuite en 2009, grâce au financement principal du Cepremap, de la Cdc et de la Chaire Groupama “les particuliers face au risque” sur un échantillon de 3783 ménages représentatifs de la populationfrançaise.Les deux dernières enquêtes comportent les élémentspour permettre une analyse fine des réactions desépargnants français à la crise financière. Celle de mai2007 fournit un état des lieux juste avant la crise ; unepart importante de l'échantillon d'alors, soit 2234ménages, a été réinterrogée en juin 2009 (dimensionPanel). L’information recueillie dans ces enquêtes concerneprincipalement la description socio-démographiquedu ménage, l’évaluation, la composition et le modede gestion de son patrimoine, le recensement de sesrevenus, l’existence de transferts intergénérationnelsreçus ou versés, et aussi des questions qualitativeset subjectives visant à mesurer ses préférences enmatière d’épargne (aversion au risque, préférencepour le présent, altruisme…), ainsi que les anticipationsconcernant ses ressources futures (revenu, bourse).


French savers in the economic crisis :What has changed

How have French households reacted in their savingbehaviour and portfolio management during theongoing economic crisis? This dramatic period has been characterised by aninitial fall of the French stock exchange of 40 %, theend of the steady rise in housing prices, tightenedcredit conditions and rather pessimistic scenarios forthe purchasing power. How have the amount andcomposition of their wealth evolved during thisdramatic period? French savers in 2009 show clearlya greater reluctance to take risks in their behaviours,in favour of increased precautionary savings and saferinvestments.Covering the period before and during he ongoingeconomic and financial crisis, the unique data setPATER allows for a joint analysis of the variations inpreferences and expectations of French householdsand their resulting changes in saving and portfoliobehaviours. It consists of two nationally representativewealth-portfolio surveys of some 3,800 householdsconducted in May 2007 and June 2009, with a strongpanel dimension of more that 2,200 households. Inaddition, each survey replicates direct measures ofrisk attitudes (as well as time preference) found in theliterature, such as the hypothetical lottery on income,self-reported 0-to-10 scales concerning the willingnessto take risks in various contexts.

Macro indicators as well as self-reported reactionsshow that their choices have on average become

more prudent and more farsighted, with anunprecedented stagnation of consumption, a rise ofprecautionary savings, and a tendency to turn awayfrom risky assets such as stocks. At the same time,their expectations concerning the risk and return ofrisky assets, their risk exposure outside capitalmarkets (background risk), or their overall economicsituation, have become more pessimistic. The issueis to know whether the observed reduced willingnessto take risk could also result from a change inpreferences, especially towards greater risk-aversion.

All previous measures of risk attitudes indicate thanFrench savers are less risk-tolerant than before (also,direct measures of time preference conclude thatthey have become slightly more far-sighted). Yetthese measures suffer from serious drawbacks. Wehave developed an alternative method of scoring inorder to measure risk and time preferences : syntheticand ordinal scores of preferences are derived fromthe responses given to a large number of simple real-life questions covering different life domains of life(consumption, leisure, health, investments, work,retirement, family). Compared to other measures,scores have largely superior performances, especiallyregarding robustness from one survey to the next,exogeneity with respect to wealth behaviours, andindividual correlation over time.The histograms of the risk and time preference scoresdrawn in 2007 and 2009 are almost identical for the


En particulier, les préférences de l'individu sontmesurées par une méthode originale de scoring àpartir de loteries, mais aussi en fonction des attitudes,des opinions, des comportements dans différentsdomaines de la vie (santé, professionnel, loisirs,consommation, retraite…). Ces mesures s’avèrentplus satisfaisantes que les mesures traditionnelles,notamment les loteries des méthodes expérimentales.

Les mêmes mesures en 2007 et en 2009 nouspermettent alors de comparer tous les facteurs quisont susceptibles d’avoir changé avant et pendant lacrise.

La conclusion de l’étude

A cette question centrale de savoir “ce qui a changé”,notre étude répond qu’il y a eu révisions des anti-cipations à la baisse en ce qui concerne les revenuset les prix boursiers, une perception de l’avenir sur le marché du travail plus pessimiste mais pas de changement des préférences des épargnants,concluant ainsi à la stabilité d'ensemble despréférences de nos compatriotes à l'égard du risqueet du temps pendant la crise de 2008. Contrairementà une antienne à la mode, ce résultat qui peutsurprendre, révèle au contraire un épargnant “stoïque” dans la tourmente, pas plus averse aurisque qu’auparavant.



est directeur de recherche au Centre National de Recherche Scientifique. Il est membre dulaboratoire de recherche Paris-Jourdan SciencesEconomiques. Il également est professeur associé

à la Paris School of Economics et consultantscientifique à la Banque de France. Il dirigeactuellement l’ADRES (Association pour le développement de la recherche enEconomie et en statistique). Economiste,spécialiste de micro économétrie appliquée,ses recherches portent sur les aspectsthéoriques et empiriques des compor-tements individuels d'épargne. Ses travauxconcernent plus précisément l'accumu-lation, la composition et la transmission dupatrimoine des ménages, mais aussi lamesure des préférences des épargnants.

Parmi ses travaux récents :- “Inégalités patrimoniales et choix individuels :

des goûts et des richesses”, (avec AndréMasson), Paris, Economica, 2007, 384 pages.

- “L'épargnant dans un monde en crise : ce qui achangé”, (avec André Masson), Paris, Editionsrue d'Ulm, 2011, 109 pages

- “How to Measure Risk and Time Preferences ofSavers ?”, (avec André Masson), (2008), mimeo,PSE-Jourdan, Paris.

- “French Savers in the Economic Crisis : Whathas Changed ? Variation of Preferences orSimple Adaptation to a New Environment”, (avecAndré Masson), (2010), mimeo, PSE-Jourdan,Paris.

is Research Director at the Centre National deRecherche Scientifique; He is assigned at theParis-Jourdan Sciences Economiques researchlaboratory. He is associated professor at ParisSchool of Economics. He is also Director ofADRES (Association pour le développement de larecherche en Economie et en statistique) andScientific Advisor at Banque de France. He is atthe scientific comity of the review Risques.

As a research economist specializing in appliedmicroeconometrics, his research lays primarily onthe theoretical and empirical aspects of individualsavings behavior. His work concerns theaccumulation, composition and transmission ofhousehold wealth but also measurement of riskand time preferences of savers.

Among his recent books (written in French) :- “Wealth Inequalities and Individual Choices”,

(with André Masson), Economica, (2007).- “French Savers in a world in crisis: what has

changed” (with André Masson), Paris, EditionsRue d'Ulm, 2011, 109 pages.

A selection of recent papers written in English :- “How to Measure Risk and Time Preferences of

Savers ?”, (with André Masson), (2008), mimeo,PSE-Jourdan, Paris.

- “French Savers in the Economic Crisis : Whathas Changed ? Variation of Preferences orSimple Adaptation to a New Environment”, (withAndré Masson), (2010), mimeo, PSE-Jourdan,Paris.

Luc Arrondel

panelised households, while most of the individual“transitory” variation remains in both cases unexplainedby individual or household covariates. According toour more reliable scores, risk and time preferenceshave globally remain stable, which is good news forlife-cycle and portfolio theory and may have alsointriguing implications for economic or social policy.

The relative stability of preferences, even under asignificant macroeconomic shock like the ongoingcrisis, would imply that the usual practice whichignores altogether potential variations in (unobserved)preferences may not be a bad approximation forshort time intervals.

Fin


Portefeuilles optimaux pourfonds professionnels variantdans le temps

Les corrélations avecles marchés haussierset baissiers

Par Massimo Guidolin, Ecole de commerce de Manchester et IGIER -Université Bocconi et Stuart Hyde, Ecole de commerce de Manchester


Pour la plus grande partie de la populationactive, les revenus professionnels laissentsupposer un risque intrinsèque idiosyncratiqueélevé. Ceci est dû au fait que le capital

humain est intrinsèquement spécialisé et conduit lesindividus à choisir des emplois stables dans dessecteurs spécifiques de l'économie qui tour à toursont affectés par le cycle des affaires et les chocssectoriels. Comme les ménages et les individustrouvent difficile de couvrir de tels risques, les livres,tout comme l’expérience pratique suggèrent que lesintermédiaires financiers parviennent à jouer un rôleclé en permettant aux ménages d’atteindre desobjectifs sophistiqués diversifiés. Fondamentalement,les individus peuvent utiliser de plus en plus deproduits financiers sophistiqués, pas uniquement desactions et des obligations pour investir, maiségalement une variété croissante de produits dérivésde titres pour reconstituer selon leurs natures et ladurée les flux de trésorerie qu'ils ont cumulés. Enparticulier, les fonds de pension auraient le potentield’aider les ménages face à un problème extrêmementcomplexe : comment maximaliser le bien-êtrequ’attendent les ménages sur une longue périoded'investissement lorsque leurs risques personnels

(par exemple, le risque lié au salaire) sont encorrélation, de façon compliquée et seulementpartiellement prévisible, avec la rentabilité des actifsnégociés sur les marchés financiers.

Ce document évalue la valeur économique potentiellequ’une classe particulière de véhicules d’investissement,telle que les fonds de pension professionnels, peutgénérer, à travers leurs capacités à s'adapter àchaque catégorie de ménages définis par leurprofession, des stratégies d’investissement spécifi-quement appropriées pouvant prendre en comptel’existence de différents degrés de symétrie et desynchronicité des bons et mauvais états à travers lessecteurs et les pays. Un véhicule d’investissementprofessionnel (qualifié ci-après d’OIV) peut simplementêtre défini comme un procédé d’investissement quitient compte de l’âge et de la profession (propriétésimplicites du processus de salaire/rémunération) desactionnaires lorsqu’ils décident des stratégiesd’investissement optimales à appliquer à un ensembled’actifs communs tels que les actions, les obligationsou une combinaison des deux. Notre documentfournit et mesure les profits utiles ex-ante et ex-post,dans le cadre d’expériences récursives en temps



réel, de mise en œuvre de stratégies de diversificationqui permettent aux OIV d'attribuer des richesses àtravers les actifs (actions) disponibles en tenantcompte de la présence des régimes et des non-stationnarités dans la corrélation entre les rémuné-rations spécifiques d’un secteur et la rentabilité desactions.Comme c’est fréquemment le cas dans les livres,les valeurs économiques ex-ante sont calculées enexaminant l'amélioration dans un échantillon ducompromis risque-rentabilité réalisable (parfoissignalé par une valeur d’utilité escomptée) dès qu’une stratégie en matière de fonds est explicitementconditionnée par les propriétés dynamiques desactionnaires. Cependant, parce qu’il s’agit d’évaluationsd’après échantillons, les valeurs économiques ex-ante peuvent ne pas se matérialiser dans la pratiquepour plusieurs raisons : par exemple, par malchancesur des échantillons à horizons courts (par exemple,un OIV qui travaille à horizons longs peut contrecarrerdes horizons plus courts) et en particulier lorsque lemodèle implicite d’allocation d'actifs est mal spécifié.Par conséquent, dans ce document nous calculonset reportons également les valeurs ex-post, réalisonsdes mesures de valeurs économiques obtenues àtravers des exercices récursifs faussement horséchantillons qui stimulent l'utilité réalisée en tempsréel qu'un OIV aurait produit pour ses actionnaires en temps réel, en supposant que ses stratégiesd’optimisation aient été mises en œuvre au coursd'une période d'évaluation donnée. Ces deux casd’évaluations des valeurs économiques ex-ante etex-post sont systématiquement comparés à laperformance qui aurait été obtenue par un véhiculed’investissement généraliste qui ne tient pas comptedu risque implicite de ses actionnaires.Pour les USA et le Royaume-Uni, nous utilisons desdonnées concernant la rentabilité des actifs et ducapital humain (salaires). Nous collectons mensuel-lement des séries de taux de croissance concernantles salaires (toutes les rémunérations y compris lesalaire horaire) dans différents secteurs. Pour lesUSA, la source est le Bureau des statistiques sur letravail (BLS) et la période de test va de février 1990 àfévrier 2009, pour un total de 239 observations parsérie. Nous collectons un grand nombre de donnéesde croissance relatives aux salaires dans 11 secteurs(biens non durables, durables, fabrication, énergie,produits chimiques, équipement industriel, télécom-munications, services publics, magasins et détaillants,sanitaire, et argent/banque/finance). Pour le Royaume-Uni, la source des données concernant les salaireset rémunérations est l'Office national des statistiques(ONS) qui rassemble les données de taux decroissance de 7 secteurs différents (industrie, sylviculture

et pêche, exploitation minière, ressources naturelles,électricité, fourniture de gaz et d’eau, construction,commerce de détail et réparations, et intermédiationfinancière), pour la période de février 2000 à mars2010 pour un total de 214 observations mensuelles.Les données du secteur de rentabilité des actionssont collectées dans le répertoire américain dedonnées Ken French et concernent 11 secteurs, horsde la classification industrielle SIC de 12 secteurs.Les données sont mensuelles, à la valeur pondéréeet leurs sources sont les données de prix et dedividendes (distributions de bénéfice) du NYSE,NASDAQ et de l'AMEX pour la période de février1990 à décembre 2009. Les données du secteur derentabilité des actions pour le Royaume-Uni viennentde FTSE/Bloomberg et plus de 40 indices fournispour la période d'échantillonnage de 2000 à 2010sont agrégés pour s’adapter à la croissance desrémunérations de 7 secteurs.

Nous avons trouvé la preuve tangible d’un paramètred’instabilité sous la forme d’un système à commutationmarkovienne dans le cadre du processus vectoriel derentabilité des actions et des rémunérations de travailpour tous les secteurs examinés dans ce document.De plus, les tests du rapport des vraisemblances etles critères d’information nous permettent de ne pasrejeter l’hypothèse nulle que la VAR(0) est adaptéepour décrire les données que nous avons sous la main. Les régimes ont une interprétation plutôttypique des marchés haussiers et baissiers : dans lepremier régime la rentabilité moyenne des actions estnégative dans la plupart des secteurs et lesmoyennes estimées sont souvent statistiquementéloquentes ; la volatilité est beaucoup plus élevéelorsque le marché est à la baisse que lors de laseconde phase (marché à la hausse), et lorsque lavolatilité inconditionnelle est plus élevée que lamoyenne dans tout l'échantillon. Pour correspondreà la rentabilité moyenne du régime négatif spécifique,les ratios de Sharpe sont négatifs dans tous lessecteurs. La seconde phase est caractérisée aucontraire par une rentabilité moyenne statistiquementtoujours relativement élevée et positive, ce qui esttypique des phases haussières. Les deux phasessont continues. Enfin, nous avons trouvé que lescorrélations entre actions sont plus élevées durant lesphases baissières lorsque les prix baissent quedurant les phases haussières.

Les régimes pour les taux de croissance derémunération sectorielle ainsi que leurs corrélations(dépendant du régime), avec la rentabilité des actionsaffichent également la moyenne des taux decroissance de rémunération ou l’écart standard des



Optimal Portfolios for Occupational Funds underTime-Varying Correlations in Bull and Bear MarketsAssessing the Ex-Post Economic Value

Non-Technical SummaryTo a dominant proportion of the active population, laborincome implies an intrinsically large idiosyncratic riskcomponent. This is due to the fact that human capitaltends to be inherently specialized and leads individualsto pick stable occupations in specific sectors of theeconomy, which in turn are affected by business cyclesas well as by sectorial/compositional shocks. Ashouseholds and individuals find it increasingly difficult tohedge such risks, the literature as well as practicalexperience has suggested that financial intermediariescome to play a key role in allowing households toachieve sophisticated diversification goals. In essence,individuals may use increasingly sophisticated financialproducts–not only equity and bond-like investments,but also a growing variety of derivative securities–to re-package across states of nature and time the cashflows accruing to them. In particular, pension funds

would have the potential to help households tackling atremendously difficult problem: how to maximize their(expected) welfare over a long investment horizon, whentheir background risks (e.g., wage risk) correlates incomplicated and only partially predictable ways with thereturns on the assets traded in the markets.

This paper assesses the potential economic value thata particular class of investment vehicles–such asoccupational pension funds–may generate through their ability to tailor on each group of households, ascharacterized by their occupation, specifically appropriateinvestment strategies that may take into account theexistence of different degrees of symmetry andsynchronicity of good and bad states across sectorsand countries. An occupational investment vehicle(henceforth, OIV) may simply be defined as aninvestment vehicle that takes into account the age and

taux de croissance des rémunérations qui sontstatistiquement différents des régimes baissiers ethaussiers. Dans le cas des rémunérations profession-nelles, la moyenne des taux de croissance sembleêtre souvent plus élevée pour le régime baissier que pour le régime haussier, même si les écarts(variances) estimés de taux de croissance tendent àêtre plus élevés sur le marché baissier que sur lemarché haussier. Nous montrons que les individusprofessionnels dans ces secteurs feront face àd’autres opportunités de diversification que cellesque les matrices de corrélation standard peuventlaisser supposer. Un travailleur voudrait utiliser les marchés financiers pour diversifier les chocsdéfavorables sur les revenus professionnels et dansune certaine mesure dans le cadre d’un état donné.De plus, à travers les régimes, les individus, danscertains secteurs, peuvent récolter des avantagessupplémentaires ; par exemple, que leur revenuprofessionnel puisse encore augmenter, et ce plusprécisément, lorsque les actions ne rapportent rienou que la rentabilité moyenne est négative, et sembleêtre substantiellement plus volatile qu'elle ne l’est enmoyenne.Il résulte que, nous avons trouvé la preuve del'existence de secteurs dans lesquels la demanded'actions, tant sous le régime baissier et incondition-nellement lorsque l'incertitude existe dans les régimes

actuels et futurs, est moins élevée que dans le casoù les dynamiques haussières et baissières sontécartées des données. Cependant, il existe égalementun second effet notable : En général, les corrélationssont plus faibles (plus négatives) pour le régimebaissier que pour le régime haussier, et cecireprésente un bonus qui offre des opportunités dediversification plus fortes, par exemple, lorsqu’untravailleur en a besoin, c'est-à-dire lorsqu'il est dansune mauvaise situation financière. En général, unefraction élevée des coefficients de corrélation extraitede nos estimations MS, et encore plus importante,presque tous les coefficients de corrélation qui sontstatistiquement importants sont négatifs, en indiquantque les chocs négatifs (positifs) sur le revenuprofessionnel tendent à se produire en même tempsque les chocs positifs sur la rentabilité des actions.La portée de ces découvertes est que la plupart desménages (en particulier, les travailleurs hautementspécialisés, avec une grande chance de passer laplupart de leur carrière dans un nombre limité desecteurs liés) devrait trouver optimal de placer leurséconomies, non pas dans des fonds communs deplacement ouverts classiques, mais dans des OIV,par exemple, des fonds de pension présentant desstratégies de portefeuille qui prennent en considérationl'état et la dynamique du secteur impliqué.



occupation (hence, the underlying properties of thewage/compensation process) of the shareholders whendeciding on the optimal investment strategies to beapplied to common asset menus, such as stocks,bonds, or a combination of both. Our paper providesmeasures the utility benefits — both ex-ante and ex-post,in recursive real time experiments — of implementingdiversification strategies that allow OIVs to allocatewealth across available assets (equities) by taking intoaccount the presence of regimes and non-stationaritiesin the correlation between sector-specific earnings/wages and stock returns.

As it has been common in the literature, ex-anteeconomic values are computed by examining the in-sample improvement in the achievable risk-returntrade-off (sometimes captured by an expected utilityvalue) when a fund strategy are explicitly conditioned onthe dynamic properties of the wage/occupationalproperties of the shareholders. However, because theseare in-sample evaluations, ex-ante economic valuesmay fail to materialize in practice for a variety of reasons,such as bad luck over relatively short samples (i.e., anOIV that works over its typical long horizons maydisappoint over much shorter horizons) and especiallywhen the underlying asset allocation model is mis-specified. Therefore, in our paper we also compute andreport ex-post, realized measures of economic valueobtained through recursive, pseudo out-of-sampleexercises that simulate the real time realized utility thatan OIV would have produced for its shareholders in realtime, assuming its optimizing strategies had beenimplemented over a given assessment period. Both inthe case of ex-ante and of ex-post economic valueassessments, these are systematically compared to theperformance that would have been obtained instead bya generalist investment vehicle, that disregards theunderlying background risk of its shareholders.We use data concerning asset and human capital(wages) returns for the US and the UK. We collectmonthly series of growth rates for earnings (totalcompensations, including wages per hour) for a varietyof sectors. In the case of the US, the source is theBureau of Labor Statistics (BLS) and the sample periodis 1990:02-2009:02, for a total of 239 observations perseries. We collect earnings growth series for 11 sectors(non durable goods, durables, manufacturing, energy,chemicals, business equipment, telecommunications,utilities, shops and retails, health care, and money/banking/finance). As for the UK, the source of the wageand compensation data is the Office of NationalStatistics (ONS) which compiles growth rate data for 7different sectors (industry, agriculture, forestry andfishing, mining, natural resources, electricity, gas andwater supply, construction, retail trade and repairs, andfinancial intermediation), for the period February 2000 -March 2010, for a total of 124 monthly observations.Data on sector equity returns are collected in the caseof the US from Ken French’s data repository andconcern 11 sectors out of the typical 12-sector SIC-based classification. The data are monthly, value-

weighted, and their underlying sources are NYSE,NASDAQ, and AMEX price and dividends (distributions)data for the period 1990:02 - 2009:12. Data on sectorequity returns in the case of the UK are from FTSE/Bloomberg, and the over 40 indices provides for the2000-2010 sample period are aggregated to match the7 sectorial compensation growth.

We find strong evidence of parameter instability–in theform of Markov switching dynamics–in the jointmultivariate process of asset returns and laborcompensations for all the sectors investigated in thispaper. Moreover, both likelihood ratio tests andinformation criteria allow us to “not reject” the nullhypothesis that a VAR(0) is appropriate to describe thedata at hand. The regimes have a clear and rathertypical bull and bear interpretation: in the first regimemean stock returns are negative in most sectors andthe estimated means are often statistically significant;volatilities are also considerably higher in the bear statethan in the second (bull state), as well as higher thanaverage, unconditional volatilities over the full-sample.Correspondingly to negative regime-specific meanreturns, the associated Sharpe ratios are negativeacross all sectors. The second state is instead charac-terized by relatively high, always statistically significant,and positive mean returns which are typical of bullstates. Both states are very persistent. Finally, we findthat equity correlations are higher during bear states,when prices are falling, than in bull states.

Regimes for sectorial compensation growth rates aswell as their regime-dependent correlations with stockreturns also display either mean compensation growthrates or the standard deviation of compensation growthrates that are statistically different across bull and bearregimes. In the case of labor compensations, estimatemean growth rates appear to be often higher in the bearregimes than they are in the bull regime, while it remainsa fact that estimated variances of compensation growthrates tend to be higher in the bear vs. the bull state. Weshow that individuals occupied in these sectors will facedifferent diversification opportunities than what standardcorrelation matrices may lead us to think. A workerwould like to use financial markets to diversify awayadverse labor income shocks and–to some extent,within any given state–she can do that. Moreover,across regimes, individuals in some sectors may reapthe additional benefit that their own labor income will begrowing more exactly when stocks are yielding zero ornegative mean returns and appear to be substantiallymore volatile than they are on average.

As a result, we find evidence of the existence of sectorsin which the demand of stocks–both under the bearregime and unconditionally, when uncertainty exists onthe current and future regimes–is lower than in the casein which the bull and bear dynamics in the data isignored. There is however also a second, remarkableeffect: in general, correlations are smaller (morenegative) in bear regimes than they are in bull states,



est professeur titulaire de chaire à la ManchesterBusiness School et chercheur à l’IGIER (Institut derecherche économique Innocenzo Gasparini), à

l’université Bocconi de Milan. Il a égalementoccupé le poste de Vice-président etconseiller principal en politique (Marchésfinanciers) au sein de la Réserve fédéraleaméricaine (de 2004 à 2010). D’août 2007 àaoût 2010, il fut co-directeur du Centred'analyse des risques d'investissement àl'université de Manchester. Ses recherchess’axent sur la prévisibilité et la dynamiquenon-linéaire dans les rendements financiers,avec des applications dans la gestion deportefeuilles. Il a publié des documents dansle American Economic Review, le Journal ofFinancial Economics, le Review of Financial

Studies, le Journal of Business, the EconomicJournal, et le Journal of Econometrics, entre autres.Il siège au conseil de rédaction de journaux tels quele Journal of Economic Dynamics and Control,l’International Journal of Forecasting, et le Journal ofBusiness Finance and Accounting. Depuis juin 2011il est co-rédacteur en chef de la Quarterly Review ofEconomics and Finance.

is a Chair Professor of Finance at ManchesterBusiness School and Research Fellow of theInnocenzo Gasparini Institute for EconomicResearch (IGIER), Bocconi University, Milan. He alsoserved as an Asst. Vice-President and Senior PolicyConsultant (Financial Markets) within the U.S.Federal Reserve system (2004-2010). From August2007 to August 2010 he has served as the co-director of the Center for Analysis of Investment Riskat the University of Manchester. His research focuseson predictability and non-linear dynamics in financialreturns, with applications to portfolio management.He has published papers in the American EconomicReview, the Journal of Financial Economics, theReview of Financial Studies, the Journal of Business,the Economic Journal, and the Journal of Econo-metrics, among others. He serves on the editorialboard of journals such as the Journal of EconomicDynamics and Control, the International Journal ofForecasting, and the Journal of Business Financeand Accounting. Since June 2011 is co-editor of theQuarterly Review of Economics and Finance.

and this represents a bonus that makes availablestronger diversification opportunities exactly when aworker needs them, i.e., in bad financial states. Ingeneral, a high fraction of the correlation coefficientsfound from our MS estimates–more importantly, almostall the correlation coefficients that are statisticallysignificant–are negative, indicating that negative(positive) shocks to labor income tend to comecontemporaneously with positive (shocks) to stock

returns. The implication of these findings is that mosthouseholds (especially, highly specialized workers, witha strong chance of spending most of their careers in alimited number of related sectors) should find it optimalto channel their (pension) savings not in classical,general purpose, open-end funds, but instead in OIVs,e.g., pension funds with portfolio strategies that takeinto consideration the state and dynamics of theunderlying sector.


Massimo Guidolin

est professeur de finance à la ManchesterBusiness School. Ses recherches portent surl'évaluation des actifs et la prévisibilité durendement, les liens entre les prix des actifs etla politique monétaire, et la microstructure desmarchés. Il a publié ses travaux, entre autres,dans le Journal of Banking and Finance, leJournal of International Money and Finance, leJournal of Business Finance and Accounting,l’European Financial Management et l’Inter-national Journal of Finance and Economics. Ilest rédacteur en chef adjoint de “Research inInternational Business and Finance”.

is professor of Finance at Manchester BusinessSchool. His research focuses on asset pricing andreturn predictability, links between asset prices andmonetary policy, and market microstructure. He haspublished his work in the Journal of Banking andFinance, Journal of International Money and Finance,Journal of Business Finance and Accounting,European Financial Management and the Interna-tional Journal of Finance and Economics, amongothers. He is an Associate Editor of Research inInternational Business and Finance.

Stuart Hyde


Bagehot sur le continent ?

Comment la Banquede France a géré lacrise de 1889



Par Pierre-Cyrille Hautcœur, Paris School of Economics et l'EHESS ; Angelo Riva, European Business School - Paris et IDHE - UniversitéParis Ouest ; Eugene N. White, Rutgers University et NBER

Bien que la Banque de France fût l'égale dela Banque d'Angleterre au XIXe siècle, il y atrop peu d'études détaillées sur sa gestiondes crises pour la comparer à celle de

la Banque d'Angleterre. Nous examinons commentla Banque a réagi à la panique de 1889, lorsquel’insolvabilité du Comptoir d'Escompte a presqueconduit à une crise systémique. Dans cet épisode, laBanque de France n’a pas été un prêteur de dernierressort à la Bagehot, mais a mis en place un plan desauvetage soigneusement structuré. Notre analysedes dossiers de la Banque, d'autres matériauxcontemporains ainsi que des données montrent queles efforts de la Banque de France ressemblentbeaucoup plus à ceux d'une banque centrale fin duXXe siècle qui fait face à des délits d'initiés et prenddes décisions de sauvetage tout en minimisant l’aléamoral.

Dans cet article, nous parcourons l'histoire de lapanique de 1889 : la Banque de France est rapidementintervenue, en s'assurant que la ruée sur lesprincipales banques ne se transforme pas en unepanique générale. Pourtant, la Banque de France n'apas agi comme un prêteur en dernier ressort à laBagehot, mais a mis en place une interventioncontestée, ressemblant davantage à une opérationmoderne de “sauvetage” ou à un “plan de sauvetage”,

telle que les sauvetages du Long Term CapitalManagement en 1998 ou Baer Stearns en 2008 2. Unimportant ensemble de documents et de données asurvécu à la crise de 1889 et nous les utilisons pourreconstruire le déclanchement de la crise et laréponse de la Banque. Ces types d’interventions ontconduit les critiques à se plaindre du fait que lesbanques centrales qui s'écartent des règles deBagehot créent l'aléa moral qui conduit à des pertesplus importantes dans les crises suivantes. 3Mais, en1889, le risque d'aléa moral a été atténué parl'application de sanctions sévères et l’éviction desbanques et de la Banque de France des dirigeantset des administrateurs qui ont trahi leurs fonctions etdont les conflits d'intérêts avaient causé la crise.

La crise de 1889 a trouvé ses origines dans les effortsde Pierre-Eugène Secrétan, à la tête de la SociétéIndustrielle et Commerciale des Métaux (SM), pourobtenir le monopole de l'approvisionnement mondialde cuivre et d’en augmenter le prix. Ses acquisitionsde stocks de cuivre existantes et les achats decontrats pour la livraison future de la production desmines autour du globe ont été largement connues etdiscutées dans la presse, même si les détails de samachination sont restés obscurs et objet de rumeurs.En substance, la SM était une société à fort levierfinancier s’occupant de matières premières et utilisant


des opérations dérivées hors-bilan pour spéculer surle cuivre. 4 Si le support au projet de Secrétan n’étaitvenu que du cercle des sociétés métallurgiques, deriches investisseurs et des banques d'investissementprivé, il y aurait eu de grandes pertes, mais il est peu probable qu'il y aurait eu une crise bancaire.Cependant, dès le début, Secrétan s'est appuyé surle soutien de plusieurs des plus importantes banquescommerciales à responsabilité limitée.Normalement, les banques commerciales ne devraientpas financer les spéculations sur les matières premièresà une grande échelle, puisque leurs obligations vis-à-vis des déposants leur imposeraient une faibleexposition au risque, mais les participations desmêmes acteurs aux conseils de la SM, de banquesprivées, de banques commerciales, et de la Banque deFrance ont créé des conflits d'intérêt. L'occasion deprofiter du corner sur le cuivre conduit certaines desparties en conflit à profiter de l'asymétrie d'informationvis-à-vis de leurs conseils d'administration, desactionnaires et du public pour mettre les ressources de leurs institutions à la disposition de Secrétan. Plus particulièrement, le Comptoir d'Escompte (CE)

a fourni et inscrit aubilan des créditssubstantiels sur lecuivre entreposé, prêtédes amples garantieshors bilan sur lescontrats à termeconclu pas la SM. Cesopérations ont mis endanger non seulementle capital du CE, maisaussi ses dépôts.

Parmi les initiés il y avait quelques régents et censeursde la Banque de France. Leur silence assurait que labanque centrale, qui avait escompté les warrants surle cuivre, ne s’était pas rendue compte des menacesqui planaient sur la solvabilité du Comptoir et quiauraient pu induire un run ou même une paniquegénéralisée.

Lorsque le prix du cuivre a commencé à dégringoler,le SM et le CE ont demandé davantage de finan-cements pour soutenir les prix, révélant ainsi lafaiblesse du projet et exposant le CE à des retraitscroissants de dépôts. Après que le directeur généralde la CE, Eugène Denfert-Rochereau, ait été contraintde répondre à des questions détaillées dans unelongue interview avec le gouverneur de la Banque deFrance, la véritable condition d'insolvabilité du CE aété révélée. Denfert-Rochereau, qui avait lutté pourcacher l'implication de sa banque, s'est suicidé :cette nouvelle a amplifié la ruée aux guichets. Leministre des Finances, les régents de la Banque et

d'autres craignaient que la contagion puisse produireune panique bancaire, compromettre les marchésfinanciers et mettre en danger la faible repriseéconomique de l’époque.

Pressée par le ministre des Finances qui craignait lesretombées politiques d'une panique bancaire à laveille de l'ouverture de l'Exposition 1889 à Paris, laBanque de France s’est mise à l’œuvre. Mais, elle n'apas suivi les conseils de Bagehot pour mettre fin à lapanique: ne prêter qu'à un taux d'intérêt élevé etseulement sur des garanties de haute qualité pourproduire suffisamment de liquidités et calmer lapanique. Bagehot a précisé “qu’aucune avance quela Banque finira par perdre doit en effet être faite.”5

Le remède de Bagehot était fondé sur l'hypothèseque les paniques sont générées par une contagionrésultant d'un run initial sur une ou plusieurs banques.Les études contemporaines considèrent que lacontagion se produit à cause de chocs aléatoires(Diamond et Dybvig, 1983) ou d’informations négativessur la valeur des actifs bancaires, quand le public nepeut pas faire la distinction entre banques solvableset insolvables (Gorton, 1985; Jacklin et Battacharya,1988; Gorton et Winton, 2002).

Cependant, certains ont soutenu que l'échec desbanques insolvables ne saurait pas nécessairementgénérer une panique parce que le public peut enréalité faire la différence entre les banques solvableset insolvables. En étudiant les paniques pendant laGrande Dépression, Friedman et Schwartz (1963)voient une contagion généralisée que la création àgrande échelle de liquidité aurait pu éviter. Cependant,des études plus récentes (Calomiris et Mason, 1997;Calomiris et Wilson, 1998; et Calomiris et Mason,2001) contestent cette interprétation et trouvent queles difficultés bancaires pendant la Grande Dépressionétaient la conséquence des faiblesses observablesdans les banques individuelles. Au pire, la paniquebancaire de Chicago de 1932 était “une contractiontemporaire et injustifiée des dépôts” 6. Cela impliquequ’une augmentation générale de la liquidité auraitété une réponse politique appropriée.

Alors que nous savons ex post que le risqued'insolvabilité était limité au CE, y avait-il un dangerde contagion qui aurait justifié une augmentationmassive de liquidité en 1889 ? Les données sur les prix des actions et des bilansjournaliers des banques montrent que le public a étéplus exigeant et non pas “paniqué”. Les runs n’ontfrappé que le CE et la Banque de Paris et des Pays-Bas (Paribas), qui avait été impliquée à un degrémoindre dans le schéma de Secrétan. Bien que leministre des Finances et la Banque ne pouvaient pas

Les hommesd'affaires, du moinsen France, ne sontpas infaillibles.E. Benjamin Andrews, Quarterly

Journal of Economics (1889)1

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être certains que si ces runs avaient continué, il auraitpu y avoir contagion, les données montrent que qu'iln'y avait pas besoin d'ouvrir le robinet des liquiditéspour toutes les institutions. Et, en effet, la Banque deFrance n'a pas suivi les conseils de Bagehot.

Toutefois, Bagehot n’aurait certainement pas approuvéle sauvetage que la Banque de France a conçu pour leCE. Pour rassurer les déposants du CE, la Banque deFrance lui a fourni 140 millions de francs, garantis partous les actifs de la banque. Le run au CE a ainsi étéstoppé. Non seulement cette solution n'est pas enaccord avec les préceptes de Bagehot, mais l’octroi de crédit sans la garantie de signatures solides,exclusivement protégé par des actifs de qualitéincertaine était également interdit par les statuts de laBanque. Une minorité des Régents s’était en faitvigoureusement opposée à l'action. La Banque deFrance a pris la précaution de former un syndicatcomposé des membres du conseil d'administration duCE, des banques commerciales et des banquesprivées pour fournir 20 millions de francs destinés àabsorber toutes les pertes.

La Banque de France a ensuite “réformé” le systèmefinancier : elle n’a pas imposé de nouvelles régle-mentations limitant la prise de risque mais elle aimposé le départ de ses censeurs en conflit d’intérêt ;elle s’est assurée en outre que le conseil d'administrationdu CE et les autres individus impliqués dans leschéma du cuivre payent pour les pertes, en lesobligeant à des versements importants. D'autresinstitutions financières ont pris des mesures similairespour forcer à la démission des dirigeants compromis.En outre, les actionnaires du CE ont payé le prix fortquand les cours de l'action se sont effondrés, même

s’ils estimaient qu'ils avaient été trompés par leConseil d’administration. Plutôt que fermer le CE, il aété ré-ouvert et recapitalisé sous le nom ComptoirNational d'Escompte (CNE), les actionnaires anciensayant une option d'achat d'actions de la nouvelleinstitution. Les déposants des banques et lesactionnaires ont accepté l'affaire, et le Comptoir a denouveau prospéré. Si le succès est mesuré parl'absence de crises futures, alors la Banque deFrance a réussi, puisque jusqu’à la première guerremondiale il n'y a eu qu'une seule faillite bancairemineure.


Although the Banque de France was the peer of theBank of England in the nineteenth century, there arefew detailed studies of its crisis management tomatch those for the Bank of England. We examinehow the Banque responded to the Panic of 1889,when the Comptoir d’Escompte’s insolvency nearlyinduced a system-wide crisis. This episode was nota Bagehot-style lender of last resort operation but acarefully structured bailout and cleanup operation.Our analysis of the Banque’s records and othercontemporary materials and data shows that the

Banque’s efforts look much more like those of a late twentieth century central bank, coping insiderconflicts and bailout decisions while minimizing moralhazard.

In this paper, we recover the history of the panic of1889, when the Banque de France quickly intervened,ensuring that a run on leading banks did not turn intoa general panic. Yet, it was not a Bagheot-style lenderof last resort operation, but a divisive and contestedintervention, resembling more a modern “lifeboat” or

Bagehot on the Continent?How the Banque de France managed the Crisis of 1889


“bailout" operation, such as the rescues of Long TermCapital Management in 1998 or Baer Stearns in 2008 2.A wealth of documents and data has survived for thecrisis of 1889, which we use to reconstruct theemergence of the crisis and Banque’s response.Such modern interventions have led critics tocomplain that central banks that deviate fromBagehot’s rules create moral hazard that leads togreater losses in subsequent crises3. But, in 1889,the risk of moral hazard was mitigated by the purgeof officials at the banks and the Banque de Francewhose conflicts of interests had permitted the crisisto develop and by the enforcement of severepenalties for those who failed in their duties asmanagers or board members.

The Crisis of 1889 had its origins in the efforts ofPierre-Eugène Secrétan, head of the Société industrielleet commerciale des métaux (SM) to engineer amonopoly of the worldwide supply copper and driveup its price. His acquisitions of existing copper stocksand purchases of contracts for future delivery from

mines aroundthe globewere widelyknown anddiscussed inthe press,even thoughthe details ofhismachinationsremainedobscure and

the subject of rumors. In essence, the SM was ahighly leveraged commodities company that used off-balance sheet derivatives to speculate in copper4. Ifsupport for Secrétan’s scheme had remained withina circle of metals companies, wealthy investors andprivate investment banks, there would have beenlarge losses, but it is unlikely there would have beena banking crisis. However, from the start, Secrétandrew upon the support of several of the mostimportant limited liability commercial banks.

Normally, commercial banks would not have fundedcommodities speculation on a grand scale, as theirobligation to depositors mandated a lower tolerancefor risk; but the overlapping management relationshipsbetween the SM, private banks, commercial banks,and the Banque de France created conflicts ofinterest. The opportunity to profit from the copperscheme induced some of the conflicted parties totake advantage of the information asymmetries vis-à-vis their boards, shareholders and the public andbring the resources of their institutions to Secrétan’s

assistance. Most notably, the Comptoir d’escompte(CE) provided substantial on-balance sheet credits forwarehoused copper and vast off-balance sheetguarantees for the SM’s forward contracts that putnot only its capital but also its deposits at risk. Amongthe knowledgeable insiders to the scheme weresome regents and censeurs (auditors) at the Banquede France. Their silence ensured that the centralbank, which had discounted copper warrants, wasunworried about threats to the solvency of theComptoir that might induce a run or even a panic.

When the price of copper began to tumble, the SMand the CE hastily scrambled for more funding toprop up prices, revealing the weakness of thescheme and causing the CE to experience risingwithdrawals of deposits. After the director-general ofthe CE, Eugène Denfert-Rochereau was compelledto answer detailed questions in an extensive interviewwith the Governor of the Banque de France, the trueinsolvent condition of the CE was revealed. Denfert-Rochereau, who had struggled to conceal his bank’sinvolvement, committed suicide, the news of whichamplified the run on the bank. The Minister ofFinance, regents of the Banque and others fearedthat contagion would produce a banking panic, roilingfinancial markets and endangering a weak economicrecovery.

Pressured by the Minister of Finance who feared thepolitical fallout of a banking panic on the eve of theopening of the 1889 Paris Exposition, the Banque deFrance stepped into the breach. But, it did not followBagehot’s advice on how to halt a panic: lend only at a high rate of interest and only on high qualitycollateral to produce enough liquidity to calm thepanic. He specified that “No advances indeed bemade by which the Bank will ultimately lose5.”Bagehot’s remedy was predicated on the assumptionthat panics were generated by a contagion arisingfrom an initial run on one or more banks. Contemporarystudies consider contagion occurring either becauseof random shocks (Diamond and Dybvig, 1983) ornegative information about the value of bank assets,where the public cannot perfectly discriminatebetween solvent and insolvent banks (Gorton, 1985;Jacklin and Battacharya, 1988; and Gorton and Winton,2002).

However, some have argued that the failure ofinsolvent banks will not necessarily generate a panicbecause the public can discriminate between thesolvent and insolvent. Looking at the canonical caseof the Great Depression panics, Friedman andSchwartz (1963) see a generalized contagion that alarge-scale creation of liquidity could have cured.


Men ofbusiness, at least inFrance, are notinfallible.E. Benjamin Andrews, Quarterly

Journal of Economics (1889)1

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However, more recent studies (Calomiris and Mason,1997; Calomiris and Wilson, 1998; and Calomiris andMason, 2001) challenge this view and find thatbanking distress in the depression was an informedmarket response to observable weaknesses inindividual banks. At worst, the Chicago banking panicof 1932 was “a temporary unwarranted contractionof deposits6,” with the implication that a generalincrease in liquidity would be an inappropriate policyresponse.

While we know ex post that the risk of insolvency waslimited to the CE, was there a contagion brewing thatwould have warranted a massive increase in liquidityin 1889? Data on stocks prices and daily bankbalance sheets show that the banking public wasdiscerning and not “panicked.” The only runs hit theCE and the Banque de Paris et Pays-Bas (Paribas),which had been involved to a lesser degree inSecrétan’s scheme. Although the Minister of Financeand the Banque could not have been certain that ifthese runs were allowed to continue, there might be contagion, this evidence implies that that therewas no need to turn on the liquidity spigot for allinstitutions. And, indeed the Banque of France didnot follow Bagehot’s advice.

However, Bagehot would certainly have not approvedof the rescue that the Banque de France devised forthe CE. To reassure the depositors of CE, the Banquede France provided 140 million francs of cashcollateralized by all the assets of the bank. The run at the CE was then halted. Not only was this solutionnot in accord with Bagehot’s precepts, but creditwithout guaranteeing signatures and uncertain of the quality of the assets was also not permitted bythe statutes of the Banque de France; and a minorityof the Regents vigorously opposed the action. TheBanque took the precaution of forming a syndicateof the board of directors of the CE, commercialbanks, and private banks to provide a pool of 20 million francs to absorb any losses.

The Banque de France then “reformed” the financialsystem, not by imposing new regulations limiting-risktaking but enforcing the departure of its conflictedcenseurs and ensuring that board of directors of the CE and other individuals involved in the copperscheme were compelled to pay for the losses, leadingto substantial payments. Other financial institutionstook similar actions to force the resignation of compro-mised managers. In addition, the shareholders of theCE took a big hit when its share price collapsed,though they felt they had been misled by the Board.Rather than close the CE, it was re-opened andrecapitalized as the Comptoir national d’escompte(CNE), with the shareholders having an option to buyshares in this new institution. The banks’ depositorsand shareholders took the deal, and the newComptoir prospered. If success is measured by theabsence of future crises, then the Banque de Francesucceeded, as there was only one minor bank failureand no runs until World War I.


1 Andrews felt the French were simply incapable of building a successful trust like the contemporary Americans: “It should have been certain beforehand that thecopper ‘combine,’ so rickety, with no power, as genuine trusts have, to limit production, could not permanently continue prices thus excessively above the normallevel. Stronger organization, less greed, or death---these were the alternatives. There is no evidence that M. Secrétan and his confidants canvassed the possibilitiesof copper production with any care.” E. Benjamin. Andrews, “The Late Copper Syndicate,” Quarterly Journal of Economics III:4 (1889), p. 513

2 Roger Lowenstein, When Genius Failed: The Rise and Fall of Long-Term Management (New York: Random House, 2000) and William D. Cohan, House of Cards: A Tale of Hubris and Wretched Excess on Wall Street (New York: Doubleday, 2009)

3 See for example, General Accounting Office, “Responses to Questions Concerning Long-Term Capital Management and Related Events,” Doc. B-284348, (February23, 2000) and Vincent R. Reinhart, “A Year of Living Dangerously: The Management of the Financial Crisis of 2008,” Journal of Economic Perspectives 25:1 (Winter2011), pp. 71-90

4 By the time of its failure in 1889, the SM had a capital of 50 million francs and debts of 300 million, with forward contracts for 96,600 tons of copper, which if valuedat £70 a ton, represented obligations of 169 million francs

5 Walter Bagehot, Lombard Street: A Description of the Money Market (Scribner, Armstrong & Co., 1873; Homewood, Illinois, Richard D. Irwin 1962), p.97

6 Charles W. Calomiris and Joseph R. Mason, “Causes of U.S. Bank Distress During the Depression,” Federal Reserve Bank of Chicago Review (May 2001), p. 9


est professeur de Finance à HEC, Paris etresearch fellow du Centre for Economic Policy

(CEPR). Sa recherche porte sur lesdéterminants de la liquidité des marchésfinanciers et a été publiée dans le Journalof Finance, la Review of Financial Studies et le Journal of Financial Economics. Il estmembre des comités scientifiques del’Autorité des Marchés Financiers (AMF), la Fondation banque de France, le “Committee of Economic and MarketsAnalysis of the European Securities andMarkets Authority” (ESMA) et est membredu comité exécutif de la “European FinanceAssociation”. Il est par ailleurs co-éditeur dela Review of Finance et éditeur associé de

la Review of Asset Pricing Studies. Ses travaux derecherche ont été récompensés par des prix del’Institut Europlace en 2005 et 2009, la FondationHEC en 2006 et 2009 et the prix du AnalysisGroup décerné lors des rencontres annuelles dela Western Finance Association (WFA).

is professor of Finance at HEC, Paris and aresearch fellow of the Centre for Economic Policy(CEPR). His research focuses on the determinantsof financial markets liquidity and has beenpublished in top-tier academic journals such asJournal of Finance, Review of Financial Studiesand Journal of Financial Economics. He serves on the scientific committees of the Autorité desMarchés Financiers (AMF), the Research Foundationof the Banque de France, the Group of EconomicAdvisors of the Committee of Economic andMarkets Analysis of the European Securities andMarkets Authority (ESMA) and on the executivecommittee of the European Finance Association(EFA). He acts as co-editor of the Review ofFinance since 2009 and he is an Associate Editorof the Review of Asset Pricing Studies. For hisresearch, he received awards from the EuroplaceInstitute of Finance in 2005 and 2009, the annualresearch prize of the HEC Foundation in 2006 and2009, and the Analysis Group award for the bestpaper on Financial Markets and Institutionspresented at the 2009 Western Finance Association(WFA) meetings.


Pierre-Cyrille Hautcœur

enseigne la finance à l’European BusinessSchool où il dirige le département derecherché en finance. Spécialiste d’histoirefinancière, il a récemment publié L’Histoirede la Bourse (La Découverte, 2012) avecPaul Lagneau-Ymonet, et "The Paris financialmarket in the XIXth century : complemen-tarities and competition in microstructures"(Economic History Review, 2012), avecPierre-Cyrille Hautcœur.

teaches finance at the European Business Schoolwhere he is director of the research department offinance. He is specialist in financial history. He hasrecently published L’Histoire de la Bourse (LaDécouverte, 2012) with Paul Lagneau-Ymonet, and"The Paris financial market in the XIXth century :complementarities and competition in microstructures"(Economic History Review, 2012) with Pierre-CyrilleHautcœur.

Angelo Riva

est professeur d’économie à l’Université Rutgers(USA) et chercheur au NBER. Spécialiste d’histoiremonétaire et financière, il a récemment publié “Danger on the exchange: How counterparty risk was managed on the Paris exchange in thenineteenth century” (Explorations in EconomicHistory, 2011), avec Angelo Riva, et "How OccupiedFrance Financed Its Own Exploitation in World War II” (American Economic Review, 2007) avecFilippo Occhino et Kim Oosterlink.

is professor of economics at the Rutgers University(USA) and researcher at the NBER. He is specialistin financial and monetary history. He has recentlypublished “Danger on the exchange: Howcounterparty risk was managed on the Parisexchange in the nineteenth century” (Explorationsin Economic History, 2011) with Angelo Riva and "How Occupied France Financed Its OwnExploitation in World War II” (American EconomicReview, 2007) with Filippo Occhino and kimOosterlink.

Eugene White




La transformation des marchésdérivés de gré à gré

Enjeu autour des catégories

Par Hélène Rainelli-Weiss, IAE - Université de Paris I et Isabelle Huault, Université Paris-Dauphine

Ala suite de la crise financière récente, lesmarchés de gré à gré font face à unemenace de régulation sans précédent quipousse à l’abandon du mécanisme opaque

de transactions bilatérales et à l’adoption d’unfonctionnement de type walrasien ou la concurrenceentre acheteurs et vendeurs de produits financiersgarantirait une transparence très améliorée. L’évolutionprojetée rencontrant la résistance d’un grand nombrede participants à ces marchés, nous proposons icid’étudier la réaction de l’industrie à ces projets derégulation. Plusieurs questions sont en discussion,parmi lesquelles la migration de mécanismes jusqu’icibilatéraux et souvent manuels vers des fonction-nements de marché multilatéraux et automatisés, lerecours grandissant à la centralisation des contrepartiesvia la mise en place de chambres de compensationet l’amélioration de la gestion du collatéral pour lestransactions restant en dehors du dispositif decompensation. En bref, la proposition législativeconsiste à faire migrer la partie la plus importantepossible des marchés de gré à gré vers des boursesou des plateformes électroniques. Ceci ne va passans rencontrer de grandes résistances chez lesacteurs du marché, résistance que nous analysonssous l’angle d’un débat sur les catégories proposéespar le régulateurs et contestées par les grandesbanques d’investissement.

Notre recherche se base sur une étude qualitative sur la période 2008/2011. Notre objectif est decomprendre les intentions des acteurs, leursreprésentations du marché, le type de métrique qu’ils utilisent, leurs arguments, leurs souhaits et leur interprétation de la manière dont la nouvellelégislation est susceptible de transformer le marché.Nous nous concentrons spécifiquement sur le typede catégories utilisées ou promues par les différentsparticipants du champ et en particulier par lesrégulateurs d’une part et les grandes banquesd’investissement d’autre part.

Pour atteindre notre objectif de recherche, nousutilisons des sources multiples, pour l’essentieltextuelles, qui peuvent être classées selon lesdistinctions suivantes :

Textes d’archives et littérature grise : Nous avonsconsulté de très nombreux rapports, livres blancs etétudes publiés par la Banque Mondiale ou l’IOSCO4.Nous avons aussi utilisé l’information issue de textesou de discours reproduits sur les sites web d’acteursmajeurs comme l’ISDA5 ou le Tabbgroup6.

La consultation Mifid : Nous avons analysé lescontributions à la consultation publique organisée parla commission européenne sur la révision de ladirective MiF entre le 08/12/2010 et le 8/02/2011.Ces contributions sont au nombre de 4 200.


Une analyse attentive des réponses fournit uneperspective intéressante sur la réaction globalementhostile des grandes banques d’investissement et surles moyens qu’elles emploient pour tenter d’éviter leschangements les moins souhaitables de leur point devue. Ces grandes institutions financières étant aucœur des marchés de gré à gré et étant impliquéesdans la majorité des transactions qui s’y produisent,ce matériau fournit une base empirique riche pourl’observation de la résistance à la régulationannoncée et des arguments qui la soutiennent.

Articles de presse : Nous avons utilisé en complémentla base de données Factiva, qui rassemble des articlesde presse d’environ 14000 sources différentes. Sur lapériode d’étude (2008-2011) nous avons identifié150 articles de presse concernant notre sujet.

Globalement, nos résultats mettent en évidence les moyens mis en œuvre par les acteurs puissantsde l’industrie financière pour résister au type declassification proposée par le régulateur et contesterla vision que ce dernier a des marchés de gré à gré.Nous montrons que ces acteurs puissants tentent desaper les catégories proposées par le régulateur (parexemple les notions de produit dérivé “standard” ou“liquide”) et de montrer que ces notions sont nonpertinentes ou impossibles à utiliser en pratique. Les principales institutions financières impliquées surles marchés de gré à gré consacrent beaucoup detemps et d’énergie à créer ce que nous appelonsdans le papier de l’incommensurabilité. Leur combatest double : elles se battent d’une part sur lacatégorisation des produits et d’autre part sur cellesdes plateformes électroniques envisagées par lerégulateur (quel régime pour quelle plateforme). Cettebataille produit au final un bourgeonnement de définitions, une multiplication d’acronymes quiinduisent à penser que l’objet de la tentative derégulation est extrêmement complexe et que lalégislation sera très difficile à mettre en œuvrepratiquement. Outre la création de concepts incom-mensurables (c’est à dire ne se prêtant pas à latentative de régulation proposée), les grandesbanques cherchent à défendre des frontières socialeset à conserver la nature de “club” de ces marchés degré à gré. Elles cherchent à contrôler l’accès d’autresparticipants, à défendre leurs statuts de leaders et àimposer des conditions qui leur permettraient depréserver le statu quo. Au total, la résistance à la nouvelle régulation a comme enjeu central undésaccord de fond sur la forme optimale de marché.Contestant la vision du régulateur selon laquelle lesmarchés OTC peuvent facilement et doivent doncdevenir des marchés organisés, les principalesbanques se trouvent réduites à invoquer la nature

spécifique des marchés de gré à gré. Cependant,elles manquent d’outils conceptuels permettant dedéfinir précisément ce que serait cette nature. Celapose la question de la manière dont les acteursmajeurs peuvent surmonter cette faiblesseconceptuelle.

Deux traits principaux ressortent de notre analyse. Lepremier est le rôle joué par l’hyper sophistication etla technicité du débat, qui obscurcit la vision globaledes avantages et des inconvénients de la législationproposée. L’utilisation extensive d’acronymes, lacontestation des catégories et la multiplication desdéfinitions sont utilisées par les opposants à lalégislation pour instaurer l’idée que l’ordre socialexistant est trop complexe pour être aisémenttransformé. Le second trait remarquable est le rôlejoué par la théorie financière comme répertoireculturel utilisé par les parties en débat. La tentativede législation repose très directement sur la théoriefinancière standard dont elle tire sa légitimité, ce quioblige ses opposants, dans leur résistance auchangement proposé, à la prétendre non pertinentepour résoudre les problèmes que le régulateur s’estdonné pour mission de traiter. Ils se trouvent alorsdans la position d’avoir à invoquer une théorie ad hoc, ce qui pose la question du rôle que joueracette faiblesse conceptuelle dans l’évolution de lalégislation. Dans quelle mesure les grandes banquesd’investissement dont les ressources économiqueset le pouvoir de lobbying ne sont pas négligeablesseront-elles handicapées dans leur débat avec les régulateurs par le manque d’appareil théoriquepermettant de décrire ce que serait un marché OTCfonctionnant de manière satisfaisante pour toute lesparties en présence ?



Following the recent financial crisis, OTC marketsundergo unseen regulatory pressure to move fromtheir opaque bilateral transactions mechanism towardsa more walrasian mechanism where competitiveprocesses would produce more price transparency.As the evolution at stake is contested by variousmarket participants, we propose to study the reactionof the industry to this regulatory pressure Severalissues are on the agenda, namely the migrating frombilateral and manual to multilateral and automatedtrading mechanisms, the increasing of the use ofcentral counterparties through clearing houses andthe improvement of collateral management for thesubset of deals that will remain bilateral. In short, the legislative proposal to move as much as OTCmarkets to exchanges or multilateral platforms aspossible, having been met with strong resistance bythe major broker dealers, we analyze the battle overcategories involved in the new regulation process.

Our research is based on a qualitative study of theevolution of OTC markets between 2008 and 2011.Our objective is to understand the intentions of theactors, their representation of the market, theirmetrics, their arguments, and their own interpretationof how regulation will change the market and whatthey think is desirable. We focus on the type ofcategories, and standards used or promoted by variousmarket participants and mainly great investment banksand regulators. To reach our research objectives, weuse multiple sources of empirical evidence, andmainly textual sources, which can be divided intothree main categories.

Archival materials : We consulted many categories ofarchival information (reports, white papers, studies ofthe Bank of International Settlements or IOSCO4) to better understand the context of OTC markets. We also studied information, texts, and discoursesstemming from main actors’ websites around newdevices, such as ISDA5 or Tabbgroup6.

Mifid-consultation : We have analyzed contributionsto the public consultation organized by the EuropeanCommission on the basis of a consultation documenton the review of the Markets in Financial InstrumentsDirective (MiFID) from 08/12/2010 to 02/02/2011.The consultation resulted in more than 4200 responses.A careful analysis of these responses providesinteresting results, in particular as regards the globally

adverse position of main investment banks towardsthe regulation to come and the means they use toresist against unwanted change. Knowing that theselarge financial institutions are at the core of OTCmarkets and are involved in the majority of the dealsstruck on these markets, the consultation responsesprovide a rich database to observe resistance to thenew regulation and to study the arguments used forthat purpose.

Press articles. To review press articles, we used theFactiva database, which provides business newscollected from 14,000 sources. The articles werechosen from 2008 to 2011. In total, 150 articlesmade up our database.

Overall, our results illustrate the processes and themeans by which powerful actors resist categorizationand contest a certain vision of the market. We find that they attempt to undermine the categoriesproposed by the regulator (eg. the notion of standar-dized or liquid OTC derivative products) and arguethey are either irrelevant or impossible to implementin practice. Major dealers devote a great time andenergy creating what we call incommensurability.Their battlefield is twofold: first, they debate onproduct categorization and second, on platforms orvenues categorization (which regime should apply towhich platform). This results in a blossoming ofdefinitions and a multiplication of acronyms, conveyingthe notion that the matter at stake is highly complexand the regulation will be difficult to implement inpractice. Beyond the creation of incommensurables,major dealers directly attempt to defend socialboundaries and protect the “clubby” nature of OTCmarkets. Their aim here is to control the access ofother market participants and defend their status byimposing conditions that would result in preservingthe status quo. Overall, the struggle against theregulation to come is a struggle over a market form.This is the reason why contesting the regulator’s viewthat OTC markets can easily become organizedmarkets, incumbent banks are cornered to developthe notion of a specific nature of OTC markets.However, they lack the conceptualization allowing fora precise definition of this nature. This raises thequestion of how they can overcome this weakness intheir argumentation against regulation.

4 International Organisation of Securities Commissions5 International Swaps and Derivatives Association6 Founded in 2003, TABB Group is a financial markets' research and strategic advisory firm focused on capital markets


Transforming financial OTC markets Struggles around categories


Hélène Rainelli-Weiss est professeur de finance àl’Institut d’Administration des Entreprises de Paris,Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne dont elle

dirige le Master Finance. Diplômé de l’EMLyon et titulaire d’un Master of Science de Finance de l’université de Lancaster auRoyaume Uni, elle est docteur de l’Universitéde Rennes 1. Après avoir travaillé surl’évaluation des actifs financiers, elle s’estintéressée à l’analyse du rôle joué par lathéorie financière dans un ouvrage édité auxPUF en 2003 et intitulé “Nature et fonctionsde la théorie financière”. Ses travauxs’inscrivent aujourd’hui dans une perspectivequi vise à réinscrire la finance dans lechamp du social, en étudiant de manièrefine l’organisation pratique des marchés

et les interactions sociales qui les structurent. Ellea publié récemment les résultats d’enquêtesmenées auprès des acteurs du marché desdérivés du crédit, (Market Shaping as an Answerto Ambiguities: The case of credit derivatives, avecI. Huault dans la revue Organization studies, enmai 2009) et du marché des dérivés climatiques (A Market for Weather Risk : Conflicting metrics,attemps to compromise and limits to commen-suration, avec Isabelle Huault, dans la revueOrganization Studies en Novembre 2011).

Hélène Rainelli- Le Montagner is professor offinance at the Sorbonne Institute for BusinessAdministration and is chair of its Master ofFinance. She received her MBA from the LyonsManagement School (France), her M. Sc. inFinance from the University of Lancaster (UK), andher PhD in management sciences from theUniversity of Rennes (France). After having workedon the evaluation of complex financial products,she turned to the analysis of the role of financialtheory in a book published in 2003. Her currentresearch interests are in the sociology of financialmarkets, with a focus on the organization ofmarkets and the role of social interactions in thisorganization. She recently published the results ofstudies of the actors of credit as well as weatherderivatives financial markets (Market Shaping as an Answer to Ambiguities: The case of creditderivatives, with I. Huault in Organization studies,may 2009 ; A Market for Weather Risk : Conflictingmetrics, attemps to compromise and limits tocommensuration, with Isabelle Huault, in OrganizationStudies November 2011).


Two main features can be highlighted as regards thestruggle over categorization in the case we study.One is the role played by the hyper-sophistication andtechnicity of the debate, which obscures the debatebetween the regulation pros-and-cons. The use of acronyms, the contestation of categories, themultiplication of definitions are used by incumbentfirms to convey a vision where the present socialorder is too complex to be easily transformed. Theother feature is the part taken by theory – herefinancial theory- as a cultural repertoire for parties atstake in the debate. As the legislative attempt heavily

relies on standard theory and draws its legitimacyfrom it, dominant actors, in their struggle againstchange, are forced to advocate its irrelevance asproviding solution to remedy the issues targeted bythe regulator. They find themselves having to resortto some ad hoc defence. This raises the question ofthe role this weakness is likely to play in the struggleover regulation. To what extent will major actorswhich resources in economic power and lobbyingcapacity are huge, be handicapped by the lack oflegitimatizing theoretical and cultural apparatus?

Hélène Rainelli-Weiss




Le mimétisme entre investisseurs institutionnels :mesures du mimétismeet application au casdes fonds actions français

Par Raphaëlle Bellando, Université d’Orléans

Au cours des 20 dernières années unelittérature abondante s’est développée surle comportement des investisseurs et la manière dont leurs décisions peuvent

affecter de façon significative la formation des prixd’actifs sur les marchés financiers. A cause de leurpoids important les investisseurs institutionnels(fonds de pension, fonds de placement, banques etcompagnie d’assurances) sont des acteurs particu-lièrement intéressants de ce point de vue. La questiondu mimétisme des investisseurs institutionnels est aucœur de cette problématique d’une part parce qu’ilspeuvent facilement observer les actions les uns des autres, d’autre part parce qu’ils sont soumis àdes incitations (contrats de rémunération, effets deréputation) à imiter leurs pairs. Dans le cadre desprojets de recherche soutenus par l’Institut Europlacede Finance deux travaux ont été réalisés qui traitentdu mimétisme entre les fonds d’investissement.

Le premier, intitulé “Measuring herding intensity, ahard task1”, s’intéresse à la mesure traditionnelle demimétisme proposée par Lakonishok, Shleifer andVishny (LSV) en 1992. L’indicateur LSV, qui porte sur les titres individuels achetés ou vendus par ungroupe de fonds sur une période donnée, mesure la

concentration excessive de transactions de mêmesens au sein de ce groupe. Elle définit le mimétismeau niveau de chaque titre comme la proportionexcessive d’acheteurs (resp. de vendeurs) sur uneaction donnée relativement à la proportion moyenned’acheteurs (resp. vendeurs) au sein des gérants defonds, sur l’ensemble des actions au cours d’unepériode donnée. Facile à appliquer, cette mesure adonné lieu à de très nombreuses applications quimontrent une relative faiblesse du mimétisme sur lesmarchés financiers les plus développés ainsi que desniveaux de mimétisme plus élevés sur les marchésémergents, et sur les actions de faible capitalisation.Cette mesure est réputée avoir de nombreuxinconvénients en particulier des biais résultant de laprésence de mimétisme fallacieux2, de l’absence deprise en compte des volumes de transactions, del’existence de contrainte sur les ventes à découvert,ou encore liés au changements de composition desindices de référence. Mais il existe peu de travauxcritiquant la construction et la cohérence interne decette mesure. Or Frey, Herbst and Walter (2007) ontmontré par des simulations de Monte Carlo que cetindicateur est biaisé vers le bas en présence demimétisme. Nous donnons une explication formelleà ce biais en montrant, dans le cadre d’un modèle


Over the last twenty years a vast literature hasemerged on the behavior of active investors infinancial markets, as their decisions can significantlyaffect financial asset prices. Because of their weighton market transactions Institutional investors (pensionfunds, mutual funds, banks, insurance companies ...)have received a particular attention from this point ofview. Another specificity of these investors lies in theirpropensity to herd, as they can easily observe eachother’s and because compensation contracts,reputation or career concern provide fund managerstrong incentives to mimic other manager strategies.A large theoretical and empirical literature has thusfocused on the herding propensity of institutionalinvestors. The Europlace Institute of Finance hassupported a research project that led up to twopapers on this topic.

The first one, entitled “Measuring herding intensity, ahard task1”, provides a discussion about existingherding measures. In 1992, Lakonishok, Shleifer andVishny (hereafter LSV) proposed an indicator toempirically assess herding among institutionalinvestors. The LSV indicator uses portfolio data tomeasure herding as an excessive concentration oftransactions of, for example money managers, on thesame side of the market. LSV defines herding as theexcess proportion of money managers buying(selling) a given stock in a given period referring to thenormal (mean) proportion of buyers (sellers) of allmarket stocks between funds managers.

The LSV measure relies on portfolio data and is easyto implement. It also allows refinement in the analysisof institutional herding, for particular subgroups of

Herding by institutional investors:Herding measures and empirical evidence on french mutual funds


simplifié, que ce biais est positivement lié au niveaueffectif de mimétisme. Nous proposons égalementl’expression théorique d’un indicateur corrigé de ce biais.

Nous examinons ensuite les propriétés de la nouvellemesure proposée par Frey, Herbst and Walter, 2007(FHW) pour montrer qu’elle n’est précise que dansdes configurations très particulières et surestime dansd’autres cas le niveau de mimétisme. Plus précisémentelle ne vaut que si le mimétisme est intégral (concernetous les titres) et symétrique (les probabilités de sur-achat et de sur-vente sont égales). Nous proposonsune version corrigée de l’indicateur FHW qui enautorise la généralisation. Nous montrons enfin quele vrai niveau de mimétisme est borné par les deuxindicateurs LSV et FHW.

Mais au total, dans la mesure où les deux indicateurscorrigés dépendent de paramètres inconnus et quis’avèrent très difficiles à estimer correctement, nousconcluons que mesurer le mimétisme sur les titresindividuels est une tâche plus complexe qu’il n’yparaît.

Le second papier, intitulé “Institutional herding instock markets: empirical evidence from French mutualfunds3”, est une étude empirique du mimétisme surle marché des fonds actions français entre 1999 et

2005. Le marché français présente des spécificitésintéressantes du fait de sa taille (l’actif sous gestionreprésente 20% du marché européen), et parce qu’ilest particulièrement concentré. Nous utilisons desdonnées de la Banque de France concernant 1891fonds actions. Contrairement à la littérature, nousutilisons les deux indicateurs, LSV et FHW afin deborner la valeur réelle du mimétisme. Nous montronsque le niveau de mimétisme est compris entre 6% et 20%. La mesure traditionnelle LSV permet demontrer que le mimétisme est plus élevé sur lemarché français que sur les marchés américains etanglais, et est proche des niveaux observés enAllemagne. De plus, le mimétisme semble augmenteravec le poids de la transaction dans l’actif d’un fonds.Nous confirmons les résultats des travaux antérieurssur les small caps, plus sujettes au mimétisme queles autres. Par ailleurs, les fonds semblent pratiquerdes stratégies momentum asymétriques : ils vendentles actions en baisse mais n’achètent pas signifi-cativement les actions dont les cours ont monté.Enfin, notre papier apporte deux conclusionsoriginales. Tout d’abord, l’origine géographique desactions semble jouer sur le degré de mimétisme, plusimportant pour les actions étrangères. Ensuite, ladynamique des prix des actions sujettes au mimétismesuggère que le mimétisme à la vente pourrait avoir uneffet déstabilisant sur les prix.



1 “Measuring herding intensity, a hard task”, Raphaëlle Bellando available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=16227002 Le mimétisme fallacieux correspond en fait à une situation où les investisseurs prennent les mêmes décisions non pas pour se copier, mais parce qu’ils utilisent le

même jeu d’informations3 “Institutional herding in stock markets: empirical evidence from French mutual funds”, M. Arouri, R. Bellando, S. Ringuedé & A. G. Vaubourg, available at SSRN:

http://ssrn.com/abstract=1966068

investors or stocks. For these reasons, it has beenwidely used in the empirical literature dedicated toherding by institutional investors, for which portfoliodata are easily available. The main findings of thisempirical work are that herding intensity is very weakin American and Western Europe Markets, and ishigher in emerging markets as well as for small capsstocks.

This measure has numerous drawbacks but the maincriticisms bear on its ability to provide a relevantmeasure of institutional herding (bias resulting fromspurious herding, from disregarding trading intensityand short sale constraints, and from changes inbenchmark index composition). There exists only avery few papers that criticize LSV for its lack ofinternal consistency. Frey, Herbst and Walter (2007)(FHW hereafter) have shown by Monte Carlo simulationsthat the LSV measure is accurate only if there is noherding, and is biased downward otherwise. Thispaper provides an explanation of this bias. Using atheoretical approach, we show that LSV bias ispositively linked with the level of herding. This leadsus to propose a more appropriate measure ofherding.

As FHW proposed a new measure of herding in theline of LSV, we turn to the properties of their indicator:we show that it is accurate only under very strongassumptions about the nature of herding prevailingon the market. Actually they suppose a symmetricaland integral herding: all the stocks are excessivelybought or sold, and the probabilities to be excessivelybought or sold are equal. The second result of ourpaper consists in proposing a corrected indicator thatis more robust among various herding configurations.The third result of the paper is to show that the realherding value belongs to an interval defined by LSV(lower bound) and FHW (upper bound).

Finally the main contribution of this paper is tohighlight the difficulties to measure herding. Both LSVand FHW corrected measures require a prior knowledgeof some parameters of the distribution. But theseparameters are unobservable and thus have to beestimated. This suggests that assessing herdingintensity is a more difficult task than considered up tonow in the empirical literature.

The second paper, entitled “Institutional herding instock markets: empirical evidence from Frenchmutual funds”3, is an empirical study that assessesherding by French equity mutual funds between 1999and 2005. The French investment funds' industry isthe largest in Europe, in terms of asset undermanagement; it represents more than 20% of theEuropean market. It also exhibits interesting specificitiessuch as a particular high concentration. We make useof a new data set provided by the Banque de France,containing 1 891 French equity mutual funds.

In contrast with most of the literature on institutionalherding, we use both LSV and FHW in order tomeasure the intensity of herding by French OPCVM.This allows us to bound the level of herding and toshow that the French mutual funds market has aherding intensity comprised between 6% and 20%.Using the standard LSV measure, we establish thatherding by French mutual funds is higher than the onereported in other empirical studies on US and UKstock markets. However, it is quite similar to theherding level obtained in the German case. Moreover,herding significantly increases with the intensity offund trading. In line with the results reported by mostprevious works on developed stock markets, we alsoshow that although some herding is observed forlarge capitalization stocks, herding is stronger in smallcapitalization than in medium- and large-capitalizationfirms. Moreover, our findings reveal that French mutualfunds only partially practice momentum strategies:they buy past winners but do not significantly sell pastlosers. Finally, our paper provides two conclusionsthat are particularly original as regards the literatureon institutional herding. First, an important innovationof our paper is to examine whether stocks' geographicalorigin affects herding intensity. We conclude thatherding is more severe among foreign stocks thanamong UE-15 or French stocks. Second, in contrastwith most previous papers on developed stockmarkets, the price dynamics of herded stockssuggests that French institutional sell-herding hassignificant destabilizing effects on stock prices.



est professeur à l’Université d’Orléans etDirectrice-Adjointe du Laboratoire d’Economied’Orléans (UMR 6221 du CNRS) depuis 2007, où

elle est responsable de l’équipe Macro-économie et Finance. Elle coordonne avecJean-Bernard Chatelain le Groupement deRecherche Européen CNRS en MonnaieBanque et Finance.

Ses travaux se situent dans le domaine del’économie monétaire et financière. Elle apublié des travaux portant sur les tauxd’intérêt, l’économie bancaire, la politiquemonétaire, l’intégration monétaire euro-péenne, les informations contenues dansles prix d’options. Ses travaux récentsportent sur les comportements des fonds

d’investissement.

is professor at the University of Orléans. She isdeputy director of the Laboratoire d’Economied’Orléans (LEO) since 2007, where she is incharge of the research program in Macro-economics and Finance. With ProfessorJean-Bernard Chatelain (CES, Paris 1), she alsocoordinates the CNRS European Research Groupon Money Banking and Finance.

Her research interests are mainly in the fields ofmonetary and financial economics. She haspublished papers on interest rates, banking,monetary policy, monetary integration in Europe,option prices. Her recent works deals with mutualfunds behaviour.

Raphaëlle Bellando


Par Anton Korinek, Université du Maryland et Olivier Jeanne, UniversitéJohns Hopkins

Nous étudions un modèle dynamique danslequel l’interaction entre l’accumulation dela dette et les prix des actifs amplifiel’expansion et la récession des crédits.

Nous montrons que les emprunteurs n’internalisentpas ces effets rétroactifs, et par conséquent souffrentdes expansions et récession excessives des flux decrédits aussi bien que des prix des actifs. Nousmontrons qu’une taxe pigouvienne sur les empruntspourrait induire les emprunteurs à internaliser cesexternalités et augmenter le bien-être. Nous calibronsle modèle en nous référant au (i) secteur d'entrepriseaméricain de petite et moyenne taille et (ii) au secteurdes ménages, et nous trouvons la taxe optimalepouvant être contracyclique dans les deux cas, enchutant à zéro dans les phases de récession et enatteignant approximativement la moitié d'un point depourcentage du montant de la dette en cours durantles phases d’expansion.Après le contrecoup de la crise financière mondialede 2008-2009, il a été suggéré qu'il serait souhaitablede réguler et de réduire la volatilité créée par lesexpansions et récessions récurrentes du crédit et desprix des actifs. Par exemple, en septembre 2010, leComité de Bâle sur le contrôle bancaire a approuvéun cadre imposant l’exigence de capitaux contra-cycliques pouvant atteindre zéro dans les phases derécession et 2,5 % dans les phases d’expansion.Cependant, il n’est pas facile de comprendrepourquoi cette règlementation est souhaitable du

point de vue de la théorie du bien-être, et pourquoila main invisible du marché n'injecterait pas davantagede capitaux dans l'économie. Si les acteurs dumarché ont choisi d’accepter de larges montants decrédit face à l'expansion du prix d’un actif, alors ilconvient de les laisser faire, car ils prennent un risquecalculé, et les empêcher de le faire empirerait leschoses.Dans notre document de recherche, nous fournissonsune justification fondée du bien-être des demandesde capitaux contracycliques. Nous montrons quel'existence d'emprunts collatéralisés donne lieu à del'externalité, c'est-à-dire à l’imperfection du marché,qui explique pourquoi l’équilibre du marché montretrop de volatilité et pourquoi la règlementationgouvernementale est souhaitable, et peut améliorerla situation de tout un chacun dans l’économie.Lorsque le crédit est collatéralisé, l’interaction entrel’accumulation de la dette et les prix des actifscontribue à amplifier l’impact des expansions et desrécessions. La hausse des emprunts et celle des prixgarantis s’alimentent l’une et l’autre pendant lesphases d’expansion. Durant les phases de récession,les rétroactions deviennent négatives avec descontraintes de crédit conduisant à des ventes encatastrophe d'actifs et à un resserrement du crédit.En particulier, lorsque les emprunteurs d’un secteurdonné utilisent un actif comme garantie, alors leurcapacité d’emprunt a une fonction d’augmentationdu prix de l'actif. Le prix d’un actif, à son tour, est



Gestion de l’expansion et de la récession des crédits :

la perspective d’unetaxe pigouvienne


influencé par la demande en actifs du secteur, quidépend de leur capacité d'emprunt. Ceci introduitune boucle de rétroaction entre les prix des actifs etles flux de crédit : de petits chocs financiers dans lesecteur peuvent conduire simultanément à desphases d’expansion et de récession importantes desprix des actifs et des flux de crédit (voir le schéma 1).Les leçons de cette théorie peuvent être appliquéesà plusieurs paramètres économiques où l’interactionsystémique entre les prix du crédit et des actifs estimportante. Le secteur pourrait être interprété commeun groupe d’entrepreneurs qui a plus d’expertise quedes tiers pour intervenir sur des actifs productifs ou comme des ménages propriétaires de biens de consommation durables ou de leur domicile.Alternativement, le secteur pourrait représenter ungroupe d’investisseurs qui bénéficie d’un avantagede négociation pour une certaine classe d'actifsfinanciers et qui emprunte en les utilisant commemonnaie d’échange, par exemple parce qu’ilsbénéficient de plus d’information ou de meilleurescompétences en gestion des risques.

Schéma 1. Boucles de rétroactionNous montrons que la boucle actif-dette entraîne des externalités systémiques qui conduisent lesemprunteurs à sous-évaluer les profits générés parla conservation de liquidités en tant que précautioncontre la récession. Un emprunteur qui détient plus

de liquidité (ou moins de dette) lorsque l'économieest en phase de récession, assouplit non seulementsa contrainte sur le collatéral privé, mais égalementles contraintes sur le collatéral des autres emprunteursparce qu'il n’a pas à liquider ses actifs, et maintientdonc le prix des actifs. Puisque les emprunteurs n'internalisent pas cesretombées, ils contractent trop de dettes lorsque toutva bien. Nous pensons qu’il serait optimal pour lesthéoriciens de l’entreprise d’imposer des mesuresrèglementaires contracycliques sur les prêts à effetsde levier afin d’éviter aux emprunteurs d'acceptersocialement des niveaux de dette excessifs.

La règlementation macroprudentielle doit êtreresserrée dans les phases d’expansion puisque lesemprunteurs augmentent leur profit et que lavulnérabilité de l'économie augmente dans lesphases de récession, et qu’elle est réduite dans lesphases de récession lorsque les prêteurs rappellentleurs prêts et que le profit diminue dans l'économie.L’objectif des ces mesures réglementaires estd’augmenter le coût des emprunts privés en faveurdu coût social, c'est-à-dire d’induire les emprunteursà internaliser les externalités négatives qu’ils imposentà l’économie en empruntant excessivement. Parconséquent, il convient de souligner l’ampleur de lamesure puisque une taxe pigouvienne, est une taxequi s’empare des coûts externes que les emprunteursimposent à l'économie. Concrètement, une tellemesure politique peut être instaurée à travers desnormes d’adéquation de fonds propres ou par desmesures réglementaires similaires. Dans le schéma2, nous indiquons comment cette taxe optimaleévolue dans le temps dans un modèle de version quiest calibré pour convenir au secteur des petites etmoyennes entreprises américaines. Dans l’exemple,nous supposons que l’économie expérimente unephase d'effondrement aux périodes 15 et 22.

Schéma 2. La taxe pigouvienne optimale sur ladette dans le secteur des petites et moyennes

entreprises américaines

L’ampleur optimale de la taxe pigouvienne dépend dela vulnérabilité de la chute des prix sur le collatéraldes emprunteurs dans un secteur donné (voirSchéma 3). Dans le calibrage de notre modèle pour le secteur des PME américaines, nous pensons que la taxe macroprudentielle optimale (ou mesureéquivalente) sur la dette converge à 0,56% du montantde la dette impayée durant une phase d’expansion.L’emprunt dans le secteur des ménages américains estsoumis aux externalités de même ampleur (0,48%dans les phases d’expansion). Par contre, les donnéesdes flux financiers américains ces dernières décennieslaissent supposer que des grandes entreprises qui ont accès aux marchés obligataires des entreprisessont moins sujettes aux externalités systémiques et ne requièrent pas le même type de mesuresmacroprudentielles.


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Economic shock Loweraggregate demand

Declining Asset Prices

Tightening financingconditions

Falling Investmentand Output


We study a dynamic model in which the interaction betweendebt accumulation and asset prices magnifies credit boomsand busts. We show that borrowers do not internalize thesefeedback effects and therefore suffer from excessively largebooms and busts in both credit flows and asset prices. Weshow that a Pigouvian tax on borrowing may induceborrowers to internalize these externalities and increasewelfare. We calibrate the model by reference to (i) the USsmall and medium-sized enterprise sector and (ii) thehousehold sector, and find the optimal tax to becountercyclical in both cases, dropping to zero in busts andrising to approximately half a percentage point of theamount of debt outstanding during booms.In the aftermath of the 2008/09 global financial crisis, it hasbeen suggested that it would be desirable to regulate andcurtail the volatility created by recurrent booms and bustsin credit and asset prices. For example, the Basel Committeeon Banking Supervision agreed on a framework to imposecounter-cyclical capital requirements that may range fromzero during busts to 2.5 percent during booms in September2010.However, it has been unclear why such regulation isdesirable from a welfare-theoretic perspective and why theinvisible hand of the market would not know best how toallocate capital in the economy. If market participantschoose to take on large amounts of credit in the face of anasset price boom, the argument goes, then it is optimal tolet them do so – they are taking a calculated risk, andpreventing them from doing so would make them worse off. In our research paper, we provide a welfare-foundedrationale for counter-cyclical capital requirements. We showthat the existence of collateralized borrowing gives rise toan externality, i.e. a market imperfection that explains whythe free market equilibrium exhibits too much volatility andwhy government regulation is desirable and can makeeverybody in the economy better off. When credit iscollateralized, the interaction between debt accumulationand asset prices contributes to magnify the impact ofbooms and busts. Increases in borrowing and in collateralprices feed each other during booms. In busts, the feedback

turns negative, with credit constraints leading to fire salesof assets and further tightening of credit.Specifically, when borrowers in a given sector use an assetas collateral, then their borrowing capacity is an increasingfunction of the price of the asset. The price of the asset, inturn, is driven by the sector's demand for assets, whichdepends on their borrowing capacity. This introduces amutual feedback loop between asset prices and creditflows: small financial shocks to the sector can lead to largesimultaneous booms or busts in asset prices and creditflows (see Figure 1).The lessons from this theory can be applied to a number ofeconomic settings in which the systemic interactionbetween credit and asset prices is important. The sectorcould be interpreted as a group of entrepreneurs who havemore expertise than outsiders to operate a productive asset,or as households who own durable consumer assets ortheir homes. Alternatively, the sector could represent agroup of investors who enjoy an advantage in dealing witha certain class of financial assets and borrow against them,for example because of superior information or superior riskmanagement skills.

Figure 1. Feedback Loops


Managing Credit Booms and Busts: A Pigouvian Taxation Perspective

Schéma 3. Taxe macroprudentielle optimale durantles phases d’explosion dans trois secteurs

américains

La taxe optimale peut également être adaptée àl’échéance de la dette. La dette à long terme rend

l'économie moins vulnérable aux phases de récessionque la dette à court terme, parce que les prêteurs nepeuvent pas rappeler immédiatement leurs empruntslorsque la valeur des actifs sur le collatéral baisse. Par exemple, les hypothèques sur 30 ans font quel'économie est moins sensible aux phases de récessionqu’avec les hypothèques à taux variables appelées àêtre refinancées après une courte période de temps. Unprofit important de la taxe prudentielle ex-ante durant lesphases d’expansion évite les problèmes de risque moralassociés aux renflouements. Lorsque les emprunteurss’attendent à recevoir des renflouements, dans l’éven-tualité d’une crise systémique, ils ont des motivationssupplémentaires de s’endetter.

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SMEs Households Corporations

Economic shock Loweraggregate demand

Declining Asset Prices

Tightening financingconditions

Falling Investmentand Output


We show that the asset-debt loop entails systemicexternalities that lead borrowers to undervalue the benefitsof conserving liquidity as a precaution against busts. Aborrower who holds more liquidity (or equivalently less debt)when the economy experiences a bust, relaxes not only hisprivate collateral constraint but also the collateral constraintsof all other borrowers because he does not have to fire-sellhis asset holdings, thereby supporting the asset price. Since individual borrowers do not internalize this spillovereffect, they take on too much debt during good times. Wefind that it would be optimal for policymakers to imposecountercyclical regulatory measures on leveraged borrowingto prevent borrowers from taking on socially excessive levelsof debt. Macroprudential regulation should be tightened inbooms as borrowers increase their leverage and as thevulnerability of the economy to a bust grows – and reducedin busts, when lenders recall their loans and leverage in theeconomy declines. The objective of such regulatory measures is to raise theprivate cost of borrowing to the social cost, i.e. to induceborrowers to internalize the negative externalities that theyimpose on the economy by borrowing excessively. It istherefore convenient to express the magnitude of themeasure as a “Pigouvian tax,” i.e. a tax that captures theexternal costs that borrowers impose on the economy. Inpractice, such a policy measure can be implementedthrough capital adequacy requirements or through similarregulatory measures. In Figure 2, we show how the optimaltax evolves over time in a version of the model that iscalibrated to fit the US small and medium-sized enterprise(SME) sector. In the example, we assumed that theeconomy experiences a bust in time periods 15 and 22.

Figure 2.The optimal Pigouvian tax on debt in the USSmall and Medium Enterprise sector

The optimal magnitude of the Pigouvian tax depends on thevulnerability to a fall in collateral prices of the borrowers in agiven sector (see Figure 3). In the calibration of our modelto the US SME sector, we found that the optimal macro-prudential tax (or equivalent measure) on debt converges to0.56 percent of the amount of debt outstanding over thecourse of a boom. Borrowing by the US household sectoris subject to externalities of similar magnitude (0.48 percentin booms). By contrast, US Flow of Funds data over the pastdecade suggest that large corporations that have access tocorporate bond markets were less subject to systemicexternalities and did not require the same type of macro-prudential measures.

Figure 3. Optimal Macroprudential Tax During Booms inThree US Sectors

The optimal tax should also be adapted to the maturity ofdebt. Long-term debt makes the economy less vulnerableto busts than short-term debt, because lenders cannotimmediately recall their loans when the value of collateralassets declines. For example, 30-year mortgages make theeconomy less prone to busts than mortgages with teaserrates that are meant to be refinanced after a short period oftime.An important benefit of ex-ante prudential taxation duringbooms is that it avoids the moral hazard problemsassociated with bailouts. When borrowers expect to receivebailouts in the event of systemic crises, they have additionalincentives to take on debt.


est professeur adjoint d'économie à l'Université duMaryland depuis 2007, après avoir obtenu son

doctorat à l'Université de Columbia. Sesrecherches portent sur la finance internationaleet la macroéconomie, et s’attachent enparticulier aux crises financières. Dans lecadre de ses travaux actuels, il se concentresur le contrôle des capitaux et la réglementationmacro-prudentielle en tant que mesurespolitiques visant à réduire le risque de crisesfinancières. Anton Korinek a remporté plusieursbourses d'études et récompenses pourmettre en œuvre ses travaux. Pour l'annéeuniversitaire 2011/2012, il a pris un congéafin de visiter le FMI, la Banque mondiale, etHarvard.

has been an assistant professor of economics atthe University of Maryland since 2007, afterreceiving his PhD from Columbia University. His research focuses on international finance and macroeconomics, with special emphasis onfinancial crises. In his current work, he focuses oncapital controls and macroprudential regulation aspolicy measures that are designed to reduce therisk of financial crises. Anton Korinek has wonseveral fellowships and awards for this work.During the academic year 2011/2012, he is onleave, visiting the IMF, the World Bank, andHarvard.

Anton Korinek

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Concurrence non exclusive

et marchés financiersPar Thomas Mariotti, CNRS/Université Toulouse 1

La récente crise financière nous a rappelé, defaçon spectaculaire, que la liquidité desmarchés financiers ne peut en aucun cas êtretenue pour acquise, même dans le cas de

marchés qui d'ordinaire attirent de nombreux acteurset sur lesquels les volumes échangés tendent à êtretrès élevés. Il est tentant d'expliquer ces problèmesde liquidité par des asymétries dans l'allocation del'information entre les acteurs. Par exemple, durantla crise, l'une des préoccupations majeures des banquesétait l'exposition au risque de leurs contreparties. Deplus, les produits financiers structurés (MBS, CDO,CDS) mettent typiquement en jeu de nombreux actifssous-jacents, et les acteurs qui les émettent ont defortes chances de détenir des informations privilégiéesà leur sujet : ceci crée un problème d'anti-sélectionqui réduit l'offre de liquidité. Enfin, la plupart de cestitres sont échangés hors cote sur des marchés degré à gré, sur lesquels peu d'informations publiquessur les volumes échangés ou sur les positions nettesdes acteurs sont disponibles. Dans ces conditions,ces derniers sont à même d'échanger secrètementavec de multiples partenaires. Ces deux caractéristiques,anti-sélection et non-exclusivité, sont au cœur denotre problématique.

Les études théoriques du phénomène d'anti-sélectiondans un cadre concurrentiel ont été pour la plupartmenées dans le cadre de deux paradigmes alternatifs.Akerlof (1970) étudie une économie où des vendeursdétenteurs d'informations privées et des acheteursnon informés prennent les prix comme donnés. Tousles échanges sont censés prendre place au mêmeprix. Un équilibre concurrentiel existe sous desconditions très faibles. Une forme de défaillance demarché apparaît à l'équilibre : du fait que le prixd'équilibre doit être égal à la qualité moyenne desbiens offerts par les vendeurs, les biens de qualitéélevée ne sont généralement pas échangés àl'équilibre. Il paraît donc naturel d'examiner dans

quelle mesure ce résultat extrême peut être évité enpermettant aux acheteurs de distinguer des biens dequalités différentes. Dans cet esprit, Rothschild etStiglitz (1976) considèrent un modèle stratégiquedans lequel les acheteurs se proposent d'acheterdifférentes quantités à un prix unitaire variable, ce qui permet aux vendeurs de communiquer leurinformation de façon crédible. Ces auteurs montrentque les vendeurs de biens de basse qualité échangentde manière efficace, tandis que les vendeurs de biensde haute qualité échangent une quantité non nulle,mais sous-optimale. Par exemple, dans le contextedes marchés d'assurance, les agents à haut risquesont parfaitement assurés, tandis que les agents àbas risque n'obtiennent qu'une couverture partielle.Il n'existe pas d'équilibre en stratégies pures si laproportion d'agents à bas risque est trop élevée.

Notre article se propose de revisiter ces approchesclassiques en relâchant l'hypothèse de concurrenceexclusive, d'après laquelle chaque vendeur peutéchanger avec au plus un acheteur. Cette hypothèsejoue un rôle crucial dans le modèle de Rothschild etStiglitz (1976), et elle est également satisfaite dansles versions standards du modèle d'Akerlof (1970),dans lesquelles les agents peuvent échanger uneunité d'un bien indivisible. Toutefois, sur de nombreuxmarchés, les vendeurs peuvent simultanément etsecrètement échanger avec plusieurs acheteurs. En sus des exemples mentionnés plus haut, on peut citer le secteur bancaire européen, le marchédes cartes de crédit aux Etats-Unis, et les marchésd'assurance vie et d'annuités de plusieurs pays del'OCDE. La structure des marchés d'annuités estparticulièrement pertinente car certaines législations,notamment en Grande-Bretagne, interdisent explici-tement d'écrire des contrats exclusifs.

Notre objectif est d'étudier l'impact de l'anti-sélectiondans les marchés avec échanges non exclusifs.


Nonexclusive Competition and Financial Markets

The recent financial crisis has spectacularly recalledthat the liquidity of financial markets cannot be takenfor granted, even for markets that usually attractmany traders and on which exchanged volumes tendto be very high. It is tempting to associate thesedifficulties with asymmetries in the allocation of

information among traders. Indeed, during the crisis,one of the banks' main concerns was the unknownexposure to risk of their counterparties. Moreover,structured financial products such as mortgage-backed securities, collateralized debt obligations, andcredit default swaps often involve many different


Dans ce but, nous autorisons ces derniers dans uneversion généralisée du modèle de Rothschild etStiglitz (1976). Cet exercice est intéressant en soi :les arguments qui mènent à la caractérisation deséquilibres sont très différents de ceux introduits parces auteurs. Les résultats sont également différents :nous construisons des équilibres en prix linéaires,avec dans certains cas une fourchette de prix, et oùles échanges sont efficaces quand ils prennent place.Il peut ne pas exister d'équilibre en stratégies pures,comme chez Rothschild et Stiglitz (1976), et certainstypes peuvent être exclus des échanges, commechez Akerlof (1970). Il peut même se faire qu'aucunéchange ne prenne place à l'équilibre. Cette diversitéde résultats permet de mieux comprendre commentles marchés financiers réagissent à l'informationprivée.

Notre analyse repose sur le modèle d'échangesuivant. Un nombre fini d'acheteurs sont en concur-rence pour l'acquisition d'un bien divisible offert parun vendeur. Ce dernier détient une information privéequant à la qualité du bien, qui peut être élevée oubasse. Les préférences du vendeur sont strictementconvexes et satisfont une condition de Spence-Mirrlees. Les acheteurs se font concurrence enoffrant des menus de contrats, un contrat spécifiantune quantité et un transfert. Après avoir observé lesmenus offerts par les acheteurs, le vendeur, tenantcompte de son information privée (son type), choisitquels contrats accepter. Notre modèle permet dereprésenter des situations d'échange pur, ou encorela concurrence sur des marchés d'assurance.

Dans ce contexte, nous obtenons une caractérisationcomplète des échanges agrégés effectués par levendeur dans tout équilibre en stratégies pures. Toutd'abord, nous donnons une condition nécessaire et suffisante pour qu'un tel équilibre existe. Cettecondition peut être énoncée comme suit. Soit vla qualité moyenne du bien. Alors, un équilibre en

stratégies pures existe si et seulement si, au point denon échange, un agent offrant un bien de qualitébasse serait prêt à vendre une petite quantité au prixv, tandis qu'un agent offrant un bien de qualité élevéeserait prêt à en acheter une petite quantité à ce prix. Ensuite, nous montrons qu'une seule allocationagrégée est possible à l'équilibre. Tout contrat échangéà l'équilibre donne un profit nul aux acheteurs, etdonc il ne peut y avoir de subventions croisées entreles différents types d'agents. Si les dispositions àéchanger des différents types d'agents au point denon échange sont suffisamment différentes, toutéquilibre est efficace : un agent offrant un bien dequalité basse en vend une quantité efficace, tandisun agent offrant un bien de qualité élevée en achèteune quantité efficace. En revanche, si les dispositionsà échanger des différents types d'agents au point denon échange sont suffisamment proches, aucunéchange ne prend place à l'équilibre. Finalement,dans les cas intermédiaires, un type d'agent échangeefficacement, tandis que l'autre n'échange pas dutout.

Ces résultats suggèrent qu'en régime de non-exclusivité, un vendeur ne peut signaler son typequ’au travers du signe de la quantité qu'il proposed'échanger avec un acheteur. C'est là une façon trèsimparfaite de signaler son type, qui n'est efficace que lorsqu'un type agit comme un vendeur, et l'autre comme un acheteur. En particulier, il n'y a pasd'équilibre dans lequel les deux types de vendeuréchangent des quantités non nulle du même côté du marché. De fait, la non-exclusivité exacerbe leproblème d'anti-sélection : si l'issue de premier rangne peut être obtenue, un niveau d'échange non nulpour un type de vendeur ne peut être obtenu àl'équilibre que si l'autre type de vendeur est exclu dumarché. Dans ce cas, la défaillance de marché miseen avant par Akerlof (1970) est inévitable lorsque lesacheteurs se font concurrence en menus nonexclusifs.


underlying assets, and their designers are likely tohold private information about their quality; thiscreates an adverse selection problem that reducesliquidity provision. Finally, most of these securities aretraded outside of organized exchanges on over-the-counter markets, with poor information on the tradingvolumes or on the net positions of traders. Henceagents are able to interact secretly with multiplepartners. These two features, adverse selection andnonexclusivity, are at the heart of the present paper.

Theoretical studies of adverse selection in competitiveenvironments have been mainly developed in thecontext of two alternative paradigms. Akerlof (1970)studies an economy where privately informed sellersand uninformed buyers act as price takers. All tradesare assumed to take place at the same price.Competitive equilibria typically exist, but feature aform of market failure: because the market-clearingprice must be equal to the average quality of thegoods offered by the sellers, the highest qualities aregenerally not traded in equilibrium. It seems thereforenatural to investigate whether such a drastic outcomecan be avoided by allowing buyers to screen goodsof different qualities. In this spirit, Rothschild andStiglitz (1976) consider a strategic model in whichbuyers offer to trade different quantities at differentunit prices, thereby allowing sellers to crediblycommunicate their private information. They showthat low-quality sellers trade efficiently, while high-quality sellers end up trading a suboptimal, butnonzero quantity. For instance, on insurance markets,high-risk agents are fully insured, while low-riskagents only obtain partial coverage; no pure-strategyequilibrium exists if the proportion of low-risk agentsis too high.

The present paper revisits these classical approachesby relaxing the assumption of exclusive competition,which states that each seller is allowed to trade withat most one buyer. This assumption plays a centralrole in Rothschild and Stiglitz's (1976) model, and itis also satisfied in the simplest versions of Akerlof's(1970) model, in which sellers can only trade one orzero unit of an indivisible good. However, situationswhere sellers can simultaneously and secretly tradewith several buyers naturally arise on many markets.In addition to the contexts we have already mentioned,well-known examples include the European bankingindustry, the US credit card market, and the lifeinsurance and annuity markets of several OECDcountries. The structure of annuity markets is ofparticular interest because some legislation, notablyin the UK, explicitly rules out the possibility ofdesigning exclusive contracts.

Our aim is to study the impact of adverse selection inmarkets with such nonexclusive trading relationships.To do so, we allow for nonexclusive trading in ageneralized version of Rothschild and Stiglitz's (1976) model. This exercise is interesting per se: thereasonings that lead to the characterization ofequilibria are quite different from those put forward bythese authors. The results are also different: theequilibria we construct typically involve linear pricing,possibly with a bid-ask spread, and trading is efficientwhenever it occurs. On the other hand, pure-strategyequilibria may fail to exist, as in Rothschild and Stiglitz(1976), and some types may be excluded from trade,as in Akerlof (1970). It might even be that the onlyequilibrium is a no-trade equilibrium. This variety ofoutcomes may help to better understand howfinancial markets react to informational asymmetries.

Our analysis builds on the following simple model oftrade. There are a finite number of buyers, whocompete for a divisible good offered by a seller. Theseller is privately informed of the quality of the good,which may be low or high. The seller's preferencesare strictly convex and satisfy a single-crossingcondition. Buyers compete by simultaneously postingmenus of contracts, where a contract specifies both a quantity and a transfer. After observing themenus offered, and taking into account her privateinformation, or type, the seller chooses which contractsto trade. Our model encompasses pure trade andinsurance environments as special cases.

In this context, we provide a full characterization ofthe seller's aggregate trades in any pure-strategyequilibrium. First, we provide a necessary and sufficientcondition for such an equilibrium to exist. This conditioncan be stated as follows: let v be the average qualityof the good. Then, a pure-strategy equilibrium existsif and only if, at the no-trade point, the low-qualitytype would be willing to sell a small quantity of the good at price v, whereas the high-quality typewould be willing to buy a small quantity of the goodat price v. Second, we show that there exists aunique aggregate equilibrium allocation. Any contracttraded in equilibrium yields zero profit, so that thereare no cross-subsidies across types. In addition, if thewillingness to trade at the no-trade point variesenough across types, equilibria are first-best efficient:the low-quality type sells the efficient quantity, whilethe high-quality type buys the efficient quantity. Bycontrast, if the two types have similar willingness totrade at the no-trade point, there is no trade inequilibrium. Finally, in intermediate cases, one type ofthe seller trades efficiently, while the other type doesnot trade at all.



Ancien élève de l’Ecole Normale Supérieure,Thomas Mariotti est titulaire d’un doctoraten économie de l’Université Toulouse 1, et a enseigné à la London School ofEconomics et à l’Université Toulouse 1.Depuis 2008, il est directeur de rechercheau GREMAQ (Groupe de Recherche enEconomie Mathématique et Quantitative,UMR 5604, CNRS /Université Toulouse 1).Ses recherches portent sur la théorie desjeux et la théorie des contrats, et leursapplications aux marchés financiers et à lafinance d’entreprise.

is research director at GREMAQ (Groupe deRecherche en Economie Mathématique etQuantitative, UMR 5604, CNRS/UniversitéToulouse 1). He is a graduate of the Ecole NormaleSupérieure and has taught at the London Schoolof Economics and at the Université Toulouse 1. Hisresearch focuses on game theory and contracttheory, and on their applications to financialmarkets and corporate finance.

Thomas Mariotti


These results suggest that, under nonexclusivity, theseller may only signal her type through the sign of thequantity she proposes to trade with a buyer. This ishowever a very rough signaling device and it is onlyeffective when one type acts as a seller, while theother one acts as a buyer. In particular, there is noequilibrium in which both types of the seller tradenonzero quantities on the same side of the market.

Overall, nonexclusive competition exacerbates theadverse selection problem: if the first-best outcomecannot be achieved, a nonzero level of trade for onetype of the seller can be sustained in equilibrium onlyif the other type of the seller is left out of the market.That is, the market breakdown originally conjecturedby Akerlof (1970) also arises when buyers competein nonexclusive menu offers.


Par Delia Coculescu, Université de Zurich ; Caroline Hillairet, CMAP,Ecole Polytechnique ; Monique Jeanblanc, LAP, Université d’Evry-Val-d’Essonne ; Ying Jiao, Université Paris VII ; Thomas Lim, LAP UEVE etENSIIE ; Luca Sitzia, Université de Turin ; Shiqi Song, LAP, UEVE

La quantification des risques financiers, ainsique l’élaboration de stratégies destinées à lescouvrir par un investisseur donné, dépendentfortement de sa perception du risque, ou plus

précisement de l’information dont il dispose pourl’évaluer. L’information représente ainsi un élémentclef de la modélisation financière. Dans la plupart desmodèles financiers, l’accent est mis sur le choix dela mesure de pricing, le marché étant supposé choisircette mesure dans un contexte de marché incompletde façon à ne pas générer des arbitrages, etl’information est supposée commune et donnée àl’avance. En dehors des travaux portant sur lesagents initiés (Grorud et Pontier [5], Imkeller et al. [1],Hillairet [6], Elliott et Jeanblanc [4]) et des modèlesd’équilibre type Kyle et Back (Cho [3], Kyle [8], Back[2]), peu d’études ont été conduites pour étudierl’influence de l’information sur l’évaluation desproduits financiers. Lors de la récente crise financière,il a été mis en évidence que la faillite de grossescompagnies avait un impact important sur lescompagnies dont on estimait qu’elles n’étaient pasou peu corrélées à l’entreprise faisant défaut, et quel’information liée à ce défaut devait impérativementêtre prise en compte. Il s’agit donc bien d’unemodélisation de l’information, permettant d’atteindreune modélisation d’une dépendance. Un événementextrême de faible probabilité peut impacter lamodélisation, avant et après sa venue, et l’informationliée à cet événement est un élément important de lacompréhension de la dynamique des prix. Mettre envaleur ces relations constitue un des buts de notretravail. Nous nous plaçons ici dans deux contextessymétriques : l’ajout d’une nouvelle informationversus la perte d’information.

Les questions traitées sont :

■ De quelle façon l’ajout ou la perte d’informationpeuvent modifier la dynamique des prix ?

■ Quel est l’impact de cette nouvelle information sur les stratégies de couverture, exactes ouapprochées ?

■ Quelles sont les contraintes à imposer (parexemple, absence de possibilités de vente àdécouvert) afin que les conditions de non-arbitragesoient vérifiées, permettant ainsi la coexistence deprix différents pour un même actif ?

■ Peut-on donner une mesure de l’informationcomme l’on associe une mesure de risque à uneposition financière ?

Nous modélisons l’information par une filtration,c’est-à-dire une suite croissante de tribus, lacroissance traduisant le fait que l’information estconservée en mémoire. Les principaux outilsmathématiques utilisés dans ce projet sont la théoriede grossissement de filtrations ainsi que la théorie dufiltrage.Le premier cadre étudié - celui de l’ajout de l’infor-mation - a été traité dans la littérature principalementsous l’aspect de l’agent initié. Cet agent possède,sur les prix cotés sur le marché, une informationspécifique concernant la réalisation des prix dans lefutur. Il a alors accès à une plus grande classe destratégies, ce qui lui permet évidemment de faire desinvestissements lui garantissant un profit plus élevéque l’agent non informé.

Notre approche est différente. Nous supposonsqu’une entité financière évalue le prix d’un actif



Rôle de l’information

dans les marchés financiers


contingent en utilisant la règle de la mesuremartingale équivalente aussi appelée probabilitérisque neutre : le prix actualisé de cet actif estl’espérance conditionnelle (sous cette mesuremartingale équivalente) du payoff actualisé. Leconditionnement se fait par rapport à l’informationdont l’entité dispose. Ainsi, deux entités différentespeuvent être amenées à proposer des prix de ventedifférents si elles ne disposent pas de la mêmeinformation (par exemple sur les marchés de gré à gré, où les prix ne sont pas publiquementaccessibles). Un des axes de notre recherche estd’étudier les dépendances des prix lorsquel’information évolue au cours du temps, et d’établirdes conditions de non-arbitrage. Nous considéronsdeux situations : dans le premier cas, nous supposonsque les valeurs terminales des produits financiers àévaluer sont égales et connues des deux agents àmaturité. Dans le second cas, nous supposons quela valeur terminale ne sera connue que par celui quipossède l’information la plus grande. Dans le premiercas, sans contraintes sur les stratégies, le marchéprésente des arbitrages statiques triviaux : vendre àdécouvert au prix le plus élevé, acheter au prix le plusbas, et conserver cette position jusqu’à maturité.Autoriser des ventes à découvert sur de telsmarchés, où plusieurs prix coexistent et qui sont apriori peu liquides, est donc peu approprié (rappelonsque seulement moins de la moitié de marchésfinanciers autorisent les ventes à découvert).Cependant, même en l’absence de ventes àdécouvert, nous mettons en évidence des stratégiesd’arbitrage, basées sur le signe de la volatilité, ce quiest inhabituel. Il est à noter que ce signe n’est pasobservable par les agents, et il reste à montrer queces arbitrages ne peuvent pas être réalisés.Nous avons approfondi dans notre étude le cas oùl’information supplémentaire est modélisée par untemps aléatoire T (T peut être interprété comme untemps de défaut ou bien le temps d’un changementde régime), ce temps dépend de la structure dumarché, plus exactement la loi de ce temps estdonnée en fonction d’information présente dans lemarché, mais sa réalisation n’est pas observable parle marché. La connaissance de ce temps apportedonc une information sur le futur de la dynamique des prix.Dans un premier temps, nous avons supposé que lesagents utilisent la même mesure de pricing. Unrésultat de Jouini et Kallal [7], et de Pulido [9] nouspermet de donner des conditions nécessaires etsuffisantes sur les paramètres du modèle pour que lemarché, sans vente à découvert, soit sans arbitrage.Cette condition est équivalente à l’existence d’unemesure surmartingale équivalente. Notre but estd’étudier dans ce contexte les prix d’indifférence etrepose donc dans un premier temps sur la résolutionde problèmes d’optimisation de la richesse terminaleet/ou de la consommation, par diverses méthodes :méthode de dualité, programmation dynamique,équations différentielles rétrogrades. Dans un second

temps, nous montrons précisement que si les agentsn’utilisent pas la même mesure d’évaluation, lemarché présente toujours des arbitrages, mettantainsi en valeur le rôle spécifique de l’information. Enparticulier, nous montrons qu’un modèle dans lequell’actif à évaluer et l’information sur le temps de défautest de corrélation positive peut conduire à des prixsystématiquement plus élevés avant que l’informationsoit révélée pour l’agent disposant de l’information laplus grande.Nous développons ensuite une classe de modèles oùl’agent non informé donnera un prix plus grand (resp.plus petit) que l’agent informé, jusqu’à la survenue dutemps aléatoire, et un prix plus petit (resp. plus grand)ensuite, mettant en valeur que le manque d’informationl’a conduit à surévaluer (sous évaluer) sytémati-quement le produit financier jusqu’à l’instant où le prix“réel” sera plus grand que son évaluation, cecipouvant conduire à une bulle sur le marché.

Le second cadre - celui de la perte d’information -est traité dans la littérature sous le nom d’informationincomplète ou partielle et les recherches ontprincipalement porté sur la question de maximisationde richesse/consommation. Notre but est deproposer une “mesure” de la perte de l’information.Cette mesure est particulièrement utile car, bien qu’ily ait consensus sur le fait que les modèles ne sontqu’une simplification d’une réalité plus complexe etnon parfaitement observable, les mesures desrisques induits par l’utilisation de tels modèles sontnéanmoins peu courantes.Nous avons étudié en détail le cas de multi-défautset évalué les prix d’un dérivé de crédit sur une entitéen prenant en compte ou non la connaissance d’undéfaut survenu sur une autre entité, mettant en valeurles effets dus aux corrélations entre les informations.Nous avons également étudié les différentesstratégies de couverture de produits dérivés et leproblème d’optimisation de la richesse terminale, encomparant les cas de l’agent non informé et del’agent informé, afin de mesurer la perte due aumanque d’information.

En conclusion, nos résultats théoriques trouvent desapplications intéressantes notamment aux marchésde crédit, où l’information, concernant l’occurrencedes événements de défauts pour des actifs corréléesà ceux qui sont étudiés, joue un rôle essentiel. Eneffet, les marchés du crédit sont connus pour leurpersistante information imparfaite et asymétrique(entre débiteurs et créditeurs notamment). Ceci peutconduire à des fortes variations des prix induitesparfois par des simples rumeurs, étant capables dedéstabiliser un marché financier, par un effet decontagion. L’annonce d’un défaut peut avoir un effetdévastateur sur le marché et aussi sur l’économieréelle. Notre but est donc de proposer des outilsquantitatifs permettant de comprendre ce mécanismeet d’en mesurer les conséquences.




We propose financial models where the informationupon which investors rely is explicitly modeled, as akey element. Indeed, the amount and quality of theinformation affect the risk perception of investorswhen quantifying the financial risks or elaboratinghedging strategies. In most financial models, oneinformation set is given from the start and supposedto be common to all investors. Except modelsspecifically dealing with the topic of insider trading(Grorud and Pontier [5], Imkeller et al. [1], Hillairet [6],Elliott and Jeanblanc [4]) or equilibrium models of thetype of Kyle and Back (Cho [3], Kyle [8], Back [2]), fewmodels studied the impact of the information on thefinancial prices. During the recent financial crisis, itwas observed that defaults of important companiescan have an important effect upon companies thatmight have seemed uncorrelated with the defaultedcompany and therefore, the default event representsitself a piece of information that needs to be explicitlytaken into account in models. We show that modelingof the information leads to modeling of dependencies:a rare event, which has a low probability to occur, canimpact the modeling before and after its occurrence,and affect the price dynamics. We alternatively studytwo different settings: one where some newinformation is added versus some information is lost.We then treat the following questions: ■ How is the price dynamics affected by the

added/lost information? ■ What are the hedging strategies given these two

specific settings? ■ Are there reasonable constraints (such that the

short-selling constraints) that allow the existenceof different prices for a single asset, in an arbitragefree market?

■ Is it possible to give a measure for the level ofinformation, in the same way that we attach a riskmeasure to a financial position?

The information is modeled by a filtration, that is, anincreasing sequence of sigma fields, reflecting thefact that we keep track of the history. The mainmathematical tools used in this project are the theoryof enlargements of filtrations and the filtering theory.

The first setting -where information is added-wastreated in the literature under the angle of the insidertrader: an investor (i.e., the insider) owns some additionalinformation, usually modeled as the realization ofsome future event involving traded asset prices. This investor has access therefore to a larger class of portfolio strategies, leading to higher profits ascompared to a common market investor. Ourapproach is different. We suppose that an agent ispricing a contingent claim using an equivalentmartingale measure, that is the price is the expected

value, under an equivalent martingale measure of thediscounted payoff, conditional to the informationavailable to the agent. Thus, two financial entitieshaving two different information sets (one entity beingbetter informed than the other), can propose differentbid prices (as for instance in the over the countermarkets, were the prices are not transparent). In thisframework, we study dynamically as informationevolves the different prices evolution and their depen-dencies and we identify non arbitrage conditions. Inthe situation where the two prices converge to thesame terminal value at some maturity date, there aretrivial arbitrages in the market, which consist in short-selling the more expensive asset and buying thecheaper, then holding the portfolio until the maturity.We show that even with short-selling constraints,some non trivial arbitrages may exist, for instancebased on the sign of the volatility (but these arbitragesmay not be possible to realize). Since short-sellinginterdictions are natural on these markets whereseveral prices may coexist, we provide a systematicstudy of the implications of these constraints in orderto characterize the no-arbitrage conditions. We alsotreat the case were two different asset prices do not converge to the same terminal value at a fixedmaturity date.

We study the particular case where the additionalinformation is synthesized in one event: the occurrenceof a random time (which can be interpreted as adefault time, or the time of switching to a new regimeof the economy). The distribution of this timedepends on the information available on a financialmarket, but its realization is not observable. Theknowledge about its occurrence supposes someknowledge of the future evolution of the marketprices, or of the states of the economy. In a firststage, we assume that agents use the sameequivalent martingale measure. Using results byJouini and Kallal [7], and by Pulido [9], we are able toprovide necessary and sufficient conditions for theparameters of the model such that the financialmarket is arbitrage free in absence of short-salespossibilities. In this same context, we study theindifference prices by solving the problem of maxi-mizing the terminal wealth or/and the consumptionflow, using different methods: duality approach,dynamic programming, backward stochastic differentialequations. In a second stage, we show that whenagents do not use the same equivalent martingalemeasure, the market always has arbitrage opportu-nities, hence emphasizing the role of the information.For instance, in the case where there is a positivecorrelation between one asset and the random time,we can obtain a price process that is systematicallyhigher for the more informed trader as compared

The role of the informationIn the financial markets



to the price process computed by the less informedtrader. From that, we develop a class of models wherethe more informed trader systematically proposes ahigher price (versus a lower one) as compared to theprice proposed by the less informed trader, thisrelation holding up to the occurrence of the randomtime, after which the relation between the two pricesis reversed: the price becomes lower (versus higher)for the more informed trader.

The second setting -the one where some informationis lost-can be seen as a contribution to the literatureon imperfect or partial information. Usually, these typeof models are attached to questions related to thequestion of wealth/consumption maximization. Ouraim here is to propose a “measure” of the lostinformation. This measure is particularly helpful, sinceeven though there is agreement upon the fact thatfinancial models are simplifications of a more complexand not necessarily observable reality, risk measuresattached to the use of simple models are notcommon (not known). We have studied the case of

multiple defaults and priced a credit derivativeproduct on one reference entity with and withouttaking into account the knowledge of the defaultoccurrence of a different entity, thus emphasizing theeffects of the information correlation. We have alsostudied the different hedging strategies for derivativeproducts and the problem of wealth maximizationrespectively for the case of the more informed andthe less informed trader, in order to measure thelosses caused by the lack of information. Among some useful applications of our theoreticalresults, the case of the credit markets is particularlyinteresting and has -as illustrated above-received animportant place in our study. Indeed, the creditmarkets are known for their persistent incompleteand asymmetric information (for instance betweencreditors). The release of new information, evenrumors, can lead to high price variations that candestabilize a financial market, by creating an effect ofcontagion. Our aim was to propose quantitativemodels that allow to understand this importantmechanism and measure its consequences.

est professeur dans le département de Mathé-matiques à l'Université d'Evry-Val-d'Essonnedepuis 1992. Elle est Academic Fellow de l’IEF et

responsable de la chaire Risque de Créditde la Fédération Bancaire Française. Ses domaines de recherche portent sur le risque de crédit, le grossissement defiltrations et l'optimisation de portefeuilles.Elle publie dans les journaux de financemathématique et est l'auteur de troisouvrages “Financial Markets in ContinuousTime, Valuation and Equilibrium” avecRose-Anne Dana, publié par Economica en1994 et traduit par Springer-Verlag en2003, “Credit Risk” avec Tomasz Bieleckiand Marek Rutkowski, publié par OsakaUniversity Press en 2009 et “Mathematical

Methods for Financial Markets” avec Marc Yor et Marc Chesney, publié par Springer-Verlag in 2009. Elle est éditeur associé de “Finance and Stochastics et Stochastic processes andApplications”.

holds the position of Professor at Evry Universitysince 1992. She is an Academic Fellow of theInstitute Europlace of Finance and her recentresearch was supported by the Chair in CreditRisk funded by the French Banking Federation.She is working in the areas of credit risk,enlargement of filtrations, and portfolio optimization.In addition to numerous journal papers and bookchapters, she has published three monographs“Financial Markets in Continuous Time, Valuationand Equilibrium” co-authored by Rose-AnneDana, published Economica in 1994 andtranslated by Springer-Verlag in 2003, “CreditRisk” co-authored by Tomasz Bielecki and MarekRutkowski, published by Osaka University Pressin 2009 and “Mathematical Methods for FinancialMarkets” co-authored by Marc Yor and MarcChesney, published by Springer-Verlag in 2009.She is associate editor of “Finance andStochastics and Stochastic processes andApplications”.

Monique Jeanblanc

References [1] J. Amendinger, P. Imkeller, and M. Schweizer. Additional logarithmic utility of an insider. Stochastic Processes and Their Applications, 75:263–286, 1998 [2] K. Back. Continuous trading with asymmetric information and imperfect competition. IMA, Mathematical Finance; M.H.A. Davis and D. Duffie and W.H. Fleming

and S.E. Shreve, 1994[3] K-H. Cho and N. El Karoui. Insider trading and nonlinear equilibria: Single auction case. Annales d’conomie et de Statistique, 60, 2000[4] R.J. Elliott and M. Jeanblanc. Incomplete markets and informed agents. Mathematical Method of Operations Research, 50:475–492, 1998 [5] A. Grorud and M. Pontier. Insider trading in a continuous time market model. International Journal of Theoretical and Applied Finance, 1:331–347, 1998 [6] C. Hillairet. Comparison of insiders’ optimal strategies depending on the type of side-information. Stochastic Processes and Their Applications, 115:1603–1627, 2005[7] E. Jouini and H. Kallal. Arbitrage in securities markets with short sales constraints. Mathematical Finance, 5(3):197–232, 1995 [8] A.S. Kyle. Continuous auctions and insider trading. Econometrica, 53, 1985 [9] S. Pulido. The fundamental theorem of asset pricing, the hedging problem and maximal claims in financial markets with short sales prohibitions. Preprint, 2011


Liquidité, contagion

et crise financièrePar Alexander Guembel, TSE, CRM et Oren Sussman, Université d’Oxford

Ce projet de recherche étudie le rôle desfrictions financières dans l'amplification et latransmission des chocs à l'économie réelle.Il met l'accent sur le rôle des liquidités dans

le bon fonctionnement d'une économie et cherche à clarifier la structure du marché des liquidités. L'un des objectifs du projet est de fournir une théorieparcimonieuse de crise pouvant expliquer (i) pourquoiles liquidités sont parfois en quantité amplementsuffisante et parfois taries, conduisant à de forteschutes des prix dans certains marchés d'actifs, (ii)pourquoi les banques sont parfois réticentes à prêteraux autres banques, mais thésaurisent des liquiditésdans le même temps et (iii) comment un choc assénéà une banque peut se répercuter sur d'autres banques(contagion). Bien qu'il existe un certain nombre dedocuments de recherche existants sur le sujet, il estnécessaire d'élaborer une théorie de la crise de tellefaçon que l'analyse du bien-être de la politiquegouvernementale puisse être effectuée. Il s'agit dudeuxième objectif général de ce projet de recherche.

Les éléments suivants sont des composants essentielspour notre théorie : (1) Les banques ont besoin defonds externes pour leur activité de prêt. (2) Le nombrede banques ayant besoin de fonds externes peut varieret être soumis à un choc. (3) Le financement desfrictions signifie que le financement externe est mieuxassuré par le biais d'un contrat de dette à court termestandard où l'emprunteur engage une fraction desactifs en garantie, ceux-ci étant saisis par le prêteur encas de non-remboursement (cela s'apparente à uneexigence de marge). Puisque les flux de trésorerieprésentent des risques, il existe toujours une chanceque certaines banques ne puissent pas rembourser leur dette. (4) Les saisies d'actifs détruisent de la valeur.(5) La dette ne peut être réglée en nature. En cas dedéfaut de paiement, la garantie doit donc être venduedans un marché de seconde main de manière à réunirles fonds nécessaires pour rembourser les créanciers(les ventes d'actifs sont des “ventes en catastrophe”).(6) Le prix des actifs est déterminé par la mise àdisposition de “trésorerie sur le marché”. S'il n'y a pas

assez de trésorerie/liquidité, les prix des actifs chutent,potentiel-lement sous la valeur fondamentale de l'actif,afin d'assurer l'équilibre du marché. (7) La trésoreriedisponible sur le marché est alimentée par desspéculateurs avant que la demande totale definancement bancaire soit connue. La décision d'offredes spéculateurs est déterminée par une conditiond'équilibre par rapport à un investissement alternatifnon liquide.

Un élément fondamental de notre théorie est que lesfournisseurs de liquidités (qu’il s’agisse de spéculateursou de banques ayant un capital excédentaire) peuventdéployer leurs fonds dans deux marchés différents. Ils peuvent prêter à des banques soumises à descontraintes de capitaux, ou ils peuvent thésauriser desliquidités et acheter dans le futur des actifs de ventesen catastrophe. En l'absence d'opportunités d'arbitrage,les taux de rendement sur l’un ou l'autre des marchésdoivent être égaux. Ceci a des implications importantessur la façon dont le contrat financier (en particulierl'exigence de garantie) change le prix anticipé desventes en catastrophe. Supposons que les prixanticipés des ventes en catastrophe sont élevés (à leurjuste valeur), parce que le nombre de banques ayantbesoin de financement externe est faible par rapportaux liquidités disponibles. Cela implique que les taux derendement provenant de l'achat d’actifs de ventes encatastrophe seront faibles et que les prêteurs sur lemarché interbancaire sont donc disposés à prêter à un taux d'intérêt bas. En conséquence, les garantiesexigées sont modestes. Supposons à présent, enraison d'une aggravation du choc au capital desbanques, que plus de financement externe soit néces-saire en augmentant la fourniture d'actifs de ventes en catastrophe au point que les liquidités soientinsuffisantes pour soutenir le juste prix. Cela conduit àune baisse anticipée des prix des ventes en catastrophesous la juste valeur de l'actif, et produit deux effets.Premièrement, les prêteurs doivent demander plus degaranties afin de réaliser le même taux de rendementanticipé sur le prêt. Deuxièmement, le taux de rendementprovenant de la thésaurisation de liquidités et de leur




déploiement sur le marché des ventes en catastropheaugmente. Afin d'être disposés à prêter sur le marchéinterbancaire, les garanties exigées doivent doncaugmenter plus que proportionnellement de manière à permettre aux prêteurs de gagner la même chose,d’où augmentation du taux de rendement comme surle marché des ventes en catastrophe. En gros, les “exigences de marge” s'aggravent à mesure que lesprêteurs anticipent une crise. De plus, comme lesliquidités deviennent plus onéreuses (les prix des ventesen catastrophe chutent), la demande en liquiditésaugmente. Cela génère une anomalie dans le marchédes liquidités : l'offre et la demande s’orientent dans lamême direction. Cette caractéristique du marché desliquidités explique plusieurs des anomalies typiquementassociées à la crise des liquidités : une petite aggravationdu choc sur le capital des banques peut faire craquerl'économie et conduire à une aggravation drastique desconditions de prêt et à la baisse des prix des ventes encatastrophe ; il peut y avoir des équilibres multiples, enfonction des attentes des participants au marchéconcernant les prix à venir des ventes en catastrophe ;certaines banques n'ont pas accès aux liquidités dumarché interbancaire, tandis que d'autres thésaurisentdes liquidités.

Lors de la prochaine étape, nous allons examinercomment l'offre de liquidité dans un équilibre concurrentielse compare à l'optimum social. Nous montrons quel'offre concurrentielle de liquidités est telle qu'une crise survient avec une probabilité positive. Les crisesponctuelles sont donc une caractéristique naturelled'une économie. Parce qu'elles impliquent à la fois degrandes quantités de valeur de saisies d’actifs détruiteset un rationnement du crédit pour certaines banques,les crises détruisent le bien-être. Nous étudions plusieurspolitiques gouvernementales qui peuvent améliorer lebien-être.

Tout d'abord, nous autorisons le gouvernement àinjecter des liquidités utilisées pour soutenir le prix desactifs de ventes en catastrophe. Nous montrons que lapolitique optimale consiste à injecter des liquiditésjusqu’au moment où la probabilité de crise retombe àzéro. Nous montrons aussi que les liquidités publiquessupplantent la fourniture privée de liquidités au cas parcas. Cette politique ne peut donc être efficace que si legouvernement “nationalise” l'ensemble du marché dela fourniture en liquidités. De plus, nous montrons queles gains potentiels en bien être d'une telle politique sontrelativement modestes en comparaison de la grandequantité de dette publique que cette politique exige.

Deuxièmement, le gouvernement peut injecter direc-tement des capitaux propres dans les banques. Noussupposons que le gouvernement n'est pas capable de distinguer les banques qui ont vraiment un besoinen capitaux de celles qui n’en n’ont pas. Il doit doncinjecter des capitaux propres indistinctement danstoutes les banques. Une politique qui ressemble plutôt à l’évidence à un gaspillage. Nous montrons,cependant, que les injections de capitaux propres de

confort dominent les injections de liquidités pour unniveau donné de la dette publique. Cela est dû auxbanques soumises à des contraintes de capitaux quidoivent lever moins de fonds externes du marchéinterbancaire, assouplissant ainsi les exigences degarantie et les saisies d'actifs inutiles. De plus, le capitalreçu par les banques sans contrainte n'est pas gaspillé,car les banques le déploient de façon optimale pouracheter des actifs de ventes en catastrophe en cas decrise. Leur capital a donc le même effet qu'une injectiondirecte de liquidités.

Troisièmement, nous étudions la possibilité de concevoirun programme de renflouement des banques. Nousentendons par là la possibilité pour un gouvernementd'acheter des créances d'un prêteur sur une banqueen détresse et de les effacer. Nous montrons qu'unrenflouement ne doit être que partiel afin de fournir uneincitation aux banques qui ne sont pas en situation dedétresse, et non par défaut de manière stratégique pourbénéficier du renflouement. Cette politique a les plusforts gains de bien-être pour un niveau donné de ladette publique, mais elle est limitée dans sa portée parla contrainte selon laquelle ces renflouements nepeuvent être que partiels.

Une évolution future vers laquelle nous développons ceprojet est d'appliquer le mécanisme fondamental decrise dans le contexte de deux pays. La fourniture deliquidité peut désormais se faire par “capitaux fébriles”(le capital qui est internationalement mobile). Dans un tel contexte il existe une contagion entre les pays :une crise dans un pays puise des capitaux fébriles,conduisant à des sorties de capitaux et à de la crisedans un autre pays. Nous montrons que la politiqueoptimale, si les pays peuvent se coordonner par avancesur une répartition des liquidités, qui est subordonnéeà la gravité de la crise de chaque pays, ressemble à unerègle de triage en médecine : s'il y a suffisamment deliquidités pour sauver les deux pays, cela doit être fait.S'il n'y a pas suffisamment de liquidités pour sauver les deux, le pays le plus durement touché par un chocdoit être sauvé, ce qui permet au moins “blessé” dedemeurer non-assisté. Et ceci jusqu’au moment où lepays le plus touché passe le cap du sauvetage, dansun tel cas les fonds doivent être déployés vers le paysle moins sévèrement touché, ayant besoin d’êtreassisté. Une crise systémique ne devrait se produire quesi les liquidités sont insuffisantes pour sauver les deuxpays. Comme cette politique peut être difficile à mettreen œuvre dans la pratique, les pays peuvent recourir à la “fragmentation” : établir des réserves de liquiditéslocales qui ne sont pas autorisées à franchir les frontières.Bien que cette politique contribue à protéger un paysde la contagion, elle implique également qu’une partiedu temps les liquidités soient utilisées inefficacement(notamment lorsqu'un pays pourrait être sauvé, mais nel’est pas parce que les fond restent inutilisés dans unautre pays). Nous montrons que la fragmentation peutsurvenir en raison d'une incapacité des pays àcoordonner par avance leurs politiques.



This research project investigates the role of financialfrictions in amplifying and transmitting shocks to thereal economy. It emphasizes the role of liquidity forthe smooth functioning of an economy and seeks toclarify the structure of the market for liquidity. One aimof the project is to provide a parsimonious theory ofcrisis that can explain (i) why liquidity is sometimes inample supply and sometimes dries up, leading tosharp price drops in some asset markets, (ii) whybanks at times are unwilling to lend to other banks,but hoard liquidity at the same time and (iii) how ashock to one bank can spill over to other banks(contagion). Although there are a number of existingresearch papers on the topic, there is a need todevelop a theory of crisis in such a way that a welfareanalysis of government policy can be carried out. Thisis the second broad aim of this research project.

The following are essential building blocks for ourtheory: (1) Banks need external funds for their lendingactivity. (2) The number of banks that need externalfunds may vary and be subject to a shock. (3)Financing frictions mean that external finance is bestprovided through a standard short-term debtcontract where the borrower pledges a fraction ofassets as collateral that are seized by the lender incase of non-repayment (this is akin to a marginrequirement). Since cash flows are risky, there isalways a chance that some banks cannot repay theirdebt. (4) Asset repossessions destroy value. (5) Debtcannot be settled in kind. In case of default, thecollateral therefore needs to be sold into a second-hand market so as to raise the cash needed to repaycreditors – asset sales are ‘fire-sales’. (6) The price ofassets is determined by the available ‘cash in themarket.’ If there is not enough cash / liquidity, assetprices have to drop, potentially below the asset’sfundamental value, to ensure market clearing. (7) Theavailable cash in the market is supplied by speculatorsbefore the total demand for bank financing is known.Speculators’ supply decision is determined by abreak-even condition compared to an alternativeilliquid investment.

A crucial feature of our theory is that liquidity providers(either speculators or banks with surplus capital) candeploy their funds in two different markets. They canlend to capital-constrained banks, or they can hoardliquidity and buy fire-sales assets in the future. In theabsence of arbitrage opportunities the rates of returnin either market must be equal. This has importantimplications for how the financial contract (inparticular the collateral requirement) changes inanticipated fire-sales prices. Suppose anticipated

fire-sales prices are high (at fair value) – because thenumber of banks who need external finance is lowrelative to the available liquidity. This implies that therates of return from buying fire sales assets will be lowand lenders on the interbank market are thereforewilling to lend at a low interest rate. Correspondingly,collateral requirements are modest. Suppose nowthat due to a worsening of the shock to bank capitalmore external finance is needed, increasing thesupply of fire-sales assets to the point that there isinsufficient liquidity to support the fair price. This leadsto an anticipated decline in fire sales prices below theasset’s fair value, with two effects. First, lenders needto ask for more collateral in order to make the sameexpected rate of return on the loan. Second, the rateof return from hoarding liquidity and deploying it in thefire sales market increases. In order to be willing tolend on the interbank market, collateral requirementstherefore have to increase more than proportionallyso as to allow lenders to earn the same, increasedrate of return as in the fire-sales market. Roughlyspeaking, “margin requirements” worsen as lendersanticipate a crisis. Moreover, as liquidity becomes moreexpensive (fire-sales prices drop), demand for liquidityincreases. This generates an abnormality in themarket for liquidity: supply and demand slope in thesame direction. This feature of the market for liquidityexplains several of the anomalies typically associatedwith liquidity crisis: a small worsening of the shock tobank capital can push the economy over the edgeand lead to a drastic worsening of lending conditionsand declining fire sales prices; there may be multipleequilibria, depending on market participant’s expec-tations about future fire-sales prices; some banks donot have access to liquidity on the interbank market,while others hoard liquidity.

In the next step, we investigate how the supply ofliquidity in a competitive equilibrium compares to thesocial optimum. We show that the competitive supplyof liquidity is such that a crisis occurs with positiveprobability – occasional crises are therefore a naturalfeature of an economy. Because they entail both largeamounts of value destroying asset repossessions andcredit rationing for some banks, crises destroywelfare. We investigate several government policiesthat may improve welfare.

First, we allow the government to inject liquidity whichis used to support the price of fire-sales assets. Weshow that the optimal policy is to inject liquidity up tothe point where the probability of crisis drops to zero.We also show that public liquidity crowds out theprivate provision of liquidity one for one. The policy


Liquidity, Contagionand Financial Crisis


est professeur de finance à l'Université de Toulouse 1Capitole, membre de l'Institut d'Administration desEntreprises et de l’école d’économie de Toulouse (TSE).L'année précédant sa nomination à l'université deToulouse en 2009, il a occupé un poste de chercheur

(Sénieur de chaire) à l’école d’économie deToulouse. Alexander a été Maître de conférencesà la Saïd Business School de l’université d’Oxford,dont il était membre du corps enseignant depuis1999. Durant cette période il fut temporairementprofesseur invité à Duke University et à l’universitéde Pennsylvanie. Il a obtenu un doctorat enéconomie de l'Institut universitaire européen en2000, et un DEA en économie de l'universitéd'Oxford ainsi qu’une maîtrise en ingénierie,économie et gestion de l'université de Karlsruhe.Les sujets de recherche d'Alexander vont de lafinance d'entreprise à la microstructure desmarchés. Ses travaux ont été publiés dans

diverses revues dont, entre autres, le Journal ofFinance, Review of Economic Studies, EuropeanEconomic Review, Games and Economic Behavior,et le Journal of the European Economic Association.

is a Professor of Finance at the University of Toulouse 1Capitole, where he is affiliated with the Institut d’Admini-stration des Entreprises and the Toulouse School ofEconomics. The year prior to his appointment at theUniversity of Toulouse in 2009, he held a ResearchFellowship (Chaire Senieur) at the Toulouse School ofEconomics. Alexander was a Reader at the SaïdBusiness School of the University of Oxford, wherehe was a faculty member since 1999. During thatperiod he held temporary visiting appointments atDuke University and the University of Pennsylvania.He obtained a PhD in Economics from the EuropeanUniversity Institute in 2000 and holds an MPhil in Economics from the University of Oxford and a Masters degree in Engineering, Economics andManagement from the University of Karlruhe.Alexander’s research interests range from corporatefinance to market microstructure. His work has beenpublished in a variety of journals, amongst others,the Journal of Finance, Review of Economic Studies,European Economic Review, Games and EconomicBehavior, and the Journal of the European EconomicAssociation.

Alexander Guembel


can therefore only be effective if the government“nationalizes” the entire market for liquidity provision.Moreover, we show that the potential welfare gainsof such a policy are relatively modest in comparisonto the large amount of public debt that the policyrequires.Second, the government can directly inject equity intobanks. We assume that the government is notcapable of distinguishing banks that are genuinely inneed of capital from those that are not. It thereforehas to inject equity capital indiscriminately across allbanks – a policy that appears rather wasteful on theface of it. We show, however, that equity injectionswelfare dominate liquidity injections for a given levelof public debt. That is because the capital-constrainedbanks need to raise less external finance from theinterbank market, relaxing collateral requirements andwasteful asset repossessions. Moreover, the capitalreceived by the unconstrained banks is not wasted,because banks optimally deploy it to buy fire salesassets in case of crisis. Their capital therefore has thesame effect as a direct liquidity injection.

Third, we investigate the possibility of designing abail-out programme for banks. With this we mean thepossibility of the government to buy a lender’s claimson a bank in distress and write them off. We showthat a bail-out must be only partial so as to providean incentive to banks that are not in distress, not todefault strategically to benefit from the bail-out. Thispolicy has the highest welfare gains for a given levelof government debt, but is limited in its scope by theconstraint that bailouts can only be partial.

A further direction in which we develop this project isto apply the basic crisis mechanism in a two-countrycontext. Provision of liquidity can now be through“hot money” – capital that is internationally mobile. Insuch a setting there is contagion between countries:A crisis in one country draws hot money, leading tooutflows of capital and crisis in another country. Weshow that the optimal policy, if countries can co-ordinate up front on an allocation of liquidity that iscontingent on the severity of each country’s crisis,resembles a triage rule in medicine: if there is enoughliquidity to rescue both countries, it should be done.If there is not enough liquidity to rescue both, thecountry more severely hit by a shock should berescued, allowing the less ‘wounded’ to remainunaided. That is up to the point when the worst hitcountry is beyond rescue, in which case funds shouldbe deployed to the less severely hit, rescuablecountry. A systematic crisis should only occur if thereis insufficient liquidity to rescue either country. Sincethis policy may be difficult to implement in practice,countries may resort to “fragmentation”: buildingliquidity reserves locally that are not allowed to crossborders. While this policy helps protect one countryfrom contagion, it also implies that liquidity is usedinefficiently some of the time – namely when onecountry could be rescued, but is not because fundsare sitting idly in another. We show that fragmentationmay arise due to a failure of countries to co-ordinatetheir policies up front.




Commissions boursières

et efficiencePar Jean-Edouard Colliard, Paris School of Economics et Thierry Foucault, HEC Paris

L’organisation industrielle des marchés boursiersconnaît des transformations rapides. Denouvelles plateformes électroniques (BATS,Chi-X, EdgeX, Turquoise etc...) ont récemment

mis à mal les positions des bourses traditionnelles(comme le NYSE-Euronext, le Nasdaq ou le LondonStock Exchange), entraînant une baisse rapide deleur part de marché. Par exemple, en Avril 2009, lesparts de marché du Nasdaq et du NYSE étaientrespectivement de 22.8% et 27% du volume totalpour les actions cotées sur ces deux bourses. Uneévolution similaire a été observée en Europe depuisla mise en œuvre de la directive MiFID. Cetteévolution s’est traduite par une augmentation de lafragmentation des échanges dans les marchésboursiers.

Les régulateurs et les praticiens considèrent souventque les gains en termes de tarifs et de qualité desservices compensent les effets potentiellementnégatifs de la fragmentation des marchés. Cette vueest par exemple rappelée dans le texte introductif deRegNMS, le cadre réglementaire mis en place en2006 pour organiser la concurrence entre marchésboursiers aux USA. Ainsi il est noté dans ce texte que :“Vigorous competition among markets promotesmore efficient and innovative trading services, whileintegrated competition among orders promotes moreefficient pricing of individual stocks for all types oforders, large and small. Together, they producemarkets that offer the greatest benefits for investorsand listed companies.” (Voir SEC, “Regulation NMS”,page 12).

Sans aucun doute, la concurrence entre plateformesboursières s’est traduite par une baisse rapide descommissions boursières. Mais cette évolution est-ellesouhaitable pour les investisseurs ?

La réponse à cette question est moins évidente qu’iln’y paraît. Bien sûr, lorsqu’une transaction a lieu, lesparties prenantes préfèrent payer une commissionfaible plutôt qu’élevée. Cependant, la baisse descommissions peut se traduire par une baisse desgains des investisseurs si elle diminue les chancesde trouver une contrepartie. Cette possibilité doit êtreprise en compte lorsque les transactions se déroulentdans un marché gouverné par les ordres commec’est désormais le cas, au moins dans les grandsmarchés actions. En effet, dans ces marchés, lesinvestisseurs (ou leurs agents) mènent à bien leurstransactions en plaçant des ordres à cours limité oudes ordres au mieux. Dans le premier cas les investis-seurs sont souvent appelés “makers” et dans lesecond cas “takers”. Les agents plaçant des ordresà cours limité choisissent le prix auquel leur ordresera exécuté mais ils prennent le risque de ne pastrouver preneur. Ce risque de non exécution peutempêcher la réalisation de transactions mutuellementprofitables, ce qui constitue une source d’inefficience(c'est-à-dire une perte de bien être par rapport àl’optimum social).

Par conséquent, pour analyser les effets d’une baissedes commissions sur les gains des investisseursdans les marchés gouvernés par les ordres, il estnécessaire d’étudier l’effet de cette baisse sur lerisque d’exécution des ordres à cours limité. Uneanalyse de ce type n’existe pas dans la littérature.L’objectif de notre étude est de combler cette lacuneen modélisant la façon dont les commissionsaffectent les stratégies de placement d’ordres et lesgains des investisseurs dans un modèle d’équilibre.En construisant ce modèle, nous avons pris encompte deux éléments importants. En premier lieu,nous considérons la possibilité pour les plateformesde pratiquer des commissions différenciées pour les“makers” et les “takers”. Ce point est important car il


est devenu standard pour les plateformes desubventionner les makers (une commission négative)et de charger une commission positive pour lestakers. En second lieu, nous intégrons dans notremodèle la possibilité pour les investisseurs de menerleurs transactions via des intermédiaires (“dealers”)sur des marchés informels (OTC). Ce point estimportant car la part des transactions OTC sembleavoir augmenté ces dernières années.

L’analyse du modèle proposé dans notre étude aplusieurs implications. Tout d’abord, nous montronsqu’il existe des conditions sous lesquelles uneconcurrence trop intense entre plateformes boursièrespeut, de manière paradoxale, réduire les gains espérésdes investisseurs. En effet, dans notre modèle, unetelle concurrence force les plateformes à pratiquerdes commissions nulles (c'est-à-dire telles que leurprofit soit juste nul). Mais précisément pour cetteraison, cette concurrence peut conduire les investis-seurs à choisir des ordres à cours limité avec desprobabilités d’exécution plus faibles. Ce deuxième effetpeut conduire à une baisse des gains de l’ensembledes investisseurs. Lorsque tel est le cas, nousmontrons que l’organisation optimale du marchéconsiste à autoriser la concurrence entre plateformesmais en imposant une commission “plancher”.

En second lieu, nous montrons que la façon dontsont partagés les frais de transaction entre lesmakers et les takers n’a aucune incidence sur ladynamique des transactions et les gains des investis-seurs, lorsque la variation minimale de prix (“le tick”)est nulle. La raison de ce résultat est très intuitive : la commission de transaction étant fixée, les effets de sa répartition sur le partage du surplus entre les makers et les takers sont neutralisés par unajustement des cotations affichées par les makers.

En troisième lieu, nous étudions les coûts et lesbénéfices pour les investisseurs de la coexistenceentre un marché gouverné par les ordres et unmarché OTC. Cette question est importante puisqueles leaders du G20 ont préconisé, pour les actifsdérivés, la centralisation des transactions OTC surdes plateformes gouvernés par les ordres. Dans notremodèle, le marché OTC est utilisé par deux typesd’investisseurs : (i) les investisseurs très impatientslorsque le marché gouverné par les ordres manquede liquidité et (ii) les investisseurs dont les ordres àcours limité ne sont pas exécutés. Dans ce derniercas le marché OTC constitue un “filet de sécurité”contre le risque d’exécution auquel sont confrontésles investisseurs plaçant des ordres à cours limité.Dans certains cas, ce “filet de sécurité” peut inciterles investisseurs à placer des ordres à cours limité

avec un risque d’exécution plus élevé. Cette prise derisque a un effet négatif sur l’efficience et pour cetteraison, il existe des conditions où la centralisation detoutes les transactions sur le marché gouverné parles ordres peut s’avérer optimale.

Par ailleurs, notre modèle génère plusieurs implicationsqui pourraient faire l’objet de tests empiriques demanière à vérifier la validité des effets économiquesdécrits dans le modèle. Par exemple, le modèle préditl’existence d’une relation, positive ou négative, entreles probabilités d’exécution des ordres à cours limitéet les commissions pratiquées par les plateformes.De manière intéressante, des travaux de rechercherécents menés par une équipe canadienne confirmentl’existence de cette relation.

Par ailleurs, les débats réglementaires concernant lescommissions boursières portent souvent sur l’effet de ces commissions sur la fourchette de prix (unemesure de liquidité des marchés boursiers). Notremodèle souligne l’importance de distinguer l’effet descommissions sur la fourchette brute (l’écart entre leprix acheteurs/vendeurs, sans prendre en compte lescommissions payées par les “takers”) de leurs effetssur la fourchette de prix nette (c’est à dire prenant encompte les commissions payées par les takers). Un changement du niveau des commissions a uneffet ambigu sur la fourchette brute (la direction de ceteffet varie selon que le changement de commissionest supporté par les “makers” ou les “takers”). Enrevanche la fourchette de prix “nette” augmentetoujours le niveau des commissions.



The industrial organization of securities markets ischanging fast. In recent years, new trading platforms(BATS, Chi-X, EdgeX, Turquoise etc...) have challengedincumbent stock exchanges (e.g., NYSE-Euronext,the Nasdaq, the London Stock Exchange etc...). Asa consequence, the market shares of incumbentmarkets have been falling precipitously. For instance,in April 2009, the market shares of Nasdaq and theNYSE were only 22.8% and 27% of the tradingvolume in their listed stocks, respectively. A similarevolution is observed in Europe since 2007 (forinstance, the market share of the London StockExchange in the constituent stocks of the FTSE100was about 60% in 2009, down from 80% in 2007).As a result, trading is more fragmented acrossmarkets.

Regulators and practitioners often argue thatefficiency gains in the pricing and quality of tradingservices offset potential costs of market fragmentation.For instance, one premise of RegNMS (a new set ofrules organizing competition among U.S. equitiesmarkets) is that:“Vigorous competition among markets promotesmore efficient and innovative trading services, whileintegrated competition among orders promotes moreefficient pricing of individual stocks for all types oforders, large and small. Together, they produce marketsthat offer the greatest benefits for investors and listedcompanies”. (See SEC, “Regulation NMS”, page 12).

Certainly, competition among trading platforms hastriggered a sharp decline in trading fees in recentyears. What is less obvious is whether this decline isnecessarily good for investors. Clearly, when a tradetakes place, investors are better off if they pay asmaller fee. However, investors could be worse off onaverage if a smaller fee is associated with a lowerchance of consummating a trade. This possibilitymust be considered when investors trade in limitorder markets, as is often the case in today's markets.In these markets, investors can choose to post aquote by submitting a limit order or hit posted quotesby submitting a market order. Platforms refer to theformer as makers and to the latter as takers. Makersset the price at which they will trade but they take therisk that no other investor will accept to trade at thisprice. Thus, makers face a risk of non execution sothat mutually profitable trades can be missed. Theassociated welfare loss can be large.

For this reason, understanding the impact of tradingfees on investors' welfare requires analyzing how theyaffect execution risk for makers. This analysis doesnot exist in the literature. Our goal is to fill this gap by modeling how trading fees affect traders' orderplacement strategies and investors' welfare inequilibrium. In our analysis, we account for twoimportant features of the trading process. First,trading platforms often charge different fees for makersand takers. For instance, NYSEArca (a trading platformowned by the NYSE) charges 30 cents (per round lot)to takers and rebates 23 cents (per round lot) tomakers. The net revenue for NYSEArca is therefore 7 cents per round lot traded. Second, limit ordermarkets often face competition from informal (OTC)dealer markets.

Our model has several implications for securitiesmarkets design. First, there exists a range of parametervalues for which unbridled competition between limitorder markets reduces investors' expected welfare.In line with common wisdom, this competition drives the total trading fee charged bytrading platforms to zero. However, it can also inducemakers to post quotes with a smaller executionprobability, in order to extract more surplus fromtakers in case of execution. When this happens, weshow that setting a floor on trading platforms' tradingfee can improve investors' welfare.

Second, we show that the breakdown of tradingplatforms' total trading fee between makers andtakers is irrelevant, i.e., does not affect investors'welfare, when there is no minimum price variation(zero tick size). The reason is simple: holding the total fee constant, any change in the make/take feebreakdown is neutralized by changes in the bid andask quotes. For instance, suppose that make/takefees are equally split between makers and takers (a 50/50 make/take fee breakdown) and consider a decline in the make fee, holding the total feeconstant. Makers react by posting more aggressiveask and bid prices (they pass through part of their feesavings to takers). However, after accounting for thetake fee, the prices paid or received by takers areidentical to those obtained with the 50/50 make/takefee breakdown in equilibrium. Hence, the dynamicsof trades and investors' gains from trade are notdetermined by the make/take fee breakdown.


Trading fees and Efficiency in Limit Order Markets


est professeur de Finance à HEC, Paris etresearch fellow du Centre for Economic Policy(CEPR). Sa recherche porte sur les déterminants

de la liquidité des marchés financiers et aété publiée dans le Journal of Finance, laReview of Financial Studies et le Journal of Financial Economics. Il est membre des comités scientifiques de l’Autorité desMarchés Financiers (AMF), la Fondationbanque de France, le “Committee ofEconomic and Markets Analysis of theEuropean Securities and Markets Authority”(ESMA) et est membre du comité exécutifde la “European Finance Association”. Il estpar ailleurs co-éditeur de la Review ofFinance et éditeur associé de la Review ofAsset Pricing Studies. Ses travaux derecherche ont été récompensés par des

prix de l’Institut Europlace en 2005 et 2009, laFondation HEC en 2006 et 2009 et the prix duAnalysis Group décerné lors des rencontresannuelles de la Western Finance Association (WFA).

is professor of Finance at HEC, Paris and a researchfellow of the Centre for Economic Policy (CEPR). Hisresearch focuses on the determinants of financialmarkets liquidity and has been published in top-tieracademic journals such as Journal of Finance,Review of Financial Studies and Journal of FinancialEconomics. He serves on the scientific committeesof the Autorité des Marchés Financiers (AMF), theResearch Foundation of the Banque de France, theGroup of Economic Advisors of the Committee ofEconomic and Markets Analysis of the EuropeanSecurities and Markets Authority (ESMA) and on theexecutive committee of the European FinanceAssociation (EFA). He acts as co-editor of the Reviewof Finance since 2009 and he is an Associate Editor ofthe Review of Asset Pricing Studies. For his research,he received awards from the Europlace Institute ofFinance in 2005 and 2009, the annual research prizeof the HEC Foundation in 2006 and 2009, and theAnalysis Group award for the best paper on FinancialMarkets and Institutions presented at the 2009Western Finance Association (WFA) meetings.

Thierry Foucault


Third, we study whether investors benefit from the coexistence of a limit order and a dealer market.This question is important since in the aftermath ofthe subprime crisis, the G-20 leaders stated that all standardized over-the-counter (OTC) derivativescontracts should be traded on exchanges orelectronic trading platforms by the end of 2012. Thecosts and benefits of centralizing trades in limit ordermarkets are therefore currently debated by regulatorsand practitioners. In our model, the dealer (OTC)market is used by impatient investors (investors withhigh waiting costs) when the limit order market lacksliquidity (to avoid submitting a limit order and waitingfor execution). It is also used in last resort by investorswho submit limit orders that do not execute. Forthese reasons, the coexistence of a limit order marketwith a dealer market can enhance traders' welfare.However, the dealer market may induce makers topost limit orders with a lower execution probabilitybecause it acts as “a safety net” in case on non-execution. This last effect is detrimental to investors'welfare and, accordingly, there exist parameter valuesfor which investors' welfare is higher when the dealermarket is shut down.

Our theory has several empirical implications. A basic prediction, that underlies many of our policyimplications, is that a change in the total trading feeshould affect the execution probability for limit orders,positively or negatively depending on parameter

values. Interestingly, recent empirical research confirmsthis prediction. Moreover, when a decrease in tradingfee induces investors to post limit orders with a lowerexecution probability, the model implies that themarket share of the OTC market increases. Hence,the model implies that one can simultaneously have adecline in trading fees in centralized markets (due tocompetition) and yet an increase in market share ofthe OTC market (due to higher execution risk for limitorders). This is indeed what has been observed inrecent years.

Last, regulatory debates on make/take fees oftencenter on their effects on bid-ask spreads. Evidenceon these effects is still scarce however and our modelyields several testable hypotheses on this point. First,the “raw” traded bid-ask spread (i.e., the differencebetween ask and bid prices at which trades takeplace) should decrease in the take fee and increasein the make fee. Thus, an increase in the total fee hasa different effect on the raw bid-ask spread dependingon whether the increase in trading fee is due to anincrease in the take fee or an increase in the makefee. In contrast, the cum fee bid-ask spread (i.e., thedifference between the ask price plus the take feeand the bid price minus the take fee) always increasesin the total fee and should not depend on themake/take fee breakdown. Overall, we emphasizeseveral pitfalls in using raw bid-ask spreads to studythe effects of make and take fees on market liquidity.


Sur les marchés financiers, les investisseursn’observent pas directement l’état completde l’économie, mais doivent typiquementl’inférer à partir des données financières et

macroéconomiques disponibles. Par exemple depuisle début de la grande crise financière, les participantsau marché ont dû imputer la solvabilité des proprié-taires de biens immobiliers et des institutions financièressur la base des données limitées qu’ils ont eues àleur disposition, et l’incertitude qui en a resulté asévèrement impacté la liquidité et les prix des titresmobiliers.

Une littérature croissante montre que l’apprentissagedes fondamentaux par les investisseurs a de profondesimplications pour l’évaluation des actifs et l’activitéagrégée. Il peut théoriquement expliquer des phéno-mènes aussi variés que le prix et la volatilité des valeursmobilières, le caractère prévisible des rendements, lechoix de portefeuille, les flux d’entrée et de sortie desSICAVs, ou la performance d’investissements de “venturecapital” (e.g. Pastor et Veronesi, 2009). Danstoutes ces recherches, le modèle d’apprentissage estcalibré et peut rendre compte de propriétés desdonnées que les versions à information complète dumodèle ne peuvent expliquer. Cependant, en dépitde leur attrait théorique, les modèles d’apprentissagene sont pas utilisés par les praticiens pour prévoir etévaluer les valeurs mobilières parce ce que jusqu’àprésent ils étaient économétriquement insolubles.

Nous avons utilisé les ressources mises généreusementà notre disposition par l’Institut Europlace pourdévelopper une boite à outils de méthodes d’estimationet de filtrage pour les modèles financiers qui incorporentl’apprentissage des fondamentaux par les investisseurs.Dans “Indirect Inference for Learning Models” (2011), nous introduisons une procédure d’estimation des paramètres d’un modèle d’apprentissage. Notre approche est basée sur l’inférence indirecte(Gourieroux, Monfortet Renault 1993 ; Smith 1993),une méthode par simulations qui impute les paramètresstructurels par l’intermédiaire d’un paramètreauxiliaire.1

Afin de clarifier l’exposition, nous considérons uneéconomie dynamique avec trois niveaux d’infor-mation correspondant à la nature, un agent, etl’économètre, comme illustré par la Figure1.2 Audébut de chaque période t, la nature sélectionne unvecteur Markovien Mt. L’agent observe un signal,dont la distribution dépend de Mt, et calcule ladistribution conditionnelle (“ croyance ”) �t du vecteurMarkovien étant donné les signaux passés etprésents. Selon ses croyances et signaux, l’agentcalcule également un vecteur de données �t, quel’économètre observe. Le vecteur de données peutpar exemple inclure des rendements d’actifs, desprix, ou des décisions de production. Le paramètre� d’une économie à information incomplète spécifiela chaine de Markov Mt, la précision des signauxreçus par l’agent, et leur impact sur l’observation �t.


Par Laurent E. Calvet, HEC Paris et Veronika Czellar, HEC Paris

Mesurer les croyances

des investisseurs en temps réel



L’état de l’économie avec apprentissage estcomposé du vecteur de Markov de la nature et de lacroyance de l’agent : xt = (Mt, �t). Quand l’agent estpleinement informé sur le vecteur de Markov, l’étatse réduit à Mt et l’estimation peut procéder par des méthodes standard basées sur la fonction devraisemblance ou des moments. La version dumodèle avec information complète est donc un pointde départ naturel pour l’estimation du modèled’apprentissage, ce qui forme la base de notreapproche. Spécifiquement, soit � ∈ �q, q ≤ p, leparamètre du modèle à information complète, et soit

^�T un estimateur de �. Soit ^�T un vecteur de

statistiques quantifiant des aspects des donnéesque le modèle d’apprentissage est destiné à capturer.Le vecteur

(0.1)

est un estimateur naturel auxiliaire pour le calcul de �.

Une fois que le paramètre structurel � a été estimé,l’étape suivante est de suivre l’état de l’économieavec apprentisage, xt. Une difficulté majeure est quela densité conditionnelle de l’observation yt étantdonné l’état xt n’est pas disponible sous formeexplicite. Dans “Accurate Methods for ApproximateBayesian Computation” (2012), nous introduisonsune version précise du filtre ABC, qui étend le filtreparticulaire de Gordon, Salmond and Smith (1993)aux systèmes dynamiques avec densité d’observationnon disponibles. Cette avance nous permet de suivrel’état xt de l’économie avec apprentissage.

Nous démontrons la bonne performance de nostechniques d’estimation et de filtrage sur un modèlestructurel des rendements journaliers des actions.Parce que la riche dynamique de la série desrendements requiert un grand espace d’état, nousbasons notre analyse sur l’économie multifréquencesavec apprentissage de Calvet et Fisher (2007, 2008).

Nous vérifions par simulations de Monte Carlo quel’estimateur par inférence indirecte performe bien surdes échantillons finis. Nous estimons le modèlestructurel sur les excès de rendements journaliers de l’indice CRSP des actions U.S. entre 1926 et1999. Nous montrons que l’effet de l’apprentissagedans l’équation des rendements est statistiquementsignificatif, i.e. les agents ne sont pas parfaitementinformés sur l’état des fondamentaux. Nous conduisonsune analyse hors échantillon reposant sur la méthodede filtrage ABC de Calvet and Czellar (2012). Pour la période hors échantillon (2000-2009), le modèle à information incomplète fournit des prévisionsprécises de la value-at-risk, qui dominent de faconsignificative les prédictions obtenues à partir desimulations historiques, de GARCH(1,1), et du modèleà information complète.


^�T=

^�T^�T


In securities markets, investors do not directly observethe full state of the economy, but must typically inferit from available financial and macroeconomic news.For instance during the recent financial crisis, marketparticipants had to impute the solvability ofhomeowners and financial institutions from the scarcedata available, and the resulting uncertainty severelyimpacted liquidity and security prices. A growing literature shows that investor learning hasprofound implications for asset valuation andaggregate activity. It can theoretically explain phenomenaas diverse as the level and volatility of equity prices,return predictability, portfolio choice, mutual fundflows, or the performance of venture capital investments(e.g. Pastor and Veronesi, 2009). In all this earlierresearch, the learning model is calibrated and shownto account for features of the data that full-informationversions of the model cannot explain. Despite theirtheoretical appeal, however, learning models are notused in practice to forecast and price assets becausethey have until recently been econometricallyintractable. We have used the funding generously provided by EIFto develop a toolkit of estimation and filteringmethods for financial models with investor learning.In “Indirect Inference for Learning Models” (2011), weintroduce an estimation procedure for the parametersof a learning model. Our approach is based onindirect inference (Gourieroux, Monfort and Renault1993; Smith 1993), a simulation-based method thatimputes the structural parameters of a model via anauxiliary parameter.1 To clarify the exposition, weconsider a dynamic economy with three levels ofinformation, corresponding to nature, an agent andthe econometrician, as is illustrated in Figure 1.2 Atthe beginning of every period t, nature selects aMarkov vector Mt. The agent observes a signal, whosedistribution is contingent on Mt, and computes theprobability distribution (“belief”) �t of the Markovvector conditional on current and past signals.According to her beliefs and signal, the agent alsocomputes a data point �t, which the econometricianobserves. The data point may for example includeasset returns, prices, or production decisions. Theparameter � of an incomplete-information economyspecifies the Markov chain Mt, the precision of thesignals received by the agent, and their impact on theobservation �t. The state of the learning economyconsists of nature’s Markov vector and the agent’sbelief: xt = (Mt, �t). When the agent is fully informed

about the Markov vector, the state reduces to Mt andestimation can often proceed by standard likelihoodor moment-based methods. The full-informationversion of the model is therefore a natural buildingblock for the estimation of the learning model, whichforms the basis of our approach. Specifically, let � ∈ �q, q ≤ p, denote the parameterof the full-information version of the model, and

^�T

denote an estimator of �. Let ^�T denote a set ofstatistics quantifying features of the data that thelearning model is designed to capture. The vector

(0.1)

is a natural auxiliary estimator for the computation of �.

Once the structural parameter � has been estimated,the next step is to track the state of the learningeconomy xt. One difficulty is that the density of theobservation yt conditional on the state xt is notavailable in closed form. In “Accurate Methods forApproximate Bayesian Computation” (2012), weintroduce an accurate version of the ABC filter, whichexpands the bootstrap particle filter of Gordon,Salmond and Smith (1993) to dynamic systems withintractable observation densities. This advance allowsus to track the state xt of a learning economy withknown structural parameters.

We investigate the performance of our estimation and

filtering techniques on a structural model of dailyequity returns. Because the rich dynamics of thereturn se-ries requires a large state space, we baseour analysis on the multifrequency learning economyof Calvet and Fisher (2007, 2008). We verify by Monte


Learning Investor Beliefsin Real Time

^�T=

^�T^�T



Carlo simulation that the indirect inference estimatorperforms well in finite samples. We estimate thestructural model on the daily excess returns of theCRSP U.S. value-weighted index between 1926 and 1999. We show that the effect of learning in thereturn equation is significant, i.e. agents are not fullyinformed about the state of fundamentals.

We conduct the out-of-sample analysis by relying on the ABC filtering method of Calvet and Czellar(2012). For the out-of-sample period (2000-2009),the incomplete-information model provides accuratevalue-at-risk forecasts, which significantly out-performthe predictions obtained from historical simulations,GARCH(1,1), and the full-information model.

est professeur de Finance à HEC Paris. Il estancien élève de l'Ecole Polytechnique, et titulaired'un Ph.D. d'Economie de l'Université de Yale(Etats-Unis). Avant de rejoindre HEC, Laurent

Calvet a enseigné l'économie a l'universitéd'Harvard (1998-2004), et a été titulaired'une chaire de finance à Imperial CollegeLondon (2007-2008). En 2006, LaurentCalvet a reçu le prix du Meilleur JeuneChercheur en Finance de l'Institut ParisEuroplace. Ses recherches portent surl'évaluation des actifs, la finance desménages, et la modélisation du risquefinancier. Elles ont fait l'objet de publicationsdans les meilleures revues d'économie etfinance. Laurent Calvet a développé avec

Adlai Fisher un modèle du risque financier, lemodèle multifractal à régimes (Markov-SwitchingMultifractal), qui est de plus en plus utilisé par lespraticiens pour prévoir la volatilité, calculer lavalue-at-risk, et évaluer les produits dérivés. Cetteapproche est exposée dans leur récent livre, “ Multifractal Volatility : Theory, Forecasting andPricing. ”

is a professor of Finance at HEC Paris. He is anengineering graduate from Ecole Polytechniquein Paris and holds a PhD in Economics from YaleUniversity. Prior to joining HEC Paris, LaurentCalvet served as the John Loeb AssociateProfessor of the Social Sciences at HarvardUniversity (1998-2004), and as a Professor andChair in Finance at Imperial College London(2007-2008). In 2006, Laurent Calvet received the“Best Finance Researcher under the Age of 40”award from Le Monde and the Europlace Instituteof Finance. His research on asset pricing,household finance, and volatility modeling hasappeared in leading economics and financejournals. Laurent Calvet pioneered with AdlaiFisher the Markov-Switching Multifractal model offinancial volatility, which is increasingly used byfinancial practitioners to forecast volatility, computevalue-at-risk, and price derivatives. This approachis summarized in their recent book “MultifractalVolatility: Theory, Forecasting and Pricing.”

Laurent Calvet

1 Further advances in indirect inference include Czellar, Karolyi and Ronchetti (2007), Czellar and Ronchetti (2010), Genton and Ronchetti (2003), and Gourieroux,Phillips and Yu (2010)

2 This class of recursive incomplete-information economies nests the examples of Brandt, Zeng, and Zhang (2004), Calvet and Fisher (2007), David and Veronesi(2006), Lettau, Ludvigson and Wachter (2008), and van Nieuwerburgh and Veldkamp (2006)

ReferencesBrandt, M. W., Zeng, Q., and L. Zhang (2004). Equilibrium Stock Return Dynamics under Alternative Rules of Learning about Hidden States. Journal of EconomicDynamics and Control 28, 1925–1954Calvet, L. E., and A. J. Fisher (2007). Multifrequency News and Stock Returns. Journal of Financial Economics 86: 178-212Calvet, L. E., and A. J. Fisher (2008). Multifractal Volatility: Theory, Forecast¬ing and Pricing. Elsevier – Academic PressCzellar, V., Karolyi, G. A. and Ronchetti, E. (2007). Indirect Robust Es¬timation of the Short-Term Interest Process. Journal of Empirical Finance 14, 546–563Czellar, V. and Ronchetti E. (2010). Accurate and Robust Tests for Indirect Inference. Biometrika 97(3), 621–630David, A., and P. Veronesi (2006). Inflation and Earnings Uncertainty and Volatility Forecasts. Working paper, University of Calgary and University of ChicagoGenton, M. G., and E. Ronchetti (2003). Robust Indirect Inference. Journal of the American Statistical Association 98, 67–76Gordon, N., Salmond, D., and A. F. Smith (1993). Novel Approach to Nonlinear/Non-Gaussian Bayesian State Estimation. IEE Proceedings F 140, 107– 113Gourieroux, C., Monfort, A. and Renault, E. (1993). Indirect Inference. Journal of Applied Econometrics 8, S85–S118 Gourieroux, C., Phillips, P.C.B. and Yu, J. (2010). Indirect inference for dynamic panel models. Journal of Econometrics 157, 68–77Lettau, M.,Ludvigson,S.andWachterJ.(2008).The Declining Equity Premium: What Role Does Macroeconomic RiskPlay? ReviewofFinancialStudies21,1653–1687Pástor, L.,and Veronesi, P.(2009). Learning in Financial Markets. Annual Review of Financial Economics1,361–381 Smith, A . A.(1993). Estimating Non linear Time Series Models Using Simulated Vector Autoregressions. Journal of Applied Econometrics 8,S63–S84 Van Nieuwerburgh, S. and Veldkamp, L.(2006). Learning Asymmetries inReal Business Cycles. Journal of Monetary Economics 53, 753–772




Liquidité de financement

et rendements attendussur les actions

Par René Garcia, EDHEC Business School

La liquidité de financement, la facilité aveclaquelle les agents et les institutions financièresobtiennent du financement, a joué un rôle clédurant la récente crise des crédits immobiliers

à risque. Nous identifions et mesurons la valeur decette liquidité de financement à partir de l’estimationd’un modèle de structure à terme sur un panel depaires d’obligations et de bons du Trésor américain,dans lequel chaque paire est formée par des titresayant des flux monétaires futurs identiques mais quidiffèrent par leur âge (date d’émission). Cette stratégieest cohérente avec l’existence établie d’une prime surles émissions récentes à court terme mais plusgénéralement sur le fait que les obligations émisesdepuis plus longtemps sont moins liquides.

On établit que cette mesure du prix de la liquiditéfondée sur l’ancienneté des titres est liée auxconditions de financement. Nous relions le prix de laliquidité aux bénéfices anticipés sur la détention d’untitre plus liquide, bénéfices qui sont mesurés par unecomposante commune sur les écarts de taux deprise en pension. Nous documentons aussi la relationprix-quantité entre la valeur de la liquidité et la quantitéde financement offerte par le secteur bancaireparallèle. Enfin, nous établissons une relation entre lavaleur de la liquidité et les mesures agrégées desconditions de financement telles que les réservesdisponibles et diverses mesures de la massemonétaire. Ce facteur de liquidité prévoit aussi desprimes de risque plus faibles sur les obligationsgouvernementales, qu’elles aient été émises récem-ment ou non, mais des primes plus élevées sur lestaux LIBOR, les swaps et les obligations d’entreprises.Pour ces dernières, l’impact de la liquidité estfonction de la qualité des titres mesurée par les cotesdes agences de notation. Pour les obligations de

meilleure qualité, les écarts de taux diminuent enmoyenne à la suite d’un resserrement du crédit. Parcontre, les écarts augmentent pour les obligations demoindre qualité. Le facteur de liquidité varie aussi enfonction des frais de transaction, des ratios cours-bénéfices du S&P500 et de l’incertitude économique.

Dans ce projet, nous explorons les liens entre la liquidité de financement et les rendements deportefeuilles d’actions. La relation entre les rendementsattendus et la liquidité du marché des actions a faitl’objet de plusieurs études mais l’illiquidité des actionsest mesurée par une moyenne sur l’ensemble desactions du ratio quotidien de la valeur des actions au volume transigé. Ces études montrent que lesactions dont les rendements sont le plus exposés auxfluctuations de la liquidité globale du marché desactions comportent une prime plus élevée.Nous commençons notre étude par une analyse desportefeuilles établis selon la taille des firmes et leurrapport valeur comptable-valeur de marché. Nousestimons des régressions des rendements de cesportefeuilles sur des mesures estimées du risquebêta pour les facteurs habituels de Fama-French(marché, taille et valeur) et notre mesure de la liquidité(en niveau et en différence). Notre échantillon couvrela période s’étalant du troisième trimestre de 1986 au dernier trimestre de 2009. À la fois le niveau et leschangements de la liquidité de financement contribuentsignificativement à la prime de risque sur les porte-feuilles et près de 50 pour cent de la variationtransversale des rendements attendus est expliquéepar les cinq facteurs. La liquidité de financementexplique à elle seule la moitié de cette variation. Unfait important est la robustesse des résultats àl’exclusion de la crise financière. Sur la période 1986-2006, le pouvoir explicatif du modèle augmente en


Funding Liquidity And the Cross-Section of Stock Returns

Funding liquidity, the ease with which traders andfinancial intermediaries obtain funding, has played ina key role in the subprime crisis. We identify andmeasure the value of funding liquidity by estimating aterm structure model from a panel of pairs of U.S.Treasury securities, where each pair has similar cashflows but different ages. This strategy is consistentwith the existence of an on-the-run premium in theshort-run but also with the evidence that older bondsare less liquid.

This age-based measure of the value of liquidity canbe explicitly linked to funding conditions. We relatethe liquidity value to the expected benefits of holdinga more liquid security when we measure thesebenefits by a common component in repo spreads.We also document the price-quantity relationshipbetween the value of liquidity and the quantity offunding liquidity supplied by shadow banks. Finally,we establish the relationship between the value ofliquidity and broader measures of funding conditionssuch as non-borrowed reserves and narrow measuresof monetary aggregates. The liquidity factor predicts


fait légèrement. Cela signifie que les effets descontraintes de financement sont toujours présents,dans les périodes de crise comme dans les périodesplus calmes sur les marchés.

Une étude récente s’appuie sur une littératurecroissante établissant des liens théoriques entre lesinstitutions financières et les prix des actifs financierspour montrer que le levier des firmes de courtage(ratio du total de l’actif financier sur la différence entreactif total et passif total financiers) est une bonnemesure empirique de la valeur marginale de larichesse des intermédiaires financiers. Ils concluentque les chocs affectant ce levier expliquent la primede portefeuilles d’actions. Les investisseurs exigentune compensation plus élevée s’ils doivent détenirdes actifs qui covarient plus avec ces chocs au levierdes intermédiaires. Nous comparons jusqu’à quelpoint notre mesure de la liquidité de financementconserve son pouvoir explicatif lorsque l’on introduitce levier comme facteur de risque supplémentaire.Sur l’échantillon incluant la crise, le levier ajoute aupouvoir explicatif de la prime sur les portefeuillesd’actions selon la taille et la valeur, mais les risquesde liquidité y contribuent toujours de façon importante.Toutefois, sur l’échantillon plus court sans la crise, quis’arrête en 2006, le facteur de levier ne contribue plussignificativement à l’explication de la prime. Nous enconcluons que les investisseurs sont plus sensiblesaux risques de liquidité.

Nous considérons également les fonds spéculatifsqui utilisent considérablement le levier financier dansleurs stratégies. A l’aide de données sur un grandnombre de fonds, nous étudions la corrélation entre

leurs rendements au sein de chaque type de stratégieet la relions à la liquidité du marché des actions et àla liquidité de financement. Nous calculons unecorrélation commune entre tous les fonds d’unemême catégorie de stratégie après la prise encompte des facteurs de risque usuels qui expliquentles rendements des fonds spéculatifs. Cettecorrélation implicite est régressée sur les deuxvariables de liquidité, liquidité du marché des actionset liquidité de financement, en présence d’autresvariables de contrôle. Les résultats sont frappants.La liquidité de financement explique cette corrélationpour la plupart des classes de stratégie et notam-ment celles qui utilisent le levier financier de façonimportante comme les fonds de fonds et les fondsagissant sur les marchés à terme. La liquidité dumarché des actions joue un rôle pour seulement deuxstratégies, les fonds axés sur les opérations àdécouvert et les fonds d’actions neutres au marché,deux stratégies qui se concentrent exclusivement surle marché des actions.En conclusion, nos résultats montrent que la liquiditéde financement et les chocs à cette liquidité touchenttous les marchés : titres à revenu fixe, marchés desactions et fonds spéculatifs. Les effets d’un resser-rement du crédit sont accentués durant les crisesmais ils sont toujours présents même dans lespériodes d’activité normale. Les contraintes definancement sont donc au cœur du mécanismed’intermédiation financière. D’autres éléments pourrenforcer nos résultats sont à chercher dans desportefeuilles de titres individuels construits en fonctionde leur dépendance particulière au financementdisponible.


lower risk premiums for on-the-run and off-the-runbonds but higher risk premiums on LIBOR loans,swap contracts and corporate bonds. For corporatebond spreads, the impact of liquidity follows a flight-to-quality pattern across ratings. For bonds of thehighest credit quality, spreads decrease, on average,following a shock to funding liquidity value. Incontrast, spreads increase for bonds with lowerratings. The liquidity factor varies with transactioncosts, S&P500 valuation ratios and aggregateuncertainty.

In this project we explore the links between fundingliquidity and returns on portfolios of stocks. Therelationship between expected returns and liquidityof the stock market has been investigated by severalstudies but they use a measure of stock illiquiditybased on the average across stocks of the daily ratioof absolute stock return to dollar volume. Thesestudies show that stocks whose returns are moreexposed to market-wide liquidity fluctuationscommand higher expected returns.

We start by looking at portfolios sorted according to size and book-to-market value. We run cross-sectional regressions of the returns on theseportfolios on estimated measures of beta risk withrespect to the usual Fama-French factors (market,size and book-to-market) and our measure of fundingliquidity in level and changes. Our sampling period isfrom the third quarter of 1986 to the last quarter of2009. Both the level and the changes in fundingliquidity are significantly priced risks and close to 50per cent of the cross-sectional variation in expectedreturns are explained by the five factors. Fundingliquidity alone explains half of this variation. Animportant finding is that these results are robust tothe exclusion of the financial crisis. Over the 1986-2006 sampling period, the explanatory power of themodel improves slightly. It implies that funding liquidityeffects are pervasive in both normal and stressedtimes.

Based on the growing theoretical literature on thelinks between financial institutions and asset prices,a recent study has shown that broker-dealer leverage(ratio of total financial assets over the differencebetween total financial assets and total financialliabilities) is a good empirical proxy for the marginalvalue of wealth of financial intermediaries. Theyconclude that shocks to leverage are priced in thecross-section and that investors require highercompensation for holding assets that exhibit greatercomovement with broker-dealer leverage shocks. Wealso compare the funding liquidity capacity to explainthe cross-section of equity-based portfolios to the

explanatory power of the broker-dealer leverage.Indeed, when we keep the sample including thefinancial crisis, up to 2009, this leverage measure alsoexplains part of the variation in the cross-section ofthe size and book-to-market portfolios but theliquidity risk prices remain significant. However, whenwe consider the sample without the crisis, up to2006, the leverage factor is not a priced risk anylonger. Therefore liquidity appears to be a morepervasive risk for the investors.

We also consider hedge funds, whose reliance onliquidity is significant through leverage-basedstrategies. Using individual hedge funds, we studycorrelation among individual hedge funds within eachtype of strategy and relate it to market liquidity andfunding liquidity. We compute a common correlationbetween hedge funds in the same strategy class afteraccounting for the usual risk factors that explainhedge fund returns. This implied correlation is thenregressed on the two liquidity variables, stock marketliquidity and funding liquidity, along with some controlvariables. The results are striking. Funding liquidityexplains this correlation for most classes of strategies,and especially for the ones that rely heavily onleverage such as funds of funds and managedfutures. Stock market liquidity plays a role for only twostrategies, short bias and equity neutral, which arestrategies focused exclusively on equities.

To conclude, our results provide evidence that effectsof funding liquidity and funding liquidity shocks are pervasive across markets: fixed-income, stockmarkets, and hedge funds. The effects of tightfunding conditions are exacerbated during crises butthey are pervasive in normal times. This evidencepoints toward the importance of the funding marketfor the intermediation mechanism. Further supportneeds to be built by looking at individual stocks andconstructing liquidity-sensitive portfolios.



Après l’obtention de son Ph.D. en scienceséconomiques de Princeton University en 1992,René Garcia se joint à l’université de Montréal, oùil dirige la Chaire Hydro-Québec en gestion des

risques. Il obtient également la nominationde Fellow de recherche de la Banque du Canada. Il occupe aussi le poste dedirecteur scientifique du Centre inter-universitaire de recherche en analyse desorganisations (CIRANO). Il se joint à EDHECBusiness School à Nice (France) en 2007 etoccupe aujourd’hui un poste de professeurde finance avec chaire. Il est égalementrédacteur en chef de la revue Journal ofFinancial Econometrics, publiée par OxfordUniversity Press. Ses travaux de recherche

les plus récents portent sur l’évaluation des actifsfinanciers en prenant en compte les momentsd’ordre supérieur, les modèles d’évaluation avecrisques de long terme, l’utilisation de la dispersiondes rendements comme mesure du risqueidiosyncratique, l’analyse des rendements desfonds spéculatifs, et la prime de liquidité definancement dans les obligations et les actions.

After his Ph.D. in Economics from PrincetonUniversity in 1992, René Garcia joined theUniversité de Montréal, where he held the Hydro-Québec Chair in Risk Management and was aResearch Fellow of the Bank of Canada. He was also the scientific director of the Centre for Interuniversity Research and Analysis onOrganizations (CIRANO). He joined EDHECBusiness School in Nice (France) in 2007 wherehe is today Chair Professor of Finance. He iscurrently editor of the Journal of FinancialEconometrics, published by Oxford UniversityPress. His most recent research focuses on theevaluation of asset pricing models accounting forhigher moments, long-run asset pricing models,the use of cross-sectional variance of equityreturns to measure idiosyncratic risk, the analysisof hedge fund returns, and the funding liquiditypremium in bonds and stocks.

René Garcia





Mesurer

le risque systémique1

Par Viral V. Acharya, Lasse H. Pedersen, Thomas Philippon, et Matthew Richardson2

Nous présentons un modèle économique derisque systémique et montrons que chaquecontribution des institutions financières aurisque systémique peut être mesurée

comme leur probabilité anticipée de défaut (SES),c'est à dire leur propension à être sous-capitaliséeslorsque le système dans son ensemble est sous-capitalisé. Les SES augmentent dans l’effet de levierdes institutions et leur perte marginale anticipée(MES), c'est à dire, leur perte dans le processus derépartition des pertes du système. Les institutionsintériorisent leur externalité si elles sont “imposées”en fonction de leurs SES. Nous démontrons empiri-quement la capacité des composants des SES àprédire le risque systémique émergent au cours de lacrise financière de 2007/2009, tout particulièrement,(i) le résultat des simulations de crise effectuées parles organismes de réglementation ; (ii) la baisse desvalorisations des actions de grandes sociétés financièresau cours de la crise ; et, (iii) l'élargissement de leursécarts de contrats d'échange sur risque de crédit.

Les défaillances et les pertes généralisées desinstitutions financières peuvent imposer une externalitésur le reste de l'économie et la crise récente fournitamplement la preuve de l'importance de contenir cerisque. Toutefois, les règlements financiers actuels,tels que Bâle I et Bâle II, sont conçus pour limiterchaque risque des institutions pris isolément ; ils nesont pas suffisamment axés sur le risque systémique,même si le risque systémique est souvent la justification fournie pour une telle réglementation. Enconséquence, alors que les risques individuelspeuvent être correctement traités en temps normal,le système lui-même reste, ou dans certains cas estamené à être, fragile et vulnérable aux grands chocsmacroéconomiques.

Le but de ce document est de proposer etd'appliquer une mesure utile et basée sur un modèlede risque systémique. À cette fin, nous avons d'abordélaboré un cadre pour formaliser et mesurer le risque systémique. Par l’utilisation de ce cadre, nousdéduisons une politique optimale de gestion durisque systémique. Enfin, nous fournissons uneanalyse empirique détaillée de la façon dont notremesure du risque systémique mesurée ex ante peutprédire ex post les pertes de la crise financière de2007/2009 ainsi que les “simulations de crise” desorganismes de réglementation.La nécessité de fondations économiques pour unemesure du risque systémique est plus qu'unepréoccupation théorique, puisque les organismes deréglementation du monde entier étudient commentréduire les risques et les coûts des crises systémiques.Il est bien sûr difficile, voire impossible, de trouver unemesure du risque systémique qui soit en mêmetemps pratiquement pertinente et tout à fait justifiéepar un modèle d'équilibre général. En fait, l'écartentre les modèles théoriques et les besoins pratiquesdes organismes de réglementation a été si large quedes mesures telles que les valeurs à risque (VaR) auniveau institutionnel ont persisté dans l'évaluation desrisques du système financier dans son ensemble.Nous comblons cette lacune en étudiant un modèlethéorique qui se fonde sur le dénominateur communde différents modèles d'équilibre général encoreassez simple pour fournir des recommandationsclaires en s'appuyant sur des mesures statistiquesreconnues. Notre modèle est basé sur l'idée fonda-mentale que les principales raisons d’exister desinstitutions financières de réglementation sont que (i)les banques en faillite imposent des coûts dus auxcréanciers assurés et aux plans de sauvetage ; (ii) lasous-capitalisation du système financier conduit à


des externalités qui se répercutent sur le reste del'économie. Fait intéressant, même un modèlerelativement simple est suffisant pour obtenir unethéorie nouvelle et riche de la réglementation durisque systémique avec un contenu empirique solide.Notre théorie examine un certain nombre d'institutionsfinancières (“banques”) qui doivent décider decombien élever le capital et qui établissent un profil de risque pour faire un choix afin de maximiser leurrendement ajusté au risque. Un organisme deréglementation examine le résultat global des actionsdes banques, en tenant compte en plus de chaqueperte assurée par une banque au cours d'unedéfaillance d'une banque particulière et l'externalitéen résultant dans une crise systémique, c'est à direlorsque l'ensemble du capital du secteur bancaire estsuffisamment faible. Les résultats purement baséssur le marché diffèrent des dotations privilégiées del'organisme de réglementation puisque, grâce à leurresponsabilité limitée, les banques ne prennent pasen compte la perte qu'elles imposent par défaut auxcréanciers garantis et l'externalité qu'elles imposentà la société dans son ensemble durant une crisesystémique.Nous montrons que pour aligner les incitations,l’organisme de règlementation impose de manièreoptimale une taxe sur chacune des banques liée à lasomme de ses pertes anticipées par défaut et leurcontribution prévue à une crise systémique, que nousnommerons la probabilité anticipée de défaut (SES).Fait important, cela signifie que les banques sontincitées à réduire leurs paiements d’impôt (oud'assurance) et donc à prendre en compte lesexternalités résultant de leurs risques et défauts. Enoutre, cela signifie qu'elles paient par avance toutsoutien apporté ex post au système financier.Nous montrons que la SES, la composante desrisques systémiques, est égale au montant prévuqu'une banque a sous-capitalisé dans le cadre d’unévénement futur systémique dans lequel l'ensembledu système financier est sous-capitalisé. Autrementdit, la SES augmente en fonction des pertesattendues par la banque au cours d'une crise. LaSES est donc mesurable et nous proposons unejustification théorique pour qu'elle soit liée à la pertemarginale anticipée d’une entreprise financière, MES(c’est à dire : ses pertes dans le processus derépartition des pertes de l’ensemble du secteur), et àson effet de levier. Nous avons empiriquement enquêté sur troisexemples de risque systémique émergent lors de lacrise financière de 2007/2009, et analysé la capacitéde nos mesures théoriquement motivées à capter cerisque ex ante3. Plus précisément, nous examinonscomment nos mesures du risque systémique estiméex ante prévoient le risque systémique survenu ex

post, tel que mesuré, respectivement, par (A) lesdéficits en capitaux des grandes institutionsfinancières tels qu’évalués par les simulations de crisedes organismes de réglementation au cours duprintemps 2009, (B) la chute de la valeur des actionsde grandes sociétés financières au cours de la crise,(C) l'augmentation du risque de crédit estimée à partirde contrats d'échange sur risque de crédit (CDS) desgrandes sociétés financières au cours de la crise.Nous trouvons une relation claire entre les MES et lerisque systémique survenu. Une analyse statistiqueformelle montre que la tendance est significative, eten plus des effets de levier, les MES ont un pouvoirexplicatif significatif de l’échec des entreprisesfinancières au cours de la crise.Nous notons que les MES sont très simples à estimeret donc faciles à prendre en compte par lesorganismes de réglementation : on peut simplementcalculer le rendement moyen de chaque entrepriseau cours des 5% des pires jours du marché. Celamesure le degré de vulnérabilité aux chocs affectantle processus global auquel est exposée uneentreprise, il est intéressant de noter, associé à l’effet de levier, qu’il a un pouvoir explicatif significatifconcernant la contribution des entreprises à une crisepotentielle, compatible avec notre théorie.Pour ne citer qu'un des exemples les plus marquants,nous estimons nos mesures de risque systémiquepour les 102 établissements financiers du secteurfinancier américain avec capitalisation boursière à la fin juin 2007 au-delà de 5 bln USD. Nous calculonsla MES de chaque entreprise en utilisant les 5% despires jours de la valeur pondérée de retour du marchédu CRSP au cours de la période allant de juin 2006à juin 2007, et de la moyenne mesurée à la fin de juin2007. Pour examiner la capacité de notre mesure àestimer chaque prise de risque systémique desinstitutions financières, nous vérifions dans quellemesure ces mesures de risque calculées avant lacrise des subprimes aident à prédire quels établis-sements ont le plus souffert au cours de la périodede crise de juillet 2007 à décembre 2008. Nousconstatons que les deux composantes du risquesystémique (MES et effet de levier) contribuent àexpliquer une proportion significative des rendementsréalisés au cours de la crise (R-carré de 27,34%).D'autre part, des mesures standard du risque auniveau institutionnel tels que la perte anticipée enmatière de ses propres pertes extrêmes et de savolatilité par une institution n'ont presque aucunpouvoir explicatif, et la mesure standard de lacovariance, à savoir bêta, ne dispose que d'unemodeste puissance explicative.



We present an economic model of systemic risk andshow that each financial institution's contribution tosystemic risk can be measured as its systemicexpected shortfall (SES), i.e., its propensity to beundercapitalized when the system as a whole isundercapitalized. SES increases in the institution'sleverage and its marginal expected shortfall (MES),i.e., its losses in the tail of the system's lossdistribution. Institutions internalize their externality ifthey are “taxed” based on their SES. We demonstrateempirically the ability of components of SES topredict emerging systemic risk during the financialcrisis of 2007-2009, in particular, (i) the outcome ofstress tests performed by regulators; (ii) the declinein equity valuations of large financial firms in the crisis;and, (iii) the widening of their credit default swapspreads.

Summary:Widespread failures and losses of financial institutionscan impose an externality on the rest of the economyand the recent crisis provides ample evidence of theimportance of containing this risk. However, currentfinancial regulations, such as Basel I and Basel II, aredesigned to limit each institution's risk seen inisolation; they are not sufficiently focused on systemicrisk even though systemic risk is often the rationaleprovided for such regulation. As a result, whileindividual risks may be properly dealt with in normaltimes, the system itself remains, or in some cases isinduced to be, fragile and vulnerable to largemacroeconomic shocks.The goal of this paper is to propose and apply auseful and model-based measure of systemic risk. Tothis end, we first develop a framework for formalizingand measuring systemic risk. Using this framework,we derive an optimal policy for managing systemicrisk. Finally, we provide a detailed empirical analysisof how our measure of systemic risk measured exante can predict the ex post losses during thefinancial crisis of 2007-2009 as well as the regulator's“stress test.”The need for economic foundations for a systemicrisk measure is more than an academic concernsince regulators around the world consider how toreduce the risks and costs of systemic crises. It is ofcourse difficult, if not impossible, to find a systemicrisk measure that is at the same time practicallyrelevant and completely justified by a generalequilibrium model. In fact, the gap betweentheoretical models and the practical needs ofregulators has been so wide that measures such asinstitution-level Value-at-Risk (VaR) have persisted inassessing risks of the financial system as a whole.

We bridge this gap by studying a theoretical modelthat is based on the common denominator of variousgeneral equilibrium models yet simple enough toprovide clear recommendations relying on well-known statistical measures. Our model is based onthe basic idea that the main reasons for regulatingfinancial institutions are that (i) failing banks imposecosts due to insured creditors and bailouts; (ii) under-capitalization of the financial system leads toexternalities that spill over to the rest of the economy.Interestingly, even a relatively simple model is enoughto obtain a rich new theory of systemic risk regulationwith strong empirical content.Our theory considers a number of financial institutions(“banks”) that must decide on how much capital toraise and which risk profile to choose in order tomaximize their risk-adjusted return. A regulatorconsiders the aggregate outcome of banks' actions,additionally taking into account each bank's insuredlosses during an idiosyncratic bank failure and theexternality arising in a systemic crisis, that is, whenthe aggregate capital in the banking sector issufficiently low. The pure market-based outcomediffers from the regulator's preferred allocations since,due to limited liability, banks do not take into accountthe loss they impose in default on guaranteedcreditors and the externality they impose on thesociety at large in a systemic crisis.We show that to align incentives, the regulatoroptimally imposes a tax on each bank which is relatedto the sum of its expected default losses and itsexpected contribution to a systemic crisis, which wedenote the Systemic Expected Shortfall (SES).Importantly, this means that banks have an incentiveto reduce their tax (or insurance) payments and thustake into account the externalities arising from theirrisks and default. Additionally, it means that they payin advance for any support given to the financialsystem ex post.We show that SES, the systemic-risk component, is equal to the expected amount a bank isundercapitalized in a future systemic event in whichthe overall financial system is undercapitalized. Saiddifferently, SES increases in the bank's expectedlosses during a crisis. SES is therefore measurableand we provide theoretical justification for it beingrelated to a financial firm's marginal expectedshortfall, MES (i.e., its losses in the tail of theaggregate sector's loss distribution), and to itsleverage. We empirically investigate three examples ofemerging systemic risk in the financial crisis of 2007-2009 and analyze the ability of our theoreticallymotivated measures to capture this risk ex ante3.


Measuring systemic Risk


est le professeur d’économie C.V. Starr dudépartement des finances de l’Ecole Stern decommerce, comptabilité et finance (NYU-Stern)

attachée à l’Université de New York. Il est également directeur des programmesd’économie financière et attaché au centrede recherche sur la politique économique(CEPR), membre du Comité scientifiqueconsultatif du Comité européen du risquesystémique, du Comité consultatif inter-national des valeurs et des changes en Inde(SEBI) et du Conseil consultatif de l’institutde formation de la bourse de Bombay(SBE), Conseiller académique auprès desBanques fédérales de réserve de Chicago,Cleveland, New-York et Philadelphie etauprès du Conseil des Gouverneurs. De

plus, il est Associé de recherche au NBER(National Bureau of Economic Research) pourl'organisation financière des sociétés et Associéde recherche de l'Institut européen sur lagouvernance d’entreprise (ECGI).

is the C.V. Starr professor of Economics in theDepartment of Finance at New York UniversityStern School of Business (NYU-Stern). He is alsothe Program Director for Financial Economics anda Research Affiliate at the Center for EconomicPolicy Research (CEPR), and a member of AdvisoryScientific Committee of European Systemic RiskBoard (ESRB), International Advisory Board of theSecurities and Exchange Board of India (SEBI),and Advisory Council of the Bombay (Mumbai)Stock Exchange (BSE) Training Institute, and anAcademic Advisor to the Federal Reserve Banksof Chicago, Cleveland, New York and Philadelphia,and the Board of Governors. In addition, he is aResearch Associate of the National Bureau ofEconomic Research (NBER) in Corporate Financeand Research Associate of the European CorporateGovernance Institute (ECGI).

Viral V. Acharya

1 We would like to thank Rob Engle for many useful discussions. We are grateful to Christian Brownlees, Farhang Farazmand and Hanh Le for excellent researchassistance. We also received useful comments from Tobias Adrian, Mark Carey, Matthias Drehman, Dale Gray and Jabonn Kim (discussants), and seminarparticipants at Bank of England, Banque de France, International Monetary Fund, World Bank, Helsinki School of Economics, Bank for International Settlements(BIS), London School of Economics, Federal Reserve Bank of Cleveland, Federal Reserve Bank of New York, NYU-Stern, NYU-Courant Institute, Bank of Canada,MIT, NBER Conference on Quantifying Systemic Risk, Bank Structure Conference of the Federal Reserve Bank of Chicago, Villanova University, the Fields Institute,Conference on Systemic Risk organized by the Volatility Institute of NYU-Stern, Korea Development Institute and CEPR conference on Bank Distress andResolution at Universitat van Amsterdam

2 All the authors are at New York University, Stern School of Business, 44 West 4th St., New York, NY 10012; e-mails: [email protected];[email protected]; [email protected]; [email protected]

3 Our systemic risk measure is provided in real-time at http://vlab.stern.nyu.edu/welcome/risk/


Specifically we look at how our measures of systemicrisk estimated ex ante predict the ex post realizedsystemic risk as measured, respectively, by (A) thecapital shortfalls at large financial institutions asassessed in the regulator's stress tests during theSpring of 2009, (B) the drop in equity values of largefinancial firms during the crisis, and (C) the increasein credit risk estimated from credit default swaps(CDS) of large financial firms during the crisis. We finda clear relation between MES and realized systemicrisk. Formal statistical analysis shows that the slopeis statistically significant, and along with leverage,MES has a significant explanatory power for whichfinancial firms ran aground during the crisis.We note that MES is very simple to estimate andtherefore easy for regulators to consider: One cansimply calculate each firm's average return during the5% worst days for the market. This measures howexposed a firm is to aggregate tail shocks and,interesting, together with leverage, it has a significantexplanatory power for which firms contribute to apotential crisis, consistent with our theory.

To mention one of the salient examples, we estimateour systemic risk measures for 102 financial firms inthe US financial sector with equity marketcapitalization as of end of June 2007 in excess of5bln USD. We calculate the MES of each firm usingthe worst 5% days of the value-weighted marketreturn from CRSP during the period from June 2006to June 2007, and leverage measured as of end ofJune 2007. To consider our measure's ability toestimate each financial institution's systemic risk-taking, we check how well these risk measurescalculated before the sub-prime crisis help predictwhich institutions fared the worst during the crisisperiod of July 2007 till December 2008. We find that both components of systemic risk - MES andleverage - contribute to explaining a significantproportion of the realized returns during the crisis (R-squared of 27.34%). On the other hand, standardmeasures of institution-level risk such as expectedloss in an institution's own left tail and volatility havealmost no explanatory power, and the standardmeasure of covariance, namely beta, has a modestexplanatory power.




Partage des risques ou prisede risque ?

Contrepartie, incitationset marges

Par Bruno BIAIS, Toulouse School of Economics (IDEI, CRM-CNRS)

Le développement des marchés dérivés, telsque forwards, futurs ou CDS, peut améliorerle partage des risques. Cependant, commel'avait noté Rajan (2006), il peut aussi induire

une plus grande prise de risque. Nous étudions ceproblème dans le cadre d'un modèle d'aléa moral.Nous montrons que l'aléa moral limite le partage des risques et peut entraîner l'apparition d'un risquede contrepartie endogène. Dans ce contexte, nousmontrons comment des appels de marge peuventpermettre de contrôler et d’aligner les incitations.

Nous considérons une institution financière dont lesactifs sont exposés à un risque. Du fait de contraintesfinancières ou régulatoires, l'institution voudrait secouvrir contre ce risque. Pour ce faire, elle contacteun vendeur de protection et les deux partiesconcluent un contrat de partage des risques. Avantce contrat, le vendeur de protection avait déjà desactifs. Pour réduire le risque de baisse de valeur de ces actifs, il doit exercer des efforts, par exemplele contrôle de ses débiteurs ou l'analyse de sonportefeuille. L'absence de tel effort conduit à uneprise de risque élevée. Or, nous faisons l'hypothèseque cet effort n'est pas observable. Il y a donc unproblème d'aléa moral de la part du vendeur deprotection, comme dans l'analyse de Thompson (2010).

Au départ, lorsque le contrat est conclu, il n'est ni unactif ni une dette pour le vendeur de protection. Enmoyenne, la prime d'assurance couvre les paiementsà l'assuré. Mais, lorsque de mauvaises nouvelles sont

observées, qui rendent plausible un paiement àl'assuré, le contrat devient une dette pour le vendeurde protection (même si elle n'est pas nécessairementcomptabilisée comme telle.) Cette dette réduit lesincitations du vendeur de protection à faire les effortsnécessaires, un peu comme dans l'analyse de Myers(1977). L'absence de ces efforts augmente le risquede défaut du vendeur de protection. Par là, elle créeun risque de contrepartie endogène pour l'acheteurde protection. Pour réduire ce risque, le contratoptimal peut stipuler qu'après l'arrivée de mauvaisesnouvelles le vendeur de protection doit liquider unepartie de ses actifs, pour les déposer dans uncompte de marge. Le coût d'une telle liquidation estque la rentabilité de l'actif sans risque détenu dans lecompte de marge est inférieure à la rentabilitépotentielle des actifs du vendeur de protection. Maisles appels de marge ont aussi des avantages.

Le premier avantage des marges est direct et assezsimple. L'argent placé sur le compte de marge restedisponible pour l'acheteur de protection, même si le vendeur de protection fait défaut. Le secondavantage des marges est indirect et plus subtil. L'actifsans risque déposée dans le compte de marge n'est plus exposé au problème d'aléa moral. C'estpourquoi l'appel de marge permet de réduire lacontrainte incitative. Par là elle permet d'accroître leniveau d'assurance tout en préservant les incitationsà l'effort. Notons que ces deux effets ont desconséquences différentes sur la prise de risque.L'effet indirect (amélioration des incitations) réduit le


Risk-Taking or Risk-Sharing?Counterparty Risk, Incentives and Margins

The development of derivative markets, such asforwards, futures or credit default swaps (CDS), canenhance risk-sharing opportunities. Yet, as noted byRajan (2006), it can also induce greater risk-taking.We study this tradeoff in a moral-hazard context andshow how it limits the scope for risk-sharing and canlead to endogenous counterparty risk. In this context,we analyze how margin deposits align incentives andimprove risk-sharing.

Consider a financial institution whose assets (e.g.,corporate or real-estate loans) are exposed to risk.Due to leverage or regulatory constraints, such asrisk-weighted capital requirements, the institutionwould benefit from hedging its risk. To do so, thefinancial institution contacts a protection seller, e.g.,an insurance company or another financial institution,and the two parties design an optimal risk-sharingcontract. Before engaging in that derivative trade, the protection seller already has assets in place. To reduce the downside risk on her assets, theprotection seller must exert effort. For example, shemust acquire information to screen out bad loans, orshe must monitor borrowers. As in Thompson (2010),we assume there is a moral hazard problem on theside of the protection seller. More precisely, weassume that, while costly, the risk-prevention effort ofthe limited-liability protection seller is not observable.

Ex-ante, when the protection seller enters theposition, the derivative contract is neither an assetnor a liability. For example, the seller of a credit defaultswap pays the buyer in case of credit events (default,restructuring) but collects an insurance premiumotherwise, and on average these costs and benefitsoffset each other. But, when the protection sellerobserves bad news about the underlying asset of thederivative trade, the trade becomes a liability for her.For example, on observing a strong drop in realestate prices, sellers of subprime-mortgage CDSanticipate the positions to move against them so that

they would have to make insurance payments. Theliability embedded in the derivative trade underminesthe incentives of the protection seller to exert effort toreduce the downside risk of her other assets. Similarto the debt overhang effect analyzed by Myers(1977), the protection seller bears the full cost of suchefforts while part of its benefits accrue to the protectionbuyer. To preserve the seller risk-prevention incentives,the protection buyer can accept a smaller insuranceafter bad news to reduce the liability of the protectionseller. Or if such reduced insurance is too costly ex-ante, the protection buyer may prefer to give up onthe seller's incentives after bad news. By no longerexerting risk-prevention effort, the seller runs the risk of default. When the default of the protectionseller occurs, it generates counterparty risk for the protection buyer. Our analysis thus identifies achannel through which derivative trading canpropagate risk. Without moral hazard, the riskexposures of the protection buyer and seller areindependent. Moral hazard can, however, lead to alack of risk-revention effort, or risk-taking, and thedefault of the seller after bad news about the risk ofthe protection buyer. The optimal contract stipulatesthe circumstances under which the protection sellermust liquidate a fraction of her risky assets anddeposit the resulting cash on a margin account. Thecost of such liquidation is the wedge between whatthe assets could have earned under the seller's effortand the lower risk-free return on cash in a margindeposit. Margin deposits also have benefits, however.

The first benefit of margins is direct and straight-forward: The amount placed in the margin account is available to pay the protection buyer even if the protection seller defaults. The second benefit ofmargins is indirect and more subtle: The cash in themargin account is no longer under the control of the protection seller and therefore ring-fenced frommoral hazard. Thus variation margins relax incentiveconstraints and therefore increase incentive-compatible


coût de l'incitation à l'effort, et permet donc deréduire la prise de risque. Mais l'effet direct (actifdisponible pour payer l'assurance même en cas dedéfaut) réduit le coût de la défaillance de lacontrepartie, ce qui peut encourager la prise derisque. C'est pourquoi l'effet des marges sur la prisede risque est ambigu.


insurance. Interestingly, these two benefits of marginscan have opposite effects on risk-taking. Because oftheir indirect effect (less severe moral hazard),margins reduce the risk-sharing cost of incentives.This makes the risk-prevention effort more attractive,and hence tends to reduce risk-taking. But, becauseof their direct effect (cash available to pay insurancein case of counterparty default), margins reduce thevalue of risk-prevention effort. This can encouragerisk-taking. Thus, the overall effect of margins on riskis ambiguous."


est titulaire d'un doctorat en finance décerné parHEC. Il a enseigné à HEC, Carnegie Mellon,Oxford, LBS et LSE. Il a été membre junior de

l'Institut Universitaire de France. Il estmaintenant Directeur de Recherche CNRSà la Toulouse School of Economics (CRM,IDEI). Il a été conseiller scientifique deEuronext, de la FEFSI, du NYSE et de laCity of London. Il a reçu la médaille debronze du CNRS et le prix décerné par leNYSE au meilleur article de rechercheportant sur les marchés boursiers. Il estFellow de l'Econometric Society etEconomic Theory Fellow. Ses articles derecherche, sur les marchés financiers et lafinance d'entreprise, ont été publiés dansEconometrica, la Review of Economic

Studies, le Journal of Finance, l'American EconomicReview, le Journal of political Economy et laReview of Financial Studies. Il a été éditeur de la Review of Economic Studies et vient d'êtrenommé coéditeur du Journal of Finance.

holds a Ph.D. from HEC. He has been professorat HEC, Carnegie Mellon University, the LondonBusiness School and Oxford University and JuniorFellow of the Institut Universitaire de France. He isnow Research Professor of Finance and Economicsat the Toulouse School of Economics (IDEI, CNRS).He has been a scientific adviser of Euronext, theFEFSI, the NYSE and the City of London. Hereceived the CNRS bronze medal and the NYSEaward for the best paper on equity trading and isa Fellow of the Econometric Society and also ofthe Society for the Advancement of EconomicTheory. He has published several papers oncorporate finance and financial markets inEconometrica, the Review of Economic Studies,the Journal of Political Economy, the AmericanEconomic Review, the Journal of Finance and theReview of Financial Studies. He has been editor ofthe Review of Economic Studies and has been justbeen appointed co-editor of the Journal ofFinance.

Bruno BIAIS

Fin


Les horizons des investisseurs

et l'amplification deschocs du marché

Par Cristina Cella, Stockholm School of Economics ; Andrew EllulUniversité de l’Indiana ; Mariassunta Giannetti, Stockholm School ofEconomics, CEPR et ECGI

Les horizons de négociation des investisseurspeuvent dépendre des préférences, de laspécialisation ou de la structure desfinancements. Lorsque les prix des actions

chutent de façon spectaculaire, les investisseursayant un horizon de négociation à court terme sontsoit enclins, soit forcés à vendre dans une plus largemesure que les investisseurs ayant des horizons denégociation à plus long terme (De Long, Shleifer,Summers et Waldmann (1990)). Cela peut amplifierles effets des chocs sur l'ensemble du marché, surles prix des actions détenues principalement par desinvestisseurs à court terme.

Les turbulences du marché, provoquées par deschocs réels ou la crainte de chocs futurs (Bernardoet Welch (2003)), peuvent amener les investisseurs à court terme à se comporter différemment desinvestisseurs à long terme. Ayant soit une stratégiede négociation centrée sur le rendement à courtterme soit des financements volatiles, les investisseursà court terme sont plus touchés par les turbulencesdu marché que les investisseurs à long terme. Lerisque de subir des chocs futurs, en raison de sorties(Shleifer et Vishny (1997)) ou de contraintes de margede liaison (Brunnermeier et Pederesen (2009)), et ledésir d'éviter des pertes commerciales importantes,amènent les investisseurs ayant des horizons denégociation à court terme à vendre leurs avoirs, carles participants aux autres marchés sont en train devendre ou vont prochainement commencer à vendre.Ne pas vendre tout de suite peut impliquer de vendredans un avenir proche, après le reste du marché, àdes prix encore plus bas. Craignant les ventes des

autres participants au marché, les investisseurs àcourt terme ne fournissent pas de liquidités, maistentent plutôt de battre le reste du marché envendant immédiatement. Au contraire, en raison deleur stratégie de négociation, leurs préférences ouleur structure de financement, les investisseurs à long terme ont la possibilité de continuer à détenirleurs actions et de “rester à l’abri de la tempête”concernant les cours des actions afin de revenirlentement à leurs valeurs fondamentales. Ainsi, lorsd'épisodes de turbulences sur les marchés, lapression subie à la vente pour différentes actionsvarie en fonction de la longueur des horizonsd'investissement de leurs actionnaires.

Au cours de ces épisodes, il peut aussi être difficilede trouver des acheteurs potentiels. Comme lemontrent Shleifer et Vishny (1992), quand un vendeuren difficulté tente de vendre un actif, il fera face àdeux types d'acheteurs potentiels : (a) du mêmesecteur industriel, pour lesquels la valeur de l'actif estélevée, et (b) de l'extérieur du secteur industriel, pourlesquels la valeur de l'actif est vraisemblablementinférieure à celle du vendeur. Si les acheteurs dumême secteur d'activité sont en difficulté, le vendeurobtiendra des prix dérisoires. Bien que les actionssoient fongibles, les ventes en catastrophe ont étéprésentées afin d’arriver également dans les marchésboursiers (Coval et Stafford (2007)) parce que lesautres investisseurs peuvent ne pas avoir de capitald'achat suffisant lorsque la pression à la vente est la plus élevée ou parce que les actions venduespeuvent avoir des caractéristiques différentes de leurensemble préféré. Les frictions qui empêchent le





capital d'achat d'agir rapidement sur les actionstemporairement sous-évaluées sont plus significativeslors d'épisodes importants de turbulences sur lesmarchés, précisément parce que les participants aumarché ont des problèmes à lever des capitaux(Duffie (2010), et Duffie et Strulovici (2009)). Dansnotre contexte, ces frictions sont pertinentes pour lesinvestisseurs à court terme et à long terme. Enparticulier, alors qu'ils sont censés vendre moinspendant les épisodes de turbulences sur lesmarchés, les investisseurs à long terme sont peususceptibles de fournir des capitaux d'achatsuffisants. Ainsi, lorsque des ventes dues à la paniquese produisent, il peut y avoir des effets aussi bien surl'offre que sur la demande, amenant les prix sousleurs valeurs fondamentales. Fondamentalement, cesmêmes forces devraient établir un fossé entre laréaction des prix des actions détenues par lesinvestisseurs à court terme et ceux à long terme.

Dans ce document, nous explorons la preuveempirique de cette thèse. Notre stratégie empiriqueest la suivante. Tout d'abord, nous nous demandonssi les stocks détenus par les investisseurs à courtterme connaissent des baisses plus importantes(rendements anormaux négatifs) suite aux chocs sur l'ensemble du marché. Deuxièmement, nousdéterminons si la pression à la vente des investis-seurs à horizon court entraîne effectivement des prixinférieurs à leurs valeurs fondamentales, en évaluantsi les actions détenues par les investisseurs à courtterme connaissent des inversions de prix plusimportantes. Bien que nous étudions différents chocsmajeurs sur les marchés au cours de la période1986/2009, nos tests empiriques se concentrentessentiellement sur la période entourant la faillite deLehman Brothers (ci-après, Lehman) en septembre2008. Nous exploitons les différences dans lapropriété entre les entreprises qui ont émergé bienavant les épisodes de turbulences sur les marchésafin d'évaluer dans quelle mesure la longueur del'horizon de leurs actionnaires affecte la réaction desprix de transaction et les inversions ultérieures. Nousmesurons l'horizon des investisseurs détenantchaque action dans l'échantillon CRSP, par l’utilisationdu taux de désabonnement du portefeuille d'actionsdes investisseurs mesuré bien avant chacun desépisodes pris en compte. Ainsi, l'horizon desactionnaires d'une entreprise, étant prédéterminé, doitêtre conçu comme une caractéristique permanentedes investisseurs, et non pas le résultat de la réactiondes investisseurs au choc négatif lui-même.

Notre principale conclusion peut être résumée defaçon déterminante dans le schéma 1. En comparantl'évolution des rendements anormaux cumulés

d’actions détenues par les investisseurs à court et àlong terme autour du choc provoqué par LehmanBrothers, il apparaît clairement que les actionsdétenues dans une large mesure par les investisseursà court terme connaissent les baisses de prix les plusgraves et les inversions de prix les plus importantes.

Schéma 1

Moyenne des rendements anormaux cumulés des actionsdétenues par les investisseurs à long et à court terme : Ceschéma compare la moyenne des rendements anormaux cumuléscalculés en utilisant le modèle de marché (MCARs) des (i) actionsdétenues, pour la plupart, par des investisseurs institutionnels avecun horizon de négociation à long terme, et (ii) des actions détenues,pour la plupart, par des investisseurs institutionnels ayant deshorizons commerciaux à court terme. Nous divisons la totalité del'échantillon en terciles en utilisant le chiffre d'affaires desinvestisseurs des entreprises mesuré par le chiffre d'affaires moyendes investisseurs sur la période 1990/2006. Une entreprise estclassée en tant qu’entreprise détenue par des investisseursinstitutionnels à long terme (Low IT Firm) si elle appartient au premiertercile. Une entreprise est classée comme entreprise détenue pardes investisseurs institutionnels à court terme (High IT Firm) si elleappartient au troisième tercile. La semaine 0 est la semaine au coursde laquelle survint la faillite de Lehman Brothers (semainecommençant le lundi 15 septembre 2008).

Les moyennes des rendements anormaux cumulésjusqu'aux cinq premières (dix) semaines après lafaillite de Lehman Brothers sont à presque -9 % (-10 %)pour les actions détenues par les investisseurs àcourt terme, comparativement à environ 4% (3%)pour les actions détenues par les investisseurs à longterme. Ces baisses de prix importantes sont ensuitetotalement inversées au cours de la semaine 25. Lesprix baissent de même que les inversions de prix sont plus faibles pour les actions détenues dans unelarge mesure par les investisseurs à long terme. Lesdifférences dans les rendements anormaux cumuléssont qualitativement semblables durant les autrespériodes de turbulences sur les marchés, ce quiindique clairement la possibilité de généraliser les résultats, et la totale compatibilité avec notrehypothèse selon laquelle l'horizon de la négociationdes institutions détenant les actions agit comme unmécanisme d'amplification.



Dans l'analyse empirique, nous montrons quel'horizon des actionnaires contribue à expliquer lerendement des actions pendant les périodes deturbulences sur les marchés, même si nouscontrôlons avec le proxy utilisé par Coval et Stafford(2007) pour capter la pression à la vente générée par les flux nets contemporains. Nous constatonsque les résultats ne dépendent pas des différentesexpositions des firmes aux facteurs du marché, des caractéristiques de l'entreprise, y compris lesrendements passés, de la taille, des cours/valeurscomptables, de la volatilité des rendements, dusecteur industrie, des liquidités (et des éventuelschangements en liquidité au cours de la période decrise elle-même), de l'effet momentum, ou descaractéristiques des stratégies de négociation desinvestisseurs, autres que celles de leur horizon. Deplus, les résultats ne sont pas affectés une fois quenous considérons l'exposition des actions au risqueglobal de liquidités et aux innovations sur l'ensembledu marché présentant la volatilité telle que mesuréepar les changements dans l'indice de volatilité CBOE(VIX). Enfin, nos résultats sont solides si nouscontrôlons des différences dans les stratégies denégociation des actionnaires, telles que la façon dontles investisseurs d’une entreprise gèrent en moyenneleurs portefeuilles.

En plus de montrer que l'horizon des actionnairesdétenant des actions affecte les baisses et lesreprises d'une manière forte, nous apportons lapreuve du mécanisme de causalité derrière notreinterprétation des résultats. Tout d'abord, nousexplorons le comportement de négociation desinvestisseurs institutionnels dans notre échantillon.Nous nous attendons à ce que les investisseurs àcourt terme vendent beaucoup plus que lesinvestisseurs à long terme pendant les périodes deturbulences sur les marchés et au cours de notredurée évènementielle en particulier. Pour la période1986/2009, nous trouvons des preuves évidentesselon lesquelles les investisseurs institutionnels à court terme ont des ventes nettes beaucoup plus importantes durant les périodes de turbulencessur les marchés que les investisseurs à long terme.Important pour l'explication de l’horizon des investis-seurs : ces ventes ne sont pas dues uniquement auxflux nets contemporains. Plus spécifiquement enrelation avec notre événement principal, nousconstatons que pour le dernier trimestre de 2008,lorsque les plus fortes baisses de prix ont étéenregistrées, les investisseurs à court terme ontvendu près de 21% de leurs avoirs en portefeuille,comparativement à 7% des exploitations venduespar les investisseurs à long terme. De plus, les

investisseurs à court terme présentent une plus fortepropension à réduire leurs avoirs dans toutes lesactions qu'ils détiennent (même celles majoritairementdétenues par des investisseurs à long terme), ce quiindique que leurs ventes ne sont pas motivées parles caractéristiques spécifiques de leurs actions enportefeuille.

Pour tester davantage le mécanisme causal, nousnous concentrons sur la structure de financementdes investisseurs. Nous supposons que les investis-seurs dont le financement en temps normal et dansles moments difficiles particuliers devrait être volatileont des horizons plus courts et sont fortement incitésà vendre lors d'épisodes de turbulences sur lesmarchés, craignant des ventes des participants auxautres marchés et par la suite des baisses de prixsévères. Nous mesurons l’étendue à laquelle uninvestisseur anticipe des difficultés en matière definancement en raison de turbulences sur les marchés,en utilisant la corrélation entre la performanceprécédente de l'investisseur et l'évolution de sesactifs sous gestion. Cette mesure est égalementprédéterminée à notre événement. En utilisant cettecorrélation comme un instrument, nous exploitons lavariation dans l'horizon des actionnaires qui estmoins susceptible d'être entraînée par l'hétérogénéiténon observée des actions, ou à l'intérieur de l'informationet continuons à trouver (même après avoir contrôléles flux nets contemporains réels) que les actionsdétenues dans une large mesure à court terme pardes investisseurs connaissent, en premier lieu, desbaisses de prix beaucoup plus grandes, puis, desretournements de prix plus importants par rapportaux actions détenues par les investisseurs à longterme. Pris dans leur ensemble, nos résultatsindiquent systématiquement que l'ampleur desbaisses et des reprises de prix d'achat d'actions estlargement influencée par les horizons de négociationdes investisseurs.


Investors’ trading horizons may depend on preferences,specialization or the structure of funding. When stockprices fall dramatically, investors with short tradinghorizons are either inclined or forced to sell to a largerextent than investors with longer trading horizons (DeLong, Shleifer, Summers and Waldmann (1990)). Thismay amplify the effects of market-wide shocks on theprices of stocks held mostly by short-term investors.

Market turmoil, caused by actual shocks or the fearof future shocks (Bernardo and Welch (2003)), maylead short-term investors to behave differently fromlong-term investors. Having either a trading strategyfocused on short-term returns or volatile funding,short-term investors are more affected by marketturmoil than long-term investors. The risk of experien-cing future shocks, due to outflows (Shleifer and Vishny(1997)) or binding margin constraints (Brunnermeierand Pederesen (2009)), and the desire to avoidsignificant trading losses lead investors with shorttrading horizons to sell their holdings because othermarket participants are selling or may start sellingsoon. Not selling right away may involve selling in thenear future behind the rest of the market at evenlower prices. Fearing the sales of other marketparticipants, short-term investors do not provideliquidity, but rather attempt to beat the rest of themarket by selling immediately. On the contrary,because of their trading strategy, preferences orfunding structure, long-term investors have thepossibility of holding onto their shares and “waitingout the storm” for stock prices to slowly recover totheir fundamental values. Thus, during episodes ofmarket turmoil, the selling pressure experienced bydifferent stocks varies depending on the length oftheir shareholders’ investment horizons. During these episodes it may also be hard to findpotential buyers. As Shleifer and Vishny (1992) show,when a distressed seller tries to sell an asset, she willface two types of potential buyers: (a) from the sameindustry, for whom the value of the asset is high, and(b) outside the industry, for whom the value of theasset is presumably lower than the seller’s. If buyersin the same industry are distressed, the seller willobtain fire sale prices. Although stocks are fungible,fire sales have been shown to happen also in stockmarkets (Coval and Stafford (2007)) because otherinvestors may not have sufficient buying capital whenselling pressure is highest or because the stockssold may have different characteristics from their

preferred set. The frictions preventing buying capitalto move quickly to temporary undervalued stocks aremost significant during episodes of severe marketturmoil, precisely because market participants haveproblems in raising capital (Duffie (2010), and Duffieand Strulovici (2009)). In our context, these frictionsare relevant for both short-term and long-terminvestors. In particular, while they are expected to sellless during episodes of market turmoil, long-terminvestors are unlikely to provide sufficient buyingcapital. Thus, when panic selling occurs, there maybe both supply and demand effects driving pricesbelow their fundamental values. Crucially, these sameforces should draw a wedge between the pricereaction of shares held by short-term and long-terminvestors. In this paper, we explore the empirical evidence of thisargument. Our empirical strategy is the following.First, we ask whether stocks held by short-terminvestors experience larger drops (negative abnormalreturns) subsequently to market-wide shocks.Second, we identify whether the selling pressure ofshort-horizon investors indeed drives prices belowtheir fundamental values, by evaluating whether thestocks held by short-term investors experience largerprice reversals. Although we investigate differentmajor market shocks over the 1986-2009 period, ourempirical tests mostly focus on the period surroundingthe Lehman Brothers’ (henceforth, Lehman) bankruptcyin September 2008. We exploit differences inownership across firms that emerged well before theepisodes of market turmoil to evaluate to what extentthe length of their shareholders’ horizon affects thereaction of transaction prices and the subsequentreversals. We measure the horizon of the investors’holding each stock in the CRSP sample, using thechurn ratio of the investors’ stock portfolio measuredwell ahead of each of the episodes we consider.Thus, the horizon of a firm’s shareholders, beingpredetermined, must be intended as a permanentcharacteristic of the investors, not the result of theinvestors’ response to the negative shock itself.

Our main finding can be vividly summarized in Figure 1.Comparing the evolution of the cumulative abnormalreturns of stocks held by short- and long -terminvestors around the Lehman shock, it emergesclearly that the stocks held to a larger extent by short-term investors experience more severe price dropsand larger price reversals.


Investors’ Horizons and the Amplification of Market Shocks


Figure 1Mean Cumulative Abnormal Returns of Stocks Held by Long-

term and Short-term Investors: This figure compares the mean

cumulative abnormal returns calculated by using the market model

(MCARs) of (i) stocks mostly held by institutional investors with a long

trading horizon, and (ii) stocks mostly held by institutional investors

with short trading horizons. We divide the entire sample in terciles

using firms’ investor turnover measured by the average investor

turnover over the period 1990-2006. A firm is classified as a firm held

by long-term institutional investors (Low IT Firm) if it belongs to the

first tercile. A firm is classified as a firm held by short-term institutional

investors (High IT Firm) if it belongs to the third tercile. Week 0 is the

week when Lehman Brothers’ bankruptcy occurred (week beginning

on Monday September 15, 2008).

The mean cumulative abnormal returns up to the firstfive (ten) weeks following Lehman’s bankruptcy arealmost -9% (-10%) for stocks held by short-terminvestors compared to approximately 4% (3%) forstocks held by long-term investors. These severeprice drops are then completely reversed by week+25. Both price declines and price reversals aresmaller for stocks held to a larger extent by long-terminvestors. The differences in cumulative abnormalreturns are qualitatively similar during other periodsof severe market turmoil clearly indicating thegeneralizability of the findings, and fully consistentwith our conjecture that the trading horizon of theinstitutions holding the stocks acts as an amplifyingmechanism.

In the empirical analysis, we show that shareholderhorizon helps explain stock returns during periods ofmarket turmoil even if we control for the proxy usedby Coval and Stafford (2007) to capture the sellingpressure generated by the contemporaneous netflows. We ascertain that results do not depend on thefirms’ different exposure to market factors, on firmcharacteristics, including past returns, size, market-to-book, return volatility, industry, liquidity (andpossible changes in liquidity during the crisis period

itself), on the momentum effect, or on characteristicsof the investors’ trading strategies other than theirhorizon. Furthermore, results are unaffected once weconsider the stocks’ exposure to aggregate liquidityrisk and to innovations in market-wide implied volatilityas measured by changes in the CBOE Volatility Index(VIX). Finally, our results are robust if we control fordifferences in shareholders’ trading strategies, suchas how actively a firm’s investors manage theirportfolios on average.

Besides showing that the horizon of the shareholdersholding a stock affects drops and reversals in arobust way, we provide evidence supporting thecausal mechanism behind our interpretation of theresults. First, we explore the trading behavior ofinstitutional investors in our sample. We expect that short-term investors sell significantly more thanlong-term investors during periods of market turmoiland in our event period in particular. For the period1986-2009, we find clear evidence that short-terminstitutional investors have significantly larger netsales during periods of market turmoil compared tolong-term investors. Importantly for the investors’horizon explanation, these sales are not due only tocontemporaneous net flows. More specifically to ourmain event, we find that in the last quarter of 2008,when the largest price declines were experienced,short-term investors sold almost 21% of their portfolioholdings compared to 7% of the holdings sold bylong-term investors. Furthermore, short-term investorsexhibit a higher propensity to reduce their holdings inall the stocks they hold (even those mostly held bylong-term investors), indicating that their sales are notdriven by specific characteristics of the stocks in theirportfolios.

To further test the causal mechanism, we focus onthe investors’ funding structure. We surmise thatinvestors whose funding in normal and especially badtimes is expected to be volatile have shorter horizonsand have strong incentives to sell during episodes of market turmoil, fearing sales from other marketparticipants and further severe price drops. Wemeasure the extent to which an investor anticipatesdifficulties in funding because of market turmoil byusing the correlation between the investor’s previousperformance and changes in its assets undermanagement. This measure is also predetermined toour event. Using this correlation as an instrument, weexploit the variation in shareholder horizon that is lesslikely to be driven by stocks’ unobserved heterogeneity,or inside information and continue to find –even aftercontrolling for the actual contemporaneous net flows–that stocks held to a larger extent by short-term



investors experience, first, significantly larger pricedrops, and, then, larger price reversals relative tostocks held by long-term investors. Taken together,our findings consistently indicate that the magnitudeof drops and reversals of stock prices are largelydriven by the investors’ trading horizons.


est professeur de Finance à l’Ecole d’économie deStockholm, chercheure au CEPR dans le cadre duprogramme d’économie financière et associée

de recherche à l’Institut européen degouvernance d’entreprise. Elle a obtenu un doctorat en économie auprès del’université de Californie à Los Angeles en1999, et terminé le premier cycle de sesétudes supérieures (licence et master ensciences) avec les honneurs à l'universitéBocconi (Italie) en 1995. Ses recherchesvont de la finance d'entreprise, à la financeinternationale et à l’économie de dévelop-pement. Mariassunta a reçu plusieurs sub-ventions et prix. L’école d’économie deStockholm lui a délivré la bourse derecherche des partenaires corporatifs et

elle a été nommée titulaire de la bourse derecherche Lamfalussy par la Banque centraleeuropéenne. Elle a été publiée dans les principauxjournaux tels que le Journal of Finance (Journaldes finances), Journal of Financial Economics (laRevue d’économie financière), Review of FinancialStudies (la Revue des études financières), Journalof Financial and Quantitative Analysis (le Journalde l’analyse financière et quantitative), ManagementScience (la Revue des sciences de gestion) etl’Economic Journal (le Journal de l’économie).Le professeur Giannetti donne un cours depremier cycle en Finance d'entreprise et un coursdédié aux doctorants en Finance d'entrepriseempirique. Elle a également travaillé en tantqu’économiste au département de recherche dela Banque d’Italie et en tant que conseillère à laCommission européenne sur les questions liées à l’intégration financière, le financement desentreprises et la croissance.

is a professor of Finance at the Stockholm Schoolof Economics, a CEPR research fellow in thefinancial economics program, and a researchassociate of the European Corporate GovernanceInstitute. She received a Ph.D. in Economics from the University of California, Los Angeles in1999 and completed her undergraduate studies (BA and M.Sc.) with the highest honours atBocconi University (Italy) in 1995. Her researchinterests lay at the intersection between corporatefinance, international finance and developmenteconomics. Mariassunta is recipient of severalgrants and awards. She was awarded theCorporate Partners’ Research Award by theStockholm School of Economics and wasnominated Lamfalussy Research Fellow by theEuropean Central Bank. Her work is regularlypresented at leading finance conferences (includingAmerican Finance Association, American Eco-nomic Association, Western Finance Association,European Finance Association and CEPR andNBER meetings) and academic departments. Her publications have appeared in leading journalsincluding Journal of Finance, Journal of FinancialEconomics, Review of Financial Studies, Journalof Financial and Quantitative Analysis, Manage-ment Science, and Economic Journal.

Professor Giannetti teaches an undergraduatecourse in Corporate Finance and a Ph.D. coursein Empirical Corporate Finance. She has alsoworked as an economist in the research depart-ment of the Bank of Italy and served as aconsultant for the European Commission onissues related to financial integration, corporatefinancing, and growth.

Mariassunta Giannetti

Fin



Modelisation

du risque systémique

Par Rama CONT, CNRS - Université Pierre & Marie Curie (Paris VI)

La récente crise a souligné à la foisl’importance du risque systémique, etl’absence d’outils pour le modéliser et lesurveiller. Derrière ce terme se cache une

variété de mécanismes - expositions systématiquesdes acteurs à des facteurs risques communs,contagion par risque de contrepartie, mécanismesd’instabilité endogène - qui affectent la stabilité dusystème financier et dont l’étude quantitative pose un défi à la modélisation. Nous avons développé,dans le cadre de ce projet de recherche, plusieursapproches pour la modélisation de certains de cesmécanismes en vue d’une meilleure compréhensionet surveillance du risque systémique.

1) Contagion de défaut dans les réseauxinterbancaires

Pour un régulateur qui peut observer les expositionsentre institutions financières, il est naturel demodéliser les expositions entre ces institutionscomme un réseau de contreparties et étudier lacontagion de défaut sur ce réseau. Nous proposonsdans [1,9] une mesure de risque systémique - l’Indicede Contagion - qui tient alors compte à la fois de la corrélation des expositions et du risque decontrepartie. Nous avons illustré l’intérêt de cettemétrique pour déceler les institutions les plussystémiques dans l’étude sur les données de laBanque Centrale du Brésil [1].

Dans [4,5] nous avons développé une méthode destress testing systémique pour un réseau interbancaire

qui tient compte de ces effets de contagion et qui nenécessite pas de simulation massive comme dans les méthodes concurrentes. Cette méthode a attirél’attention de certaines instances de régulation(NewYork Fed, Office of Financial Research) où il esten cours d’implémentation.

2) Contagion de pertes et boucles d’instabilitéDans un travail avec L Wagalath [2], nous avonsdéveloppé un cadre quantitatif pour mesurer l’impactde liquidation de portefeuilles de tailles importantessur la corrélation et la volatilité : nous montrons enparticulier que des ventes massives peuvent entraînerdes risques endogènes générés par l’action mêmedu gérant de portefeuilles, qui peuvent être tout aussiimportants que les risques de marché classiquementconsidérés dans les modèles statistiques, et quideviennent systémiques dans un scénario deliquidation d’un grand portefeuille. Notre modèlepermet d’interpréter de façon simple le “quant crash”d’Août 2007 et les pics de corrélation observés lorsde la liquidation du portefeuille de Lehman, etd’aboutir à une méthode concrète pour quantifier cesrisques endogènes et des indicateurs calculables àpartir de données publiques, qui peuvent aider ungérant à évaluer l’impact de liquidation d’une grandeposition.

3) Impact des travaux En plus des canaux académiques traditionnels danslesquels ils ont été présentés, ces travaux ont reçuun écho favorable auprès de plusieurs instances derégulation : Banque de France (Stabilité Financière),FMI, BCE, New York Fed et Banque Centrale duBrésil. Les méthodologies décrites dans ces travauxfont actuellement l’objet d’une implémentation au sein de l’Office of Financial Research, nouvelleagence gouvernementale née de Dodd-Frank et quis’occupe du monitoring de risque systémique.

Brazilian network : scale-free structure



The recent financial crisis has simultaneouslyunderlined the importance of systemic risk and theabsence of an appropriate framework for assessingand monitoring it in financial markets. Systemic riskhas naturally become an important topic which hasbeen the recent focus of regulators and financialmarket participants. To measure and model systemicrisk requires to change the traditional focus of riskmanagement, which has been the individual investor,and to consider a modeling viewpoint which looks atthe structure and stability of the financial system as awhole. Our research project, conducted with AndreeaMinca (former PhD student, now Assistant professorat Cornell), Amal Moussa (former PhD student, nowat JP Morgan) and Lakshithe Wagalath (PhD student,Université Pierre & Marie Curie), has focused on twomechanisms which can generate financial instabilityin a system of interconnected financial institutions:price-mediated interactions (feedback effects) andcounterparty risk (network contagion).

1) Network models of contagionBalance sheets of financial institutions are intercon-nected in two ways: through counterparty risk, whichleads to losses in asset value when a counterpartydefaults, and through liabilities generated by contractpayouts and margin calls. The resulting system ofinterlinkages may be represented as a network inwhich the nodes are financial institutions and the linksrepresents (short or long term) liabilities. In a series of papers [1,3,4,6] we explore the structure of such interbank networks and present a quantitativemethodology for analyzing contagion and systemicrisk in such networks.

Our case study of the Brazilian financial system [1],using a unique data set of all mutual exposures andcapital levels of financial institutions in Brazil in 2007and 2008, reveals a complex network structure ininterbank networks, shown in the figure, characterizedby a strong degree of heterogeneity in connectivityand exposure sizes across institutions, which may bemodeled as a directed scale-free weighted graph withheavy-tailed degree and weight distributions [1].

Based on such models of contagion in networks, wehave proposed a metric - the Contagion Index - forassessing the systemic risk contribution of a financialinstitution, given its position in the network ofcounterparties [1,6]. Our indicator is defined as theexpected loss incurred by the financial system given

that this institution default/fails. It is a simulation-based indicator that is based on exposures, whichrepresent potential future losses, as opposed tometrics based on historical times series of marketindicators, which focus on past losses.

In [1,4], we develop a methodology for systemicstress testing of banking systems, and applied it to the study of potential for default contagion and systemic risk in the Brazilian banking system. Our study reveals that, aside from balance sheet size, network-based measures of connectivity andconcentration of exposures across counterparties -counterparty susceptibility and local network frailty -contribute significantly to the systemic importance ofan institution.Increasing the (aggregate) capital ratio is shown, notsurprisingly, to reduce the systemic impact of defaultsof large institutions; more interestingly, we show thatthe same effect may be achieved with less capital by imposing such capital requirements only onsystemically important institutions and those exposedto them.

2) Fire sales and endogenous riskThe traditional approach to quantitative risk manage-ment models market volatility in terms of anexogenous stochastic process; in this approach large market moves are viewed as ‘outliers’ or ‘blackswans’ due to exogenous shocks. However, asrecent and not-so-recent market crises have shown,large market moves may be caused by the large-scale adoption of certain trading strategies orinvesting patterns may result in the slow build-up oflatent sources of risk in the long term, which may thenbe unleashed over a short period by a market event.Indeed, one of the major issues during the recentcrisis were the feedback effects generated by firesales of assets resulting from the Great Deleveragingsubsequently to Lehman's default in 2008. This


Modelingsystemic risk

Brazilian network : scale-free structure


resulted notably in a sharp increase in volatilities andcorrelations through a feedback effect.In [2], we develop a quantitative framework forquantifying the impact of fire sales on correlation andvolatility. Our model allows to elaborate a meaningfulmeasure of liquidation risk in presence of marketimpact and offers meaningful explanations for theAugust 2007 quant crash and the Great Deleveragingafter Lehman’s default. We argue that such endogenous risks should betaken into account in next-generation risk managementmodels ; our case studies point to the need -for newindicators based on market depth, market cap ofstrategies and strategy crowding as benchmark riskfactors.

These results have been presented at variousacademic, pracittioner and regulatory conferencesworldwide ; the Contagion Index, proposed in [1,6] is currently being implemented as a systemic riskmonitoring tool at the US Office of FinancialResearch.


est directeur de recherche CNRS au Laboratoirede Probabilités et Modèles Aléatoires (CNRS-Université Pierre et Marie Curie/ Paris VI - Université

Paris Diderot) et conseiller scientifiqueauprès de US Office of Financial Research. Ses travaux concernent la modélisation desrisques extrêmes - discontinuités, risquesystémique, risque endogène - dans lesmarchés financiers. Il a reçu en 2010 leGrand prix Louis Bachelier de l’Académiedes Sciences, parrainé par la FondationNatixis et la Société de MathématiquesAppliquées et Industrielles, pour ses travauxde recherche sur la modélisation mathématique en finance.

is Senior Research Scientist (Directeur de rechercheCNRS) at Laboratoire de Probabilités et ModèlesAléatoires (CNRS - Université Pierre et Marie Curie),director of the Center for Financial Engineering atColumbia University (New York) and serves as aconsultant to regulators and financial institutionsin the US and Europe. His research deals with the modelling of extremerisks -market discontinuities, systemic risk andfeedback effects- in financial markets. He wasawarded the Louis Bachelier Prize by the FrenchAcademy of Sciences and NATIXIS Foundation forQuantitative Research in 2010 for his research onmathematical modelling in finance. He serves as ascientific consultant to the US Office of FinancialResearch and the French National Assembly.

Rama Cont

[1] R Cont, A Moussa, E B Santos (2010) Network structure and systemic risk in banking systems http://ssrn.com/abstract=1733528[2] R Cont, L Wagalath (2012) Running for the exit: short selling and endogenous correlation in financial markets. Mathematical Finance, Volume 22[3] H Amini, R Cont, A Minca (2011) Resilience to contagion in financial networks. Rapport de recherché, Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires[4] H Amini, R Cont, A Minca (2012) Stress testing the resilience of financial networks, International Journal of Theoretical and applied finance, Vol 15, 2012[5] R Cont Credit default swaps and financial stability, Financial Stability Review (Banque de France) No 14, 35-43, July 2010[6] R Cont (2012) Measuring systemic risk, in: Fouque & Langsam (Eds.) Handbook of Systemic Risk, Cambridge University Press




Intermédiaires financiers

et formation des prixsur plusieurs plateformes

Par Laurence Lescourret, ESSEC Business School et Sophie Moinas, TSE

En novembre 2007, l’application de la Directivesur les Marchés d’Instruments Financiers(MIF) mît fin à la règle de concentration desordres bénéficiant aux bourses nationales. La

réforme de 2007 avait pour but de générer unenouvelle concurrence entre Bourses et plateformesde négociation alternatives, pour notamment obtenirune baisse des frais de négociation ou du prix des services. L’effet recherché a été atteint avecl’émergence d’une multiplicité de plateformesalternatives (ECNs, Dark Pools, Crossing Networks),dont trois (Chi-X, BATS et Turquoise) se glissentactuellement au rang des dix premiers marchéseuropéens les plus actifs en termes de volumejournalier de transactions. La prolifération desplateformes a accéléré l’adoption de nouvellestechnologies et modèles de passage des ordres (co-location des serveurs, trading algorithmique hautefréquence, etc.), mais a aussi considérablementfragmenté le flux d’ordres, “au point qu’il est devenutrès compliqué de connaître le prix d’un actif”reconnaît un expert européen (Les Echos, 20 octobre2011). L’Europe fait donc face à un nouvel enjeu “fragmentation versus consolidation” qui suscite untrès large débat académique aux Etats-Unis, débutéil y a une vingtaine d’années.

La littérature théorique montre que la consolidationdu flux d’ordres sur un lieu unique de négociationaméliore la liquidité des marchés, en raison d’unmeilleur partage des risques (Pagano, 1989), oud’une diminution des risques d’anti-sélection. Lesrésultats empiriques sont, toutefois, plus nuancés.Par exemple, Foucault et Menkveld (2008) trouventque l’entrée d’EuroSETS, comme concurrent directd’Euronext Amsterdam, a contribué à une améliorationdes fourchettes de prix et de la profondeur des titresdoublement négociés. Jovanovic et Menkveld (2010)obtiennent des résultats ambigus sur l’entrée de Chi-X (baisse des fourchettes de prix, mais baisseégalement du volume).

Ce papier s’inscrit dans cette réflexion académiqueportant sur l’impact de la prolifération des plateformessur les comportements des agents de marché, et,finalement sur la qualité des marchés. Spécifiquement,le projet traite de l’enjeu du risque de position desintermédiaires financiers dès lors que ceux-ci ont lapossibilité de fournir de la liquidité dans plusieursplateformes. Nous développons un modèle à la Hoet Stoll (1983) dans lequel les teneurs de marchéaverses vis-à-vis du risque doivent placer des prix surdeux plateformes. Etant donné les gains sur lalatence, nous supposons que deux ordres atteignentsimultanément les deux plateformes et sont exécutés


automatiquement par le teneur de marché ayantplacé les meilleurs prix. Ces ordres peuvent être de quantités différentes, de même direction ou dedirection opposée. Malgré la simplicité apparente duproblème économique, les prix qui émergent àl’équilibre, sont analogues à ceux se formant dansune enchère combinatoire dont les biens (ordres)peuvent être compléments ou substituts, dépendantde leur direction respective.

Intuitivement, les intermédiaires font potentiellementface à un risque “double obligation de liquidité”lorsque leurs prix sont touchés simultanément sur lesdeux plateformes par des ordres de même direction.A l’opposé, ces ordres peuvent se compenser lorsqu’ilssont de direction opposée et, donc, réduire l’impactde leurs exécutions sur le risque de position. Emergentalors deux types de situation qui dépendent de laposition respective des teneurs de marché. Dans lepremier cas, il est souhaitable d’un point de vue departage des risques, d’exécuter les deux ordres,situation de laquelle résulte une concurrence en prixagressive entre teneurs de marchés pour placer les meilleurs prix sur les deux plates-formes.Economi-quement, le rôle des teneurs de marchépeut s’interpréter comme consolidant le flux d’ordresagrégé. Dans le deuxième cas, il est plus profitablede se partager le flux d’ordres et de laisser les teneursde marchés les moins agressifs exécuter l’ordre quiest le moins attractif. Dans ce cas, le flux d’ordrestotal est effectivement fragmenté et la concurrenceen prix est faible, provoquant une augmentation descoûts de transaction sur les deux plateformes.

De nouvelles implications empiriques peuvent êtredéduites de ce modèle. Premièrement, les teneurs demarché discriminent leurs prix entre les plates-formes. La liquidité et les coûts de transaction sontdonc déterminés de manière endogène sur chaqueplate-forme. Deuxièmement, l’agressivité en prix et laconcurrence sur chaque plate-forme dépendent dela position des teneurs de marché, ou en d’autrestermes, de la capacité limitée de chacun à s’exposerà un risque de position.

Le but de ce papier est d’apporter des résultatscomplémentaires vis-à-vis de la littérature existanteanalysant l’impact de la prolifération des plates-formes alternatives. Plusieurs papiers analysent lesstratégies de placement des ordres du point de vuedes investisseurs (la “buy-side”), lorsque ces dernierssont confrontés à des plates-formes ayant desmécanismes de négociation différents (Hendershottet Mendelson, 2000 ou Buti, Rindi et Werner, 2011),ou identiques (stratégies de découpage des ordresentre plates-formes, Chowdry et Nanda, 1991). Notre

papier étudie la question du point de vue desintermédiaires financiers (“sell-side”). En particulier, lepapier analyse comment ces derniers forment leursprix lorsqu’ils peuvent être appelés à fournir de laliquidité simultanément dans deux plateformes.

Nous testons les prédictions empiriques du modèleen utilisant les données des actions doublement outriplement négociées sur les plateformes d’Euronext.La base de données propriétaire consiste en 46 titrescotés sur Euronext, et négociés simultanément sur plusieurs bourses nationales d’Euronext, à unepériode — Janvier à Avril 2007 - où ces dernières(Amsterdam, Bruxelles, Lisbonne et Paris) maintenaientleur propre carnet d’ordres, tout en faisant partied’une même entité légale (Euronext). L’avantage decette base de données est double. D’une part ellecontient l’identification des ordres et des contrepartiesdes transactions, ce qui nous permet de construirela position et la stratégie de placement des prix desfournisseurs de liquidité entre les différentes plate-formes Euronext. D’autre part, les quatre plateformessont fondées sur le même système de négociation(heures identiques d’ouverture et fermeture desbourses, même système d’enchères, niveau de trans-parence identique), ce qui minimisent le problème de contrôle des différences entre plateformes(notamment, les effets clientèle).

Nos résultats préliminaires montrent que certainsintermédiaires financiers agissent comme teneurs demarché et soumettent simultanément des ordres àdes prix différents pour un même actif sur plusieursplateformes. Nous obtenons également que lesfourchettes de prix sur une plateforme dépendent de l’état du carnet et de la négociation se déroulantsur la plateforme concurrente, ce qui corrobore la principale prédiction théorique du modèle surl’interdépendance des stratégies de cotation desteneurs de marché entre plateformes.



Three years after the implementation of the Marketsin Financial Instruments Directive (MiFID), the landscapeof the European secondary markets has dramaticallychanged. Operated traditionally only by Exchanges,trading on secondary markets now occurs on amultiplicity of platforms (Exchanges, Multi-TradingFacilitities, Dark Pools, Crossing Network, etc.). Theopening of venue competition has driven thefragmentation of order flows and accelerated theadoption of new trading technology (e.g., colocation,algorithmic trading, smart order routing systems).

This radical change has reignited an old academicdebate on the benefits and costs of implementingcompetition between regulated markets and thenewly emerged alternative trading venues. Inter-marketcompetition often fosters innovation (see Jovanovicand Menkveld, 2010), intra-market competition (seeFoucault and Menkveld, 2010), or reduction in explicittrading fees, as it is the case in Europe (see Gomperand Pierron, 2011). It might come however at thecost of weaken competition within the order flow,now fragmented.

Standard results in the literature show that fragmen-tation is harmful. Consolidation of the order flow in asingle place improves market liquidity, either byfacilitating risk-sharing (Pagano, 1989) or by loweringadverse selection (Chowdry and Nanda, 1991).These theoretical models focus however on marketsin which liquidity is segmented, i.e. it is providedlocally in each market.

Our paper examines how risk-averse market-makerschoose their quoting strategy when they simultaneouslyprovide liquidity on two platforms. Our aim is tocontribute to the debate on whether the new Europeanlandscape where marketmakers have access toseveral trading venues might reduce or increasemarket liquidity.

In a first step, we undertake a theoretical analysis in which risk-averse market intermediaries postsimultaneously quotes in two platforms. The mainintuition is that inventory exposure of intermediariesis deeply impacted by the co-existence of two platformson which their quotes may be hit simultaneously byincoming orders. Market-makers choose their quotesaccordingly, affecting thus the price formation in bothplatforms. Ho and Stoll (1983) was one of the first

models to show how quotes posted by risk-averseintermediaries depend on their inventory position. We extend this model to the case in which twocompeting intermediaries supply liquidity in twodifferent platforms, A and B. Due to the recent improve-ment in both submission and execution speed, weonly consider the case where two orders reachsimultaneously the two platforms. These orders mightbe in the same direction or in the opposite direction.Despite the simplicity of the economic problem, the equilibrium pricing strategies of market-makerscorrespond to those arising in a combinatorial auctionin which the orders to be executed by the best-quoting dealers might be substitutes or complements,depending on the direction of orders.

On the one hand, we find that market-makers mayface a “double liability risk” in case their quotes arehit simultaneously on the same side in both platforms.On the other hand, an order in platform A may offsetthe order in platform B when they have oppositedirection. Depending on their respective inventoryposition, it might be desirable in terms of risk-sharingto compete to post the best price on both platformsin order to accommodate the aggregate order flow,or it might be optimal to “share” the execution of bothorders by letting rivals to execute the less desirableorder. Our main finding is that there exist extremecompetitive situations in which marketmakers postaggressive price across platforms and consolidatetheorder flow, while there exists some opposite caseswhere fragmentation of order flowis desirable andleads to a weaker price competition.

The model has new testable predictions. First, market-makers post different quotes across platforms. Thus liquidity endogenously differs across markets.Second, the model predicts that the price competi-tiveness of platforms depends on the direction oforders and on the relative inventory position ofmarket-makers, or, in other words, on the limited risk-bearing capacity of market intermediaries.

This paper aims at complementing existing theoreticalpapers that mainly focus on the impact on buy-sidestrategies of having multiple platforms. Some papersinvestigate how buy-side traders submit ordersamong two platforms having different trading systems(e.g., Hendershott and Mendelson, 2000; or Buti,Rindi and Werner, 2011), or how buy-side traders


Inventory management across multiple platforms


est professeur associé en Finance à l’ESSECBusiness School. Elle est titulaire d’un Doctorat enFinance obtenu à HEC Paris en 2004. Elle est

également chercheur affilié au CREST(Centre de Recherche en Economie etStatistiques). Son domaine de rechercheporte sur la microstructure des marchésfinanciers. Elle s’intéresse notamment aucomportement des intermédiaires financierset aux déterminants de la liquidité, enparticulier sur les marchés faiblementréglementés (par exemple, le marché desCDS). Ses travaux ont reçu le “Prix deThèse FNEGE-AFFI 2004”, et ont bénéficiéde bourses de recherche d’Euronext en2007, de l’Institut Europlace de Finance en 2008 et 2010, et de l’Agence Nationale

de la Recherche en 2010 (programme JeunesChercheuses Jeunes Chercheurs). Ses travaux derecherche sont publiés dans des revuesscientifiques internationales, comme Journal ofFinancial Markets, or Scandinavian ActuarialJournal.

is currently Associate Professor of Finance atESSEC Business School. She obtained her PhDfrom HEC Paris in 2004. She is a research fellowat the Center for Research in Economics andStatistics (CREST). Her research focuses onmarket microstructure, and her areas of interestinclude the behavior of financial intermediaries,and the determinants of market liquidity, inparticular in lightly regulated markets (e.g., theCDS market). For her research, Laurence receivedthe “Prix de Thèse FNEGE-AFFI 2004” award andresearch grants from Euronext in 2007, fromEuroplace Institute of Finance in 2008 and 2010,and from the French National Research Agency in2010. Her work is published in journals such as:Journal of Financial Markets, or ScandinavianActuarial Journal.

Laurence Lescourret

split orders across two markets with identical tradingmechanisms(as in Chowdry and Nanda, 1991 orFoucault and Menkveld, 2010). Our theoretical modeldiffers from these approaches in that we focus onsell-side market participants (market-makers) andtheir quoting behaviors across multiple platforms.

In a second step, we test our predictions using aunique proprietary dataset. The data provided byEuronext consist of a sample of 46 stocks multi-traded on at least two Euronext platforms betweenJanuary to April 2007. iData include an identificationcode for each order and each counterpart of a trade(“Level II”). This rich dataset provides a clear settingto test the impact of inventory position effectsonquotes placement across platforms, and also, theimpact of having multiple platforms on the inventoryrisk of middlemen, and thus on market liquidity. First, IDs allow us to analyze inventory and quoteplacement of liquidity providers. Second, Euronextplatforms operate the same market model (auction

types, transparency of the limit order books, tradinghours), alleviating the problem of controlling fordifferences between platforms (to avoid clienteleeffects, for instance).

Our preliminary results indicate that some inter-mediaries act as market-makers and submit limitorders for the same security in different order booksof Euronext. First, we find that those market-makersdiscriminate prices across markets. Second, spreadsin one order book also depend on the characteristicsof trading in the alternative venue. These resultscorroborate the main predictions of the model.iEuronext was created in 2000 as a result of themerger of three European Stock Exchanges,namelyParis, Brussels and Amsterdam. Lisbon joined in2002. Although the four exchanges formed a singlelegal entity, each exchange operated its ownelectronic limit order until January 2009 (implemen-tation of a single joint trading venue, UTP).



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