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Bien qu’ils soient rares, les événements les plus extrêmes (p. ex., les crises économiques) ont souvent d’énormes répercussions. Comme l’échantillon est restreint, il est difficile de déterminer avec précision la probabilité de leur survenue.

La modélisation et l’estimation de données discrètes persistantes peuvent s’avérer difficiles. Dans cette étude, nous utilisons un modèle probit autorégressif avec données de panel où l’autocorrélation de la variable discrète dépend de l’autocorrélation de la variable latente. Dans ce type de modèle non linéaire, l’autocorrélation d’une variable non observée entraîne une vraisemblance incalculable contenant des intégrales de haute dimension.

Depuis la récente crise financière, l’analyse du pire scénario est utilisée par les autorités de réglementation du secteur financier pour évaluer le risque extrême. Nous apportons de nouvelles perspectives sur cette méthode et sur l’estimation de la valeur extrême qui en découle. Nous calculons le biais des estimateurs d’ordre non paramétrique de la queue de distribution et le comparons au biais associé à la méthode semi-paramétrique de la théorie des valeurs extrêmes (TVE).

Nous étudions les propriétés de modèles asymétriques d’hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive généralisée (GARCH) de la famille des modèles GARCH à seuil (TGARCH) et proposons un modèle TGARCH à fonction spline plus général où les termes de l’hétéroscédasticité conditionnelle autorégressive (ARCH) et généralisée rendent compte de la volatilité des rendements de variables à forte fréquence, de la volatilité des variables macroéconomiques à faible fréquence et de la réaction asymétrique aux nouvelles défavorables passées.

Cette étude vise à estimer les expositions potentielles, les avantages sur le plan de la compensation et les gains en matière de règlements d’un modèle hypothétique de « système calibré de paiements » unique permettant de regrouper par lots des paiements de détail et de gros et de procéder à de multiples règlements intrajournaliers. Nos résultats démontrent que l’ampleur du risque de crédit auquel sont exposés les participants au système dépend largement de leur activité relative dans les systèmes de paiements de détail et de gros. Le système calibré réduit les expositions des participants grâce à une amélioration de la compensation et aux gains importants que permet la hausse de la valeur et du volume des paiements.

L’importance croissante que revêt la gestion des risques dans les systèmes de paiement amené à l’élaboration d’un éventail d’outils destinés à atténuer le risque extrême dans ces systèmes. Nous utilisons des méthodes fondées sur la théorie des valeurs extrêmes pour quantifier l’ampleur du risque extrême dans le Système automatisé de compensation et de règlement (SACR) pour la période allant de 2002 à 2015.

Cette étude montre que les variations de la peur d’événements extrêmes parmi les acteurs des marchés, inférées à partir des options sur le pétrole brut, contribuent à expliquer la volatilité des cours pétroliers et aident à prévoir les rendements des instruments du marché pétrolier. En nous fondant sur des données couvrant une période de 25 ans, nous trouvons que les primes élevées liées au risque extrême fluctuent sensiblement dans le temps et permettent de prévoir pour une large part les cours à terme et au comptant du pétrole brut.

La récente crise financière a donné lieu à l’élaboration de nouvelles règles visant à contrôler les risques dans les systèmes de paiement désignés, et la mise en oeuvre de nouvelles normes de gestion du risque de crédit revêt à cet égard une grande importance. Nous étudions dans le présent document plusieurs méthodes de gestion du risque de crédit pour le système canadien de paiement de détail, à savoir le Système automatisé de compensation et de règlement (SACR), qui sont conçues pour couvrir l’exposition au risque de crédit pouvant résulter de la défaillance d’un participant.

Nous mesurons le risque systémique dans le réseau des infrastructures de marchés financiers (IMF) en fonction de la probabilité que deux IMF ou plus aient une forte exposition au risque de crédit à l’égard d’un même participant.

Les auteurs proposent de nouvelles mesures de la variance intégrée qui reposent sur des données à haute fréquence concernant les écarts entre cours acheteur et vendeur et les profondeurs affichées, c.-à-d. les quantités offertes à ces deux cours. Dans l’approche traditionnelle, le cours médian est considéré comme un bon indicateur du prix sans frictions.