Soutenance de thèse de Guillaume Flament
Guillaume Flament soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés « Modélisation de l’impact du risque climatique sur le crédit et la solvabilité bancaire » le lundi 9 décembre 2024 à 14h30, à l’ENSAI.
Ecole Doctorale : Mathématiques, Télécommunications, Informatique, Signal, Systèmes, Electronique (Matisse)
Unité de recherche : CREST (UMR 9194)
Directeur de thèse : Valentin PATILEA, Professeur des universités, CREST-ENSAI
Composition du jury
M. Emmanuel FLACHAIRE, Professeur des universités, Aix-Marseille Université et Aix-Marseille School of Economics, Rapporteur
M. Christian HAFNER, Professeur ordinaire, Université Catholique de Louvain, Rapporteur
M. Christophe HURLIN, Professeur des universités, Université d’Orléans, Examinateur
Mme Anne VANHEMS, Professeur des universités, Toulouse School of Economics et Toulouse Business School, Examinateur
Mme Myrian VIMOND, Maître de conférences, CREST-ENSAI, Examinateur
Invité
Cyril Regnier, Associé chez Square-management, Encadrant
Mots-clés
Climate stress-testing, estimation non paramétrique, fonction quantile, modèle dit location-scale, modèle semi-paramétrique à direction révélatrice, risque de crédit
Modélisation de l’impact du risque climatique sur le crédit et la solvabilité bancaire
Résumé : Cette thèse propose une adaptation du modèle de Merton-Vašíček. Ce modèle à facteur commun permet de calculer les pertes extrêmes liées à un portefeuille de crédits. Usuellement, ce facteur est considéré comme étant Gaussien et le modèle ne permet pas l’intégration de variables macroéconomiques. Dans ce manuscrit nous proposons de définir les pertes extrêmes à partir des quantiles du facteur commun conditionnels à des variables macroéconomiques. Nous proposons deux types de modèles semi-paramétriques pour estimer ces quantités. Nous montrons leur pertinence aussi bien sur des exercices numériques que sur des données réelles
Cependant, intégrer le risque climatique dans le calcul de pertes extrêmes nécessite l’introduction de scénarios macroéconomiques qui serviront ensuite de variables explicatives dans ce modèle de Merton-Vašíček. Nous proposons donc d’intégrer des contraintes environnementales dans un IAM, le modèle DICE. En particulier, nous proposons d’intégrer l’exergy dans la modélisation de la productivité totale des facteurs avant d’intégrer cette modélisation pour générer des trajectoires de (dé-)croissance économique, qui pourrait ensuite être intégrée comme variable explicative aux modèles précédemment présentés.
Modélisation de l’impact du risque climatique sur le crédit et la solvabilité bancaire
Abstract: This manuscript proposes an adaptation of the Merton-Vašíček model. This single-factor model allows for the calculation of financial losses related to credit. Typically, this factor is considered Gaussian, and the model does not allow for the integration of macroeconomic variables. In this manuscript, we propose to compute this loss based on the quantile of the common factor conditional on macroeconomic variables. We propose two semiparametric types of models to estimate these quantities. We demonstrate their relevance through both numerical exercises and real data.
However, integrating climate risk into the calculation of extreme losses requires the introduction of macroeconomic scenarios that will then serve as explanatory variables in this Merton-Vašíček model. We have therefore proposed to integrate environmental constraints into an IAM, the DICE model. Specifically, we propose to integrate exergy into the modeling of the Total Factor Productivity (TFP). Next, it is possible to incorporate the predictions of the TFP to generate trajectories of (de-)growth that could eventually be integrated as explanatory variables into the conditional quantile models.