Un outil d’intelligence artificielle développé par des chercheurs de l’UCL et de l’Université Queen Mary de Londres pourrait aider les gouvernements à décider de renflouer ou non une banque en crise en prédisant si l’intervention permettra d’économiser de l’argent pour les contribuables à long terme.
L’outil d’IA, décrit dans un nouvel article en Communication Natureévalue non seulement si un renflouement est la meilleure stratégie pour les contribuables, mais suggère également combien devrait être investi dans la banque et quelle banque ou quelles banques devraient être renflouées à un moment donné.
L’algorithme a été testé par les auteurs à l’aide des données de l’Autorité bancaire européenne sur un réseau de 35 institutions financières européennes jugées les plus importantes pour le système financier mondial, mais il peut également être utilisé et calibré par les banques nationales à l’aide de données propriétaires détaillées non disponibles. au public.
Le Dr Neofytos Rodosthenous (UCL Mathematics), auteur correspondant de l’article, a déclaré : « Les renflouements des banques publiques sont des décisions complexes qui ont des implications financières, sociales et politiques. Nous pensons que l’approche de l’IA que nous avons développée peut être un outil important pour les gouvernements, aidant les responsables évaluent spécifiquement les implications financières – cela signifie vérifier si un renflouement est dans le meilleur intérêt des contribuables, ou s’il serait plus rentable de laisser la banque faire faillite Nos techniques sont librement disponibles pour que les autorités bancaires puissent les utiliser comme outils dans leur décision -processus de fabrication. »
Le co-auteur, le professeur Vito Latora (Queen Mary University of London) a ajouté : « Les gouvernements et les autorités bancaires peuvent également utiliser notre approche pour examiner rétrospectivement les crises passées et acquérir des enseignements précieux pour éclairer les actions futures. On pourrait, par exemple, examiner le plan de sauvetage du gouvernement britannique. de la Royal Bank of Scotland (RBS) pendant la crise financière de 2007-2009 et réfléchir à la manière dont cela pourrait potentiellement être amélioré (d’un point de vue financier) à l’avenir afin de profiter principalement aux contribuables.
Lors d’un sauvetage bancaire, un investissement du gouvernement dans une banque augmente les fonds propres de la banque et réduit son risque de défaut. Ce coût à court terme peut être justifié pour le contribuable s’il entraîne une diminution des pertes du contribuable à long terme, c’est-à-dire qu’il évite les défaillances bancaires qui sont plus préjudiciables aux finances publiques.
Dans leur étude, les chercheurs ont créé un cadre mathématique pour comparer différentes stratégies de renflouement en termes de pertes prévues pour les contribuables. Les facteurs pris en compte incluent la durée prévue de la crise financière, la probabilité de défaillance de chaque banque et l’effet d’une défaillance sur les autres banques du réseau, ainsi que les participations des contribuables dans les banques.
À l’aide d’un processus de contrôle mathématique, appelé processus de décision de Markov, les chercheurs ont intégré dans ce cadre l’effet d’une intervention gouvernementale à un moment donné.
Ils ont ensuite développé un algorithme d’IA sur mesure pour évaluer les stratégies de sauvetage optimales, en comparant l’absence d’intervention à différents types d’intervention, c’est-à-dire des niveaux d’investissement variables dans une banque ou dans plusieurs banques, à différents moments d’une crise. Une technique d’IA est nécessaire car la modélisation d’un tel système est très complexe, car le comportement futur de toutes les banques du système peut être infini.
Dans leur étude de cas utilisant des données de l’Autorité bancaire européenne, ils ont montré que le sauvetage du gouvernement ne serait optimal que si les participations des contribuables dans les banques étaient supérieures à une certaine valeur seuil critique, déterminée via le modèle. La politique optimale changeait radicalement une fois que le pourcentage de perte avait dépassé ce seuil.
En outre, il a été démontré que le renflouement du gouvernement avait tendance à être d’autant plus favorable que la détresse du réseau était grande (définie en termes de pourcentage de réduction des fonds propres des banques), que la crise durait longtemps et que les expositions des banques aux autres banques étaient importantes ( c’est-à-dire combien ils avaient prêté à d’autres banques et risquaient donc de perdre si ces banques faisaient faillite).
Les chercheurs ont également constaté qu’une fois qu’une banque avait reçu un renflouement, la meilleure stratégie pour les contribuables était que le gouvernement continue d’investir dans cette banque pour éviter les défaillances. Cela pourrait conduire à un manque d’incitation pour la banque sauvée à se prémunir contre les risques, ce qui pourrait augmenter la prise de risques.
L’auteur principal, le Dr Daniele Petrone, a déclaré : « Jusqu’à présent, les banques ont résisté à la tempête économique actuelle déclenchée par la pandémie de COVID-19. Leur résilience a été renforcée par les mesures réglementaires introduites à la suite de la crise financière mondiale de 2007-2009 et en accommodant les banques centrales. politiques monétaires qui ont évité les faillites dans tous les secteurs. Cependant, personne ne peut prédire l’effet sur le système financier alors que les banques centrales annulent les politiques précédentes, telles que l’augmentation des taux d’intérêt en raison des problèmes d’inflation, et donc les renflouements sont toujours possibles.
Plus d’information:
Une approche IA pour gérer le risque systémique financier via le renflouement des banques par les contribuables, Communication Nature (2022). DOI : 10.1038/s41467-022-34102-1