Modèle d’alerte des crises bancaires basé sur une approche hybride : modèle bayésien – machines à vecteurs supports

Ces dernières années, la succession des crises bancaires, qui dans la plupart ont été soldées par des pertes économiques et financières énormes, a suscité l’intérêt de plusieurs chercheurs. Empiriquement, ces auteurs ont opté pour des modèles d’alerte précoce (Early Warning System) pour prévenir leurs occurrences. L’objectif de ce papier est de construire un Modèle d’alerte des crises bancaires basé sur une approche hybride. Sur la base des données relatives à 22 pays qui ont subi des crises bancaires observées sur la période 1990–2011, nous avons développé un modèle d’alerte des crises bancaires. Ce modèle est basé sur une approche hybride Bayesian model averaging–Support vectors machine. Sur les 25 variables explicatives retenues, les résultats empiriques du modèle hybride ont fait ressortir 9 indicateurs qui sont considérés comme les principaux facteurs déterminants du déclenchement des crises bancaires. Ces derniers ont une probabilité postérieure d’inclusion supérieure à 0,5. Ces indicateurs potentiels sont la rentabilité nette des actifs, la compétitivité de l’intermédiation bancaire, les provisions sur les créances douteuses, les investissements directs étrangers, la concentration bancaire, la stabilité financière des banques, les produits nets financiers, le taux d’intérêt réel et le taux d’inflation.