Le Graal de tout ministre de l’économie : prédire les crises financières pour mieux les combattre. Ce faisant, des chercheurs explorent cette voie en s’appuyant sur de nouvelles bases de données et sur l’intelligence artificielle (IA).
Les turbulences bancaires de l’année 2023 aux États-Unis, matérialisées par la faillite de quatre grandes banques régionales – First Republic Bank, Silicon Valley Bank, Signature Bank et Silvergate Bank – ont ravivé la menace d’une crise financière. En raison des coûts économiques et sociaux de ces crises, leur prévision est cruciale. Cela permettrait d’activer à temps les politiques économiques susceptibles de réduire leur probabilité et leur sévérité.
La capacité à les anticiper reste toutefois sujette à débat. À la suite de la crise financière de 2008, les décideurs économiques de premier plan aux États-Unis, Ben Bernanke, Henry Paulson, et Timothy Geithner soutenaient qu’il était impossible de prévoir les crises financières. Une opposition aux thèses défendues par Hyman Minsky et Charles Kindleberger en 1978.
En lien avec les travaux de Frederic Mishkin, un engouement récent pour identifier les signaux avant-coureurs d’une crise financière a émergé dans la littérature académique. Trois raisons l’expliquent : le développement de nouvelles bases de données, la faiblesse prédictive des modèles traditionnels et la diffusion de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning. Alors peut-on anticiper une crise financière ? L’intelligence artificielle serait-elle la solution miracle ?
Six facteurs de crise financière
Il y a trente ans, Frederic Mishkin identifiait six facteurs majeurs susceptibles de déclencher une crise financière :
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Une augmentation des taux d’intérêt ;
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une dégradation du marché des actifs ;
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une augmentation de l’incertitude ;
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l’apparition de paniques bancaires ;
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un déclin inattendu de…
Auteur: Florian Morvillier, Économiste, CEPII
