Les booms du crédit sèment les germes des craquements de crédit ultérieurs. Cette colonne fait valoir que ceux-ci ont leur source dans les externalités interbancaires. Pour internaliser ces retombées transversales, la politique devrait s’appliquer à l’ensemble du système ». Il ajoute que c’est l’essence même de la politique macroprudentielle qui, pour la première fois, est sur le point d’être entreprise à l’échelle internationale.
Le crédit est au cœur des crises. Les booms du crédit sèment les germes des craquements de crédit ultérieurs. Il s’agit d’une leçon clé des krachs financiers, des manies et des paniques du passé (voir par exemple Minsky 1986, Kindleberger 1978 et Reinhart et Rogoff 2009). Ce fut une leçon douloureusement ré-enseignée aux décideurs politiques lors de la dernière crise financière.
En réponse, il y a eu de nombreux appels à des mesures correctives. L’évaluation du bien-fondé de ces propositions nécessite une compréhension conceptuelle des causes du cycle de crédit et une quantification empirique de son comportement dynamique. Quel est le frottement sous-jacent qui génère des booms et des bustes de crédit? Les cycles de crédit sont-ils distincts des cycles de l’économie réelle? Et comment ont-ils évolué au fil du temps et d’un pays à l’autre? Les réponses à ces questions devraient aider à encadrer les choix de politique publique pour freiner le cycle du crédit.
Une source de friction sur le marché du crédit provient des échecs de coordination entre les prêteurs (voir par exemple Gorton et He 2008). Dans ces modèles, les banques sont hétérogènes et leur comportement stratégique. Les actions individuellement rationnelles des prêteurs hétérogènes peuvent générer collectivement une offre de crédit sous-optimale à la fois dans la phase ascendante (boom du crédit) et dans la phase descendante (crise du crédit). Il s’agit d’un problème d’action collective ou de coordination entre les banques.
Sur les marchés du crédit, ces échecs de coordination sont loin d’être nouveaux. Keynes a noté de façon mémorable:
Un banquier sain, hélas, n’est pas celui qui prévoit et évite le danger, mais celui qui, lorsqu’il est ruiné, est ruiné de manière conventionnelle et orthodoxe avec ses semblables, afin que personne ne puisse vraiment lui en vouloir »(Keynes 1931) .
Quatre-vingt ans plus tard, Chuck Prince, alors PDG de Citibank, a ainsi saisi le problème de l’action collective:
Tant que la musique joue, vous devez vous lever et danser. Nous dansons toujours »
Comme l’atteste la citation de Prince, ces incitations ont été un moteur clé du comportement à risque à l’approche de la crise. Face à l’intensification de la concurrence, les banques étaient de plus en plus tenues de suivre le rendement des capitaux propres offert par leurs rivales – un cas non pas tant pour suivre les Jones « que pour suivre les Goldmans ». Pour atteindre ces rendements plus élevés, il était individuellement rationnel pour les banques d’augmenter leurs profils de risque de diverses manières (Alessandri et Haldane 2009).
Dans des recherches récentes (Aikman et al.2011), nous développons un modèle simple, s’appuyant sur Rajan (1994) et Morris et Shin (2002), dans lequel la prise de risque est motivée par des préoccupations de réputation dans un monde d’informations imparfaites. Les banquiers se soucient de leurs perspectives d’emploi futures, qui dépendent en partie de leur réputation actuelle telle qu’évaluée par le marché. Mais le marché a des informations incomplètes sur la capacité sous-jacente d’un banquier. Au lieu de cela, la capacité est déduite par le marché à travers les rendements annoncés.
À mesure que les fondamentaux s’améliorent, les banques à forte capacité sont plus susceptibles d’obtenir des rendements élevés que les banques à faible capacité. Ainsi, afficher de faibles rendements dans le boom est particulièrement préjudiciable à la réputation car cela constitue un signal plus clair de faible capacité. Cela incite fortement à une prise de risque excessive pour stimuler les rendements à court terme à mesure que les fondamentaux s’améliorent. Cette dynamique sème les graines d’une variation procyclique de la prise de risque et contribue à la génération d’un cycle de crédit. Les implications à moyen terme d’une prise de risque excessive à court terme sont une cristallisation éventuelle de pertes à grande échelle ainsi qu’une détresse financière généralisée.
Quelles sont les implications empiriques de notre modèle?
Premièrement, les complémentarités stratégiques incitent les banques à adopter des stratégies risquées de manière coordonnée pendant le boom. Ainsi, la dynamique du modèle prévoit que nous devrions observer des cycles d’activité financière à un niveau macroéconomique. Les améliorations initiales de la productivité sont amplifiées par des booms du crédit, suivis de crises de crédit et, potentiellement, de crises.
Deuxièmement, au niveau microéconomique, la coordination des stratégies risquées pendant le boom devrait comprimer la dispersion des bénéfices des banques, les banques à faible capacité se faisant passer pour des banques à forte capacité pendant les bonnes périodes. Mais pendant la crise, lorsque le macro-état tourne mal, la dispersion des bénéfices des banques devrait augmenter, car les types à faible capacité cristallisent les pertes tandis que les types à capacité élevée ne le font pas.
Au niveau macro, nous documentons l’existence d’une forte variation cyclique du crédit réel pour un échantillon de 12 pays développés collecté par Schularick et Taylor (2009). Ces fluctuations cycliques à moyen terme (d’une durée de 8 à 20 ans) sont non seulement statistiquement significatives, mais également fortement associées à l’incidence du stress financier. Le cycle que nous identifions pour le Royaume-Uni est illustré à la figure 1. Non seulement la durée du cycle du crédit réel est différente du cycle économique, mais son amplitude aussi – environ deux fois celle du PIB à moyen terme et environ cinq fois celle du PIB aux fréquences conventionnelles du cycle économique. Les cycles des prix des actifs sont encore plus importants en amplitude.
