91e Congrès de l'Acfas Affiches en sciences sociales Auteur et co-auteurs Standley Réginald BaronUniversité Laval 5a. Résumé Dans ce papier, je propose un modèle d'ajustement partiel à changement de régime en implémentant le Hidden Markov Models (HMM) pour étendre le modèle d'ajustement partiel standard avec une vitesse d'ajustement (SOA) constante qui ne parvient pas à détecter le changement structurel observé dans les ratios de capital des banques à la suite des réformes réglementaires des exigences de capital après la crise financière globale (GFC). Le modèle proposé est plus proche du modèle avec SOA variable, mais ces modèles ne fonctionnent que si le régime est observable, ce qui constitue un défi. Le HMM proposé a l’avantage de détecter les états non observables, d’estimer et de comparer la SOA en temps de crise et en temps normal et d’évaluer l’efficacité des réformes réglementaires post-crise. Cette efficacité est évaluée en comparant la résilience des banques pendant la crise de GFC et de COVID- 19. Les résultats montrent que les banques réagissent différemment en période de crise et en période normale. J’observe un changement dans la SOA des banques après la GFC. Par comparaison à la GFC, on constate que les banques ajustent beaucoup plus rapidement leur structure de capital pendant la crise COVID-19. Cela signifie que les banques étaient plus capitalisées avant d’entrer dans la crise COVID-19 que pendant la GFC. La crise engendrée par la COVID-19 était considérée comme un test de résistance pour évaluer l’efficacité de la réforme réglementaire des exigences de capital post-crise. Connexion requise Pour ajouter un commentaire, vous devez être connecté. ConnexionCréer un compte