Banking Stress Liquidity prediction using Maching Learning

Le stress de liquidité constitue une menace permanente pour la stabilité financière du secteur bancaire. Une banque qui gère mal ses liquidités pourrait se retrouver dans l’incapacité de faire face à ses obligations de paiement. Par effet de contagion, ce problème de liquidité au sein d’une seule banque peut avoir un impact négatif sur de nombreuses autres banques. Pour faire face, les banques centrales, notamment la Banque Centrale Européenne, surveillent attentivement les activités de paiement des banques sur les marchés financiers et mettent tous les moyens pour anticiper à l’avance les signes de stress de liquidité. Dans le contexte actuel de pression économique, après trois années de Covid-19 auquel s’ajoute le conflit de la guerre en Ukraine, le système bancaire va absolument traverser une période difficile et les banques pourraient être plus que jamais exposées à un risque de liquidité grave. L’utilisation de modèles de réseaux de neurones pourrait être une expertise innovante pour détecter un stress de liquidité bancaire.

Dans cet article, nous verrons ce que signifie le risque de liquidité. Différencier les différents types de liquidité bancaire, y compris la liquidité de financement, opérationnelle, stratégique, contingente et restreinte. Enfin, nous expliquons comment les banques, en utilisant les techniques de Maching Learning, peuvent prédire leur stress de liquidité.