| Determinants of exchange rate fluctuations and implementation of an early warning system for currency crises (Déterminants des fluctuations de taux de change et mise en place d'un système d'alerte précoce des crises de change) Gautier, Virginie - (2025-05-27) / Université de Rennes Determinants of exchange rate fluctuations and implementation of an early warning system for currency crises
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Langue : Anglais Directeur(s) de thèse: Rondeau, Fabien; Barthélémy, Sylvain Discipline : Sciences économiques Laboratoire : Centre de recherche en économie et management (Rennes ; Caen ; 2004-....) Ecole Doctorale : École doctorale Sciences Economiques et sciences De Gestion - Bretagne (Rennes ; 2022-....) Classification : Economie Mots-clés : Crise de change, Système d'alerte précoce, Réseau de neurones, ESG, Contagion
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Résumé : Au cours des 30 dernières années, le marché des changes a connu des transformations importantes, rendant l'étude des fluctuations des taux de change essentielle à la compréhension de la dynamique financière mondiale et des facteurs qui animent le marché des change. Cette thèse étudie les déterminants des fluctuations de taux de change et, dans les cas plus extrêmes, des crises de change. L’objectif est de mieux comprendre ces phénomènes pour mieux gérer les risques associés. Ceci représente un intérêt pour les investisseurs, mais surtout pour les législateurs, car ces fluctuations peuvent affecter la stabilité économique et financière et impacter les populations. Les études empiriques menées dans cette thèse révèlent un poids toujours important des fondamentaux macroéconomiques. Des facteurs plus spécifiques et évoluant au cours du temps sont toutefois nécessaires pour comprendre les crises de change. Nos modèles mettent en évidence un rôle accru des facteurs globaux et US, à mettre en parallèle d’une forte intégration globale, de même qu’un impact croissant des performances ESG. Ce lien initialement structurel entre ESG et FX peut être déconstruit pour extraire une influence plus conjoncturelle sur le marché des changes. Notre analyse met également en évidence l'intensification du phénomène de contagion en période de fortes tensions financières, de même qu’un effet de transmission plus marqué au cours des 20 dernières années, même en période dite "tranquille". Enfin, la prévision des fluctuations peut également être améliorée en apprenant à mieux extraire l’information contenue dans ces déterminants. Des approches quantitatives adaptées aux séries temporelles et/ou capables d’identifier des relations non linéaires et ponctuelles (réseaux de neurones long short-term memory et à convolution) combinées à des techniques d’analyse de données pertinentes pour identifier des comportements spécifiques (clustering et théorie des graphes) sont ainsi proposées dans cette étude, permettant une performance prédictive supérieure aux benchmarks de la littérature. Abstract : Over the past 30 years, the foreign exchange market has undergone major transformations, making the study of exchange rate fluctuations essential for understanding global financial dynamics and the factors that drive foreign exchange markets. This thesis studies the determinants of exchange rate fluctuations and currency crises. The aim is to better understand these phenomena in order to better manage the associated risks. This is of interest not only to investors but above all to legislators, as these fluctuations can affect economic and financial stability and have an impact on populations. The empirical studies carried out in this thesis reveal that macroeconomic fundamentals continue to play an important role. However, more specific factors that evolve over time are needed to understand currency crises. Our models reveal a greater role for global factors and the US, to be set alongside stronger global integration, as well as a growing impact of ESG performance. This link between ESG and FX, initially structural, can be deconstructed to extract a more cyclical influence on the foreign exchange market. Our analysis also highlights the intensification of the contagion phenomenon during periods of financial stress, as well as a more pronounced transmission effect over the last 20 years, even in so-called "tranquil" periods. Finally, forecasting fluctuations can also be improved by better extracting the information contained in these determinants. Quantitative approaches adapted to time series and/or capable of identifying nonlinear and punctual relationships (long short-term memory and convolutional neural networks) combined with relevant data analysis techniques to identify specific behaviors (clustering and graph theory) are thus proposed in this study, offering predictive performance that exceeds existing benchmarks in the literature. | |||