Le pouvoir de déstabilisation des Hedge Funds : Evaluation empirique sur les indices boursiers Février 2009, Version préliminaire Franck Martin, Ngo Tran, Guillaume Queffelec, Jean-Sébastien Pentecôte CREM, UMR 6211, Université des RENNES 1 1 Introduction Depuis le début des années 90, plus particulièrement l’attaque sur la Livre Sterling par Sorros en 1992 et la crise de change asiatique de 1997, la question des Hedge Funds est devenue un champ exploratoire à part entière, riche d’une abondante littérature. Tant la communauté scientifique que les autorités de régulation se sont intéressées à cette « industrie » en forte croissance, qui évoluait jusqu’ici dans la discrétion la plus totale. Bien qu’appréciés pour leur rôle présumé bénéfique sur les marchés financiers en terme de liquidité et de découverte des prix, la quasi-faillite d’LTCM en septembre 1998, il y a tout juste dix ans, a révélé les enjeux d’importance systémique liés à l’existence de ces fonds d’investissement privés. En effet, leurs stratégies opportunistes à forts effets de levier constituent potentiellement une menace pour la stabilité financière, au regard des multiples relations qu’ils entretiennent avec les banques. La faiblesse des dispositions réglementaires en matière d’endettement des fonds leur permet un recours presque illimité à la vente à découvert ainsi qu’aux actifs complexes, tels que les contrats à terme et les produits dérivés. Le problème des leviers est donc central lorsqu’on aborde la question des Hedge Funds, car bien que ceux-ci ne représentent encore qu’une faible part du montant des transactions sur les marchés financiers, leur endettement, parfois excessif, peut constituer un risque de faillites en cascade de nature à provoquer de véritables crises financières. De ce point de vue, leur rôle déstabilisant a pu être mis en lumière suite à l’incident LTCM dans le rapport intitulé « Report of The President’s Working Group on Financial Markets : Hedge Funds, Leverage, and the Lessons of Long-Term Capital Management » (1999). Ainsi, de nombreux auteurs réinterprètent l’histoire financière récente par le prisme des Hedge Funds, cherchant à identifier des corrélations entre leurs positions et les violentes perturbations qu’ont connues les marchés financiers ces vingt dernières années. Dans leur article « Do Hedge Funds Disrupt Emerging Markets ? », FUNG W., DAVID A., HSIEH A. et TSATSARONIS K, identifient effectivement la présence des Hedge Funds sur les marchés des devises frappées par la crise asiatique de 1997. Cependant, la question des leviers dépasse le cadre strict des faillites bancaires et des crises financières. L’endettement excessif peut avoir pour autre conséquence d’offrir aux Hedge Funds la capacité d’influencer le marché de manière quotidienne via l’impressionnante 2 quantité de fonds qu’ils sont capables de mobiliser sur une classe de titres spécifique et sur un laps de temps très court. On imagine dans ce contexte qu’ils sont en mesure d’entraîner le marché sur des tendances dont ils sont à l’origine, profitant des comportements irrationnels des spéculateurs mal informés pratiquant le mimétisme, qu’on appelle également Noise Traders. Cette approche du pouvoir déstabilisant, attribué aux Hedge Funds, est pourtant peu envisagée par la littérature et reste encore particulièrement pauvre en matière d’évaluation empirique. Ainsi nous proposons ici de vérifier cette hypothèse à l’aide d’une modélisation VAR en étudiant l’impact de la rentabilité des Hedge Funds adoptant des stratégies dites « Global Macro » sur le marché actions américain. Le présent travail s’articule de la manière suivante. Dans un premier temps, le chapitre premier a pour but de fournir une définition plus précise de ce que sont les Hedge Funds et d’aborder de manière brève l’ensemble des problématiques qui les entourent. Ensuite, le chapitre deux propose, sur la base des articles « Noise trader risk in financial market » (1990) et « Positive feedback investment strategies and destabilizing rational speculation » (1990) de DELONG, SHLEIFER, SUMMERS et WALDMANN, une approche théorique de la stratégie menée par les Hedge Funds, pouvant être à l’origine de déséquilibres de prix. Enfin, le chapitre trois tente d’évaluer à l’aide de plusieurs VAR bivariés l’impact des Hedge Funds sur les marchés actions. Chapitre I : Présentation de l’industrie des Hedge Funds 3 Avant de se plonger au cœur du sujet, il est nécessaire d’avoir en tête une photographie de ce qu’est l’industrie des Hedge Funds. Ainsi, l’objectif de cette première section est de proposer, sur la base de la littérature disponible, une vue d’ensemble des problématiques liées à l’existence de ces fonds d’investissement privés. Ce qu’il faudra retenir en quelques mots et qui guidera l’analyse qui va suivre, est principalement l’aspect obscur du contexte dans lequel ils évoluent. Le manque de législation harmonisée sur les marchés mondiaux ralentie de manière considérable le travail de collecte de données nécessaires à toute étude économique. D’autre part, la complexité des stratégies qu’ils adoptent, couplée aux montants colossaux des capitaux qu’ils gèrent, rend difficile la bonne modélisation de leurs comportements et leurs conséquences sur le fonctionnement des marchés Cette entrée en matière tentera donc dans un premier temps de les définir, en prenant soin de rappeler les évolutions récentes de cette industrie en plein essor ; puis dans un deuxième temps, nous tenterons de présenter de manière simple, les bases de leurs stratégies ainsi que leurs implications sur la stabilité financière. Enfin, nous passerons en revue les différentes thématiques abordées par la littérature qui constitue le point de départ de ce travail. Section I : Définition Lorsqu’on aborde la question des Hedge Funds, la première difficulté se résume bien souvent à en donner une définition. En effet, il n’existe pas de définition au sens juridique, néanmoins un consensus semble être trouvé auprès des économistes autour de quelques critères similaires entre les fonds permettant de les distinguer. La traduction littérale française du mot Hedge Funds, c'est-à-dire Fond de couverture, constitue en soit une erreur. Ces fonds ne cherchent pas à se couvrir du risque en prenant des positions de sens opposés sur les marchés, au contraire ceux –ci s’exposent au risque de manière délibérée afin d’obtenir de fortes rentabilités. Les Hedge Funds sont des fonds d’investissement privés spécialisés dans la gestion alternative, qui consiste à exploiter une large gamme de produits financiers (option et produits dérivés), dont le but est de désynchroniser le portefeuille d’actifs des aléas du marché afin de lisser et maximiser sa rentabilité. On parle aussi de stratégie de "rendement absolu" car leur performance n’est pas mesurée comparativement à un indice de référence, ou benchmark. 4 Les Hedge Funds jouissent dans le domaine de la diversification des produits financiers d’une liberté quasi-totale, ce qui constitue un des éléments majeur de leur originalité. En effet, aucune limite ne leur est imposée quand à l’utilisation d’actifs complexes. Une autre caractéristique particulière est leur recours massif et illimité à la vente à découvert. Ce mécanisme consiste à passer un contrat de vente dans lequel on s’engage à livrer une certaine quantité d’actifs à un prix et une date donnés, alors qu’on ne les possède pas encore. Si on anticipe la baisse du prix de cet actif, il est alors possible de réaliser une plus-value en achetant ces titres une fois la baisse réalisée pour les revendre plus cher. A moins d’être extrêmement bien informé, ce type de stratégie s’avère très risqué, compte tenu du fait qu’a priori il n’existe pas de limite à l’augmentation du prix d’un titre, les pertes peuvent être illimitées. Afin de motiver les gérants de fonds à maximiser les rendements du portefeuille, ceux-ci sont rémunérés sous forme de commissions de « surperformance ». En claire, lorsqu’ils dépassent leurs objectifs, ils sont récompensés sous forme de primes. Ce mécanisme incitatif est certainement à l’origine des bonnes performances de ce type de fonds mais pousse également ces derniers à une plus grande prise de risque. Enfin et c’est peut être le point le plus important, leur stratégie est principalement basée sur les effets de levier financier. On calcule le montant des leviers à l’aide d’un simple ratio : Total de l’encours / capitaux propres. On peut distinguer deux manières de faire du levier : 1. La manière « traditionnelle » est tout simplement l’emprunt auprès des banques. Cette technique a pour principal avantage d’évincer une partie du risque liée aux effets de levier car la somme due au prêteur est connue de manière certaine. Cependant, elle impose un certain nombre de contraintes comme le paiement d’un intérêt, un niveau de collatéraux ou fonds propres importants, le respect des échéances de remboursement etc… 2. Une manière plus « sophistiquée » consiste à utiliser tous les produits financiers qui permettent de faire de la vente à découvert comme les convertibles, les options et les contrats à terme. Le risque est évidemment majeur dans ce type de stratégie. Il nécessite d’être capable d’évaluer la valeur fondamentale d’un titre afin d’exploiter les déséquilibres de prix mais également d’anticiper les retournements d’anticipations des autres agents vis-à-vis des rendements que peut générer le titre. 5 Il est difficile de se faire une opinion quand au véritable niveau des leviers. Au regard du graphique ci-dessous, on constate que ceux-ci resteraient compris entre 1 et 2 depuis les années 2000, ce qui ne présente rien d’excessif. Graphique 1 : Estimation par La Banque des règlements internationaux du niveau des leviers Pourtant, deux éléments permettent de douter de la pertinence de ces chiffres. Premièrement, nous n’avons que des niveaux moyens sur le mois, ce qui s’avère très pauvre en information. Rien ne dit qu’ils n’ont pas eu à un moment donné, le temps d’une journée ou d’une heure plus de dix fois leurs capitaux propres. D’autre part, on sait aujourd’hui que lorsque LTCM a sombré en 1998 celui-ci affichait un levier de 25. Avec seulement 5 milliards de dollars en poche, LTCM a été capable d’emprunter pour 125 milliards de dollars. Dans ces conditions on peut largement douter qu’ LTCM fut le seul dans ce cas. 6 Section II : Les différents styles de stratégies Bien qu’il soit possible de donner une définition du terme Hedge Funds, il ne faut pas perdre de vue que celui-ci reste assez générique. Ces fonds n’adoptent pas tous les mêmes types de stratégies tant du point de vue des marchés sur lesquels ils interviennent, que de l’intensité de leur portefeuille en produits dérivés. Celles-ci se sont grandement diversifiées avec le temps. Alors que les stratégies globales macro représentaient traditionnellement plus des deux tiers des encours des Hedge Funds, aujourd’hui aucune stratégie ne représente plus de 30% des encours. On distingue généralement sept styles de gestion qui permettent par la suite d’opérer à un classement des fonds. On retrouve les Hedge Funds sur les stratégies suivantes : 1. Long short equity qui fondent leur action sur des prises de positions de sens opposées sur une même classe de titres en fonction par exemple du secteur d’activité. Le but est de faire du levier, en achetant à terme et en vendant à découvert. 2. L’arbitrage de convertibles qui consiste à profiter de déséquilibres de prix sur des obligations convertibles. Ce type d’actif revêt à la fois les particularités d’une obligation et d’une action traditionnelle. Ce titre de propriété garantit un prix de remboursement à échéance, le plus souvent contenant une prime de remboursement, ainsi qu’un coupon et constitue donc un actif peu risqué. Sa particularité est qu’il peut être échangé auprès de l’émetteur contre une certaine quantité d’actions. Le rapport entre les deux, variant au cours du temps au gré des évolutions du cours de l’action et des augmentations de capital. La forte présence des fonds spéculatifs sur les marchés des convertibles vient du fait que ce type de titre est peu risqué et qu’il permet de pratiquer la vente à découvert. En effet, une stratégie simple est d’acheter des convertibles et de vendre immédiatement à découvert les actions. Si le marché corrige effectivement le déséquilibre de prix, le fond fait alors de la plus-value sur la vente de l’action mais fait également du levier le temps d’honorer son contrat de vente d’action. 3. Global Macro parie sur les rendements d’une économie ou une région du monde. Leur prise de position est basée sur une analyse des variables macroéconomiques et des décisions de politiques économiques. Ils sont donc généralement sensibles aux modifications de la courbe des taux, représentatives de la politique monétaire et des 7 anticipations d’inflation. On retrouve également pour ces fonds une exposition au risque sur le marché des changes ainsi que sur les marchés actions et matières premières. 4. Les arbitrages sur produits de taux ou « fixed income arbitrage » ont pour objectif de profiter des déformations de la courbe des taux et exploitent des véhicules financiers tels que les titres d’Etats, les futures et les swaps de taux. 5. l’arbitrage sur fusions acquisitions « Merger arbitrage ». Dans le cas d’offres publiques d’achat ou de vente, il est possible de profiter de différences de prix entre ce que propose l’acquéreur et le prix négocié sur le marché. 6. Certains fonds sont spécialisés sur les marchés émergents et répondent en somme aux mêmes caractéristiques que les fonds global macro. On peut penser tout de même qu’il présentent une aversion au risque beaucoup plus faible compte tenu du faible nombre d’instruments de couverture sur ces marchés et une plus grande fragilité des fondamentaux macroéconomiques notamment du point de vue des changes. 7. Enfin les fonds « event driven » sont peut être les plus opportunistes de tous dans le sens où ils n’ont pas de stratégie à proprement parlé. Celle-ci évolue au gré des news concernant la rentabilité des grands groupes et leurs difficultés. Il est à noter, qu’on assiste ces dernières années à un développement de l’activisme actionnarial. De plus en plus, les grands fonds font valoir leurs droits au sein des conseils d’administration afin d’assurer la rentabilité de leur placement. Il est difficile de savoir si ce genre de comportement s’avèrera profitable à terme pour l’industrie tant on connaît les dérives liées à la course à la rentabilité menée les fonds de placements. Section III : Un Etat des lieux de l’industrie Le secteur des Hedge Funds a connu une croissance fulgurante depuis le début des années quatre-vingt-dix tant du point de vue du nombre de fonds recensés que du total d’actifs gérés. Fin 2006, on estime qu’ils géraient environ 1426 milliards de dollars d’actifs pour un total de onze mille fonds soit une croissance d’environ 700% depuis 1995. 8 Graphique 2 : Evolution des Hedge Funds en nombre et en terme d'encours depuis 1990 Source : Cole R., FELDBERG G. et LYNCH D.,« Hedge Funds, transfert du risque de crédit et stabilité financière », Banque de France, Revue de la stabilité financière, numéro spécial Hedge Funds, N°10, Avril 2007 Ils se sont imposés sur certains marchés pour devenir des agents incontournables sur quelques produits financiers. En 2005, ils représentaient environ 89% du volume de transaction sur les obligations convertibles, 66% sur le marché des « distressed debt » c'est-à-dire les obligations émises par les entreprises en difficultés, 33% des obligations sur les marchés émergents, et enfin 38% des dérivés de crédit pour atteindre 58% début 2006. On impute leur formidable succès aux fortes rentabilités qu’ils génèrent mais également à l’aspect très opaque de leur industrie. Les investisseurs qui injectent de l’argent dans ces fonds sont pour la plus part des fortunes personnelles dont on ignore l’origine. Il n’est pas improbable d’y trouver les capitaux des grandes fortunes qui se constituent de plus en plus dans les pays émergent tels que le Brésil, la Chine ou encore la Russie, ainsi qu’une partie des pétrodollars des pays du Moyen-Orient. Certaines banques centrales s’en servent également pour y recycler leurs réserves de changes. Toutefois il ne faudrait pas surestimer leur importance, comme le montre le tableau cidessous, en 2005, ils représentaient à peine 1% du total du volume de transaction effectué sur les marchés mondiaux. Tableau 1 : Taille relative des Hedge Funds en milliards de dollars 9 Source : KING M. et MAIER P., « Hedge Funds and financial stability: The state of debate », Bank of Canada Discussion Paper, septembre 2007 Lorsque l’on s’intéresse au taux de survie des Hedge Funds, on constate que ceux-ci s’avèrent être assez solides puisqu’on estime que chaque année environ 85 à 95% restent en activité. Ce sont bien sur, les premières années qui sont difficiles avec des taux d’échec de 30% pour les fonds de moins de trois ans, et 40% d’entre eux ne survivent pas au-delà de 5 ans. Etrangement, alors que l’essentiel des débats tournent autour de leurs effets de leviers, la mort pour cause de souscapitalisation ne semble pas être la raison principale. Dans leur étude portant sur 1,500 Hedge Funds fin 2003, Anurag Guptaa et Bing Liang (2005) trouvent que seulement 3.7% des fonds encore en vie étaient souscapitalisés et seulement 10,9% des fonds qui ont disparus étaient effectivement sous capitalisés. Les faillites seraient donc plutôt la conséquence d’erreurs répétées en matière de placement. Section IV : Quel impact sur la stabilité Financière ? A : L’apport des Hedge Funds sur les marchés L’aspect atypique des Hedge Funds a suscité beaucoup d’interrogations quand aux conséquences de leur activité sur les marchés financiers. Etonnamment, le rôle positif qu’on leur attribut généralement, ne fait pas controverse. Ainsi il est admis qu’ils participent à une plus grande efficience des marchés, qu’ils contribuent de manière importante à fournir de la liquidité, et qu’enfin ils ont permis de développer les dérivés de crédit permettant un meilleur partage du risque. 10 Cependant, certains pointent également du doigt leur utilisation excessive des effets leviers, pouvant être à l’origine de risques systémiques, mais également la source de déformation de prix d’actifs voir de création de bulles spéculatives. Sur un marché efficient, les prix d’actifs représentent la juste valorisation d’un titre, c'est-àdire sa capacité à générer des flux de richesse dans le temps. On associe généralement les déséquilibres de prix à des erreurs d’anticipation des agents quand aux fondamentaux du titre concerné. Ces erreurs naissent des asymétries d’informations qui conduisent les agents à adopter des comportements irrationnels tels que le mimétisme. Les mauvaises valorisations de titres trompent les investisseurs conduisant à une mauvaise allocation des ressources, qui affecte la croissance de long terme. La présence d’investisseurs fondamentalistes pratiquant l’arbitrage s’avère donc nécessaire au bon fonctionnement des marchés. Ceux-ci fondent leurs prises de position sur une analyse fine des fondamentaux d’un titre et sont donc capables d’identifier des déséquilibres de prix. Leur stratégie d’arbitrage, qui consiste à adopter des positions vendeuses sur des titres surévalués et inversement, contribue à la découverte des prix. On estime donc que les Hedge Funds, en tant qu’investisseurs sophistiqués profitant des opportunités d’arbitrage, contribuent à l’efficience des marchés. Un autre argument récurrent dans la littérature est leur rôle actif dans la liquidité sur les marchés. Dans un premier temps il faut s’entendre sur la définition de ce qu’on appelle liquidité qui est étroitement lié au contexte. Ici il est question de liquidité de produits financiers ou du marché dans son ensemble et non de la liquidité des agents. On ne parle évidemment pas de liquidité au sens bancaire par exemple. Le refinancement des agents en manque de cash ne fait pas partie de l’activité des Hedge Funds même s’il leur arrive certainement de rendre service à l’occasion. Un actif liquide est un produit financier qui peut être transformé en monnaie avec un minimum de perte de valeur. Généralement, on y associe également des temps de transaction extrêmement courts. Un marché est dit liquide lorsqu’il est capable d’accueillir un volume de transaction élevé sans distorsion de prix. En effet, lorsqu’un marché connaît un choc de liquidité, le prix des actifs tend à dévier de sa valeur fondamentale car les agents doivent supporter un risque d’illiquidité supplémentaire au risque intrinsèque du titre. Le rôle positif supposé des fonds d’investissement du point de vue de la liquidité est parfaitement intuitif, et est d’ailleurs fréquemment mis en avant par les plus fervents 11 défenseurs d’absence de régulation. Le fait même d’adopter en majorité des positions courtes sur des actifs risqués constitue en soit un argument. En effet, les Hedge Funds ne sont pas réputés pour immobiliser du capital sur des postions longues, ce qui pourrait nuire à la fluidité du marché. De plus, ceux-ci pratiquent une gestion de portefeuille particulièrement active couplée à des effets de leviers importants. Cependant au regard de la part du volume de transaction que représentent les Hedge Funds à l’heure l’actuelle, on peut légitimement douter d’un réel bénéfice qui serait indiscutable. L’aspect positif de leur action en matière de liquidité est très certainement limité à certains segments du marché où l’on trouve un nombre très limité d’agents. Le meilleur exemple étant le marché des obligations convertibles qui fait preuve d’une sous-évaluation structurelle et qui, sans les Hedge Funds ferait l’objet de crises de liquidité chroniques1. On estime que seuls de tels investisseurs sophistiqués sont capables d’intervenir sur ce type de marché compte tenu de la complexité des produits qui y sont négociés, notamment du point de vue des techniques de couverture qu’il faut mettre en place. La possession d’un convertible nécessite en effet de se couvrir non seulement du risque de taux et de contrepartie mais aussi du risque lié aux évolutions de prix du sous-jacent. Toutefois, il faut garder à l’esprit ce que représentent les Hedge Funds sur ce marché soit 89% du volume de transaction. Au regard de ce seul chiffre, il semble évident qu’ils jouent un rôle dans la liquidité des obligations convertibles puisqu’ils font l’essentiel du marché. L’argument, peu justifié dans la littérature, parait donc un peu faible et nécessiterait d’être plus abondamment étayé en analysant leur rôle sur d’autres marchés. Les Hedge Funds ont certainement joué un grand rôle dans le développement des dérivés de crédits permettant un meilleur partage du risque. La titrisation des créances donne la possibilité aux banques de sortir des bilans une partie des créances douteuses de nature à augmenter le risque de leur portefeuille. Cette technique a pour principal avantage de contenir la croissance des provisions en fonds propres qu’elles doivent réaliser. Ces provisions réglementées ont pour objet de garantir la solvabilité des banques en cas de défaut de paiement des emprunteurs et d’éviter les faillites bancaires et les crises systémiques qui peuvent en résulter. Les titres sur créances permettent donc de transférer des banques vers les marchés financiers le risque de contrepartie associé à ces crédits très risqués. 1 Dans leur article « Liquidity Provision in the Convertible Bond Market: Analysis of Convertible Arbitrage », V.Agarwal, Fung, Loon et Naik font la preuve du rôle important en matière de liquidité des Hedge Funds sur ce marché. 12 Les fonds spéculatifs, étant par essence preneurs de risques, se sont rapidement engouffrés dans ce marché garantissant de fortes rentabilités. Du point de vue du marché du financement dans sa globalité, c'est-à-dire banques et marchés financiers, ces produits ont permis un meilleur partage entre agents, ce qui est un des attribues fondamentaux des marchés financiers. Cependant, cet argument apparaît tout de même plus polémique aujourd’hui après la crise des subprimes. Beaucoup soupçonnent d’ailleurs leur implication dans la formation de la bulle qui a éclaté début 2008. B : Les risques liés aux Hedge Funds L’opacité qui règne autour des Hedge Funds, la quasi absence de réglementation, et leur utilisation excessive des effets de levier ont généré de grandes inquiétudes, et de fait, une importante littérature. Celle-ci cherche à comprendre quels peuvent être les risques liés à leur action du point de vue de la stabilité financière. On trouve principalement deux grands champs d’investigation. Premièrement, la manière dont ils peuvent être à l’origine de risques systémiques en raison de leurs interactions avec les grandes institutions financières telles que les banques commerciales et d’investissement. Dans un second temps, on soupçonne de leur part une capacité à perturber les marchés financiers sur plusieurs thématiques, comme des excès de volatilité ou la déformation de prix d’actifs 1 : Les Hedge Funds à l’origine d’un risque systémique Avant d’étudier de quelle manière ces fonds peuvent être à l’origine d’un risque systémique il convient d’en donner une définition. Ici nous considérons le risque systémique comme étant le risque de voir se propager de la sphère financière à la sphère réelle des chocs financiers. De ce point de vue il faut donc s’intéresser aux canaux de transmission par lesquels un tel choc est susceptible de se diffuser. Le canal direct du risque de contrepartie 13 Les banques représentent le principal « tampon » entre les marchés financiers et l’économie réelle, c’est donc par le canal du crédit et plus particulièrement au sens large, que se propagent les chocs financiers. En effet, les chocs financiers ont généralement comme effets directs une baisse brutale des prix d’actifs qui servent de collatéraux pour les emprunteurs. Aux lourdes pertes auxquelles sont confrontés les agents détenant des actifs, s’ajoute l’incapacité de lever de nouveaux fonds. L’exposition des banques aux Hedge Funds représente donc la question centrale. Celles-ci y sont exposées principalement via leur activité de prime brokers et de d’intermédiaires sur les marchés de gré à gré. Les prime brokers sont les bureaux des banques d’investissement qui offrent de multiples services aux fonds, comme l’intermédiation pour des actes de ventes ou d’achats, l’offre de prêt à très court terme qu’on appelle aussi security lending, ainsi que divers services en matière administrative et de gestion de portefeuille. Globalement, le risque que supportent les banques est un risque de contrepartie. Si un fond vient à faire faillite, il peut alors entraîner dans sa chute toutes les institutions financières à qui il doit de l’argent, sans parler du fait que certaines grandes banques placent également des fonds dans des Hedge Funds. De plus l’aspect oligopolistique du marché des brokers, 60% du marché étant détenu par seulement trois « dealers », favoriserait la propagation rapide du choc. Ainsi, outre des propositions en matières prudentielles, la littérature insiste grandement sur la nécessité de mettre en place une véritable gestion du risque de contrepartie (counterparty risk management) spécifique aux fonds spéculatifs. Le canal des marchés financiers. Leurs stratégies à forts effets de levier peuvent également être à l’origine de graves perturbations sur les marchés financiers, notamment en termes de prix d’actifs mais aussi du point de vue de la liquidité des marchés. Le principal problème lié aux stratégies à effets de levier provient du fait qu’elles ne sont pas soutenables dans la durée. Pour un investisseur qui ne placerait que ses fonds propres, une erreur d’anticipation sur l’évolution d’un prix n’est pas dramatique en soit. Celui-ci n’est pas obligé de liquider sa position et peut attendre un renversement de tendance tant qu’il a la capacité financière d’honorer les appels de marges. Dans le cas des Hedge Funds, si on considère qu’ils sont déjà lourdement endettés, une petite variation du prix mal anticipée peut 14 les obliger à fermer immédiatement leur position, en liquidant massivement leurs actifs les plus liquides. Au-delà des pertes réalisées par le fond en question, l’impact à la baisse sur les prix d’actifs peut être extrêmement violent et contaminer d’autres compartiments du marché. Ces perturbations soudaines peuvent alors créer des excès de volatilité momentanés de nature à augmenter l’incertitude et conduire à des crises de liquidité. Les leviers ont donc pour principale conséquence de fragiliser les fonds qui deviennent beaucoup plus sensibles aux perturbations du marché. Une simple perturbation peut être amplifiée par les Hedge Funds pour devenir un véritable choc sur les marchés financiers. 2 : L’action des Hedge Funds est elle déstabilisatrice ? Au-delà de l’importance systémique des Hedge Funds en cas de choc financier, il semble important de discuter de leur potentiel déstabilisant à l’œuvre quotidiennement. Nous avons présenté plus haut les arguments en faveur d’un rôle plutôt positif des fonds sur la stabilité financière. Pourtant plusieurs arguments contrebalancent l’analyse précédente en insistant sur leur propension à générer des excès de volatilité. Les études empiriques étant encore peu nombreuses, il est ici principalement affaire d’intuition. D’une part on soupçonne leur recomposition incessante de portefeuille de perturber l’information disponible. Du point de vue des investisseurs qui subissent fortement les asymétries d’information, leur stratégie est certainement peu lisible et peut probablement augmenter le degré d’incertitude ambiant. De ce fait, la variance des actifs peut être amenée à augmenter, ainsi que les primes de risques éloignant les prix de leur valeur fondamentale. D’autre part les leviers employés sont susceptibles d’impacter la volatilité des titres car ils permettent aux Hedge Funds de compter pour deux à trois fois ce qu’ils sont véritablement en terme de demande et d’offre de titres. Peut être sont ils capables de renverser à eux seuls les tendances sur de petits marchés ? Enfin on ignore encore quel type de stratégie fondamentale guide le timing de leur prise de position. En matière d’arbitrage, on identifie généralement deux type de stratégies qui peuvent s’avérées payantes dans la durée. Premièrement il est possible de pratiquer ce que l’on appelle le « market timing » qui consiste à évoluer à contre courant du marché. Cette stratégie est basée sur l’hypothèse d’un retour des prix à leur valeur fondamentale au fil du temps. Si on admet cette hypothèse alors il ne faut jamais s’engouffrer dans les hausses et attendre que le 15 marché corrige. En clair, il s’agit de vendre lorsque le marché vient de monter ou acheter après la baisse. Le problème de ce type de stratégie est qu’il nécessite un horizon de placement lointain car si effectivement les prix ont tendance à rejoindre leur moyenne de long terme, des déséquilibres peuvent persister tels que les bulles. Les arbitragistes sont donc amenés à supporter le risque associé à l’espace que se créé les noise traders, en entretenant par exemple, la hausse d’un titre par des anticipations de rendement déconnecté de la réalité économique. L’autre type de stratégie consiste à rassembler le maximum d’information disponible sur les croyances des noises traders et d’anticiper les tendances, voir de les provoquer afin de profiter du comportement moutonnier des investisseurs qui pratiquent le « positive feedback ». Ceuxci adossent leur stratégie aux mouvements du marché et sont à l’origine d’anticipations auto réalisatrices. Une stratégie envisageable pour les Hedge Funds est donc de détecter le moment auquel il faut persuader la foule que le marché se retourne et profiter du rééquilibrage des prix, sans se laisser entraîner trop loin dans la hausse. Ainsi, on comprend en quoi les arbitragistes peuvent être à l’origine de forte déviation des prix d’actifs. Ceux-ci profitent de l’ignorance des noise-traders pour pousser les prix au-delà de leur juste valorisation. Cette stratégie modélisée par Bradford Delong, Shleifer, Summers et Waldman, sera présentée de manière plus détaillée en section II et servira de principale justification du travail empirique mené en section III. Section V : Les problèmes liés aux indices de Hedge Funds Le manque d’information dont on dispose sur les Hedge Funds rend difficile la création d’indice de performance. Ceux-ci comportent un nombre important de biais qui sont susceptibles de fausser les travaux statistiques. Nous proposons ici une rapide recensement des différents biais présents dans tout indice de fonds. Il est possible de classer ces différents biais en deux catégories distinctes, c'est-à-dire les biais liés à la base de données et les biais liés à la construction des indices. 16 Les biais de bases de données Compte tenu de la difficulté qu’ont les fournisseurs d’indices à collecter des données sur la performance des fonds, le premier défi consiste à créer une base de donnée. Ce processus implique d’une part qu’il faut composer avec la bonne volonté de certains fonds de divulguer leur performance, mais nécessite aussi de la part des gérants de fournisseurs d’indices de faire des choix qui peuvent déformer la réalité qu’ils tentent de représenter. Dans ce contexte, l’information que renvoie un indice ne peut être que partielle. Ainsi, le biais le plus important est le biais d’auto-sélection, qui vient du fait que tous les fonds ne souhaitent pas rendre public leurs résultats. Quand à ceux qui acceptent une certaine transparence, leurs motivations peuvent être diverses et venir fausser d’autant plus les bases de données. Pour que l’indice rende compte de l’ensemble du secteur, il est souhaitable que les fonds faisant partie de la base de données aient atteint une certaine maturité. Pourtant, ceux-ci ne sont pas incités à distribuer de l’information tout simplement, car ils n’ont pas besoin a priori de publicité. Les jeunes fonds sont donc supposés être plus promptes à rendre compte de leur performance afin d’acquérir plus de visibilité et d’attirer des capitaux. Cependant, le contraire peut également être vrai. Les premières années étant difficiles on peut imaginer que les fonds attendent de faire leurs preuves avant de divulguer leur rentabilité. Afin de pallier à ce premier problème, les fournisseurs d’indice mettent en place de critères de sélection des fonds, comme un montant des encours minimum, ou une durée de vie au minimum égale à deux ans. Bien que ces critères permettent d’harmoniser la base de données, ceux-ci excluent également tous les autres fonds qui ne répondent à ces critères et qui n’en sont pas moins des Hedge Funds. Etant donné le taux de mortalité assez élevé pendant les cinq premières années d’existence des fonds, la question de savoir ce que l’on fait des données relatives aux fonds décédés devient cruciale et génère ce que l’on appelle le biais du survivant. La pratique la plus répandue consiste tout simplement à supprimer le fond qui a disparu de l’historique. Le problème est que du coup, tous les indices sont biaisés à la hausse, car il ne reste plus que des données relatives aux fonds solides qui affichent généralement de bonnes performances. Le dernier biais relatif à la base donnée est appelé biais d’histoire instantanée. Lorsqu’un fond accepte d’entrer dans une base de donnée, celui-ci a le choix de fournir également tout 17 l’historique de ses performances. Le premier problème induit par ce système, c’est que tous les Hedge Funds n’apportent pas avec eux leur performance passée. Ainsi pour deux fonds du même âge, on peut ne pas avoir accès à la même quantité donnée. Deuxièmement, cette pratique biaise également les indices à la hausse, car seuls les fonds qui peuvent se targuer d’avoir de bonds résultats par le passé, fournissent leurs historiques. Les biais liés à la construction des indices. En admettant que les problèmes énumérés plus haut ont été surmontés, ce qui n’est généralement pas le cas, les choix qui sont faits afin d’améliorer la lisibilité de l’information, comme la classification en catégories, s’avèrent eux aussi à l’origine de zones d’ombre. Puisqu’un indice est un échantillon qui se veut être le plus représentatif possible de la réalité, il faut faire, lors de sa création, des choix dont l’importance est déterminante du point de vue de l’univers couvert par ce dernier. On retrouve donc ce que l’on appelle le biais de sélection de gérant. Une fois que celui-ci a collecté le maximum d’information il doit encore choisir quels fonds figureront effectivement dans son indice. Les critères de sélection étant aussi nombreux qu’il existe de fournisseurs d’indices, lorsqu’on les compare entre eux, alors qu’ils sont censés mettre en lumière la même réalité, on se rend vite compte que cela être loin d’être le cas. Lorsqu’un fonds disparaît la question se pose de savoir ce que l’on va faire de son historique. Une pratique largement répandue consiste à l’ôter complètement de la base de données et constitue alors le biais des fonds disparus. Tout ce qui pourrait constituer une preuve de la piètre performance des Hedge Funds disparaît alors purement et simplement des historiques. La construction d’un indice nécessite d’adopter une pondération des fonds présents dans l’échantillon en fonction de leur taille relative, exprimée ici en terme d’encours. Les fournisseurs d’indices font pourtant le choix d’équipondérer leur base de donnée afin de ne pas exacerber le poids des plus gros fonds relativement aux autres. Le problème d’une telle démarche est que l’indice ne saurait représenter alors le profil de rentabilité du gérant moyen. Enfin, tous les indices affichent un biais de classification. Celui-ci vient du fait qu’il est compliqué de classer de manière claire les fonds en terme de stratégies adoptées. Les sociétés à l’origine des indices sont alors obligées de faire confiance aux gérants des Hedge Funds au regard de la stratégie dont ils se réclament. Cependant on observe de plus en plus de violations de cette classification par les fonds eux même. Ceux-ci pratiquent ce que l’on 18 appelle le style drift qui consiste à changer régulièrement de stratégie en fonction des opportunité offertes par le marché. De ce fait il devient très compliqué d’identifier le style de gestion de portefeuille que pratiquent effectivement les gérants de Hedge Funds, complexifiant le travail de classification. Section V : La littérature Actuellement il existe principalement trois domaines vers lesquels la recherche s’oriente pour apporter des réponses aux questions liées aux Hedge Funds. Premièrement on trouve un nombre conséquent d’articles sur la réglementation prudentielle des fonds. Les auteurs discutent de la réglementation optimale à mettre en place à savoir s’il faut mieux axer la législation sur les banques afin de les obliger à adopter des comportements plus sécurisants vis-à-vis du risque systémique ou s’il faut au contraire plus de réglementation au niveau des fonds eux même. La question de la limitation des leviers est bien sur au cœur de tous les débats. Le numéro spécial Hedge Funds de La revue de la stabilité financière de la Banque de France publié en avril 2007 constitue de ce point de vue une très bonne entrée en matière. Deuxièmement c’est la mesure du risque des portefeuilles qui constitue un domaine de plus en plus documenté. Partant du principe que les seuls niveaux des leviers représentent une mauvaise approximation du risque des portefeuille, beaucoup d’auteurs tests des modèles de value at risk afin de juger de la bonne capitalisation des fonds. Cette littérature fait largement appel aux modèles ARCH – GARCH afin de rendre compte de la volatilité des rentabilités, représentative du risque associé au portefeuille. Contrairement à ce qu’on l’on pourrait penser les résultats empiriques plaident plutôt en faveur du bon comportement des fonds en matière d’exposition au risque. A titre d’exemple on pourra cité l’article « Forecasting Hedge Funds volatility : a risk management approach » (2004) de P. Monteiro qui s’inscrit parfaitement dans le cadre de cette démarche. Enfin la littérature qui nous concerne le plus, s’intéresse principalement à l’exposition des Hedge Funds en matière de marchés et de produits financiers. Beaucoup cherchent à vérifier l’implication des fonds d’investissement dans les crises financières qu’a connue l’économie mondiales depuis les années quatre vingt dix, et plus particulièrement les crises de changes La méthodologie reste assez simple et consiste généralement à régresser à l’aide d’un modèle statique, un indice de fonds sur des indices de marché. Ainsi l’exposition des Hedge Funds 19 aux devises asiatiques en 1997 a pu être démontrée par Fung, Hsieh et Tsatsaronis dans leur article « Do Hedge Funds Disrupt Emerging Market ? » (2000). Dans un autre article intitulé « Measuring the market impact of Hedge Funds » (2000), les mêmes auteurs, sur la base d’une analyse en composante principale, identifient des corrélations entre les rentabilités des fonds et certaines crises financières comme la crise affectant la Livres Sterling en 1992 qui fut obligée de quitter le SME, ou encore la crise du Peso mexicain de 1994. Bien que ces études permettent de vérifier la présence des Hedge Funds sur certains marchés pendant les crises, les méthodologies employées ne permettent pas de mettre en cause leur responsabilité puisqu’il est impossible de tester le sens de causalité. Ainsi la seule chose que l’on peut affirmer est que la rentabilité des fonds peut être expliquée par l’évolution des marchés. Le renversement de causalité ne peut être alors envisagée que par le biais de modèles dynamiques à équations simultanées, chose que nous tenterons de mettre en forme dans le chapitre III. 20 Chapitre II : Approche Théorique Le chapitre II a pour objectif de fonder d’un point de vue théorique l’analyse empirique qui va suivre et s’articule autour de deux parties. Dans un premier temps, sur la base de l’article « Noise trader risk in financial market » de Delong, Shleifer, Summers et Waldmann (1990), nous montrerons en quoi la présence de noise traders sur les marchés, constitue en soit une source de risque conduisant les prix d’actifs à s’éloigner de leur valeur fondamentale et que dans ce contexte toute stratégie d’arbitrage classique est vouée à l’échec. Dans un second temps, en s’appuyant sur le papier de recherche « Positive feedback investment strategies and destabilizing rational speculation » (1990) des mêmes auteurs, nous verrons en quoi les stratégies des investisseurs sophistiqués, apparentés ici aux Hedge Funds, abandonnant l’arbitrage au sens classique et cherchant à anticiper les tendances de marché, peuvent conduire à d’importants déséquilibres de prix. Nous présenterons donc une modélisation des stratégies d’arbitrage qui consistent, comme décrit brièvement plus haut, à anticiper les futurs comportements des Noise Trader et à exploiter leur mimétisme afin de piloter la tendance. Section I : Noise Traders et prix d’actifs Cette section constitue le premier pas de réflexion concernant le potentiel déstabilisateur des Hedge Funds. Avant de présenter ce qui pourrait être une stratégie optimale pour les fonds global macro en tant qu’investisseurs fondamentalistes, il semble pertinent de définir l’environnement dans lequel ils évoluent, c’est à dire les mécanismes de confrontation de différents types d’agents qui s’affrontent sur les marchés ainsi que leurs conséquences en terme de formation des prix qui en découlent. Afin de garder un cadre théorique structuré, nous nous appuierons sur l’article intitulé « Noise trader risque in financial market » (1990) des auteurs cités plus haut. Celui-ci propose une formalisation de la formation des prix d’actifs à l’aide d’un modèle à deux périodes, dans lequel deux types d’agents, Noise Traders et fondamentalistes cherchent à maximiser leur richesse en répartissant leur dotation initiales entre un actif sans risque assimilé à une obligation et un actif risqué de type « action ». 21 Le modèle En première période, les agents reçoivent une dotation qu’ils doivent placer sous forme de titres afin de maximiser son utilité ou sa richesse pour ensuite, la transformer en biens de consommation en fin de période deux. L’actif sans risque noté (s) rapporte un dividende fixe (r). L’offre d’actif sans risque est parfaitement élastique. N’importe quelle quantité de ce titre peut être demandée, chaque unité pouvant être transformée en période deux en une unité de bien de consommation. Ainsi le prix de l’actif sans risque est invariablement égal à 1. L’actif risqué noté (u) rapporte également un dividende fixe (r). Cependant, l’offre est ici fixée de manière exogène et normalisée à 1. Son prix à la période t est noté Pt . Ici, il faut abandonner la vision de la formation des prix au sens du dividend discount model. Le prix n’égalise pas la somme des revenus actualisés que génère le titre, sinon les deux actifs seraient de parfaits substituts compte tenu qu’ils offrent le même rendement (r). D’autre part, dans un souci de simplification, les agents évoluent ici dans un monde dans lequel il n’existe pas de risque lié aux variations des fondamentaux du titre. Le prix est uniquement dépendant des anticipations des agents car le dividende est toujours égal à (r). Sur le marché s’affrontent deux types d’agents : Les Noise Traders notés (n) en quantité ( ) et les fondamentalistes ou encore investisseurs sophistiqués, notés (i) en quantité (1- ). Les agents sont homogènes au sein de chaque catégorie. Chaque type d’agent maximise son utilité en fonction de sa perception de la distribution des rendements anticipés de l’actif risqué à la période t+1. On suppose que les Noise Traders subissent les asymétries d’information et que seuls les fondamentalistes connaissent de façon exacte cette distribution. Du point de vue des Noise Traders, la perception de l’espérance de rentabilité de l’actif risqué est une variable aléatoire notée t qui suit une loi normale d’espérance * et de variance 2 Chaque agent maximise une même fonction d’utilité notée U, et s’écrit : U e(2 )w 22 Avec le coefficient d’aversion au risque et w la richesse de l’agent. Si les rendements associés à l’actif risqué sont distribués normalement alors maximiser la fonction d’utilité est équivalente à maximiser l’expression suivante2. W ² w Avec W la richesse espérée et w2 la variance de la richesse finale. Sachant que l’investisseur sophistiqué doit choisir la quantité it d’actif risqué qu’il souhaite détenir, son programme de maximisation s’écrit : E (U ) W ² w c0 ti (r t pt 1 pt (1 r )) (ti )² t ² pt1 La variance du prix en t+1 a pour expression: t p2t1 Et ( pt 1 E ( pt 1 ))² De même que le fondamentaliste, le Noise Trader doit choisir sa quantité d’actif risqué tn qu’il souhaite détenir et maximise le programme suivant : E (U ) W ² w c0 ti (r t pt 1 pt (1 r )) (ti )² t ² pt1 tn pt Celui-ci est identique au programme du fondamentaliste excepté l’ajout d’un dernier terme tn t qui représente sa mauvaise perception des rendements espérés d’une unité d’actif risqué. Chaque agent choisit donc sa quantité d’actif risqué optimale en fonction du prix en période 1, de la distribution du prix à la période suivante et dans le cas du Noise Trader de sa mauvaise perception du prix attendu en période 1. La résolution du programme de chaque agent conduit à trouver l’expression de la demande de titre d’actif risqué pour chacun d’entre eux : 2 Les étapes importantes de la résolution du modèle sont présentés dans un cas plus particulier par Shalchian, M’Zali et Paquet dans leur article « Intégration de la performance sociale dans le modèle d’évaluation d’actifs financiers » (2004). 23 ti tn r t pt 1 (1 r ) pt 2 2 pt 1 t r t pt 1 (1 r ) pt 2 t p2 t 1 t 2 t p2 t 1 La demande de titre risqué est donc à la fois une fonction croissante des rendements perçus entre la période t et t+1, mais également une fonction décroissante de la variance du titre assimilée au risque de détenir cet actif. Le deuxième terme présent dans la fonction de demande du Noise Trader montre en quoi ses erreurs de perceptions quant à la future distribution du prix influence sa demande. Plus sa perception des futurs rendements t est haussière, plus il est demandeur d’actif risqué. Le calcul de l’équilibre en prix nécessite plusieurs étapes de substitutions qui ne sont pas présentées ici. Nous nous arrêterons uniquement sur la forme finale de celui-ci, beaucoup plus parlante en terme d’interprétation. Le prix ne dépend plus que de paramètres exogènes ainsi que de l’information disponible en t et de la perception des prix futurs par les Noise Traders. pt 1 ( t * ) 1 r * r (2 ) 2 2 r (1 r ) 2 Les trois derniers termes de l’équation mettent en lumière l’impact des Noise Traders dans le processus de formation des prix. Le deuxième terme représente les variations de prix qui résultent de la mauvaise perception des Noise Traders de la distribution du prix en t+1. Lorsque ceux-ci sont « bullish », c'est-àdire qu’ils anticipent une hausse du prix, on a « bearish »et qu’ils anticipent une baisse du prix alors t > * et le prix monte. S’ils sont t < * et le prix baisse. Le troisième terme capture la déviation du prix de sa valeur fondamentale car il se dégage toujours une tendance moyenne dans les anticipations des Noise Traders. Les « bearish » ne compensent pas les « bullish », il y a toujours un groupe qui l’emporte. Si la valeur de t est forte, c'est-à-dire qu’ils sont « bullish » en moyenne, alors le prix s’élève au-delà de sa valeur fondamentale. 24 Enfin, le quatrième terme explique les variations de prix qui sont la conséquence de l’incertitude liée à la mauvaise perception de la distribution du prix par les Noise Trader. Plus les renversements de perception sont susceptibles d’être violents, soit très élevé, et plus le prix du titre doit être faible pour compenser l’augmentation du risque. Les investisseurs sophistiqués ne peuvent donc supporter le risque de voir les Noise Traders changer radicalement la perception qu’ils ont des prix futurs, à moins d’être compensés par une baisse du prix. Ainsi, les Noise Traders créent leur propre espace car eux seuls sont capables d’assumer l’augmentation du risque car ce dernier dépend de leur propre comportement. Ce modèle montre donc que même en l’absence de risque fondamental, les prix varient dans le temps au gré de la perception qu’ont les agents de ce que seront les prix à l’avenir. En conséquence, les stratégies classiques d’arbitrage, qui parient sur un rééquilibrage des prix par rapport à leur moyenne de long terme, peuvent d’une part s’avérer infructueuses pour les investisseurs sophistiqués qui ne prendraient pas en considération le comportement des Noise Traders et d’autre part, elles échouent dans leur rôle stabilisateur car les fondamentalistes sont exclus du marché en raison du niveau trop élevé de risque. Dans ces conditions, pour que l’arbitrage joue pleinement son rôle, les investisseurs doivent avoir un horizon de placement lointain et adopter une stratégie de « market timing » car même si les prix finissent toujours par rattraper leur moyenne, ce processus peut être très long. Les fondamentalistes ne peuvent donc parier contre les spéculateurs car bien souvent ils se mettraient en situation de devoir liquider leur position pour répondre aux appels de marges. Les auteurs estiment que les fondamentalistes doivent alors anticiper « les comportements de la foule avant la foule » afin d’assurer la pérennité de leur activité. Cependant, ils montrent aussi que ce type de stratégie d’arbitrage peut aussi être à l’origine d’une plus grande déformation des prix d’actifs. Section II : Les fondamentalistes à l’origine de déséquilibres de prix Nous venons de montrer à l’aide d’une approche théorique simple comment les Noise Traders pouvaient être à l’origine de déformations de prix d’actifs et que dans ce contexte les investisseurs pratiquants l’arbitrage devaient modifier leur comportement afin de réaliser des gains et effectivement jouer leur rôle en matière d’équilibrage des prix. Tout ceci peut sembler éloigner de notre problématique de départ qui consistait à se poser la question de 25 savoir si les Hedge Funds sont en mesure d’impacter les prix de marchés s. On pourrait même penser que ce qui vient d’être dit démontre exactement le contraire. Cette section a donc pour objectif de rassembler tout ce qui vient d’être dit afin de modéliser ce que nous estimons être une assez bonne représentation du comportement des Hedge Funds. En effet nous estimons qu’ils sont suffisamment informés pour anticiper les futurs mouvements du marché. Ceux-ci exploitent alors cet avantage pour influencer le marché vers les tendances qui les intéressent. La stratégie consiste à envoyer un « pseudo signal » aux traders qui adoptent une stratégie « positive feedback » afin que ceux-ci amplifient le mouvement. Profiter ainsi du mimétisme des spéculateurs permettrait aux Hedge Funds de renoncer à des horizons de placement long et d’assurer la profitabilité de leur activité. La conséquence directe d’un tel comportement, est comme nous allons le voir, une forte propension à faire déraper les prix de manière importante. Ainsi même les arbitragistes peuvent être à l’origine de déséquilibre de prix. Cette section exploite un modèle de valorisation d’actifs issue des travaux de Delong, Shleifer, Summers et Waldmann présenté dans leur article « Positive feedback investment strategies and destabilizing rational speculation » (1989). Le modèle : Nous considérons un modèle à quatre périodes avec comme point de départ la période 0. Sur le marché sont négociables deux types d’actifs : de la monnaie et un actif risqué. L’offre de monnaie est parfaitement élastique mais ne délivre aucun dividende. La quantité d’actif risqué est fixe et normalisée à zéro afin de faciliter la résolution des équations. Cet actif donne droit à un dividende noté une fois celui-ci liquidé en période trois. Le rendement est distribué normalement avec une espérance égale à zéro et une variance . Aucune information sur la 2 valeur de n’est divulguée avant la période trois, et de fait sa valeur fondamentale reste donc égale à zéro jusqu’en période trois. Chaque agent est amené à consommer la totalité de sa richesse en période trois. On considère la présence de trois types d’agents différents sur le marché : des chasseurs de tendance ou feedback traders notés (f), en quantité égale à un, des investisseurs sophistiqués jouant pour nous le rôle des Hedge Funds, notés (r) et en quantité , ainsi que des traders « passifs » apparentés à des arbitragistes classiques se focalisants sur les Price earning ratio. 26 Ils sont notés (e) et présents en quantité (1- ). Dans le cas simple ici développé les parts respectives de chaque type d’agents restent invariables. Les investisseurs vont s’échanger une quantité exogène d’actif égale à zéro en pariant les uns contre les autres. L’enchaînement des évènement se déroule de la manière suivante : en période 0 l’actif vaut zéro et il n’y a pas d’échange. En période 1, seuls les investisseurs sophistiqués reçoivent un signal noté leur permettant d’anticiper un choc de demande d’actif risqué en période 2. En période 2 le choc a lieu et les autres investisseurs réagissent à ce choc en achetant ou en vendant des titres. En période 3 il n’y a plus d’échange, et chacun paie ce qu’il doit aux autres, compte tenu de sa position. La fonction de demande d’actif risqué des chasseurs de tendance en période 2 s’écrit : D2f ( p1 p0 ) ( p2 p0 ) v ( )( p1 p0 ) ( p2 p1 ) v Avec, P0 P1 , P2 , les prix en période 0, 1 et 2 et et >0. Ces deux paramètres représentent respectivement la réaction du chasseur de tendance vis-à-vis des variations passées du prix du titre et sa réaction aux variations instantanées du prix. L’introduction de ces deux paramètres permet de faire coexister deux hypothèses car on ignore ce qui déclenche les prises de positions de ce type d’investisseurs. Leur adaptation peut prendre un certain temps au regard de l’évolution récente dans le passé du titre, ou peut être influencée le jour même par la variation du prix. Ce type d’investisseur répond positivement au choc de demande , ainsi qu’aux variations du prix. Comme les investisseurs rationnels connaissent la valeur fondamentale du titre en période 3, c'est-à-dire 0, ceux-ci ne détiendront jamais une quantité positive d’actifs risqués en période 3. Leur fonction de demande d’actif risqué en période 2 s’écrit : D2r p2 p2 2 2 27 Avec leur coefficient d’aversion au risque. Pour simplifier les expressions par la suite on remplacera 1 2 2 par le paramètre . Leur demande est une fonction inverse du prix en période 2 afin de représenter leur stratégie d’arbitrage qui consiste à acheter un actif si celui-ci est sous-évalué et inversement. La fonction de demande des traders passifs en période 2 s’écrit de la même manière : D2e p2 On suppose par hypothèse qu’ils adoptent une stratégie d’arbitrage identique à celle des fondamentalistes. La fonction de demande des traders passifs en période en période 1 est identique à son expression en période 2 soit : D1e p1 La fonction de demande d’actif risqué des chasseurs de tendance en période 1 s’écrit : D1f p1 Comme il n’y a aucun échange en période zéro et trois, la condition d’équilibre de marché est automatiquement satisfaite. En période 1 et 2, le marché doit satisfaire les conditions d’équilibre suivantes : 0 D1f D1r (1 ) D1e 0 D2f D2r (1 ) D2e Considérons un choc positif à la période deux. Si le choc est parfaitement corrélé au signal alors du point du vue des fondamentalistes, il n’y a aucune incertitude au regard du comportement des chasseurs de tendance en période 1 ni vis-à-vis du prix en période 2. La 28 stratégie optimale des fondamentalistes consiste donc à acheter des titres en période 1 puis de les revendre en période 2 afin de maximiser leur richesse. La présence d’investisseurs sophistiqués sur le marché garantit alors l’égalité de prix entre la période 1 et la période 2. On a donc les égalités suivantes : Si >0 on a P1 P2 Si =0 on a P1 0 Lorsqu’on remplace les fonctions de demande par leurs valeurs dans la condition d’équilibre du marché on obtient : 0 p2 p1 v p2 En combinant les deux relations ci-dessus on a alors, en présence de fondamentalistes : p1 p2 v ( ) Ou bien en l’absence de fondamentalistes : p1 0 et p2 v La présence d’investisseurs sophistiqués a donc pour conséquence de faire augmenter le prix au-delà de sa valeur fondamentale, car ceux-ci ont intérêt à stimuler les dérapages de prix afin de maximiser leur profit. L’envoi d’un « pseudo signal » en période 1 a pour objectif d’entraîner de manière prématurée (exprimé ici par la présence du paramètre dans l’expression du prix) sur le marché les chasseurs de tendance qui vont alors amplifier la hausse. Dans ce contexte la rationalité n’est pas forcément stabilisatrice, au contraire pour ceux qui sont en mesure d’exploiter le mimétisme des Noise Traders, les déséquilibres de prix constituent une source de profit sans risque. 29 Si on associe aux Hedge Funds ce type de stratégie alors il devient clair que ceux-ci peuvent jouer un rôle déstabilisant sur les marchés, et l’argument selon lequel ils contribuent à l’efficience des marché et la découverte des prix ne tient plus. La partie qui suit a donc pour but de vérifier empiriquement cette hypothèse. 30 Chapitre III : Approche économétrique Dans cette section, nous essayons de mettre en évidence à l’aide de plusieurs VAR bivariés l’impact des Hedge Funds sur les marchés financiers. Nous nous focalisons sur l’étude des fonds qui adoptent une stratégie global macro car ils semblent présenter les caractéristiques qui nous intéressent. Il ne fait aucun doute que ceux-ci sont des investisseurs fondamentalistes puisque la base de leur stratégie consiste à étudier les sous-jacents macroéconomiques des titres sur lesquels ils investissent et de profiter de leur mauvaise valorisation. D’autre part nous considérons par hypothèse que ceux-ci sont particulièrement bien informés et donc capables d’anticiper les futures tendances du marché. Enfin leur utilisation massive des effets de leviers permet d’imaginer qu’ils sont capables à eux seuls de produire des « pseudo signaux » en ayant un impact suffisamment significatif sur les prix d’actifs pour entraîner avec eux les chasseurs de tendance amplifiants les variations de prix. Compte tenu du peu de documentation dont nous disposons à l’heure actuelle sur la question, la mise en forme du modèle repose principalement sur l’intuition. Cette démarche, bien que discutable, permet toutefois d’obtenir un premier jet de résultats vis-à-vis d’une approche négligée jusqu’ici. Le cœur du travail empirique consiste à confronter un indice de rentabilité des fonds global macro, à celui du marché actions américain. Le choix de ce dernier se justifie par les fortes rentabilités qu’il affiche malgré les secousses dont il est parfois victime, mais également la large gamme de produits financiers que propose le marché américain dans son ensemble faisant de lui l’un des marché les plus complet. Section I : les données Toute tentative de passage à l’économétrie commence par un choix judicieux des données utilisées. Nous nous plaçons ici dans un cadre de très court terme. Ce qui nous intéresse sont les déviations momentanées de la rentabilité du marché par rapport à sa moyenne de long terme. Nous supposons donc par hypothèse que les prix d’actifs ont tendance à rejoindre leur moyenne sur la longue période, phénomène qu’on appelle aussi « mean reversion ». Afin de capter ces effets de court terme, nous travaillons sur des données journalières, ce qui permet d’obtenir cinq points pour chaque série par semaine de cotation. 31 L’indice HFRMACRO : Afin que le modèle puisse rendre compte de l’impact sur le marché des Hedge Funds adoptant une stratégie global macro, nous nous sommes procuré l’indice de performance des fonds global macro proposé par le fournisseur d’indice Hedge Funds Research3 disponible dans la base de donnée du logiciel datastream. L’indice est en réalité un agrégat en base 100 au 31 mars 2003 des valeurs liquidatives des actifs possédés par les Hedge Funds figurant dans l’échantillon. Les données récupérées couvrent donc la période qui s’étend du 31 mars 2003 au 16 janvier 2008. L’indice TOTMKUS : Cet indice est disponible via le logiciel datastream, et a pour objectif de représenter les évolutions de l’ensemble du marché actions américain. Celui-ci est donc composé d’un ensemble d’actifs exprimés en terme de price index, c'est-à-dire la valeur à laquelle ils sont négociés sur le marché. L’acronyme signifie en réalité « total market united states ». Transformation des données : Les séries ont nécessité un travail de transformation préalable. En effet, nous travaillons sur le logarithme de la rentabilité à un jour des indices. La transformation se fait donc de manière simple en deux étapes. Premièrement, la transformation en logarithme des séries, puis le calcul de la différence entre les valeurs des log entre la date t et t-1. Cette technique permet de travailler directement sur les rentabilités des indices et non sur leurs niveaux, rendant l’interprétation plus aisée, mais également d’avoir la certitude que les séries sont bien stationnaires, sans quoi le modèle VAR ne serait pas applicable. Nos variables seront donc renommées respectivement R1HFRMACRO pour la rentabilité à un jour de l’indice global macro et R1TOTMKUS pour la rentabilité à un jour de l’indice du marché actions américain. 3 www.hedgefundresearch.com 32 Analyse descriptive des données. Le graphique ci-dessous présente l’évolution conjointe des deux séries en niveau. Graphique 3 : Evolution en niveau des indices 1440 1360 1280 1200 1120 1040 960 880 800 TOTMKUS HFRMACRO 720 2003 2004 2005 2006 2007 Premièrement les deux séries affichent des trend de croissance à la hausse sur toute la période. Ce phénomène est parfaitement classique dans le domaine des séries financières. En effet, sauf accident, les cours boursiers sont généralement croissants. L’aspect le plus intéressant du graphique est qu’il permet de voir que globalement les deux variables semblent évoluer de concert et répondent de manières identiques aux chocs. Seule la fin de période, c'est-à-dire fin d’année 2007/début 2008, montre une certaine désynchronisation des indices. Toutefois, au regard de la figure, il est permis d’imaginer que l’on sera en mesure d’établir un lien entre ces deux variables. Les deux figures suivantes présentent dans l’ordre, la rentabilité à un jour de l’indice global macro et celle de l’indice du marché boursier. 33 Graphique 4 : Variation des Logarithmes entre la date t et t-1 de l'indice de fonds 0.02 0.01 0.00 -0.01 -0.02 -0.03 R1HFRMACRO -0.04 2003 2004 2005 2006 2007 Graphique 5 : Variation des Logarithmes entre la date t et t-1 de l'indice de marché 0.03 0.02 0.01 0.00 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05 R1LOGTOTMKUS -0.06 2003 2004 2005 2006 2007 La chose la plus frappante est leur extrême volatilité. Néanmoins, l’indice de marché apparaît comme plus volatile que l’indice de fonds. Il est possible que les stratégies alternatives fassent ici leurs preuves en amortissant les chocs qui arrivent du marché. 34 Lorsqu’on regarde plus particulièrement l’indice de Hedge Funds sur la période atypique identifiée plus haut, on remarque une amplitude très forte de la rentabilité qui serait donc associée, au regard du premier graphique, à une baisse de la rentabilité des fonds. Statistiques complémentaires R1HFRMACRO Nombre d’observations 1252 Moyenne de l’échantillon 0.000231 Variance 0.000021 Skewness -1.427981** Kurtosis 9.873391** Jarque-Bera 5510.906124** Valeur maximale 0.0198632177 (08/08/2007) Valeur minimale -0.0371446531(16/08/2007) R1LOGTOTMKUS Nombre d’observations 1252 Moyenne de l’échantillon 0.000412 Variance 0.000062 Skewness -0.613701 ** Kurtosis 4.071541 ** Jarque-Bera 943.379880 ** Valeur maximale 0.0280374757 (07/01/2008) Valeur minimale -0.0589304726 (18/09/2007) Niveaux de significativité : ** 5%, * 10% 35 Section II : Le modèle économétrique Définition du modèle VAR : Le choix du modèle économétrique s’est porté sur un modèle de type VAR. Au regard de la littérature il serait pertinent d’utiliser une marche aléatoire, pour rendre compte de l’efficience des marchés dans la modélisation des séries financières, soit : ln Pt ln Pt 1 t Rt t Le logarithme du prix dépend au temps t de sa valeur à la période précédente, d’une constante et un d’un bruit blanc un choc t . On obtient donc une rentabilité Rt « moyenne » perturbée par t. Toutefois, il nous semblait important que le modèle puisse rendre compte de l’interdépendance des variables dans leur processus d’ajustement dynamique. En effet, cette manière de représenter les ajustements semble beaucoup plus pertinente que l’utilisation d’un modèle statique. Si les Hedge Funds sont capables de donner une impulsion au marché, il est évident que ceux-ci devront également s’ajuster aux réponses du marché qu’ils ont perturbé. Ainsi, chaque variable dépendra de ses propres valeurs passées ainsi que des valeurs passées de l’autre variable. La généralisation de l’écriture du modèle VAR dans le cas où X t contient N variables et pour un ordre de retard p quelconque s’écrit sous forme matricielle : X t v (1) X t 1 ( p) X t p t 36 Avec : x1t Xt x Nt Et et t et deux vecteurs de dimension (k ) 11( k ) (k ) N1 1(Nk ) (k ) ij 1i , j N (k ) NN N 1 Nous cherchons à estimer les paramètres du système d’équations suivant (où N=2) : MACRO p ( k ) MACRO p ( k )US 11 12 t 1 t k t k 1t k 1 k 1 t t (k ) (k ) USt 2 21 MACROt k 22 USt k 2t k 1 k 1 Choix du nombre de décalages des processus autorégressifs Dans un souci d’honnêteté, il faut admettre que le choix du nombre de décalages introduit dans le VAR relève beaucoup plus de l’intuition que de l’examen des résultats des critères usuels AIC et BIC ou encore les tests de Ljung-Box et du multiplicateur de Lagrange. Ceux-ci sont toutefois disponibles en annexe. Nous avons donc retenu un total de cinq retards pour chaque variable pour la simple et bonne raison qu’il s’agit du nombre de jours de cotations par semaines. On suppose donc par hypothèse qu’un choc sur une des variables ne devrait pas avoir de répercussion au-delà d’une semaine. Ce choix parfaitement intuitif se justifie simplement par l’extraordinaire vitesse d’ajustement des marchés financiers. Dans ces conditions, notre attention s’est avant tout portée sur la significativité des paramètres des valeurs décalées des variables, ainsi que sur les résultats des tests de causalité qui seront présentés par la suite. 37 Section III : Estimation du modèle : L’estimation des paramètres du modèle VAR peut être obtenue de manière simple grâce à l’estimateur des moindres carrés ordinaires, équation par équation. Les résultats sont présentés dans les tableaux suivants4: Tableau 2 : Résultats de l'estimation des paramètres de l'équation 1 Variable Dépendante : HFRMACRO Variables Coefficient T-Stat R1HFRMACRO{1} 0.059890891* 2.03445 R1HFRMACRO{2} 0.021175373 0.71671 R1HFRMACRO{3} 0.038418224 1.29769 R1HFRMACRO{4} 0.058112392* 1.96874 R1HFRMACRO{5} -0.012097891 -0.42220 R1LOGTOTMKUS{1} 0.129777403** 7.77849 R1LOGTOTMKUS{2} 0.043429589** 2.52679 R1LOGTOTMKUS{3} 0.020945830 1.21419 R1LOGTOTMKUS{4} 0.006961887 0.40569 R1LOGTOTMKUS{5} -0.004210940 -0.24891 Constante 0.000121429 0.96036 dw 1.999883 Tableau 3 : Résultats de l'estimation des paramètres de l'équation 2 Variable Dépendante : R1LOGTOTMKUS 4 ** la variables est significative à 5%, * la variable est significative à 10% 38 Variable Coefficient T-Stat R1HFRMACRO{1} -0.085506204* -1.65380 R1HFRMACRO{2} 0.086561253* 1.66814 R1HFRMACRO{3} -0.043932116 -0.84492 R1HFRMACRO{4} 0.040034544 0.77224 R1HFRMACRO{5} -0.182111147** -3.61864 R1LOGTOTMKUS{1} -0.053529447* -1.82678 R1LOGTOTMKUS{2} -0.047926203 -1.58765 R1LOGTOTMKUS{3} 0.032460348 1.07137 R1LOGTOTMKUS{4} -0.053098110* -1.76175 R1LOGTOTMKUS{5} 0.036948781 1.24354 Constante 0.000460517** 2.07375 Dw 1.996976 Au regard des résultats des estimations nous pouvons retenir l’écriture suivante de notre système d’équations : 39 MACROt 11(1) MACROt 1 12(1)USt 1 12(2)USt 2 1t (1) (1) (2) USt 2 22 USt 1 21 MACROt 1 22 MACROt 2 2t Premièrement, chaque variable est expliquée par sa valeur passée à la période précédente ce qui confirme l’aspect auto régressif des processus que suivent nos séries. De plus nous retrouvons dans l’expression de la première équation les résultats mis en évidence dans la littérature. La rentabilité des fonds est expliquée par les évolutions passées de la rentabilité du marché actions. Les signes des coefficients sont tous positifs et confirment donc que la rentabilité des fonds est positivement reliée au marché actions. Enfin, l’expression de la rentabilité du marché confirme notre intuition. Il semble que celle-ci dépende des valeurs passées de la rentabilité des fonds. Cependant les signes des coefficients associés à l’expression de la rentabilité du marché ne correspondent pas tout à fait à nos attentes car certains affichent des signes négatifs. Il semblait plus probable, compte tenu des hypothèses faites sur leur stratégie, de trouver un biais de déformation à la hausse des prix d’actifs. Test de causalité Le test de causalité de Granger est ici incontournable car, si celui-ci conduit à refuser la significativité des décalages de l’indice de fonds dans l’équation du marché, notre modèle n’aura aucun pouvoir explicatif en matière de déformation des prix. Résultats du test de causalité : Statistique de Fisher Niveau de significativité HFRMACRO 2.3418 0.0396286 TOTMKUS 12.8555 0.0000000 Variable Dépendante : HFRMACRO 40 Résultats du test de causalité : Statistique de Fisher Niveau de significativité HFRMACRO 3.8100 0.0019828 TOTMKUS 2.5844 0.0246241 Variable Dépendante : TOTMKUS Le test conduit donc à accepter l’hypothèse de significativité des décalages de l’indice de fonds dans l’équation de marché et confirme donc notre hypothèse. Afin de se faire une meilleure idée des mécanismes d’ajustements et du signe de l’effet total, il est nécessaire de s’arrêter sur le graphique de la fonction de réponse du marché associé à un choc positif sur la rentabilité des Hedge Funds. Graphique 6 : Effets instantanés associées à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge Funds Effects of a Shock to R1HFRMACRO R1HFRMACRO 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 9 10 11 12 13 14 15 R1LOGTOTMKUS 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Avant de commenter les variations de la courbe représentative du marché, on peut noter qu’un choc sur la variable R1HFRMACO n’a plus d’effets au delà de six périodes, ce qui correspondent ici à six jours. Notre intuition en matière de persistance des chocs paraît alors plutôt satisfaisante puisque nous avions parié sur un délai n’excédant pas la semaine. 41 Le choc a pour effet immédiat d’entraîner une hausse de l’indice de marché. Cependant la croissance des prix ralenti tout au long de la première journée. Ceux-ci finissent même par connaître une légère baisse en fin de journée par rapport au niveau maximum qu’ils avaient atteint. En période 2 le marché semble corriger cette baisse et pousse de nouveau le prix à la hausse. Celui-ci stagne approximativement pendant deux jours, pour connaitre une nouvelle baisse en fin de semaine. Les graphiques ci-dessous qui présentent les fonctions de réponse en terme d’effets cumulés, permettent de se faire une idée du signe de l’effet total. Graphique 7 : Effets cumulés associés à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge Funds Accum ulated Effects of a Shock to R1HFRMACRO R1HFRMACRO 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 9 10 11 12 13 14 15 R1LOGTOTMKUS 1.4 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Il semblerait que les baisses que connaît l’indice de marché durant la période d’ajustement ne soient pas suffisantes pour compenser l’effet instantané et largement positif du choc initial. Au total, les marchés seraient donc positivement reliés à la rentabilité des fonds. 42 Interprétation des résultats Ces résultats, bien qu’issus d’une méthode simple et intuitive, permettent de mettre en lumière la nature du lien qui peut exister entre les Hedge Funds et le marché actions américain. De toute évidence celui-ci n’est pas à sens unique, et on peut légitimement parler d’interactions entre les rentabilités. La performance des Hedge Funds n’est pas neutre sur l’évolution des prix des actions, et conformément à notre intuition, le marché répond, au total, positivement aux variations de la rentabilité des fonds. Toutefois la nature exclusivement positive des variations instantanées n’est pas vérifiée. Pour des raisons qui restent inconnues, le marché connaît des phases baissières dans son processus d’ajustement. Plusieurs hypothèses peuvent être envisagées. Premièrement on assiste probablement à un phénomène de surajustement5. Le choc qui se propage au marché entraine un processus d’ajustement par tâtonnements dont l’amplitude dépend de l’importance du choc initial. Ainsi les corrections du marché peuvent aller momentanément au-delà de ce qui est nécessaire afin de rattraper la rentabilité moyenne de long terme. Ensuite cette baisse en fin de première journée pourrait être la conséquence de la liquidation par les Hedge Funds de leurs positions. Ceux-ci ne cherchant pas à s’engouffrer trop loin dans la hausse, encaisseraient leur plus-value en fin de journée. Ce scénario apparaît assez compatible avec leur comportement d’arbitragistes sophistiqués définit dans le chapitre II. Enfin on assiste probablement à la réaction d’un marché qui fonctionnement relativement bien, c'est-à-dire suffisamment liquide et efficient pour contenir les dérapages trop importants de prix. Dans ce contexte le pouvoir déstabilisant des Hedge Funds serait plus limité sur ce type de marché, notamment en raison de la faible persistance du choc. Section IV : Estimation du modèle en sous périodes Cette section a pour objectif de renouer avec une vision plus traditionnelle du pouvoir déstabilisant attribué au Hedge Funds, qui les envisage plutôt comme des déclencheurs de secousses financières lors d’épisodes bien particuliers. Bien que le modèle fasse la preuve de l’implication des Hedge Funds dans la rentabilité sur la longue période, il est plus probable que le lien mis en lumière entre marché et fonds se renforce sur de plus petites périodes de temps. 5 DE BONDT W. et THALER R., «Does the Stock Market Overreact? », Journal of finance, Volume 40, Juillet 1985 43 Du point de vue économétrique on s’attend à une augmentation du nombre de variables significatives couplée à des niveaux de significativité élevés, permettant de s’assurer de manière certaine de la pertinence du modèle. La méthodologie a consisté à identifier à l’aide du graphique ci-dessous, où apparaît le log de la rentabilité à un jour du marché, des périodes pendant lesquelles on peut distinguer des « pics » dans la rentabilité du marché, afin d’opérer ainsi un découpage temporel. Graphique 5 : Variation des Logarithmes entre la date t et t-1 de l'indice de marché 0.03 0.02 0.01 0.00 -0.01 -0.02 -0.03 -0.04 -0.05 R1LOGTOTMKUS -0.06 2003 2004 2005 2006 2007 Plusieurs périodes d’une durée variant de un à six mois ont été testées. Bien que certaines variables soient significatives et que les tests de Fisher conduisent parfois à accepter la causalité de l’indice de fonds vers le marché, il semble difficile d’en tirer de véritables enseignements tant le modèle semble perdre de son pouvoir explicatif. A titre d’exemple les tableaux suivants restituent les résultats de l’estimation sur la période qui s’étend du 16 juillet 2007 au 20 août 2007, et qui offrent manifestement les meilleurs résultats. 44 Tableau 4 : Résultats de l'estimation des paramètres du modèle en sous période (16/07/2007- 20/08/2007) Période 5 Variables dépendantes (16/07/2007-20/08/2007) Variables explicatives R1HFRMACRO{1} R1HFRMACRO{2} R1HFRMACRO{3} R1HFRMACRO{4} R1HFRMACRO{5} R1LOGTOTMKUS{1} R1LOGTOTMKUS{2} R1LOGTOTMKUS{3} R1LOGTOTMKUS{4} R1LOGTOTMKUS{5} Constante Dw Résultats du test de causalité : HFRMACRO TOTMKUS 0.004946500 -0.407877812** (0.05128) (-2.97591) 0.028820434 0.148733843 (0.29239) (1.06194) 0.065096357 -0.120920563 (0.66120) (-0.86437) 0.125566848 0.144086164 (1.28991) (1.04167) -0.003714700 -0.326359061** (-0.03913) (-2.41943) 0.138926874** -0.011000775 (2.11213) (-0.11770) 0.063062008 0.006767053 (0.94851) (0.07163) 0.029292391 0.089087349 (0.44221) (0.94649) 0.018897422 -0.202291960** (0.28281) (-2.13059) -0.003762835 0.179875421* (-0.05874) (1.97627) 0.000081457 -0.000981167 (0.10379) (-0.87985) 1.977099 1.936969 Statistique de Fisher Niveau de significativité HFRMACRO 3.3951 0.0066020 TOTMKUS 2.5384 0.0318842 Variable Dépendante : TOTMKUS Les résultats du test conduisent à accepter la causalité des deux variables dans l’équation de marché, au seuil de 5%. 45 Cette approche, qui semblait pourtant pertinente, s’avère donc pauvre en résultats. Lorsqu’on réduit la période étudiée, il semble impossible de retrouver la forme du modèle qui avait pu être identifiée. Plusieurs raisons peuvent expliquer l’échec de cette démarche. Premièrement le découpage des périodes n’est peut être pas le bon du point de vue du timing choisi. D’autre part la modélisation VAR nécessite une fenêtre temporelle suffisamment longue afin de travailler sur un nombre de points relativement conséquent. De ce fait il est impossible d’étudier un instant précis pendant lequel les Hedge Funds auraient participé à la déformation des prix. Seule la répétition d’un comportement pourra être identifiée par le VAR sur une longue période. Enfin il est probable que l’impact des Hedge Funds soit trop diffus pour être identifié à « l’œil nu ». Les mouvements de marché répondent à des forces qui dépassent certainement leur pouvoir déstabilisant avec notamment les « news » macroéconomiques qui sont un élément fondamental de la formation des anticipations. D’autres méthodes mériteraient d’être envisagées, comme la réalisation d’un VAR glissant sur toute la période, ou encore d’opérer le découpage des périodes au regard de la volatilité des séries et non simplement des « pics » de rentabilité. Section V : Un comparatif avec les marchés émergents : Afin de vérifier les résultats présentés en section III il semblait approprié de réaliser les mêmes tests sur d’autres indices. Ici le travail a consisté à confronter successivement des indices de marché actions des économies en développement à un indice de fonds adoptant une stratégie de type « marché émergents ». Trois estimations ont été réalisées sur les marchés actions suivants : Amérique latine, Europe émergente et Asie du sud Est. La méthodologie reste identique à savoir que nous cherchons à estimer les paramètres d’un modèle VAR bivarié comprenant cinq décalages pour chaque variable exprimée en log de la rentabilité à un jour. Les tableaux ci-dessous regroupent les résultats des estimations avec les variables nommées R1HFRMERG pour l’indice de fonds et R1LOGTOTMKLA l’indice du marché actions d’Amérique latine, R1LOGTOTMKSE pour l’Asie du Sud Est et R1LOGTOTMKUE pour l’Europe émergente. 46 Tableau 4 : Résultats de l'estimation des paramètres du modèle pour l'Amérique Latine Amérique Latine et marché Variables dépendantes émergents Variables explicatives R1HFRMERG{1} R1HFRMERG{2} R1HFRMERG{3} R1HFRMERG{4} R1HFRMERG{5} R1LOGTOTMKLA{1} R1LOGTOTMKLA{2} R1LOGTOTMKLA{3} R1LOGTOTMKLA{4} R1LOGTOTMKLA{5} Constante dw Résultats du test de causalité : R1HFRMERG R1LOGTOTMKLA 0.081722840** 0.407270936** (2.67335) (2.42065) 0.105468706** 0.245014495 (3.43859) (1.45139) 0.012820952 0.592285734** (0.41796) (3.50817) 0.003944967 0.044196543 (0.12838) (0.26133) 0.034982841 0.385146648** (1.14225) (2.28491) -0.013045787** 0.090805661** (-2.34755) (2.96888) -0.009091321* -0.055486939* (-1.61859) (-1.79489) -0.016861737** -0.064530924** (-3.01106) (-2.09373) 0.000206959 -0.021006762 (0.03689) (-0.68040) 0.005547280 -0.016928605 (1.00084) (-0.55493) 0.000196074** 0.001163291** (3.04215) (3.27932) 2.005613 1.985335 Statistique de Fisher Niveau de significativité R1HFRMERG 4.4334 0.0005242 R1LOGTOTMKLA 4.1262 0.0010130 Résultats du test de causalité : Statistique de Fisher Niveau de significativité R1HFRMERG 5.9672 0.0000184 R1LOGTOTMKLA 3.5796 0.0032195 Variable Dépendante : R1HFRMERG Variable Dépendante : R1LOGTOTMKLA Chaque variable passe le test de causalité au seuil de 5%. 47 Tableau 5 : Résultats de l'estimation des paramètres du modèle pour l'Asie du Sud Est Asie du Sud Est et Marchés Variables dépendantes Emergents Variables explicatives R1HFRMERG{1} R1HFRMERG{2} R1HFRMERG{3} R1HFRMERG{4} R1HFRMERG{5} R1LOGTOTMKSE{1} R1LOGTOTMKSE {2} R1LOGTOTMKSE {3} R1LOGTOTMKSE {4} R1LOGTOTMKSE {5} Constante Dw Résultats du test de causalité : R1HFRMERG TOTMKSE 0.070034714** 1.091131629** (2.44575) (10.05262) 0.110898799** 0.180785705 (3.72258) (1.60098) -0.010374190 0.307208386** (-0.34665) (2.70816) -0.001260055 0.236449259** (-0.04200) (2.07924) 0.043218354 0.181132615 (1.44066) (1.59292) -0.021152791** 0.096991448** (-2.80365) (3.39152) -0.008360273 -0.054644016* (-1.10014) (-1.89703) -0.004783415 0.055569020* (-0.63093) (1.93366) 0.005415259 -0.016802491 (0.70844) (-0.57991) 0.002394407 -0.032403802 (0.32585) (-1.16337) 0.000176762** 0.000443593* (2.75508) (1.82404) 2.004828 2.000935 Statistique de Fisher Niveau de significativité R1HFRMERG 4.4310 0.0005269 R1LOGTOTMKSE 2.1408 0.0583160 Résultats du test de causalité : Statistique de Fisher Niveau de significativité R1HFRMERG 25.2360 0.0000000 R1LOGTOTMKSE 3.6699 0.0026642 Variable Dépendante : R1HFRMERG Variable Dépendante : R1LOGTOTMKSE On accepte également la causalité pour chaque variable de chaque équation. 48 Tableau 6 : Résultats de l'estimation des paramètres du modèle pour l'Europe émergente Europe émergente et Marchés Variables dépendantes émergents Variables explicatives R1HFRMERG{1} R1HFRMERG{2} R1HFRMERG{3} R1HFRMERG{4} R1HFRMERG{5} R1LOGTOTMKUE{1} R1LOGTOTMKUE{2} R1LOGTOTMKUE{3} R1LOGTOTMKUE{4} R1LOGTOTMKUE{5} Constante dw Résultats du test de causalité : R1HFRMERG R1LOGTOTMKUE 0.076091096** 0.821285209** (2.63118) (4.89240) 0.096031801** 0.272480047 (3.28545) (1.60593) -0.016696333 0.316731654* (-0.56893) (1.85925) -0.010395201 0.081440101 (-0.35464) (0.47863) 0.033928550 0.131497896 (1.16122) (0.77532) -0.013076852** 0.055779644* (-2.62059) (1.92567) -0.002180050 0.026162188 (-0.43471) (0.89872) -0.003310917 -0.001512161 (-0.66101) (-0.05201) 0.005946499 -0.021306639 (1.18873) (-0.73375) 0.003255842 0.058807595** (0.65904) (2.05066) 0.000173596** 0.000954141** (2.68353) (2.54092) 2.004084 1.989354 Statistique de Fisher Niveau de significativité R1HFRMERG 3.9454 0.0014884 R1LOGTOTMKUE 1.9336 0.0860410 Résultats du test de causalité : Statistique de Fisher Niveau de significativité R1HFRMERG 6.8112 0.0000028 R1LOGTOTMKUE 1.8318 0.1037562 Variable Dépendante : R1HFRMERG Variable Dépendante : R1LOGTOTMKUE 49 Ici, on rejette la causalité uniquement pour l’indice de marché dans l’équation 2 du modèle. Les graphiques suivants présentent les fonctions de réponse associées à un choc de 1% sur la rentabilité des fonds présents dans l’indice. Graphique 9 : Effets instantanés associées à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge Funds sur le marché action d'Amérique Latine Effects of a Shock to R1HFRMERG R1HFRMERG 2.1 1.8 1.5 1.2 0.9 0.6 0.3 0.0 -0.3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 9 10 11 12 13 14 15 R1LOGTOTMKLA 2.1 1.8 1.5 1.2 0.9 0.6 0.3 0.0 -0.3 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Graphique 10 : Effets instantanés associées à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge Funds sur le marché action d'Asie du Sud Est Effects of a Shock to R1HFRMERG R1HFRMERG 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 9 10 11 12 13 14 15 R1LOGTOTMKSE 1.2 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0 -0.2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 50 Graphique 11 : Effets instantanés associées à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge Funds sur le marché action de l'Europe émergente Effects of a Shock to R1HFRMERG R1HFRMERG 1.12 0.96 0.80 0.64 0.48 0.32 0.16 0.00 -0.16 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 9 10 11 12 13 14 15 R1LOGTOTMKUE 1.12 0.96 0.80 0.64 0.48 0.32 0.16 0.00 -0.16 0 1 2 3 4 5 6 7 8 Les résultats, dans l’ensemble, sont plutôt satisfaisants et assez similaires à ceux obtenus précédemment. Les valeurs décalées de l’indice de fonds dans les équations du marché sont significatives et confirment le rôle actif des Hedge Funds dans les mouvements des prix d’actifs. Les délais d’ajustement sont globalement identiques avec un délai légèrement plus long pour l’Europe émergente. La réaction du marché, au choc sur la rentabilité des fonds, est encore plus nette ici car les marchés n’enregistrent jamais de baisse. L’impact des Hedge Funds semble donc plus important sur les marchés émergents. Alors que le marché américain semblait en mesure de freiner les déviations trop importantes de prix, les marchés émergents ne corrigent pas à la baisse et absorbent l’intégralité des hausses. Bien qu’il soit impossible d’en expliquer la raison à l’aide de ce modèle, on pourra toutefois envisager plusieurs hypothèses. Il est possible qu’en termes de volume de transaction les Hedge Funds représentent une part plus importante sur ces marchés, renforçant leur pouvoir déstabilisant. D’autre part, on peut imaginer que les agents sont plus touchés par les asymétries d’information sur les marchés émergents. Dans ce contexte, d’une part, il est plus 51 difficile de se faire une juste représentation de la valeur fondamentale d’un titre et d’apprécier les dérapages de prix afin de faire jouer les stratégies d’arbitrage. D’autre part, l’incertitude pousse certainement les agents à adopter dans une plus large mesure des stratégies de type « positive feedback » et de suivre les tendances. Dans ces conditions, les déséquilibres de prix peuvent être plus importants. Conclusion Ce travail de recherche a tenté d’apporter des réponses nouvelles aux questions liées aux Hedge Funds, particulièrement leur capacité à perturber les marchés financiers. De ce point de vue, les résultats obtenus à l’issue de l’évaluation empirique sont encourageants, au regard de l’originalité de l’approche proposée dans le domaine. Ainsi, l’impact de la rentabilité des fonds sur celle du marché a pu être mis en lumière, confirmant l’hypothèse d’arbitragistes sophistiqués capables de donner des impulsions au marché. Ce pouvoir déstabilisant a pu être identifié sur le marché actions américain, de même que sur les marchés émergents, sur lesquels les effets sont plus massifs encore. Celui-ci semble trouver son origine dans la combinaison de deux facteurs. Premièrement, les asymétries d’information apparaissent comme l’une des sources de leur « pouvoir de marché » en favorisant les comportements mimétiques, habilement exploités par les Hedge Funds. Deuxièmement les leviers déforment leur poids relatif en terme d’encours de manière instantané, leur offrant les moyens opérationnels de profiter de l’inefficience des marchés. Partant de ce constat, il apparaît de manière claire que le législateur doit s’emparer de la question des leviers. Celui-ci doit mettre en place une régulation directe des fonds en limitant leur capacité d’endettement, vis-à-vis des banques mais également en ce qui concerne l’utilisation de la vente à découvert et des produits complexes. Les recommandations de la littérature, qui plaident en faveur d’une réglementation indirecte via la gestion du risque de contrepartie6, sont dans ce contexte insuffisantes et inefficaces. D’autre part ces dispositions réglementaires doivent être discutées au niveau international sans quoi aucune harmonisation législative ne pourra aboutir, aucun pays n’ayant intérêt à légiférer de manière unilatérale7. 6 Dans leur article “Hedge Funds, Financial Intermediation, and Systemic Risk” KAMBHU J., SCHUERMANN T., STIROH K., étudient la question de la gestion du risque de contrepartie de manière très détaillée et concluent que celle-ci serait suffisant afin de contenir les risques systémiques. 7 MARTIN F., « Concurrence et régulation dans l’industrie de la gestion d’actifs », (2006). 52 REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES AGARWAL V., FUNG W., LOON Y. et NAIK N., « Liquidity provision in the convertible Bond Market : Analysis of Convertible Arbitrage Hedge Funds », Février 2007. ALLEN F. et Gale D., « An Introduction to Financial Crises », Financial Crises, The international Library of Critical Writings in Economics, 14 Août 2007. 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Aucun paramètre n’est significatif dans l’équation 2. 58 Période 3 Variables dépendantes (25/09/2006-25/02/2007) Variables explicatives R1HFRMACRO{1} R1HFRMACRO{2} R1HFRMACRO{3} R1HFRMACRO{4} R1HFRMACRO{5} R1LOGTOTMKUS{1} R1LOGTOTMKUS{2} R1LOGTOTMKUS{3} R1LOGTOTMKUS{4} R1LOGTOTMKUS{5} Constante Dw Résultats du test de causalité : HFRMACRO TOTMKUS -0.002041675 -0.050963767 (-0.01916) (-0.33331) 0.089669430 0.034390652 (0.85598) (0.22885) 0.078135126 -0.011580633 (0.73689) (-0.07613) -0.302255909** -0.193009532 (-2.86522) (-1.27543) -0.223731675** -0.296264583* (-2.10900) (-1.94680) 0.150198312** 0.020406891 (2.02105) (0.19142) -0.149838256** -0.278331547* (-2.01260) (-2.60610) -0.073985996 -0.143009951 (-0.96348) (-1.29824) 0.032968132 -0.081177887 (0.43286) (-0.74300) 0.130399521* 0.002283658 (1.71304) (0.02091) 0.000771319** 0.001796905** (2.26738) (3.68221) 2.035528 1.982566 Statistique de Fisher Niveau de significativité HFRMACRO 2.7088 0.0244360 TOTMKUS 2.8191 0.0200593 Variable Dépendante : HFRMACRO Les résultats du test conduisent à accepter la causalité pour chaque variable mais uniquement dans l’équation 1 du modèle au seuil de 5%. 59 Période 4 (26/02/2007-15/07/2007) Variables explicatives R1HFRMACRO{1} R1HFRMACRO{2} R1HFRMACRO{3} R1HFRMACRO{4} R1HFRMACRO{5} R1LOGTOTMKUS{1} R1LOGTOTMKUS{2} R1LOGTOTMKUS{3} R1LOGTOTMKUS{4} R1LOGTOTMKUS{5} Constante Dw Variables dépendantes HFRMACRO TOTMKUS 0.211496404 0.211237921 (1.39737) (1.11180) -0.019015338 -0.001810427 (-0.12728) (-0.00965) -0.178223739 -0.238739105 (-1.14953) (-1.22666) 0.349758579** 0.275489435 (2.26917) (1.42380) -0.089581294 -0.087105734 (-0.64906) (-0.50276) 0.202791713* -0.174611924 (1.75596) (-1.20444) -0.006637609 -0.040417800 (-0.05343) (-0.25918) 0.168001567 0.181683971 (1.36728) (1.17789) -0.058671060 -0.073958833 (-0.47350) (-0.47548) -0.147087254 -0.322662058** (-1.31913) (-2.30519) 0.000277735 0.000800933 (0.44876) (1.03091) 2.043927 2.144429 Compte tenu du peu de variables significatives, aucune causalité ne peu être identifiée par les tests de Fisher. 60 Période 6 Variables dépendantes (21/08/2007-25/11/2007 Variables explicatives R1HFRMACRO{1} R1HFRMACRO{2} R1HFRMACRO{3} R1HFRMACRO{4} R1HFRMACRO{5} R1LOGTOTMKUS{1} R1LOGTOTMKUS{2} R1LOGTOTMKUS{3} R1LOGTOTMKUS{4} R1LOGTOTMKUS{5} Constante Dw Résultats du test de causalité : HFRMACRO TOTMKUS -0.173760146 -0.742357946** (-1.21923) (-2.93718) 0.071235305 0.063168183 (0.47539) (0.23770) -0.194438884 -0.156270557 (-1.57733) (-0.71483) 0.099499739 -0.123244716 (0.81604) (-0.56995) -0.090020751 -0.190079466 (-0.81736) (-0.97318) 0.104339004 -0.097053642 (1.26335) (-0.66263) -0.010267507 -0.003619922 (-0.12046) (-0.02395) 0.114946414 0.167884931 (1.40951) (1.16083) 0.043029497 -0.047970665 (0.51874) (-0.32610) 0.013043564 0.128048943 (0.17940) (0.99308) 0.002230162** 0.001634535 (2.57599) (1.06460) 1.928873 2.013630 Statistique de Fisher Niveau de significativité HFRMACRO 2.1885 0.0674942 TOTMKUS 0.7198 0.6111979 Variable Dépendante : TOTMKUS Les tests conduisent à accepter la causalité de l’indice de fonds dans l’équation de marché au seuil de 10%. 61 Période 7 Variables dépendantes (26/11/2007-16/01/2008) Variables explicatives R1HFRMACRO{1} R1HFRMACRO{2} R1HFRMACRO{3} R1HFRMACRO{4} R1HFRMACRO{5} R1LOGTOTMKUS{1} R1LOGTOTMKUS{2} R1LOGTOTMKUS{3} R1LOGTOTMKUS{4} R1LOGTOTMKUS{5} Constante Dw Résultats du test de causalité : HFRMACRO TOTMKUS 0.078363676 -0.624022146 (0.41674) (-1.50318) -0.320000551 -0.571997144 (-1.70010) (-1.37649) 0.281208781 -0.901035146* (1.28797) (-1.86929) -0.215952581 -0.389583692 (-1.01754) (-0.83148) 0.060223807 -1.149049578** (0.27587) (-2.38415) -0.017633621 -0.136154803 (-0.23472) (-0.82093) 0.034672647 -0.122778378 (0.48096) (-0.77143) 0.046060068 -0.098541311 (0.63746) (-0.61774) 0.019865675 -0.357450752** (0.27681) (-2.25608) -0.084427851 0.255363739 (-1.15315) (1.57985) 0.001101880 0.001081546 (0.92145) (0.40967) 1.989579 1.870249 Statistique de Fisher Niveau de significativité HFRMACRO 2.2362 0.0796105 TOTMKUS 2.2396 0.0792302 Variable Dépendante : TOTMKUS Les tests conduisent à accepter la causalité des deux variables dans l’équation de marché au seuil de 10%. 62