CONFIDENTIEL Détermination du Coût Moyen Pondéré du Capital des activités régulées de GrDF pour la période relative à l’ATRD5 Rapport réalisé pour GrDF et son actionnaire Engie Mai 2015 CONFIDENTIEL NERA Economic Consulting 1 rue Euler 75008 Paris, France Tel: 33 1 45 02 30 00 Fax: 33 1 45 02 30 01 www.nera.com CONFIDENTIEL CONFIDENTIALITE Nous considérons que maintenir la confidentialité sur les données et projets de nos clients est essentiel pour leurs intérêts. NERA Economic Consulting applique rigoureusement des pratiques internes de confidentialité afin de protéger la confidentialité de toute information de nos clients. De la même manière, nos analyses et recommandations sont notre propriété ; par conséquent, nous attendons de nos clients qu'ils protègent nos droits sur nos propositions, présentations, méthodologies et techniques analytiques. En aucun cas ces matériels ne doivent être partagés avec des tiers, sans l'accord écrit préalable de NERA Economic Consulting. © NERA Economic Consulting 3 CONFIDENTIEL Glossaire 9 Synthèse 10 Introduction 12 A. B. C. D. Contexte Temps long, stabilité et prévisibilité de la régulation Un environnement économique et financier instable Cadre théorique et méthodologique 1. Estimation du Coût du Capital 2. Marché de référence 3. Cohérence méthodologique 4. Références externes de régulation La proposition de CMPC A. La proposition de CMPC B. Le caractère raisonnable de la proposition. C. Les comparaisons avec les décisions en Europe 1. Des comparaisons par nature imparfaites 2. Le traitement des immobilisations en cours varie selon les pays 3. Les méthodes d’indexation de la BAR diffèrent 4. Des risques différents en fonction du cadre de régulation, du marché et des caractéristiques du réseau Analyse des paramètres du CMPC A. Taux sans risque 1. Introduction 2. La méthodologie retenue par la CRE en 2012 3. Taux sans risque nominal 4. Taux sans risque retenus par les régulateurs 5. Valeur recommandée par NERA B. Prime de marché 1. Introduction 2. La méthodologie retenue par la CRE en 2012 3. Analyse rétrospective de la prime de marché 4. Analyse prospective de la prime de marché 5. Relation entre les analyses rétrospectives et prospectives de la prime de marché 6. Analyse par sondage de la prime de marché 7. Les primes de risque de marché retenues par les régulateurs 8. Lien entre le taux sans risque et la prime de marché 9. Valeurs recommandées par NERA C. Structure financière 12 12 13 18 18 19 20 21 22 22 23 25 25 27 28 29 31 31 31 31 32 33 34 36 36 36 37 38 40 40 41 43 45 47 4 CONFIDENTIEL D. E. F. G. H. 1. Méthodologie retenue par la CRE en 2012 2. Fondement théorique 3. Méthodologie de détermination du levier normatif 4. Benchmark des décisions des régulateurs 1. Leviers observés chez les comparables 2. Valeur recommandée par NERA Beta des actifs et des fonds propres 1. La méthodologie retenue par la CRE en 2012 2. Les déterminants économiques du bêta et leur évolution depuis 2012 3. Vérification de la cohérence des valeurs retenues par le marché 4. Benchmark des bêtas retenus par les régulateurs européens et limites de cette analyse 5. Valeurs recommandées par NERA Coût de la dette 1. Valeurs retenues par la CRE en 2012 2. Nécessité d’une approche de long terme qui reflète la dette embarquée 3. Evolution du coût de la dette nominale 4. Notation à retenir pour la détermination du coût de la dette 5. Benchmark des méthodologies utilisées par les régulateurs et des valeurs retenues 6. Valeurs recommandées par NERA Régime fiscal 1. Le passage des valeurs nominales après impôts aux valeurs en réel avant impôts. 2. La prise en compte du « rabot fiscal » dans le schéma fiscal français 3. Valeurs recommandées par NERA Taux d’inflation 1. Introduction 2. La méthodologie retenue par la CRE en 2012 3. Hypothèses d’inflation 4. Valeur recommandée par NERA Fourchette de CMPC proposée par NERA Annexe I. Les principes et les origines du MEDAF 47 47 49 50 51 51 52 52 52 53 57 60 62 62 62 63 65 66 68 69 69 72 73 74 74 74 75 76 77 79 Annexe II. Operational Capital Maintenance et Financial Capital Maintenance 80 Annexe III. Méthode de calcul des bêtas 83 Annexe IV. Méthode d’ajustement des bêtas 85 5 CONFIDENTIEL Annexe V. Comparables de second et troisième rang 87 Annexe VI. Méthodologie Moody’s 88 Annexe VII. Analyse des taux forward 89 Annexe VIII. Analyse de sensibilité 90 Annexe IX. Caractéristiques de marché des réseaux de gaz européens 95 Annexe X. Période exacte retenue pour l’estimation de chaque paramètre 97 6 CONFIDENTIEL Figure 1 : CMPC réel avant IS proposé pour la période tarifaire 2016-2019 pour la distribution de gaz er Figure 2: Durée de vie normative des actifs régulés entrés en service à partir du 1 janvier 2003 dans la distribution de gaz en France Figure 3 : Mesure de la volatilité sur le marché (VIX) Figure 4 : Mesure de l’aversion au risque Figure 5 : Évolution des taux sans risque européens Figure 6 : Évolution des taux sans risque français et allemand Figure 7 : CMPC réel avant IS proposé pour la période tarifaire 2016-2019 pour la distribution de gaz Figure 8 : CMPC proposé pour la période tarifaire 2016-2019 pour la distribution de gaz 24 Figure 9 : CMPC nominal après IS – historique et proposé (calculé à méthode identique) Figure 10 : CMPC réel avant IS proposé et comparaison aux CMPC européens dans le transport et la distribution de gaz, dernière décision disponible Figure 11 : CMPC nominal après IS proposé et comparaison aux CMPC européens dans le transport et la distribution de gaz, dernière décision disponible Figure 12 : Evolution de l’IPCH et de l’indice retenu par la CRE pour l’indexation de la BAR de GrDF (actifs entrés en service après 2003) Figure 13 : Evolution de l’IPCH et du Retail Price Indexe au Royaume-Uni Figure 13 : Taux sans risque retenus dans les dernières décisions de régulation Figure 14 : Possibles estimations du taux sans risque aux dates des prises de décisions de régulation Figure 15 : Estimation du taux sans risque nominal à partir des OAT Figure 16 : Taux sans risque retenus dans différentes décisions de régulation françaises Figure 17 : Taux sans risque nominal retenus dans différentes décisions de régulation européennes Figure 18 : Primes de marché d’après le Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook 2011 Figure 19 : Primes de marché d’après le Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook 2015 Figure 20 : Primes de marché en excluant la Chine et la Russie Figure 21 Evolution de la prime de marché en France d'après le modèle DGM de Bloomberg Figure 22 : Primes de marché estimées par le modèle DGM de Bloomberg Figure 23 : Primes de marché estimées par sondage Figure 24 : Primes de marché retenues dans différentes décisions de régulation françaises Figure 25 : Primes de marché retenues par différents régulateurs européens Figure 26 : Corrélation entre le taux sans risque et la prime de marché Figure 27 : Évolution du couple de taux sans risque et de primes de marché Figure 28 : Structure financière optimale d’une entreprise fictive (schéma théorique) Figure 29 : Note de crédit et taux d’endettement Figure 30 : Taux d’endettements retenus par les régulateurs européens Figure 31 : Leviers [Dette / (Dette + Capitaux Propres)] observés au sein des comparables Figure 32 : Bêtas des actifs (méthode Modigliani-Miller) des comparables de réseaux européens ajustés selon la méthode Blume Figure 33 : Part de l’activité réseau régulé et part de l’activité gaz dans les revenus de l’échantillon de comparables Figure 34 : Bêtas de l’actif économique (méthode Modigliani-Miller) des comparables de réseau européens ajustés selon la méthode Blume. Intervalle de confiance de 95% 56 Figure 35 : Moyenne mobile 1 an du bêta des actifs (méthode Modigliani-Miller) des comparables de réseaux européens ajustés selon la méthode Blume. Intervalle de confiance de 95% 10 12 14 15 16 16 22 25 26 27 28 29 31 32 33 33 34 36 37 37 39 40 41 42 43 44 45 48 49 50 51 54 55 57 7 CONFIDENTIEL Figure 36 : Bêtas des fonds propres tels que déterminés par les régulateurs européens pour les activités distribution et transport de gaz Figure 37 : Bêtas de l’actif économique tels que déterminés par les régulateurs européens pour les activités distribution et transport de gaz Figure 38 : Comparaison de certains risques portés et de la rémunération complémentaire des actifs dans les systèmes de régulation de l’échantillon pour l’activité distribution de gaz Figure 40 : Part de la dette à taux fixe des comparables et note de crédit Figure 41 : Evolution du coût de la dette maturité 10Y+ pour les sociétés non financières en Europe Figure 42 : Evolution du coût de la dette maturité 10Y+ pour les sociétés non financières en Europe en Euros Figure 43 : Distribution de la notation de crédit Moody’s en date de Novembre 2014 pour les réseaux de gaz et d’électricité Figure 44 : Note de crédit des réseaux de gaz européens de l’échantillon de comparables Figure 45 : Coût de la dette nominal avant IS – Décisions des régulateurs européens Figure 46 : Comparaison des revenus autorisés suivant l'ordre choisi pour la transformation des taux nominaux après impôts en taux réels avant impôts. Figure 47: Trajectoire d’inflation pour la France Figure 48 : Trajectoire d’inflation historique en France (indice INSEE 641194) Figure 49 : CMPC réel avant IS proposé pour la période tarifaire 2016-2019 pour la distribution de gaz Figure 50 : Comparaison des flux de revenus autorisés suivant les cadres de régulation Figure 51 : Comparaison des flux de revenus autorisés suivant les cadres de régulation Figure 52 : Comparaison des flux de revenus autorisés dans le cadre OCM suivant le niveau d’inflation Figure 53 : Comparaison des flux de revenus autorisés dans le cadre FCM suivant le niveau d’inflation Figure 54 : Bêtas des actifs (méthode Modigliani-Miller) ajustés selon la méthode Blume ou Vasiček Figure 55 : Bêtas des actifs (méthode Modigliani-Miller) des comparables européens de second rang ajustés selon la méthode Blume Figure 56 : Bêtas des actifs (méthode Modigliani-Miller) des comparables non européens ajustés selon la méthode Blume Figure 57 : Méthodologie de notation de crédit de Moody’s pour les réseaux régulés de gaz et d’électricité Figure 58 : Taux forward européens maturité 1 an Figure 59 : Paramètres retenus dans le scénario principal Figure 60 : Sensibilité aux hypothèses de taux sans risque de marché et de prime de marché Figure 61 : Sensibilité aux hypothèses de bêta désendetté et aux ajustements Figure 62 : Sensibilité aux hypothèses de levier et de coût de la dette Figure 63 : Sensibilité aux hypothèses de taux sans risque et d’inflation Figure 64: Caractéristiques de marché pour la distribution de gaz en France et en Europe Figure 65: consommation de gaz par usage en Europe 58 59 60 63 64 64 65 66 67 71 75 75 77 80 81 81 82 86 87 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 8 CONFIDENTIEL Glossaire ATRD 4 : Tarif péréqué d'utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel de GrDF entrés en vigueur au 1er juillet 2012 pour une période d’environ quatre ans ATRD 5 : Tarif péréqué d'utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel de GrDF destiné à entrer en vigueur en 2016 pour une période d’environ quatre ans ATRT 5 : Tarifs d’utilisation des réseaux de transport de gaz naturel en vigueur depuis le 1 avril 2013 pour une période d’environ quatre ans er er ATTM 4 : Tarifs d’utilisation des terminaux méthaniers régulés en vigueur depuis le 1 avril 2013 pour une période d’environ quatre ans BCE : Banque Centrale Européenne CMPC : Coût Moyen Pondéré du Capital CRE : Commission de Régulation de l’Energie INSEE : Institut National de la Statistique et des Etudes Economiques IS : Impôt sur les sociétés FMI : Fonds Monétaire International MEDAF : Modèle d’Evaluation des Actifs Financiers OAT : Obligation Assimilable du Trésor OCDE : Organisation de Coopération et de Développement Economiques 9 CONFIDENTIEL Synthèse Contexte NERA a été mandaté par GrDF et son actionnaire ENGIE pour effectuer une revue détaillée des paramètres du CMPC pour la période tarifaire ATRD5 afin de déterminer le niveau de CMPC applicable (à environnement régulé inchangé) pour les activités de distribution de gaz. Résultats Sur la base d’une analyse détaillée des paramètres du CMPC, qui prend en compte l’évolution des paramètres de marché avec un horizon long terme, nous proposons de retenir un CMPC réel avant IS de 6,4% pour l’activité distribution de gaz sur la période tarifaire ATRD5 Figure 1 : CMPC réel avant IS proposé pour la période tarifaire 2016-2019 pour la distribution de gaz Source : analyse NERA Paramètres sous-jacents Ces propositions s’appuient sur les paramètres suivants : Un rendement total de marché de 8,2% en nominal (qui est, en termes réels, quasiment constant par rapport à la décision précédente de la CRE et en ligne avec la théorie économique, qui stipule que le rendement total du marché est stable dans la durée), avec : 10 CONFIDENTIEL Un taux sans risque nominal de 3,2% (moyenne 10 ans des OAT 10 ans) Une prime de risque de marché de 5% (valeur de long terme issue d’un faisceau d’indices concordants : approche historique France, Europe et monde, approche prospective, approche par sondage et validation par comparaison des valeurs retenues par les régulateurs) Une structure financière normative constante (levier de 50%), conforme au critère permettant l’atteinte d’une notation de crédit A, toutes choses étant égales par ailleurs Un bêta de l’actif économique constant par rapport à la période de régulation précédente (0,46) : à mécanisme de régulation constant, il n’a pas vocation à évoluer et une analyse des paramètres de marché conforte son caractère raisonnable. Un coût de la dette nominal de 4,4%, qui correspond à la moyenne 10 ans du coût de l’endettement en Euro maturité 10Y+ de sociétés européennes notées A Un taux d’imposition nominal de 34,43%, qui correspond au taux d’imposition normatif prévisionnel sur la période de régulation ATRD5. La déductibilité des charges financières réduite à 75% est prise en compte pour le calcul du bêta endetté dans la formule de Modigliani-Miller. Un taux d’inflation prévisionnel de 1,2%, qui correspond aux dernières hypothèses d’inflation du FMI publiées en avril 2015 et qui sont corroborées par les hypothèses d’inflation d’autres sources. Rationnel Ces paramètres correspondent à notre estimation du niveau de CMPC au vu des dernières valeurs de marché disponibles à la date d’analyse des données (mars-avril 2015), de la pratique courante des régulateurs français et étrangers, de la théorie économique et de la spécificité des activités régulées en question (durée de vie économique et cadre de régulation) et de l’environnement économique actuel. Ils correspondent à la prise en compte d’une vision de long terme et s’inscrivent dans la continuité des dernières décisions de la CRE afin d’assurer une cohérence entre les périodes de régulation en cours et les périodes de régulation à venir. Ainsi, le retour de marché proposé pour le coût des fonds propres (taux sans risque + prime de risque de marché, soit 8,2%) est, en termes réels, quasiment stable par rapport à la décision précédente 11 CONFIDENTIEL Introduction A. Contexte La période tarifaire en vigueur (ATRD4) prend fin en 2016. NERA a été chargé par GrDF et son actionnaire ENGIE de procéder à une estimation du Coût Moyen Pondéré du Capital (CMPC) dans la perspective de la fixation des tarifs ATRD5. Cette analyse se fonde sur les données de marché connues en mars-avril 2015, l’expertise de NERA dans la détermination de CMPC en contexte régulé à des fins de tarification et une analyse des pratiques françaises et européennes en matière de régulation d’infrastructures de réseaux. B. Temps long, stabilité et prévisibilité de la régulation 1 Comme le note l’OCDE , « une caractéristique intrinsèque d’une bonne réglementation est la stabilité du marché et la cohérence dans le temps ». Une régulation efficace se caractérise en effet par trois éléments principaux : transparence, prévisibilité et stabilité. Ces trois éléments sont nécessaires afin d’attirer le capital nécessaire à un coût raisonnable sur des projets d’infrastructure qui s’inscrivent dans un temps très long (plusieurs décennies), et qui sont par ailleurs irréversibles et peu liquides. Figure 2: Durée de vie normative des actifs régulés entrés en service à partir du 1er janvier 2003 dans la distribution de gaz en France Source : Délibération du 28 février 2012 portant décision sur le tarif péréqué d'utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel de GrDF Les agences de notation de crédit intègrent d’ailleurs la stabilité et la prévisibilité du cadre de régulation dans leur notation. Ainsi, pour Moody’s (l’une des trois grandes agences de notation), pour les réseaux de gaz et d’électricité, la stabilité et la prévisibilité du cadre de régulation sont pondérés à hauteur de 15%, l’ensemble des éléments ayant trait au cadre de régulation totalisant 40% de la note2 (cf. Annexe VI). 1 De meilleures réglementations économiques : le rôle du régulateur, OCDE, 2011 2 Rating methodology - Regulated Electric and Gas Networks, November 25th 2014 12 CONFIDENTIEL La régulation étant l’un des éléments du coût du capital, le régulateur doit prendre en compte cette endogénéité dans sa détermination du CMPC. Cela se traduit par la nécessité d’adopter une approche économique et non purement financière pour déterminer le CMPC approprié. La distinction entre une approche économique et une approche financière résulte principalement de leur finalité différente : le but de l’approche économique est de déterminer la juste rémunération en fonction notamment du coût d’opportunité du capital, afin de fixer un plafond tarifaire adéquat. Elle prend en compte le caractère endogène de la régulation dans la fixation du CMPC. L’approche financière adopte, elle, une perspective purement descriptive et transactionnelle : elle tente d’estimer le coût du financement et intègre la régulation comme un paramètre externe. Par ailleurs, il est nécessaire de prendre en compte l’horizon temporel spécifique de la régulation économique. Alors qu’une approche financière du CMPC tente de déterminer un coût d’opportunité du capital à un instant t, la régulation économique fixe le CMPC pour une période donnée. Il est donc nécessaire d’adopter une approche qui reflète tant la période de régulation (et donc l’évaluation des paramètres sur un horizon temporel long, gage de stabilité), mais aussi la durée de vie économique des actifs, qui doit se refléter par la prise en compte de conditions de financement reflétant cette spécificité (maturités longues). Il est important de prendre en compte le fait que le taux de rémunération des actifs régulés fixé pour chaque période tarifaire n’affecte pas uniquement les nouveaux investissements, mais également les investissements passés, qui ont été réalisés dans des conditions financières différentes de celles qui prévalent aujourd’hui. C. Un environnement économique et financier instable Dans un environnement financier stable, la fixation d’un CMPC approprié pour une période de régulation donnée ne pose pas de problème particulier et les données de marché passées peuvent être considérées comme des indicateurs relativement fiables des années à venir. Une analyse de taux forward permet ensuite de s’assurer qu’il n’y a pas de divergence majeure attendue par les marchés par rapport à la situation présente. Par ailleurs, dans un environnement financier stable, la période d’observation des données de marché pour fixer les tarifs régulés importe moins : une observation sur 1 an, 5 ans ou 10 ans produisant des résultats proches. Mais depuis la chute de Lehman Brothers en 2008, les marchés financiers mondiaux ont été marqués par une grande volatilité traduisant la forte incertitude pesant sur les marchés. Par ailleurs, les conditions actuelles de marché sont le symptôme d’une politique monétaire exceptionnelle et ne reflètent plus véritablement le risque au sens classique : ainsi, certains acteurs des marchés financiers considèrent que « la BCE a cassé le baromètre du risque et fabriqué une machine à bulles »3. 3 M. Bourguignon, Directeur de Swiss Asset Management dans Le Monde du 14 avril 2015 13 CONFIDENTIEL Figure 3 : Mesure de la volatilité sur le marché (VIX) 4 Source : Chicago Board Options Exchange (au 20 avril 2015), Analyse NERA Outre des périodes de forte volatilité, les marchés ont aussi connu plusieurs phénomènes prononcés d’aversion au risque, ce qui s’est traduit par un phénomène de « flight to quality » (fuite vers la qualité). 4 Le VIX est un indicateur de volatilité du marché financier. Il est établi par le Chicago Board Options Exchange. Cet indice est calculé en faisant la moyenne des volatilités sur les options d'achat et les options de vente de l'indice Standard & Poor's 500. Cet indice permet d’estimer le niveau d’incertitude des investisseurs qui est implicitement contenu dans les prix des options, d’où son appellation "d’indice de la peur". 14 CONFIDENTIEL Figure 4 : Mesure de l’aversion au risque Source : Banque Centrale Européenne (au 17 avril 2015),, Analyse NERA Cela s’est notamment traduit par une appétence plus forte des marchés pour les titres jugés plus sûrs, avec comme conséquence, une baisse généralisée des taux souverains dans les pays stables et une baisse du coût du crédit pour les sociétés les mieux notées. La demande de bons du trésor de pays stables a été accentuée lors de la crise de la dette souveraine européenne : alors que les taux des pays « à risque » (les PIIGS5) ont fortement augmenté, ceux de la France et de l’Allemagne ont atteint des niveaux historiquement bas. La baisse des taux à 10 ans français continue depuis, de manière quasiment ininterrompue, d’abord sous l’effet de l’anticipation par les marchés de la mise en place d’une politique d’assouplissement quantitatif par la BCE, puis par l’annonce de sa mise en œuvre et le début des rachats d’actifs par la BCE. 5 Portugal, Italie, Irlande, Grèce, Espagne 15 CONFIDENTIEL Figure 5 : Évolution des taux sans risque européens Source : Banque Centrale Européenne (au 1er mars 2015), Analyse NERA Figure 6 : Évolution des taux sans risque français et allemand Source : Banque Centrale Européenne (au 1er mars 2015), Analyse NERA 16 CONFIDENTIEL A l’heure actuelle, il est difficile d’évaluer si les conditions de marché actuelles, historiquement exceptionnelles, perdureront au cours de la période de régulation des réseaux de distribution de gaz (2016-2019). Une récente note du service recherche économique de Natixis 6 prévoit ainsi que, à l’horizon 2017 : « la BCE devrait […] arrêter le Quantitative Easing, d’où remontée des taux d’intérêt à long terme, normalisation des primes de risque, réappréciation de l’euro ; en conséquence des difficultés pour les investisseurs (qui ont accumulé des actifs avec des rendements et des primes de risque faibles) ; des difficultés pour les emprunteurs publics et privés, un recul de la demande ; dans certains pays (France, Espagne, Italie), la nécessité de réaliser un ajustement budgétaire important dans un environnement plus défavorable : croissance plus faible, taux d’intérêt plus élevés. » Par ailleurs, il est difficile d’évaluer la probabilité de la sortie de la Grèce de la zone Euro et l’impact de cet événement sur les marchés financiers européens (les bonds d’Etats grecs à 10 ans ont atteint plus de 13% le 21 avril 2015). Il existe donc un risque pour les opérateurs de réseaux de se voir fixer un taux de rendement autorisé (CMPC) basé sur des données de marché récentes, qui reflètent des circonstances exceptionnelles de financement, alors même que les conditions de financement au cours de la période de régulation sur laquelle sera appliqué ce taux de rendement risquent d’évoluer significativement. Ce risque est d’ailleurs asymétrique : dans un environnement financier « classique », les conditions de financement peuvent se durcir ou s’assouplir. Dans l’environnement actuel, caractérisé par des taux à 10 ans inférieurs à 1%, une baisse d’une amplitude forte est difficilement envisageable, alors qu’une remontée des taux significative est possible. Le risque de sous-recouvrement lié à une inadéquation entre paramètres retenus pour la période de régulation et réalité du marché n’est donc pas négligeable. Dans ce contexte, il est donc nécessaire de porter une attention particulière au choix des périodes d’observation afin de ne pas fonder la décision tarifaire sur des phénomènes conjoncturels qui ne reflètent pas la réalité économique du secteur. Les régulateurs américains de l’énergie ont d’ailleurs recours à des modèles alternatifs au Modèle d’Evaluation des Actifs Financiers (MEDAF) afin de découpler le taux de retour autorisé des fluctuations conjoncturelles du marché7. 6 2017 : une année catastrophique pour la zone Euro, 17 mars 2015, n°236 Flash Économie – Recherche Économique, Natixis 7 The decoupling of treasury yield and the cost of equity for public utilities, Kurt G. Strunk, NERA Energy Policy Briefing note, Juin 2014 17 CONFIDENTIEL D. 1. Cadre théorique et méthodologique Estimation du Coût du Capital Dans ses décisions précédentes, la CRE a utilisé le Modèle d’Evaluation des Actifs Financiers (MEDAF) pour calculer le coût moyen pondéré du capital. Cette approche est adoptée par la majorité des régulateurs européens de l’énergie (26 des 28 régulateurs de l’UE8) et constitue la méthode standard dans le monde financier. C’est également l’approche que nous avons retenue. Nous utilisons la formule suivante pour le calcul du CMPC nominal avant IS : 𝐶𝑀𝑃𝐶𝑛𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 𝑎𝑣𝑎𝑛𝑡 𝐼𝑆 = 𝐾𝑐𝑝 × (1 − 𝐿𝑒𝑣𝑖𝑒𝑟) + 𝐾𝐷 × 𝐿𝑒𝑣𝑖𝑒𝑟 (1 − 𝐼𝑆) Avec IS = taux d’imposition normatif sur les sociétés 𝐾𝑐𝑝 = Coût des capitaux propres 𝐾𝐷 = Coût de l’endettement financier net avant impôts 𝑉𝑎𝑙𝑒𝑢𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑑𝑒𝑡𝑡𝑒 Levier = 𝑉𝑎𝑙𝑒𝑢𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑑𝑒𝑡𝑡𝑒+𝑉𝑎𝑙𝑒𝑢𝑟 𝑑𝑒𝑠 𝑐𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑢𝑥 𝑝𝑟𝑜𝑝𝑟𝑒𝑠 Le coût des capitaux propres est calculé en utilisant le Modèle d’Evaluation des Actifs Financiers (MEDAF) : 𝐾𝑐𝑝 = 𝑟𝑓 + 𝛽𝐶𝑃 (𝑟𝑚 − 𝑟𝑓 ) Avec 𝑟𝑓 = taux sans risque 𝑟𝑚 = rentabilité du marché action 𝛽𝐶𝑃 = bêta des capitaux propres, aussi appelé bêta endetté 8 Recommendation of the Agency for the Cooperation of Energy Regulators N°03/2014, 27 juin 2014 18 CONFIDENTIEL Pour les réseaux de gaz, la CRE applique un CMPC réel avant impôts à une Base d’Actifs Régulés (BAR) indexée sur l’inflation hors tabac en France 9 (il s’agit là d’un modèle de régulation dit Operational Capital Maintenance, cf. Annexe II). Notre rapport s’attache donc à calculer un CMPC réel avant IS. Les données de marché étant exprimées en termes nominaux, il est nécessaire de les désinflater pour obtenir un CMPC réel. A chaque fois que nous convertissons des données nominales en données réelles ou vice versa, nous utilisons l’équation de Fisher: 1+𝑖 = 2. 1 + 𝑡𝑎𝑢𝑥 𝑛𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 1 + 𝑡𝑎𝑢𝑥 𝑟é𝑒𝑙 Marché de référence Du point de vue de l'investisseur, le coût du capital doit être estimé par référence au marché financier qui représente le mieux les investissements potentiels qu’il considère. En pratique, la question est si un marché national, régional ou global doit être considéré. La nature intégrée des marchés financiers suggère que l’aire d’intérêt d’un investisseur dans les infrastructures gazières françaises pourrait être plus large que le marché intérieur français. Les données sur les choix des fonds d’investissements publiées par Chan et al. (2005) 10 montrent que les fonds français d’investissement ont des participations importantes dans d'autres pays européens et que les actions françaises sont surreprésentées (par rapport à leur poids dans un portefeuille mondial théorique) dans les portefeuilles de nombreux investisseurs institutionnels de la zone euro. D'autre part, les données ne permettent pas de défendre l'utilisation d'un marché de référence global car les portefeuilles des investisseurs français contiennent peu d'actions noneuropéennes et l’exposition des investisseurs non-européens au marché français est nettement plus ténue que le poids du marché français dans le portefeuille mondial théorique. En diversifiant les risques entre différents marchés nationaux d’actions, un investisseur peut obtenir un meilleur rapport rendement/risque. Toutefois, des risques liés à l’exposition d’un portefeuille à plusieurs pays existent du fait de facteurs politiques ou du coût de recherche d'information et peuvent réduire l’attrait des investissements transfrontaliers 11 , malgré l’intégration croissante, mais lente, des marchés. En outre, la crise de la dette souveraine en 9 L’’indice des prix à la consommation hors tabac, tel que calculé par l’INSEE pour l’ensemble des ménages France entière (référence INSEE 641194) 10 Kalok Chan, Vicentiu M. Covrig, Lilian K. Ng (2005), “What determines the domestic bias and foreign bias? Evidence from mutual fund equity allocations worldwide”, The Journal of Finance, en particulier Table II, Working Paper Version a http://www.afajof.org/afa/forthcoming/covrig.pdf. 11 P.ex. Stulz, R, “The Limits of Financial Globalization” The Journal of Finance, Aug 2005 ou Ahearne A, Griever W and Warnock F, “Information costs and home bias: an analysis of US holdings of foreign equities”, Journal of International Economics, Mar 2004. 19 CONFIDENTIEL Europe a accentué la différentiation des risques entre les différents pays de la zone euro pour un investisseur. Sur la base de ces considérations, nous utilisons tant le marché français que le marché européen et mondial comme références pour la détermination des paramètres du CMPC. 3. Cohérence méthodologique L’objet de ce rapport est de déterminer le niveau de CMPC adéquat pour une période tarifaire de 4 ans, à partir de 2016, alors que les informations disponibles à la date d’écriture du rapport sont celles connues au mois de mars/avril 2015. Il est donc nécessaire d’adopter une approche méthodologique cohérente avec le cadre de régulation français, d’où la nécessité de retenir des valeurs de taux sans risque, coût de la dette et prime de risque de marché déterminées sur un horizon long terme et non en fonction des paramètres de marché conjoncturels. Il est par ailleurs cohérent de se fonder sur des paramètres qui correspondent au mieux au cycle de l’investissement de l’activité distribution de gaz (puisqu’il s’agit d’actifs ayant des durées de vie économique pouvant aller jusqu’à 45 ans), à savoir des investissements sur des maturités longues. A ce titre, il est logique de s’appuyer sur des valeurs de coût de la dette et de taux sans risque de maturités longues (10 ans au moins12). En l’absence de prévision d’inflation fiable à 10 ans, nous avons retenu l’hypothèse d’inflation long terme moyenne du FMI pour la France (horizon 5 ans), soit 1,2%. Par ailleurs, nous avons effectué un test de cohérence avec l’inflation historique 10 ans en France, qui est de 1,3%. L’utilisation de ces données permet de refléter le fait que les décisions d’investissement dans ce type d’infrastructures dont la durée de vie économique est longue se font sur la base d’anticipations qui dépassent largement le cadre d’une seule période de régulation. 12 Il convient de noter que l’analyse se heurte parfois à des questions de disponibilité de données : si une analyse fondée sur des OAT 30 ans est possible, il est difficile d’obtenir des données de coût de la dette pour des maturités similaires, ce qui implique généralement de retenir des valeurs standards (10Y+) comme meilleure approximation du coût de la dette sur des maturités longues (c’est pourquoi nous utilisons les indices iBoxx Euro non-fin 10Y+ pour nos analyses de coût de la dette dans ce rapport) et donc des OAT maturité 10 ans, par souci de cohérence entre les valeurs retenues. En effet, il existe une plus grande cohérence entre des OAT 10 ans et des indices de coût de la dette 10Y+ que entre des OAT 30 ans et des indices de coût de la dette 10Y+. 20 CONFIDENTIEL 4. Références externes de régulation Une analyse de CMPC ne peut se baser sur une analyse des données retenues par les autres régulateurs européens, puisque les systèmes de régulation et les marchés sont hétérogènes, et que tous les régulateurs n’ont pas le même niveau de transparence ou de maturité. A des fins de vérification de cohérence, un exercice de benchmarking peut cependant se révéler utile (mais par nature imparfait). Nous comparons donc régulièrement dans le rapport les valeurs proposées ou historiques, d’une part aux valeurs retenues par d’autres régulateurs d’industries de réseaux en France, et d’autre part aux valeurs retenues par les régulateurs européens de l’énergie. Cet exercice ne pouvant être exhaustif, nous avons choisi de retenir nos comparables au sein des pays membres de l’UE15 pour lesquels il existe des décisions publiques récentes concernant les réseaux de gaz (transport et/ou distribution) avec un niveau de détail suffisant des paramètres retenus pour le CMPC. Nous avons ensuite choisi de limiter notre analyse aux pays voisins, aux grands pays et aux pays dont le système de régulation présente des particularités notables. Les pays suivants ont donc été retenus pour nos analyses : Allemagne, Autriche, Belgique, Italie, Pays-Bas, Royaume-Uni, Suède. Nous avons également étudié la régulation en Espagne, mais celle-ci n’étant pas basée sur un taux de retour autorisé et un CMPC issue de la méthodologie MEDAF, nous n’avons finalement pas inclus ce pays dans notre échantillon. 21 CONFIDENTIEL La proposition de CMPC A. La proposition de CMPC Sur la base d’une analyse détaillée des paramètres du CMPC, qui prend en compte l’évolution des paramètres de marché avec un horizon long terme, nous proposons de retenir un CMPC réel avant IS de 6,4% pour la période tarifaire ATRD5. Figure 7 : CMPC réel avant IS proposé pour la période tarifaire 2016-2019 pour la distribution de gaz Source : analyse NERA Cette analyse est réalisée à modèle de régulation constant, une évolution du modèle de régulation pouvant se traduire par une augmentation (ou une baisse) du coût moyen pondéré du capital, et au regard des conditions de marchés connues à la date d’analyse (mars/avril 2015). 22 CONFIDENTIEL B. Le caractère raisonnable de la proposition. Cette proposition s’appuie sur les paramètres suivants : Un rendement total de marché de 8,2% en nominal (qui est, en termes réels, quasiment constant par rapport à la décision précédente de la CRE et en ligne avec la théorie économique, qui stipule que le rendement total du marché est stable dans la durée), avec : Un taux sans risque nominal de 3,2% (moyenne 10 ans des OAT 10 ans) Une prime de risque de marché de 5% (valeur de long terme issue d’un faisceau d’indices concordants : approche historique France, Europe et monde, approche prospective, approche par sondage et validation par comparaison des valeurs retenues par les régulateurs) Une structure financière normative constante (levier de 50%), conforme aux critères permettant l’atteinte d’une notation de crédit A, toutes choses étant égales par ailleurs Un bêta de l’actif économique constant par rapport à la période de régulation précédente (0,46) : à mécanisme de régulation constant, il n’a pas vocation à évoluer et une analyse des paramètres de marché conforte son caractère raisonnable. Un coût de la dette nominal de 4,4%, qui correspond à la moyenne 10 ans du coût de l’endettement en Euro maturité 10Y+ de sociétés européennes notées A Un taux d’imposition nominal de 34,43%, qui correspond au taux d’imposition normatif prévisionnel sur la période de régulation ATRD5. La déductibilité des charges financières réduite à 75% est prise en compte pour le calcul du bêta endetté dans la formule de Modigliani-Miller. Un taux d’inflation prévisionnel de 1,2%, qui correspond aux dernières hypothèses d’inflation du FMI et qui sont corroborées par les hypothèses d’inflation d’autres sources. Par rapport aux valeurs retenues par la CRE en 2012, nous avons retenu un taux sans risque plus faible (3,2% contre 4,2% à l’époque), un coût de la dette plus faible (4,4% contre 4,8% pour la distribution) et des paramètres constants pour le bêta, la prime de risque de marché, la structure financière et le taux d’imposition normatif. Trois effets expliquent que le CMPC proposé soit légèrement supérieur aux CMPC des périodes de régulation précédente, malgré des paramètres de marché plus faibles : Le taux d’inflation prévisionnel plus faible neutralise l’impact des valeurs plus basses retenues pour les paramètres de marché (taux sans risque et coût de la dette). La prise en compte du rabot fiscal, à savoir le plafonnement de la déductibilité fiscale du coût de la dette à hauteur de 75%, qui est à prendre en compte comme un 23 CONFIDENTIEL des éléments du taux d’imposition normatif (et qui n’a qu’un effet sur le calcul du bêta des fonds propres selon la méthode Modigliani-Miller). Le calcul du CMPC réel avant IS à partir des données nominales, contrairement à la méthode qui prévalait pour les périodes précédentes, à savoir un calcul du CMPC réel basé sur des paramètres désinflatés, est davantage un effet mécanique visant à corriger un calcul dont la méthodologie était erronée, avec un impact à la hausse. Les impacts sont résumés dans le tableau ci-dessous : Figure 8 : CMPC proposé pour la période tarifaire 2016-2019 pour la distribution de gaz Source : analyse NERA Dans un modèle de régulation où le CMPC est exprimé en termes réels avant impôts et où la base d’actifs régulés est indexée, l’inflation est destinée à avoir un caractère globalement neutre dans la durée13 : une baisse du taux sans risque et du coût de l’endettement qui résulte de la baisse des prévisions d’inflation est compensé par la baisse de l’inflation, ce qui se traduit par un CMPC (exprimé en réel) constant (ou quasiment constant). C’est ce qui explique que, à méthode constante (hors rabot fiscal et hors impact de la méthodologie de passage du nominal au réel), le CMPC proposé pour l’activité distribution soit constant par rapport à la période de régulation précédente malgré la baisse du coût de l’endettement et la baisse du taux sans risque. Concernant la prise en compte du rabot fiscal, il s’agit simplement d’intégrer l’évolution de la législation fiscale dans les paramètres normatifs. L’impact est relativement marginal sur le CMPC avant impôts, puisque le seul impact est sur le passage du bêta de l’actif économique au bêta des fonds propres via la formule de Modigliani-Miller (puisque cette dernière intègre l’effet du bouclier fiscal de la dette, cf. Annexe III). Il s’agit là d’une approche standard, qui est également celle de l’ARCEP. Pour la méthodologie de passage du réel au nominal, nous avons choisi de retenir la méthode standard qui est utilisée par tous les régulateurs européens de l’énergie qui calculent un CMPC réel avant impôts, à savoir l’Italie, les Pays-Bas et la Suède. C’est également la méthode recommandée par l’ARCEP pour les cas où le calcul d’un CMPC réel avant impôts est nécessaire. Cette méthode consiste à calculer le CMPC nominal avant impôts puis à le 13 Le Groupe supporte néanmoins un risque d’inflation. En effet, si l’inflation réalisée sur la période de régulation est inférieure à l’inflation anticipée lors de la décision de régulation, la rémunération sur la période de régulation sera inférieure à la rémunération juste. Cet aspect est présenté en section I.G 24 CONFIDENTIEL désinflater en utilisant l’équation de Fischer. Cette méthode est la seule approche juste, puisque les impôts sont payés sur le nominal et non le réel. La méthode retenue lors de la période de régulation actuelle mène, mathématiquement, à un sous recouvrement systématique (cf. partie I.F.1). Enfin, nous avons veillé à ce que le taux de retour total du marché, en termes réels, reste quasiment constant dans le temps, en cohérence avec la théorie financière. Au final, en nominal après impôts, le CMPC proposé pour la période de régulations ATRD5 (5,2%) est inférieur au CMPC de la période de régulation précédente (5,6%). Figure 9 : CMPC nominal après IS – historique et proposé (calculé à méthode identique)14 Source : analyse NERA C. 1. Les comparaisons avec les décisions en Europe Des comparaisons par nature imparfaites La plupart des régulateurs européens de l’énergie utilisent également le MEDAF pour la détermination du coût de capital et définissent donc un bêta pour les activités qu’ils régulent. Les régulateurs ont tendance à s’observer mutuellement de manière croissante, notamment 14 A partir des paramètres individuels nominaux (décisions CRE pour l’historique), avec approche Modigliani-Miller et en adoptant une vision investisseur (prise en compte du cadre fiscal normatif à l’époque de la décision, i.e. prise en compte de la non déductibilité de l’ensemble des charges de la dette pour le CMPC nominal après IS proposé). 25 CONFIDENTIEL grâce aux instances européennes de concertation. L’exercice du benchmarking des paramètres du CMPC selon la méthode MEDAF se généralise, mais principalement à des fins de vérification de la cohérence de chacun des systèmes de régulation plutôt qu’à des fins de détermination du niveau puisque la diversité des enjeux, des marchés et des cadres de régulation limitent les possibilités de transposition d’une juridiction à l’autre. Cet exercice est donc complexe par définition d’autant que les méthodes de comparaison introduisent des biais. Ainsi, si l’on compare les CMPC proposés par NERA à ceux actuellement en vigueur en termes réels avant impôts, ils se situent parmi les valeurs les plus élevées au sein des comparables européens. Figure 10 : CMPC réel avant IS proposé et comparaison aux CMPC européens dans le transport et la distribution de gaz, dernière décision disponible Note : pour la France, proposition ATRD5. Pour les Pays-Bas et l’Italie et la Suède, lecture directe de la décision du régulateur. Pour le Royaume-Uni et la Suède, calcul du CMPC en utilisant les paramètres et la méthodologie du régulateur au moment de la décision15. Pourtant, la même analyse réalisée sur la base des CMPC nominaux après IS (qui correspond davantage à la vision d’un investisseur) donne des résultats sensiblement différents : ainsi, le CMPC nominal après IS britannique est plus élevé que la proposition NERA, ce qui est également le cas pour la Suède. Cela traduit en grande partie l’impact différencié des impôts en fonction du régime fiscal. 15 Pour le UK, cela implique de transformer le « Vanilla WACC » en CMPC réel avant IS. Le taux d’imposition utilisé est le taux normatif de 23%. 26 CONFIDENTIEL Figure 11 : CMPC nominal après IS proposé et comparaison aux CMPC européens dans le transport et la distribution de gaz, dernière décision disponible Note : pour la France, proposition ATRD5. Pour l’Autriche, lecture directe de la décision du régulateur. Pour le RoyaumeUni, la Suède, l’Italie et les Pays-Bas calcul du CMPC en utilisant les paramètres et la méthodologie du régulateur au moment de la décision. Mais ce type d’analyse reste également très partiel, puisqu’il se contente de comparer un taux, sans comparer l’assiette à laquelle ce taux est appliqué. Or un CMPC faible associé à une méthode de calcul de la base d’actifs régulés plus favorable peut se traduire par un retour effectif plus important que si l’on applique un CMPC élevé à une base d’actifs régulés calculée de manière restrictive. 2. Le traitement des immobilisations en cours varie selon les pays En fonction de l’ampleur du programme d’investissements, le traitement des immobilisations en cours peut avoir un impact significatif sur le niveau de la BAR. Il est intéressant de noter qu’en Autriche et en Italie, les actifs en cours de construction sont rémunérés au taux du CMPC, alors qu’en France ils ne sont rémunérés qu’au coût de la dette pour le transport et pas du tout pour la distribution. Au Royaume-Uni, l’approche « Totex », qui fixe une part normative des dépenses totales comme capitalisables, revient également à permettre le financement des actifs en construction au CMPC. 27 CONFIDENTIEL 3. Les méthodes d’indexation de la BAR diffèrent Par ailleurs, dans de nombreux systèmes de régulation pour le transport et la distribution de gaz, la BAR n’est pas indexée comme en France sur le taux d’inflation général, mais sur des indicateurs spécifiques, plus favorables aux opérateurs. En Suède, la BAR est indexée sur un indice spécifique qui, depuis 1985, connaît une croissance en moyenne supérieure de 2% à l’évolution générale des prix. Au Royaume-Uni, l’indexation est basée sur l’indicateur Retail Price Index, qui est par construction structurellement plus élevé que le Harmonized Index of Consumer Prices (ou IPCH, Indice des Prix à la Consommation Harmonisé). En Autriche pour le transport de gaz, l’indexation est également sur un indicateur dont l’évolution est supérieure à celle de l’IPCH. Par contraste, en France l’indice retenu par la CRE (indice des prix à la consommation hors tabac, tel que calculé par l’INSEE pour l’ensemble des ménages France entière, référence INSEE 641194) est lui historiquement inférieur à l’IPCH et non spécifique à l’activité en question. Figure 12 : Evolution de l’IPCH et de l’indice retenu par la CRE pour l’indexation de la BAR de GrDF (actifs entrés en service après 2003) Source : analyse NERA de données INSEE (au 1er mars 2015) 28 CONFIDENTIEL Figure 13 : Evolution de l’IPCH et du Retail Price Index au Royaume-Uni Source : analyse NERA de données ONS (à janvier 2015) 4. Des risques différents en fonction du cadre de régulation, du marché et des caractéristiques du réseau Les risques portés dans les différents systèmes de régulation ne sont pas les mêmes, ce qui doit se traduire par des rémunérations différentes (pour une analyse plus détaillée des risques, voir I.D.4). Par exemple, pour la distribution en France « Les actifs mis au rebut avant la fin de leur durée de vie économique sortent de la BAR et ne donnent lieu ni à amortissement, ni à rémunération ». Plusieurs pays européens disposent à cet égard de systèmes de régulation plus favorables : En Italie, les coûts échoués sont intégralement compensés de manière systématique pour l’activité transport. Au Royaume-Uni, puisque la BAR n’est pas basée sur les actifs réellement utilisés mais sur une part normative des dépenses totales, le risque de coûts échoués est de facto neutralisé (de plus, pour la distribution, les opérateurs ont la possibilité de recourir à un amortissement non linéaire si ils identifient un risque sur le niveau de demande future lié à la politique de décarbonisation de l’économie). En Allemagne, le régulateur s’est engagé à compenser si nécessaire les coûts échoués, par exemple à travers des dépréciations accélérées. 29 CONFIDENTIEL Par ailleurs, le risque de coûts échoués et le risque intégré dans le bêta (lié notamment au levier opérationnel et à la taille et à la difficulté du programme d’investissements), est dépendant de la structure du marché du gaz dans chaque pays (cf. Annexe IX) et des politiques de soutien à son usage. Ainsi, aux Pays-Bas, où la puissance publique incite fortement le raccordement au réseau de gaz (96% des ménages connectés), où le réseau est dense et mature (pas d’investissements significatifs à venir) et entièrement détenu par des entités publiques, le risque est naturellement plus faible que dans un pays comme la Suède où le gaz occupe une part marginale du mix énergétique. La maturité du réseau est également un facteur important : un réseau mature signifie qu’une grande partie de la valeur de l’actif a déjà été recouvrée, ce qui limite le risque de coûts échoués. De manière générale, plus la part du gaz est marginale dans le mix énergétique et plus les durées d’amortissements sont longues, plus le risque que des coûts échoués se matérialisent est grand. 30 CONFIDENTIEL Analyse des paramètres du CMPC La section qui suit présente les analyses menées sur les données de marché, les comparables et les analyses qualitatives menant au choix de valeur pour chacun des paramètres. A. Taux sans risque 1. Introduction La principale méthode pour estimer la valeur du taux sans risque en France consiste à analyser les rendements des obligations de l’Etat français. En effet, les obligations assimilables du Trésor (« OAT ») sont considérées comme les placements les moins risqués16. Cette méthode est la méthode de référence des régulateurs européens et est la méthode retenue dans ce rapport. 2. La méthodologie retenue par la CRE en 2012 Les taux sans risque retenus par la CRE pour les 3 dernières décisions dans le domaine du gaz sont présentés dans le tableau suivant. Figure 14 : Taux sans risque retenus dans les dernières décisions de régulation ATRD4 ATRT5 Février 2012 ATTM4 Décembre 2012 Taux sans risque nominal 4,2% 4,0% 4,0% Taux sans risque réel 2,2% 2,0% 2,0% Sources : CRE, analyse NERA La correspondance entre les valeurs nominales et réelles se base sur une hypothèse d’inflation de 2,0% et l’application de la formule de Fisher, exprimée ci-dessous où 𝑖 représente l’inflation. 1+𝑖 = 16 1 + 𝑡𝑎𝑢𝑥 𝑛𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 1 + 𝑡𝑎𝑢𝑥 𝑟é𝑒𝑙 Le risque de liquidité est également très faible, compte tenu de la taille importante du marché secondaire des OAT. 31 CONFIDENTIEL L’analyse des taux des OAT étant l’approche standard pour estimer le taux sans risque en France, NERA a analysé les moyennes mobiles (3 ans, 5 ans et 10 ans) des taux des OAT 10 ans et 30 ans aux dates des trois décisions17. Ces taux nominaux ont été exprimés en taux réels compte tenu d’une hypothèse d’inflation de 2,0% retenue à l’époque. Les résultats de cette analyse sont présentés ci-dessous. Figure 15 : Possibles estimations du taux sans risque aux dates des prises de décisions de régulation Nominal Moyenne 3 ans Moyenne 5 ans Moyenne 10 ans Réel Période OAT 10 ans OAT 30 ans Hypothèse inflation OAT 10 ans OAT 30 ans Moyenne 03/2009-02/2012 1/2010-12/2012 03/2007-02/2012 1/2008-12/2012 03/2002-02/2012 1/2003-12/2012 3,3% 3,0% 3,7% 3,4% 3,9% 3,7% 4,0% 3,7% 4,2% 4,0% 4,4% 4,2% 2,0% 2,0% 2,0% 2,0% 2,0% 2,0% 1,3% 1,0% 1,7% 1,3% 1,8% 1,6% 1,9% 1,7% 2,2% 2,0% 2,3% 2,2% 1,6% 1,3% 1,9% 1,6% 2,1% 1,9% Note : en l’absence d’informations plus précises, nous faisons l’hypothèse que la date de la décision est la date butoir d’observation. Sources : Agence France Trésor (au 6 mars 2015), décisions des régulateurs – Analyse NERA Les valeurs des moyennes mobiles suggèrent que la CRE a retenu la moyenne 5 ans des OAT 30 ans ou la valeur centrale entre la moyenne 10 ans des OAT 10 ans et la moyenne 10 ans des OAT 30 ans. 3. Taux sans risque nominal L’analyse des données actuelles des rendements des OAT permet d’estimer le taux sans risque en France. Compte tenu de la volatilité du marché, il est nécessaire de faire une moyenne sur une période longue des rendements des OAT. La prise en compte d’une période longue permet notamment d’intégrer dans l’échantillon des données avant la crise dont notamment la crise des dettes souveraines en Europe. Le tableau ci-dessous présente les moyennes 3, 5 et 10 ans des OAT 10 ans et des OAT 30 ans, ainsi que la moyenne entre les moyennes des OAT 10 ans et OAT 30 ans. 17 En l’absence d’information sur les périodes de référence prises par le régulateur pour l’estimation des paramètres, l’hypothèse que le mois de la décision est identique à la fin de la période de référence a été prise. 32 CONFIDENTIEL Figure 16 : Estimation du taux sans risque nominal à partir des OAT Sources : Agence France Trésor (au 6 mars 2015) – Analyse NERA 4. a. Taux sans risque retenus par les régulateurs En France Figure 17 : Taux sans risque retenus dans différentes décisions de régulation françaises Source : Décisions des régulateurs, Analyse NERA La plupart des régulateurs français prennent en compte des valeurs de référence qui ont des maturités longues 10 ans, (voire 30 ans a priori pour la CRE), et des périodes d’observation 33 CONFIDENTIEL longues (à l’exception des Commissions Consultatives Aéroportuaires, qui retiennent une période d’observation généralement plus courte pour l’ensemble des valeurs18). b. En Europe dans le secteur de l’énergie Les régulateurs européens se basent principalement sur les obligations de leur Etat pour estimer la valeur du taux sans risque ; la maturité et la période d’observation variant entre les différentes autorités de régulation. Le graphique ci-dessous présente différentes décisions de régulation en Europe. Figure 18 : Taux sans risque nominal retenus dans différentes décisions de régulation européennes Sources : Décisions des régulateurs, Analyse NERA19 5. Valeur recommandée par NERA La prise en compte d’une moyenne sur une longue période permet à la fois de lisser la volatilité du marché et d’intégrer dans l’échantillon d’étude des données qui n’ont pas été affectées par la crise. Ces dernières sont potentiellement plus représentatives des valeurs historiques des rendements des obligations de l’Etat Français. La moyenne 10 ans des OAT 10 ans est également la référence prise par l’Autorité de régulation des communications 18 Mais un niveau de CMPC au final supérieur ou équivalent à celui proposé pour la distribution de gaz. Pour l’Aéroport de Toulouse le CMPC retenu pour 2014-2018 en nominal après IS est ainsi de 5,8%-5,9%. Les Commissions Consultatives Aéroportuaires ne sont pas assimilables à un régulateur et leurs décisions ne sont pas toujours suivies par l’Autorité de Supervision Indépendante (dont les décisions ne sont pas publiques). 19 Les décisions relatives à Gares & Connexions et SNCF Réseau ont été exclues de l’échantillon car les références de l’ARAF, contestées, ne sont pas comparables à une approche MEDAF. 34 CONFIDENTIEL électroniques et des postes. 20 Enfin, la moyenne 10 ans des OAT 10 ans permet une cohérence d’ensemble en matière de maturité et de perspective historique avec les autres paramètres retenus. Mais le taux sans risque ne peut être considérer indépendamment de la prime de risque de marché (cf. section suivante I.B). La valeur proposée (3,2%) permet d’obtenir un taux de rendement de marché en termes réel quasiment constant par rapport à la décision précédente, ce qui est logique au vu de la théorie financière (cf.I.B.8). En retenant comme taux sans risque nominal la moyenne 10 ans des OAT 10 ans français, méthode qui est en ligne avec la pratique courante des régulateurs français, le taux sans risque nominal proposé est de 3,2%. Cette valeur ne peut être considérée indépendamment de la proposition de prime de risque de marché, notre proposition permettant d’assurer une stabilité relative du rendement total du marché, en cohérence avec la théorie financière. 20 Décision n°2013-0002 de l’Autorité de régulation des communications électroniques et des postes en date du 29 janvier 2013 fixant le taux de rémunération du capital employé pour la comptabilisation des coûts et le contrôle tarifaire des opérateurs mobiles pour les années 2013 à 2015. 35 CONFIDENTIEL B. Prime de marché 1. Introduction L’estimation de la prime de marché peut se baser sur plusieurs méthodes dont notamment les méthodes suivantes : L’analyse rétrospective basée sur le sur-rendement historique du marché action par rapport au rendement des obligations observé sur une période très longue ; L’analyse prospective basée sur le sur-rendement attendu par les investisseurs pour investir sur le marché action ; L’analyse par sondage des primes de risque utilisées par les différents acteurs financiers. Ces trois méthodes sont présentées dans ce rapport. 2. La méthodologie retenue par la CRE en 2012 La CRE dans ses décisions ATRD4, ATRT5 et ATTM4 a retenu une prime de marché de 5,0%. Bien que la CRE n’explicite pas la méthodologie retenue pour estimer ce paramètre, elle semble avoir privilégié une analyse rétrospective. En effet, cette prime de risque de 5,0% est égale à la moyenne arithmétique de la prime de marché observée dans le monde dans la version de l’année 201121 du Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook. Le choix de la référence monde plutôt qu’européenne ou française n’est pas explicité dans la décision. Figure 19 : Primes de marché d’après le Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook 2011 France Europe Monde Moyenne arithmétique 5,6% 5,2% 5,0% Moyenne géométrique 3,2% 3,9% 3,8% Source : Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook 2011, Crédit Suisse, Février 2011 Le Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook est une étude publiée chaque année par Credit Suisse. 21 La version de l’année 2011 se base sur les données de la période 1900-2010. 36 CONFIDENTIEL 3. Analyse rétrospective de la prime de marché L’analyse rétrospective consiste à analyser sur une période longue le sur-rendement du marché action par rapport à un investissement sans risque. Le rapport Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook publié chaque année par Credit Suisse est une référence sur cette analyse. Ce rapport analyse les rendements des marchés actions et des obligations d’Etat pour une vingtaine de pays et également au niveau mondial et européen. Les principaux résultats de la dernière version de ce rapport (février 2015) basés sur la période 1900-2014 sont présentés dans le tableau ci-dessous. Figure 20 : Primes de marché d’après le Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook 2015 France Europe Monde Moyenne arithmétique 5,3% 4,4% 4,5% Moyenne géométrique 3,0% 3,1% 3,2% Source : Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook 2015, Crédit Suisse, Février 2015 Il convient de constater que ces valeurs sont significativement inférieures aux valeurs présentées dans la version du rapport de l’année 2011. Cette diminution est due à deux effets : 1. L’impact de la crise qui a diminué les rendements des marchés action. 2. L’intégration de la Russie et de la Chine dans l’échantillon mondial et de la Russie dans l’échantillon européen. Ces deux derniers pays n’étaient pas couverts dans la version de 2011. Le tableau ci-dessous présente les résultats retraités de ces deux pays sur la période 19002014. Figure 21 : Primes de marché en excluant la Chine et la Russie France Europe Monde Moyenne arithmétique 5,3% 4,6% 4,7% Moyenne géométrique 3,0% 3,7% 3,8% Sources : Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook 2015, Crédit Suisse, Février 2015, Bloomberg – Analyse NERA 37 CONFIDENTIEL Il est légitime de s’interroger sur le choix de la valeur à retenir parmi les différentes valeurs présentées. En ligne avec les travaux de Blume (1974)22, nous recommandons de privilégier les moyennes arithmétiques par rapport aux moyennes géométriques. En effet, les travaux de Blume suggèrent qu’un estimateur non biaisé est donné par la formule suivante: 𝐸𝑠𝑡𝑖𝑚𝑎𝑡𝑒𝑢𝑟 𝑛𝑜𝑛 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠é = 𝑇−𝑁 𝑁−1 × 𝑚𝑎 + × 𝑚𝑔 𝑇−1 𝑇−1 Où 𝑇 est la période d’observation (114 ans), 𝑁 est la période de prévision (i.e. de régulation 4 ans) 𝑚𝑎 et 𝑚𝑔 sont respectivement les moyennes géométriques et arithmétiques. Compte tenu des paramètres de régulation, la pondération de la moyenne arithmétique dans cet estimateur est de 97% et la pondération de la moyenne géométrique est de 3%. Ces pondérations permettent de prendre la moyenne arithmétique de la prime de marché comme première approximation de la prime de marché. Par ailleurs, compte tenu de la présence discutable de la Russie au sein de l’Europe et des particularités passées des marchés en Russie et en Chine nous privilégions des valeurs pour la prime de marché hors Russie et Chine. Ainsi, l’analyse rétrospective suggère une valeur comprise entre 4,6%23 et 5,3%24. 4. Analyse prospective de la prime de marché Les Dividend Growth Models (« DGM ») permettent d’estimer la prime de marché d’un point de vue plus récent et plus prospectif que l’analyse historique présentée dans la sous-section précédente. Les modèles dits Dividend Growth Models (« DGM ») se basent sur les prévisions de croissances des marchés actions et des dividendes telles qu’anticipées par le marché afin d’estimer la prime de marché. La construction même du modèle rend sensible l’estimation de la prime de risque aux estimations de croissance. Le graphique ci-dessous représente l’évolution de la prime de marché en France estimée par le modèle DGM de Bloomberg. 22 Blume, M. (1974): Unbiased estimators of long-run expected rates of return, Journal of the American Statistical Association 23 Moyenne arithmétique pour l’Europe (Russie exclue) 24 Moyenne arithmétique pour la France 38 CONFIDENTIEL Figure 22 Evolution de la prime de marché en France d'après le modèle DGM de Bloomberg Source : Bloomberg (au 1 mars 2015) Ce graphique montre une relative stabilité jusqu’au mois de mars 2010 dans un intervalle de 6% à 8% et une hausse brutale de mars 2010 à mai 2010 (début de la crise de la dette souveraine en Europe) suivie par un retour à une relative stabilité à partir de mars 2013 dans un intervalle de valeur de 9% à 11%. Le modèle DGM donne des valeurs de primes de marché en France relativement élevées par rapport aux analyses rétrospectives mais souligne aussi l’augmentation significative sur les dix dernières années de la prime de risque en France.25 Le tableau présente des moyennes des estimations de prime de marché du modèle DGM de Bloomberg pour la France et la zone euro. 25 Un constat similaire peut être réalisé sur l’analyse de la prime de marché dans la zone euro par Bloomberg bien que les données soient disponibles sur une période plus courte (7 années environ). 39 CONFIDENTIEL Figure 23 : Primes de marché estimées par le modèle DGM de Bloomberg France zone euro Moyenne 3 ans 9,8% 10,8% Moyenne 5 ans 10,2% 10,9% Moyenne 10 ans 8,5% n.d. Source : Bloomberg (au 1er mars 2015) 5. Relation entre les analyses rétrospectives et prospectives de la prime de marché Les analyses rétrospectives et prospectives de la prime de marché donnent des résultats très différents. Cette différence vient notamment du fait que : d’une part l’analyse rétrospective se basant sur les rendements réalisés traduit l’impact de la crise financière en prenant en compte des rendements réalisés plus faibles pendant cette période, d’où le fait que les valeurs intégrant la période récente amène à des valeurs inférieures d’autre part l’analyse prospective se basant sur les rendements attendus, prend en compte l’impact de la crise financière qui a fortement diminué le prix des actions ce qui toute chose égale par ailleurs renforce le rendement attendu de ces actions. Au vu des indications contraires de ces deux indicateurs, il peut être prudent de choisir une valeur stable par rapport à la période de régulation précédente. 6. Analyse par sondage de la prime de marché Une grande majorité des acteurs du monde financier et des milieux académiques estime le coût moyen pondéré du capital selon la formule du MEDAF pour divers objectifs (investissement, évaluation d’entreprise, recherche empirique…). Une méthode d’estimation de la prime de marché consiste donc à interroger ses différents acteurs sur la valeur de prime de marché qu’ils retiennent dans leurs travaux. 40 CONFIDENTIEL Figure 24 : Primes de marché estimées par sondage Source : Market Risk Premium used in 88 countries in 2014: a survey with 8,228 answers , Pablo Fernandez, Pablo Linares et Isabel Fernandez Acín, IESE Business School La moyenne des primes de marché utilisées en France par les professionnels est estimée à 5,8% par Fernandez, Linares, Acin (2014). Cette valeur nous paraît relativement robuste compte tenu du fait qu’elle a été obtenue auprès d’un échantillon de plus de 100 personnes et avec un écart type relativement satisfaisant de 1,5%. Et les études précédentes (2011, 2012, 2013) réalisées avec la même méthodologie donnent également des résultats très stables et très proches (entre 5,9% et 6,1%), ce qui peut également plaider pour une stabilité de la prime de risque de marché retenue. 7. a. Les primes de risque de marché retenues par les régulateurs En France Les autorités de régulation françaises utilisent principalement une valeur de prime de risque de 5,0% (notamment après 2010). Les valeurs de prime de marché retenues semblent cependant en relative augmentation, avec une valeur retenue de 4,5% sur certaines décisions prises avant 2010 et des valeurs de 5,5% pour les décisions prises en 2013 et en 2014 par les CoCoAéro26. 26 Instance consultative auprès de l’Autorité de Supervision Indépendante, qui prend la décision en dernier recours et dont les décisions ne sont pas publiques. 41 CONFIDENTIEL Le graphique ci-dessous présente les différentes décisions retenues par les régulateurs français. Figure 25 : Primes de marché retenues dans différentes décisions de régulation françaises Sources : Décisions des régulateurs27, Analyse NERA b. En Europe dans le secteur du gaz Dans le secteur du gaz, les autorités de régulation des différents pays européen retiennent en général une prime de marché proche ou égale à 5,0% (la Belgique étant l’exception, avec une prime de risque de marché de 3,5% pour le transport au niveau fédéral et une prime identique pour la distribution en Wallonie mais compensée en partie par une prime d’illiquidité de 20% dans le calcul du CMPC). Belgique exclue, les primes de risque de marché varient entre 4,5% et 5,25% dans des pays qui ne présentent pas de risques de marché singulièrement plus faibles que la France (le risque de marché étant générique et non sectoriel) Il convient toutefois de noter que les régulateurs européens ne font pas preuve d’une grande transparence sur la méthode de détermination de la prime de risque de marché et qu’une comparaison des valeurs retenues présente à ce titre un intérêt relativement limité. 27 Les décisions relatives à Gares & Connexions et SNCF Réseau ont été exclues de l’échantillon car les références de l’ARAF, contestées, ne sont pas comparables à une approche MEDAF. 42 CONFIDENTIEL Figure 26 : Primes de marché retenues par différents régulateurs européens Sources : Décisions des régulateurs, Analyse NERA 8. Lien entre le taux sans risque et la prime de marché Empiriquement, une corrélation négative entre la prime de marché et le taux sans risque peut être observée. Cette corrélation inverse, similaire au fait que le retour total soit plus stable que ses composants a été analysée en détail dans le cadre des entreprises régulées par Smithers et al (2003) 28 et de manière générale dans d’autres études empiriques 29 . Cette corrélation se vérifie notamment en temps de crise financière. En effet, lors d’une crise financière les investisseurs ont une plus grande aversion au risque. Ainsi, la valeur de la prime de marché qui représente le prix du risque du marché action augmente. A l’inverse, les investissements massifs sur les produits moins risqués30diminuent fortement les rendements de ces actifs et donc le taux sans risque. Cette corrélation négative est similaire au fait que le rendement total du marché action (égal au taux sans risque et à la prime de risque) est plus stable dans le temps que ses deux constituants. Ce phénomène semble avéré sur le marché de référence retenu (marché français), comme le montre le graphique ci-dessous. 28 A Study into Certain Aspects of the Cost of Capital for Regulated Utilities in the U.K. Wright, Mason et Miles, (2003) 29 Stocks for the Long Run McGraw Hill, Second Edition, Siegel, J. J. (1998) et Triumph of the Optimists, Dimson, E., Marsh, P., and Staunton, M. (2001) 30 Ce phénomène de flight to quality est également décrit en section I.C 43 CONFIDENTIEL Figure 27 : Corrélation entre le taux sans risque et la prime de marché Sources : Bloomberg (au 1 mars 2015) Cette relation semble avoir été prise en compte (de manière partielle) dans les différentes décisions de régulation des régulateurs français. Comme le montre le graphique suivant, la somme du couple taux sans risque et prime de marché dans les décisions de régulation est relativement stable : la baisse des taux sans risque étant en partie compensée par la hausse de la prime de marché. L’exception étant la Commission Consultative Aéroportuaire, qui retient des couples taux sans risque / prime de risque de marché sur un horizon moins long et dont les décisions ne sont que consultatives. Les décisions définitives rendues par l’Autorité de Supervision Indépendante ne sont, elles, pas publiques. 44 CONFIDENTIEL Figure 28 : Évolution du couple de taux sans risque et de primes de marché Sources : Décisions des régulateurs31, Analyse NERA 9. Valeurs recommandées par NERA Une analyse rétrospective situe la valeur de la prime de risque de marché dans un intervalle compris entre 4,6%32 et 5,3%33. Une analyse plus centrée sur les attentes des marchés pousserait vers des valeurs supérieures entre 5,8% et 8,5%. Ces dernières valeurs correspondant respectivement à la moyenne des résultats d’un sondage effectué de la prime de marché en France telle que vue par les professionnels et à la moyenne sur 10 ans de la prime de marché telle qu’estimée par le modèle DGM de Bloomberg. 31 Les décisions relatives à Gares & Connexions et SNCF Réseau ont été exclues de l’échantillon car les références de l’ARAF (actuellement contestées devant la justice), ne sont pas comparables à une approche MEDAF. 32 Moyenne arithmétique pour l’Europe (Russie exclue) de la prime de marché d’après Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook, 2015 et les analyses NERA. 33 Moyenne arithmétique pour la France de la prime de marché d’après Credit Suisse Global Investment Returns Sourcebook, 2015 et les analyses NERA. 45 CONFIDENTIEL Cependant, il convient de souligner la nécessité de la cohérence dans l’estimation de la valeur de la prime de marché et du taux sans risque. En effet, il existe une corrélation négative entre le taux sans risque réel et la prime de marché se traduisant en une certaine stabilité du retour total (taux sans risque et prime de marché). Cette stabilité du retour total réel peut permettre d’estimer la prime de risque en soustrayant le taux sans risque réel aux retours totaux réels. Le taux sans risque proposé en termes réels34 étant stable par rapport aux décisions passées, cette approche plaide pour un maintien de la prime de risque à 5%. NERA recommande de retenir une valeur de 5% comme prime de risque de marché, qui est cohérente avec l’analyse rétrospective et la nécessaire stabilité des paramètres de régulation, mais aussi avec le taux sans risque retenu. 34 Le taux sans risque réel est estimé à 2,0% suivant une hypothèse d’inflation de 1,2%, ce qui est similaire aux estimations dans les dernières décisions de la CRE. 46 CONFIDENTIEL C. 1. Structure financière Méthodologie retenue par la CRE en 2012 La CRE retient une approche normative de la structure financière (« La méthode retenue pour évaluer le taux de rémunération des actifs est fondée sur le coût moyen pondéré du capital (CMPC), à structure financière normative »35). Pour la distribution et le transport de gaz, elle a retenu en 2012 un levier36 de 50%. Le levier retenu lors des décisions tarifaires précédentes (ATRD3 et ATRT4) était de 40%. La CRE a justifié cette évolution par la volonté d’obtenir « une hypothèse de levier (dette / (dette + capitaux propres)) en ligne avec les pratiques européennes »37. 2. Fondement théorique Selon le théorème classique de Modigliani-Miller, le CMPC est indépendant de la structure financière à condition que les marchés financiers soient parfaits, que la structure de financement n’ait pas d’impact sur les activités et qu’il n’y ait ni impôts, ni coûts de faillite. Ces conditions n’étant pas remplies dans le monde réel, la structure financière de l’entreprise peut avoir un impact sur le coût du capital de l’entreprise. Le niveau optimal de ratio d’endettement minimise le CMPC en prenant en compte, d’une part, les avantages fiscaux liés à la dette (le bouclier fiscal) et d’autre part, l'augmentation du risque de faillite associé à un ratio d’endettement plus élevé. La théorie ne fournit pas de réponse définitive quant à la proportion optimale de dette. 35 Délibération de la Commission de régulation de l’énergie du 28 février 2012 portant décision sur le tarif péréqué d'utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel de GrDF 36 Par levier nous entendons la proportion de la dette par rapport à la structure financière globale (dette + capitaux propres) 37 Délibération de la Commission de régulation de l’énergie du 28 février 2012 portant décision sur le tarif péréqué d'utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel de GrDF 47 CONFIDENTIEL Figure 29 : Structure financière optimale d’une entreprise fictive (schéma théorique) Source : analyse NERA Cette illustration montre la relation entre structure financière, coût de la dette, coût des fonds propres et CMPC pour une entreprise fictive. Elle montre que le coût des capitaux propres et le coût de la dette augmentent au fur et à mesure que l’endettement augmente. Lorsqu’une entreprise augmente la proportion de dette dans sa structure de capital, elle augmente les intérêts à payer et ainsi le risque de ne pouvoir les assumer, ce qui se traduit par un double effet : D'une part, une proportion plus élevée de coûts fixes augmente la volatilité des dividendes payés aux actionnaires (puisqu’ils sont payés après les créanciers). Si l’on suppose que les investisseurs sont averses au risque, cela les conduit à demander un rendement plus élevé sur les capitaux propres. C’est ce qui explique la relation positive entre le coût des capitaux propres et le ratio d’endettement. D'autre part, au-delà d'un certain point, le poids croissant de la dette augmente le risque de faillite, ce qui conduit les créanciers à demander des taux d’intérêts plus élevés. Ceci explique la relation positive entre le coût de la dette et le ratio d’endettement. Cette relation est non linéaire. 48 CONFIDENTIEL La relation entre le coût moyen du capital et la structure du capital est liée directement aux rendements exigés. Le schéma ci-dessus montre que le coût moyen du capital diminue d’abord avec l'augmentation de ratio d’endettement, car la proportion de dette, qui est moins coûteuse que les capitaux propres, augmente. A partir d’un certain point, l'avantage d’augmenter marginalement la proportion de dette est exactement compensé par l'augmentation du coût des capitaux propres. C'est le point optimal où la structure du capital minimise le CMPC. Au-delà de ce point, l’augmentation du coût des capitaux propres compense l’avantage conféré par un endettement plus important. 3. Méthodologie de détermination du levier normatif Levier, coût de la dette et coût des fonds propres sont intimement liés. L’ajustement du coût des capitaux propres se fait, lui, mécaniquement à travers la formule de Modigliani-Miller de ré-endettement du bêta de l’actif économique. La cohérence à rechercher est donc celle entre coût de la dette et levier. Si l’on cible un coût de la dette correspondant à celui d’une société notée A, le levier normatif défini par le régulateur doit correspondre aux critères fixés par les agences de notations pour pouvoir bénéficier de cette note de crédit. Toutes choses étant égales par ailleurs, une notation A de l’agence Moody’s correspond, pour une entreprise de réseau dans les secteurs du gaz et de l’électricité, à un ratio dette / Base d’Actifs Régulés (qui est utilisée comme approximation de la structure financière totale) situé entre 45% et 60%38. Figure 30 : Note de crédit et taux d’endettement Note : notation A comprise dans un intervalle supérieur ou égal à 45% et strictement inférieur à 60% Source : analyse NERA, Moody’s 38 Rating methodology - Regulated Electric and Gas Networks, Moody’s, November 25th 2014 49 CONFIDENTIEL Si le régulateur décidait de fixer un niveau de levier plus élevé, le coût de la dette serait vraisemblablement plus élevé. 4. Benchmark des décisions des régulateurs L’amplitude de taux d’endettement normatif retenu par les régulateurs en Europe varie de 38% pour la distribution de gaz en Italie à 67% pour le transport et la distribution de gaz en Belgique. La décision de la CRE en 2012 situe donc la France dans la fourchette européenne de leviers retenus par les régulateurs. Le régulateur britannique retient un taux d’endettement normatif de 62,5% pour le transport et de 65% pour la distribution. Mais le régulateur britannique retient en conséquence un coût de la dette situé entre celui d’une société notée BBB et celui d’une société notée A, soit un coût de l’endettement plus élevé que celui retenu en France (cf. Partie 0). Figure 31 : Taux d’endettements retenus par les régulateurs européens Source : analyse NERA Les gestionnaires d’infrastructures autrichiens peuvent choisir de dévier du levier cible défini par le régulateur de plus ou moins 10 points (soit un levier compris entre 50% et 70%). En Allemagne et en Belgique, il est possible de dévier du levier cible, mais la surpondération des fonds propres au détriment du niveau de dette cible est pénalisée par une moindre rémunération (rémunération au taux sans risque ou taux sans risque + marge au lieu du CMPC pour la part excessive de fonds propres) 50 CONFIDENTIEL 5. Leviers observés chez les comparables Les structures financières des entreprises comparables sélectionnées sont semblables à celle retenue dans la dernière décision de la CRE (à savoir un levier de 50%). Comme l’indique le tableau ci-dessous, les leviers de toutes des entreprises comparables se situent entre 40% et 70% avec des moyennes variables selon la période d’observation et l’intégration éventuelle de Fluxys39 mais dont les valeurs sont proches de 50%. Figure 32 : Leviers [Dette / (Dette + Capitaux Propres)] observés au sein des comparables Source : analyse NERA de données Bloomberg (au 25 mars 2015) 6. Valeur recommandée par NERA Afin de maintenir des valeurs de coût de la dette cohérentes avec celles retenues par la CRE en 2012, le levier cible devrait permettre de maintenir, toutes choses étant égales par ailleurs, une notation de crédit A. Le levier normatif peut être défini en référence aux critères des agences de notation, et notamment ceux de l’agence de Moody’s datés de Novembre 2014. Cette méthodologie présente l’avantage d’être publique et est utilisée comme référence par la majorité des acteurs du marché obligataire. Par ailleurs, un levier au niveau actuel est en ligne avec celui des sociétés européennes comparables. NERA recommande de maintenir le levier à son niveau actuel (50%), ou à défaut de la faire varier au sein de la fourchette 45%-60% permettant de maintenir une notation A, toutes choses étant égales par ailleurs. 39 Pour plus de précisions sur la pertinence ou non de l’intégration de Fluxys dans un échantillon de comparables, voir partie I.B 51 CONFIDENTIEL D. 1. Beta des actifs et des fonds propres La méthodologie retenue par la CRE en 2012 La CRE ne communique pas sur les indicateurs lui ayant permis de calculer le bêta des actifs. Il a été fixé en 2012 à 0,46 pour l’activité distribution de gaz. Etant donné que la CRE utilise la méthodologie Modigliani-Miller pour le calcul du bêta des fonds propres, il serait cohérent que ce soit la méthodologie utilisée pour calculer le bêta des actifs. Pour rappel, le bêta des fonds propres retenu par la CRE dans sa décision de 2012 est de 0,76 pour l’activité distribution de gaz. En 2012, la baisse du bêta des actifs par rapport à la période de régulation précédente avait été justifiée par la CRE notamment par « la diminution du profil de risque de l’activité de distribution de gaz compte tenu de l’élargissement des postes éligibles au CRCP et de l’introduction d’une clause de rendez-vous à deux ans »40. NERA n’a pas d’information sur une potentielle évolution du système de régulation pour la distribution et le transport de gaz naturel en France. L’analyse qui suit repose sur l’hypothèse que la régulation est constante. 2. Les déterminants économiques du bêta et leur évolution depuis 2012 La Société Française des Evaluateurs41 identifie les déterminants économiques suivants du bêta de l’actif économique : La structure des coûts, entre coûts fixes et coûts variables : plus les coûts fixes sont élevés, plus l’entreprise est sensible à la conjoncture et plus son bêta est élevé ; La sensibilité à la conjoncture économique : plus la demande a une élasticité forte à la conjoncture, plus le bêta est élevé La visibilité de l’activité : plus l’activité est prévisible, plus le bêta est faible Le taux de croissance des résultats : plus le taux de croissance du résultat d’une activité est élevé, plus le bêta est élevé puisque l’essentiel de la valeur est dans le futur42, donc sensible à toute variation du marché. 40 Délibération de la Commission de régulation de l’énergie du 28 février 2012 portant décision sur le tarif péréqué d'utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel de GrDF 41 Bêta des capitaux propres, Bêta de l’endettement et Bêta de l'actif économique, Pascal Quiry et Yann le Fur, Société Française des Evaluateurs, 2007. 42 Growth Options, Beta, and the Cost of Capital, Antonio E. Bernardo, Bhagwan Chowdhry, and Amit Goyal, Financial Management, Volume 36, Issue 2, pages 1–13, July 2007. 52 CONFIDENTIEL La forte prévisibilité des flux financiers des secteurs régulés conjuguée au caractère mature de ce type d’activité et à l’exposition à la conjoncture et aux risques plus faibles qu’une activité commerciale, font que les bêtas d’activités régulées sont généralement inférieurs à ceux d’activités non régulées et donc généralement (mais pas systématiquement) inférieurs à 1. Pour une activité régulée, le bêta est donc en grande partie déterminé par le risque que fait porter le système de régulation sur l’entreprise en question. Dans sa décision de 2008, la CRE avait d’ailleurs justifié la baisse du bêta retenu pour l’activité distribution par « la diminution du profil de risque de l’activité de distribution de gaz compte tenu du nouveau cadre de régulation : mise en place d’un CRCP couvrant notamment le risque volume, évolution annuelle de la grille tarifaire tenant compte de l’inflation, période tarifaire de 4 ans »43. En 2012, la baisse du bêta avait été justifiée par la CRE notamment par « la diminution du profil de risque de l’activité de distribution de gaz compte tenu de l’élargissement des postes éligibles au CRCP et de l’introduction d’une clause de rendez-vous à deux ans » 44 . NERA n’a pas d’information sur une potentielle évolution du système de régulation pour la distribution de gaz naturel en France. Or, si la principale déterminante du risque de l’activité n’évolue pas, le coefficient bêta ne devrait pas être amené à évoluer. 3. Vérification de la cohérence des valeurs retenues par le marché Seules huit sociétés spécialisées dans l’exploitation de réseaux de gaz ou d’électricité sont cotées en Europe. Il s’agit là d’un échantillon de comparables très restreint. Parmi ces huit comparables, quatre exploitent des réseaux d’électricité et l’un à la fois des réseaux de transport et de distribution de gaz et un réseau de distribution d’électricité (National Grid). 43 Proposition tarifaire de la Commission de régulation de l’énergie du 28 février 2008 relative à l’utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel. 44 Délibération de la Commission de régulation de l’énergie du 28 février 2012 portant décision sur le tarif péréqué d'utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel de GrDF. 53 CONFIDENTIEL Figure 33 : Bêtas des actifs (méthode Modigliani-Miller) des comparables de réseaux européens ajustés selon la méthode Blume Source : Analyse NERA de données Bloomberg (au 25 mars 2015) Fluxys, qui est l’un des meilleurs comparables en termes d’activité (réseau de transport de gaz), n’est pas pertinent comme comparable pour la détermination du bêta : en effet, seul 10,03% des actions de Fluxys Belgium sont cotées en bourse, et la majorité des actions cotées en bourse sont elles-mêmes détenues par Fluxys (6,68%)45. Seul 3,35% du capital est donc réellement flottant, ce qui se traduit par une liquidité trop faible pour estimer un bêta des fonds propres sur les périodes d’observation. Le régulateur Belge (la CREG) reconnaît d’ailleurs que le bêta de Fluxys ne reflète pas le risque de l’entreprise mais la faible liquidité des titres : « la sensibilité du cours de l’action du gestionnaire de réseau par rapport aux fluctuations du marché n’est pas représentative de leur sensibilité intrinsèque (trop peu de titres sont cotés en bourse) »46 . Fluxys a donc été exclu des analyses sur le bêta. Le bêta moyen de l’échantillon (hors Fluxys donc), est de 0,44 sur 10 ans, 0,40 sur 5 ans et 0,52 sur 1 an (sur 10 ans, les données pour deux des comparables, Elia et REN, ne sont pas disponibles). Nous avons également analysé les bêtas pour un échantillon plus large d’entreprises européennes et non européennes (cf. Annexe IV) ayant une activité significative (mais pas nécessairement majoritaire) de réseau de transport ou de distribution de gaz ou d’électricité. Les résultats sont supérieurs mais pas significativement différents : pour notre échantillon plus large d’entreprises européennes avec une activité de réseau, le bêta de l’actif économique est de 0,53 en moyenne sur 10 ans, 0,49 en moyenne 5 ans et de 0,54 en 45 Fluxys Belgium, Rapport financier annuel 2013 46 Commission de Régulation de l’Electricité et du Gaz, ARRETE (Z)141218-CDC-1110/7 fixant la méthodologie tarifaire pour le réseau de transport de gaz naturel, l’installation de stockage de gaz naturel et l’installation de GNL,18 décembre 2014 54 CONFIDENTIEL moyenne 1 an. Pour notre échantillon d’entreprises non européennes avec une activité de réseau le bêta de l’actif économique est 0,49 en moyenne 10 ans, de 0,51 en moyenne 5 ans et de 0,54 en moyenne 1 an. Puisque l’échantillon de comparables européens spécialisés dans les activités de réseaux inclut des entreprises ayant des activités variées (gaz et électricité, transport et distribution) et qu’il est particulièrement restreint, la moyenne des bêtas de l’échantillon, quelle que soit la période d’observation (1 an, 5 ans, 10 ans), ne saurait servir de seule base pour la détermination du bêtas de GrDF. D’autant que, du fait du caractère restreint de l’échantillon, il est difficile de conclure de manière empirique sur la différenciation du niveau de bêta des actifs entre l’activité transport et l’activité distribution de gaz. Il est toutefois possible de mener une analyse de cohérence entre les résultats ainsi obtenus et les décisions de la CRE en 2012 afin de vérifier si les valeurs retenues doivent être remises en cause. Figure 34 : Part de l’activité réseau régulé et part de l’activité gaz dans les revenus de l’échantillon de comparables Note : pour National Grid le pourcentage de l’activité gaz reflète la part de l’activité gaz UK dans les revenus du groupe, les revenus US gaz et électricité n’étant pas fournis séparément Source : Analyse NERA des rapports annuels Si l’on s’intéresse de plus près aux comparables de l’échantillon, deux sociétés, Snam et Enagas, apparaissent comme des comparables de meilleure qualité : comme GrDF, presque l’ensemble des revenus proviennent de l’activité réseau régulée, et il s’agit (Fluxys excepté) des deux seules entreprises dont l’activité exclusive est liée au gaz, alors que les autres entreprises de l’échantillon gèrent exclusivement (Red Electrica, Elia, Terna) ou majoritairement (National Grid, REN) des réseaux d’électricité. 55 CONFIDENTIEL Or, comme le note le Council of European Energy Regulators (CEER)47, « la valeur du bêta de l’actif économique est généralement plus faible dans le secteur de l’électricité que dans le secteur du gaz ». Les réseaux de transport et de distribution d’électricité sont donc à ce titre des comparables imparfaits. Figure 35 : Bêtas de l’actif économique (méthode Modigliani-Miller) des comparables de réseau européens ajustés selon la méthode Blume. Intervalle de confiance de 95% Source : Analyse NERA de données Bloomberg (25 mars 2015) Le bêta des actifs des deux sociétés les plus comparables se situe à un niveau tout à fait comparable à celui déterminé en 2012 par la CRE. Une telle observation ne permet pas d’affirmer que la valeur retenue par le régulateur français en 2012 doit être maintenue mais démontre qu’elle n’est pas aberrante au regard du marché. Il est intéressant de noter que depuis la mi-2014 la moyenne des bêtas de l’actif économique des activités de réseau européennes connaît une forte évolution à la hausse. 47 CEER memo on Regulatory aspects of energy investment conditions in European Countries, 7 mars 2014 56 CONFIDENTIEL Figure 36 : Moyenne mobile 1 an du bêta des actifs (méthode Modigliani-Miller) des comparables de réseaux européens ajustés selon la méthode Blume. Intervalle de confiance de 95% Source : Analyse NERA de données Bloomberg (au 25 mars 2015) En période de forte volatilité des marchés, le bêta des opérateurs régulés à tendance à être sous-estimé (volatilité accrue des marchés alors que la volatilité de ces actifs à faible risque est plus faible). La baisse récente de la volatilité des marchés peut donc contribuer à expliquer la remontée des bêtas pour ce type d’activité. Aussi, puisqu’une moyenne sur plus longue période (5 ans ou 10 ans) capture un plus bas historique des bêtas pour les activités type utilities, expliqué par une période où les informations de marchés sont perturbées et ne reflètent pas les sous-jacents économiques, se référer à un horizon temporel plus court peut donc être plus juste. 4. Benchmark des bêtas retenus par les régulateurs européens et limites de cette analyse La comparaison des bêtas retenus par les régulateurs européens de l’énergie peut être intéressante, mais présente plusieurs biais : Les régulateurs n’utilisent pas tous la même méthode de détermination des bêtas (Miller ou Modigliani-Miller, ajustement de Blume, de Vasiček ou bêta brut) ; Tous les régulateurs n’indiquent pas quelle méthodologie ils retiennent ; Ils ne sont pas déterminés simultanément ou pour des périodes de régulation de même durée ; 57 CONFIDENTIEL Lorsqu’ils sont déterminés avec une référence explicite au marché, les périodes d’observation varient selon les régulateurs ; La différence de taux d’imposition influe fortement sur le niveau du bêta des fonds propres en approche Modigliani-Miller ; Les systèmes de régulation impliquent des risques portés différents et qui devraient se traduire dans des niveaux de bêtas différents ; Certains régulateurs choisissent de compenser le risque par des primes spécifiques plutôt que des bêtas (cas de l’Autriche, de la Suède et de la Belgique) : une comparaison de bêtas issus de décisions de régulation est donc peu informative. Figure 37 : Bêtas des fonds propres tels que déterminés par les régulateurs européens pour les activités distribution et transport de gaz Source : Analyse NERA des décisions des régulateurs 58 CONFIDENTIEL Figure 38 : Bêtas de l’actif économique tels que déterminés par les régulateurs européens pour les activités distribution et transport de gaz Note : pour la Belgique le régulateur ne communique que le bêta des fonds propres. Pour le Royaume-Uni, bêta déterminé selon l’approche Miller, ce qui donne un bêta désendetté plus bas par construction par rapport à une approche ModiglianiMiller (mais un bêta réendetté comparable) Source : Analyse NERA des décisions des régulateurs La différence entre une analyse basée sur le bêta de l’actif économique et une analyse basée sur le bêta des fonds propres tient à deux éléments : la part de la dette dans la structure financière et le niveau du taux d’imposition sur les sociétés. C’est ce dernier point qui est particulièrement déterminant, puisque le taux d’imposition est particulièrement élevé en France par rapport aux pays voisins. D’où une différence moins marquée pour le bêta des fonds propres, qui intègre le niveau des impôts (et qui est donc davantage comparable en vision investisseur). Le bêta des fonds propres déterminés par la CRE en 2012 pour la distribution (0,76) est inférieur à celui retenu en Allemagne (0,79), en Wallonie (0,85) et au Royaume-Uni (0,9). Il faut cependant noter que les systèmes de régulation dans les différents pays font porter des risques différenciés aux gestionnaires d’infrastructures, ce qui rend une comparaison des bêtas difficile. Il est en effet difficile d’évaluer le risque global d’un système de régulation, qui dépend d’une conjonction de paramètres et de la pratique du régulateur. La France ne dispose toutefois pas du système le plus favorable pour les gestionnaires d’infrastructures : alors que dans plusieurs pays les actifs en cours de construction peuvent être rémunérés au CMPC (Autriche, Italie, Allemagne de manière partielle), ce n’est pas le cas en France (pas de rémunération pour la Distribution). Au Royaume-Uni, l’approche « Totex » qui se traduit par une part capitalisable normative des dépenses totales revient, pour un opérateur efficace, à rémunérer de facto les immobilisations en cours. 59 CONFIDENTIEL Figure 39 : Comparaison de certains risques portés et de la rémunération complémentaire des actifs dans les systèmes de régulation de l’échantillon pour l’activité distribution de gaz48 Note : compensation des risques = risque non porté. Ne comprend pas une éventuelle sur-rémunération supplémentaire dans le CMPC Source : Analyse NERA des décisions des régulateurs Surtout, de nombreux régulateurs choisissent de traduire les risques portant sur les gestionnaires d’infrastructures non pas en les intégrant dans le bêta, mais plutôt en ajoutant une prime spécifique (en Autriche, une prime spécifique de 3,5% est appliquée sur le coût des fonds propres pour l’activité transport, et en Suède une prime spécifique de 1,5% est appliquée sur le coût des fonds propres pour compenser un risque jugé supérieur à celui observé à travers les données de marché) ou un coefficient d’illiquidité (Belgique), ou en accordant une prime au nouveaux investissements (Italie, Belgique), ce qui rend une comparaison des bêtas retenus par les régulateurs largement inopérante comme ancrage pour une décision tarifaire. 5. Valeurs recommandées par NERA En l’absence d’évolution significative du système de régulation français qui aurait pour conséquence de réduire ou d’augmenter le risque systémique associé à la distribution de gaz, le bêta de cette activité ne devrait pas évoluer de manière significative d’une période de régulation sur l’autre49. D’autant qu’une régulation efficace est généralement associée à une forte prévisibilité du système et donc à une forte stabilité. 48 Hors système spécifique de régulation incitative du projet de déploiement de compteurs communicants Gazpar pour la France 49 Si le système de régulation devait toutefois évoluer de manière significative dans le sens d’une plus grande prise de risque des gestionnaires d’infrastructures (régulation incitative), cela pourrait se traduire par des bêtas plus élevés. 60 CONFIDENTIEL Nous avons testé la cohérence des bêtas retenus par la CRE lors de la période de régulation précédente avec la réalité du marché. L’échantillon de comparables pertinent étant très limité, cette analyse quantitative ne peut être utilisée à une fin de détermination du bêta de manière automatique, mais plutôt comme une vérification du caractère raisonnable des valeurs retenues. Les valeurs issues de cette analyse suggèrent que les valeurs retenues en 2012 ne sont pas aberrantes au regard du marché, particulièrement si l’on observe les bêtas sur un horizon temporel relativement court qui se caractérise par avec une moindre volatilité du marché qu’une observation sur les 5 ou 10 dernières années. Une analyse des décisions des autres régulateurs en Europe pour les réseaux de gaz permet de conclure que l’hétérogénéité des systèmes de régulation et des mécanismes de rémunération ne permet pas d’utiliser les décisions des autres régulateurs comme point de référence. Au vu de ces éléments, NERA recommande de maintenir la valeur retenue par la CRE en 2012 pour le bêta de l’actif économique, à savoir 0,46 61 CONFIDENTIEL E. 1. Coût de la dette Valeurs retenues par la CRE en 2012 La CRE ne détaille pas dans ses décisions la méthodologie retenue pour déterminer le coût de la dette. En 2012 la CRE a retenu un coût de la dette nominal avant impôts de 4,8% pour l’activité distribution. En 2008, le coût nominal de la dette avant impôts retenu pour la distribution était de 4,6%. La relative stabilité du coût de la dette nominal avant impôts retenu par la CRE témoigne d’une approche de long terme, cohérente avec la réalité économique des gestionnaires d’infrastructures de réseaux. Par ailleurs, puisque la CRE retient une structure financière normative (« La méthode retenue pour évaluer le taux de rémunération des actifs est fondée sur le coût moyen pondéré du capital (CMPC), à structure financière normative »50), il est logique que le coût de la dette soit également déterminé de manière normative et non sur la base des coûts d’endettement effectivement portés par les gestionnaires d’infrastructures. 2. Nécessité d’une approche de long terme qui reflète la dette embarquée Les emprunts pour financer des actifs dont la durée de vie économique peut atteindre 45 ans sont contractés avec des maturités qui sont largement supérieures à la durée de la période de régulation. La régulation doit donc refléter, au moins pour partie, le coût de la dette au moment où les investissements ont été réalisés, ou à défaut être fixée sur la base d’indicateurs de long terme. Ceci est d’autant plus légitime que les emprunts contractés pour le financement d’infrastructures de réseaux le sont généralement à taux fixe. C’est le cas pour GrDF (75% à taux fixe au 26/03/201551). Il s’agit là d’une pratique en ligne avec celle des comparables de réseaux européens. Ainsi, la part de dette à taux fixe de SNAM et Enagas (les meilleurs comparables en termes d’activité), et de Terna et Red Electrica, varie entre 69% et 79%. National Grid plc et REN font figure d’exception, avec une part de dette à taux fixe de respectivement 54% et 45%. Pour REN, la faible part de dette à taux fixe s’explique par le coût très élevé de ce type de financement pour une société disposant d’une note de crédit aussi faible. 50 Délibération de la Commission de régulation de l’énergie du 28 février 2012 portant décision sur le tarif péréqué d'utilisation des réseaux publics de distribution de gaz naturel de GrDF 51 Information communiquée à NERA par la direction financière de GrDF 62 CONFIDENTIEL Figure 40 : Part de la dette à taux fixe des comparables et note de crédit Source : Analyse NERA des rapports annuels 3. Evolution du coût de la dette nominale Puisque l’approche de détermination de coût de la dette est normative (en cohérence avec la détermination de la structure financière), elle ne peut s’appuyer sur la chronique historique et prévisionnelle des investissements et le coût de leur financement au moment de la mobilisation des capitaux externes. Le recours à des indices externes comme indicateurs du coût de la dette est donc la meilleure solution pour appréhender cette dernière. Cette approche a l’avantage d’être très transparente et de pouvoir être répliquée facilement par le régulateur d’une période de régulation à l’autre, ce qui contribue à la prévisibilité et à la stabilité du cadre de régulation. Par souci de cohérence, il faut évaluer le coût de la dette pour des maturités longues. Il n’existe cependant pas d’instruments financiers suffisamment liquides avec des maturités comparables à la durée de vie des investissements et une évaluation du coût de la dette sur la base de maturités 10 ans est la méthode généralement retenue en matière de régulation comme approximation du coût de la dette long terme. L’utilisation d’indices externes avec des maturités d’environ 10 ans a également pour avantage d’être en cohérence avec l’évaluation du taux sans risque retenu, qui partage la même maturité. 63 CONFIDENTIEL Figure 41 : Evolution du coût de la dette maturité 10Y+ pour les sociétés non financières en Europe Source : Analyse NERA de données Datastream (au 23 mars 2015) Figure 42 : Evolution du coût de la dette maturité 10Y+ pour les sociétés non financières en Europe en Euros Source : Analyse NERA de données Datastream (au 23 mars 2015) Le coût de la dette pour les sociétés notées A et BBB a connu une baisse significative, qui a suivi la baisse des taux sans risque en Europe et qui s’est accélérée avec la mise en place de l’assouplissement quantitatif de la BCE. 64 CONFIDENTIEL En moyenne 10 ans, le coût de la dette à maturité 10Y+ est de 4,4% pour une société notée A et de 5,2% pour une société notée BBB. Retenir un horizon temporel long se justifie également par le fait que les marchés anticipent une remontée des taux au cours de la période de régulation (Cf. étude de Natixis qui anticipe une remontée des taux à long terme 52 et cf. analyse des taux forwards en Annexe VII) 4. Notation à retenir pour la détermination du coût de la dette Le coût de la dette à retenir doit correspondre à la notation cible et donc au levier retenu et au risque de régulation porté. Pour l’activité transport et distribution, avec un levier retenu qui correspond aux paramètres Moody’s pour une note A (toutes choses étant égales par ailleurs), retenir une note de crédit A est légitime et constitue une incitation pour les gestionnaires d’infrastructures à mener une politique de financement efficace (à la fois en termes de taux et en termes de coûts de transaction). Figure 43 : Distribution de la notation de crédit Moody’s en date de Novembre 2014 pour les réseaux de gaz et d’électricité Source : Moody's Investors Service, ratings as of November 2014 La majorité des gestionnaires de réseaux de gaz et d’électricité notés par Moody’s ont une note inférieure à A (notamment en raison de leviers >50%), de même que la majorité des comparables de réseaux européens retenus dans notre échantillon, mais certains opèrent dans des pays où la baisse de la notation souveraine a aussi eu un effet négatif sur la notation des entreprises des secteurs régulés. 52 2017 : une année catastrophique pour la zone Euro, 17 mars 2015, n°236 Flash Économie – Recherche Économique, Natixis 65 CONFIDENTIEL Figure 44 : Note de crédit des réseaux de gaz européens de l’échantillon de comparables Source : Analyse NERA de données Bloomberg A ce titre, une notation A pour une entreprise de réseaux régulée opérant en France et respectant les paramètres de levier définis par Moody’s paraît légitime. Cela correspond par ailleurs à la notation de Engie (noté A1 par Moody’s et A par S&P). 5. Benchmark des méthodologies utilisées par les régulateurs et des valeurs retenues a. En Europe L’appréciation du coût de la dette sur des périodes longues et pour des maturités longues est courante parmi les régulateurs étrangers, mais diffère selon les pays : Au Royaume-Uni, le coût de la dette pour le transport et la distribution de gaz est calculé comme la moyenne de l’indice Iboxx A et Iboxx BBB de maturité 10Y+ en moyenne 10 ans. En Suède, l’horizon temporel retenu est plus court (5 ans), mais le coût de la dette est calculé sur un indice de coût de la dette à maturité 10Y+ de sociétés BBB Pour l’Allemagne et la Belgique, la dette est en « pass-through » et ne donne donc pas lieu à un calcul du régulateur. En Italie et en Autriche, le régulateur ne précise pas la méthodologie de calcul de la dette. Les Pays-Bas sont le seul pays de l’échantillon à utiliser un horizon temporel 3 ans pour le calcul du coût de la dette, avec pour référence un indice de coût de la dette maturité 10 ans pour des sociétés notées A. Il convient de rappeler que le système de transport et de distribution de gaz au Pays-Bas est intégralement public et que la période de régulation est plus courte (2014-2016). 66 CONFIDENTIEL Figure 45 : Coût de la dette nominal avant IS – Décisions des régulateurs européens Source : Analyse NERA des décisions des régulateurs Le coût de la dette retenu par les régulateurs européens reflète donc à la fois des approches différentes (et des horizons de régulation différents) mais aussi des paramètres de marché différents (notation de crédit favorable de la France par rapport à l’Italie, levier important et notation plus faible de National Grid au Royaume-Uni que celle proposée par NERA pour GrDF. Les valeurs retenues en Europe ne peuvent donc servir de référence directe, puisque le coût de la dette doit refléter l’environnement de régulation et être en cohérence avec les autres valeurs retenues pour le CMPC et notamment le niveau de levier. b. En France En France, l’ARCEP a choisi de faire évoluer sa méthodologie en 2013 53 , puisque « il apparait désormais préférable à l’Autorité de retenir une période d’estimation plus longue (10 ans). En effet, dans une période caractérisée simultanément par une prime de marché élevée et par un phénomène de fuite vers la qualité (rendements historiquement bas pour les actifs les plus sûrs), l’appréciation de certains paramètres sur le court terme et d’autres sur le très long terme est susceptible d’introduire un biais dans le calcul du taux de rémunération du capital ». C’est pourquoi, pour le coût de la dette, « l’Autorité retient pour estimateur de la prime de dette supportée par les opérateurs exerçant une activité mobile régulée la valeur du « spread » des obligations émises par des sociétés non financières de notation A et d’une maturité moyenne de 10 ans incluses dans les indices Bloomberg. ». Il s’agit là de la même approche que celle proposée par NERA, à savoir une référence indicielle maturité 10 ans évaluée en moyenne 10 ans. 53 Décision n° 2013-0002 de l’Autorité de régulation des communications électroniques et des postes en date du 29 janvier 2013 fixant le taux de rémunération du capital employé pour la comptabilisation des coûts et le contrôle tarifaire des opérateurs mobiles pour les années 2013 à 2015 67 CONFIDENTIEL 6. Valeurs recommandées par NERA Le coût de la dette retenu pour la période de régulation doit être estimé en cohérence avec la notation cible et le levier retenu. Pour une notation cible A, avec un levier permettant de justifier cette note de crédit, et en l’absence de risque nouveaux, il parait légitime de retenir un coût de la dette mesuré sur un horizon temporel long (10 ans) pour une maturité longue (10Y+), ce qui présente par ailleurs l’avantage d’être en cohérence avec l’horizon temporel retenu pour le taux sans risque. Il s’agit d’une approche standard, utilisée tant en France (ARCEP) qu’à l’étranger (RoyaumeUni), transparente et facilement réplicable. Elle est par ailleurs cohérente avec les valeurs retenues par la CRE par le passé, et reflète la baisse du coût de la dette depuis la dernière décision du régulateur (la valeur proposée est inférieure de 40 points de base à la décision de la CRE pour la distribution de gaz en 2012), sans toutefois nuire à la nécessaire stabilité et prévisibilité des paramètres dans le temps. Au vu de ces éléments, NERA recommande de retenir un coût de la dette correspondant à la moyenne 10 ans du coût de la dette en Euros maturité 10Y+ des sociétés européennes non financières notées A tel que mesuré par l’indice Iboxx, à savoir 4,4%, soit un spread de dette de 120 pb par rapport au taux sans risque nominal proposé. 68 CONFIDENTIEL F. Régime fiscal Le régime fiscal intervient à deux endroits dans le calcul final du taux de CMPC réel avant impôts qui est la valeur de référence dans le modèle de régulation 54 des activités de GrDF : d’une part dans le passage du taux nominal après impôts au taux réel avant impôts et d’autre part dans le calcul des betas des fonds propres. Les deux aspects sont traités et présentés séparément dans les sections qui suivent. 1. Le passage des valeurs nominales après impôts aux valeurs en réel avant impôts. Deux opérations sont nécessaires pour effectuer le passage des valeurs nominales après impôts aux valeurs réelles avant impôts. La première est la prise en compte du taux normatif d’imposition. Pour se faire, le taux normatif d’imposition retenu est celui de 34,43%, qui correspond au taux d’imposition attendu, suivant les meilleures informations disponibles à date, qui sera applicable pendant la période tarifaire. En effet, si en 2014 et 2015, le taux d’imposition s’appliquant aux entreprises de plus de 250 M€ de chiffres d’affaires est de 38%, ce dispositif « exceptionnel » est censé prendre fin dès 2016, pour un retour au taux de 34,43%, suivant les engagements de l’actuel gouvernement. La méthode de calcul est la suivante : 𝐶𝑀𝑃𝐶𝑛𝑜𝑚.𝑎𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑖𝑚𝑝ô𝑡𝑠 = 𝐶𝑀𝑃𝐶𝑛𝑜𝑚.𝑎𝑝𝑟è𝑠 𝑖𝑚𝑝ô𝑡𝑠 × 1 (1 − 𝑡𝑎𝑥) Avec tax le taux d’imposition normatif. La seconde correspond à la prise en compte de l’inflation. Le passage de valeurs nominales à réelles se fait suivant la formule de Fisher : 𝐶𝑀𝑃𝐶𝑟é𝑒𝑙.𝑎𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑖𝑚𝑝ô𝑡𝑠 = 1 + 𝐶𝑀𝑃𝐶𝑛𝑜𝑚.𝑎𝑣𝑎𝑛𝑡 𝑖𝑚𝑝ô𝑡𝑠 −1 1+𝑖 Le cumul des deux opérations est sensible à l’ordre dans lequel elles sont opérées, puisque les opérations mathématiques ne sont pas multiplicatives. L’ordre logique et juste est de prendre en compte le taux d’impôts sur la base des valeurs nominales uniquement. Le schéma ci-dessous synthétise la problématique. 54 Le modèle de régulation de référence est appelé l’operation capital maintenance pour se différencier par exemple du modèle financial capital maintenance qui correspond au modèle appliqué par exemple dans le secteur électrique français. 69 CONFIDENTIEL C’est la raison pour laquelle, en premier lieu, l’ensemble des régulateurs qui régulent dans le cadre de l’operational capital maintenance (OCM) font ce passage dans cet ordre strict, soit d’abord un passage en valeur nominales avant impôts, puis un passage en valeurs réelles. Ainsi, dans le cadre de la régulation du secteur gazier (transport et distribution) en Europe, les pays tels que l’Italie, les Pays-Bas et la Suède (les trois seuls autres pays appliquant un régime de régulation avec un CMPC en valeur réelle avant impôts), fixent ces valeurs en appliquant l’impact fiscal sur les valeurs nominales, soit l’ordre logique et juste présenté cidessus. En deuxième lieu, un calcul différent engendre un sous-recouvrement des investissements. Si l’on prend un exemple pour illustrer le propos. Soient les hypothèses de paramètres du CMPC suivants, qui produisent un CMPC nominal après impôts de 5,0% : un premier calcul, qui fait porter l’impact des impôts sur les valeurs nominales, aboutira à un CMPC réel avant impôts de 6,3%. Le second mode de calcul, qui consiste à faire porter l’impact des impôts sur les valeurs réelles, aboutit à un CMPC réel avant impôts de 6,0%. 70 CONFIDENTIEL Calcul CMPC Levier Taux d'imposition Taux sans risque (réel) Taux sans risque (nominal) ERP Spread de dette Bêta de l'actif économique Bêta des fonds propres CMPC Nominal après impôts CMPC Nominal avant impôts CMPC Réel avant impôts (impôts sur nominal) 50% 34% 2,0% 3,2% 5,0% 1,2% 0,46 0,76 4,9% 7,5% 6,3% Coût de la dette réel avant impôts Coût des fonds propres avant impôts CMPC réel avant impôts (formule CRE) 3,2% 8,9% 6,0% Note : le CMPC réel avant impôts (impôts sur le nominal) est estimé avec un Bêta des fonds propres ne prenant pas en compte l’impact du rabot fiscal. Pourtant, l’application de ces deux taux différents, induit des revenus autorisés de montants différents (amortissements ajoutés à la rémunération du capital). Surtout, la valeur actualisée de ces revenus autorisés est inférieure à la somme investie dans le cas d’une application de l’impact des impôts sur des valeurs réelles. Ainsi, l’application du passage des valeurs nominales après impôts en valeurs réelles avant impôts est clef pour obtenir une rémunération juste des capitaux engagés dans le modèle de régulation OCM. Dans l’exemple modélisé cidessous, une base d’actifs régulés de 14,5 milliards d’euros, et des valeurs de paramètres identiques à ceux pris par la CRE en 2012, une application non appropriée de l’impact des impôts aboutit à une perte de revenus annuels (dans les premières années) de l’ordre de 35 millions d’euros, et une perte de valeur (à la suite du non-recouvrement des investissements) de l’ordre de 230 millions d’euros. Figure 46 : Comparaison des revenus autorisés suivant l'ordre choisi pour la transformation des taux nominaux après impôts en taux réels avant impôts. Année Valeur actualisée nette BAR 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 14,5 14,7 13,9 13,1 12,3 11,5 10,7 10,0 9,3 8,6 10 … 7,9 28 29 30 0,1 0,05 0,0 CMPC réel avant impôt : cas 1 Revenu autorisé (valeur nominale) 14,5 6,27% 6,27% 6,27% 6,27% 6,27% 6,27% 6,27% 6,27% 6,27% 6,27% 1,9 1,8 1,8 1,7 1,6 1,5 1,5 1,4 1,3 1,2 … 6,27% 6,27% 6,27% 0,1 0,1 0,0 CMPC réel avant impôt : cas 2 Revenu autorisé (valeur nominale) 14,3 6,03% 6,03% 6,03% 6,03% 6,03% 6,03% 6,03% 6,03% 6,03% 6,03% 1,9 1,8 1,7 1,6 1,6 1,5 1,4 1,4 1,3 1,2 … 6,03% 6,03% 6,03% 0,1 0,05 0,0 Différence en milliard € 0,234 0,035 0,033 0,031 0,029 0,028 0,026 0,024 0,022 0,021 0,019 0,000 0,000 0,000 Enfin, en dernier lieu, le sens économique d’une application des taux d’imposition sur des valeurs réelles est difficile à comprendre. En effet, les impôts sont calculés sur la base des montants en Euros courants, par définition, donc sur des valeurs nominales. Le calcul sur la base de taux réel après impôts induit la non prise en compte des impôts payés sur l’inflation dans le calcul, donc un biais systématique à la baisse de la valeur finale. A cet égard, 71 CONFIDENTIEL l’ARCEP 55 précise bien l’ordre dans lequel le calcul doit être fait par les opérateurs mobiles pour le schéma de passage des valeurs nominales à réel avant impôts. En conclusion, la détermination de la valeur pivot de la régulation, soit en valeurs réelles avant impôts est calculée dans le présent rapport avec la méthodologie pertinente et largement diffusée en Europe, pour l’ensemble des raisons qui sont énoncées plus haut. Cette méthodologie semble se détacher de la méthode de calcul antérieure de la CRE (2009 et 2012). En prenant les valeurs de paramètres pour la période de régulation 2016-2019, tels que proposés par NERA ci-dessus, la différence de méthodologie de calcul serait à hauteur de 0,3% de CMPC. 2. La prise en compte du « rabot fiscal » dans le schéma fiscal français La non déductibilité fiscale totale des charges financières, dénommée couramment en France le « rabot fiscal », a été introduit par la loi de finances pour 2013 (article 212 bis et 223 B bis du Code Général des Impôts). Ce mécanisme prévoit que les entreprises relevant de l’impôt sur les sociétés et dont le montant des charges financières nettes atteint au moins 3 M€ au titre d’un exercice ne peuvent déduire, pour la détermination de leur résultat fiscal, qu’une portion du montant total de ces charges financières. Pour les exercices clos entre le 31 décembre 2012 et le 31 décembre 2013, la portion des charges financières devant être réintégrée s’élevait à 15%. Elle est augmentée à 25% pour les exercices ouverts à compter du 1er janvier 2014. Ce dispositif est voué à se poursuivre au cours des prochaines années et donc au cours de la période 2016-2019. Il induit une modification de l’application de l’ajustement des bêtas par l’approche Modigliani-Miller. En effet, l’ajustement de Modigliani-Miller suit la formule suivante : Cette formule est mathématiquement prouvée dès lors que l’hypothèse de tax shield est de 100%, soit l’hypothèse que les charges financières associées à la dette sont intégralement déduites des revenus imposables. Dès lors que cela n’est plus le cas, la formule de Modigliani Miller ajustée de ce nouveau paramètre devient : Cet ajustement est intégré dans notre proposition de CMPC. L’impact de cet ajustement, est de 0,1% sur le taux proposé. 55 L’ARCEP indique dans ces décisions relatives au CMPC : « Pour la comptabilisation de leurs coûts et le contrôle tarifaire de certaines de leurs activités régulées, les opérateurs mobiles pourraient être amenés à utiliser un taux de rémunération du capital réel avant impôts. Celui-ci devrait être calculé chaque année sur la base du taux nominal fixé ci-dessus et de la prévision d’inflation retenue dans la loi de finances. » 72 CONFIDENTIEL 3. Valeurs recommandées par NERA NERA propose de s’appuyer comme le fait la CRE, sur un taux d’imposition normatif sur la période, ce qui est cohérent tant avec la période de régulation précédente qu’avec le fait de retenir une structure financière normative. Ceci implique notamment de prendre en compte le rabot fiscal dans le calcul du bêta selon la méthode Modigliani-Miller. Par ailleurs, afin d’éviter un sous-recouvrement, NERA suggère de calculer le CMPC avant IS à partir de valeurs nominales, puis de le désinflater, plutôt que de désinflater chacun des paramètres avant d’y intégrer le traitement de l’impôt. Il s’agit de la méthode la plus juste et celle qui est utilisée par les autres régulateurs européens de l’énergie (et l’ARCEP en France pour les cas où un CMPC réel avant IS est nécessaire) Au vu de ces éléments, NERA recommande de retenir un taux d’imposition normatif de 34,43% et de prendre en compte le rabot fiscal (déductibilité maximale des intérêts à hauteur de 75%) pour le calcul du bêta des fonds propres en méthode Modigliani-Miller. NERA recommande par ailleurs d’aligner le mode de calcul du CMPC sur celui des autres régulateurs, à savoir un passage en réel après le traitement des impôts et non avant, seule méthode économiquement juste. 73 CONFIDENTIEL G. 1. Taux d’inflation Introduction L’inflation permet d’exprimer le coût moyen pondéré du capital en terme réel. La formule de passage d’un taux nominal à un taux réel est la formule de Fisher, rappelé ci-dessous où 𝑖 représente l’inflation. 1+𝑖 = 1 + 𝑡𝑎𝑢𝑥 𝑛𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑙 1 + 𝑡𝑎𝑢𝑥 𝑟é𝑒𝑙 La BAR étant indexée de l’inflation réalisée chaque année et le retour sur le capital étant appliqué en termes réels, les entités régulées sont soumises à un risque d’inflation pour chaque période de régulation. En effet, si l’inflation réalisée sur la prochaine période de régulation est inférieure à l’inflation anticipée dans l’estimation du coût du capital, le Groupe aura une rémunération inférieure à la rémunération attendue56 . Ce risque de faible inflation supporté par les opérateurs de réseaux régulés a été également souligné par l’agence de notation Moody’s.57 Ainsi, il est primordial de prendre une estimation la plus juste possible de l’inflation sur la prochaine période de régulation. 2. La méthodologie retenue par la CRE en 2012 La CRE ne communique pas sur sa méthode de détermination du taux d’inflation. D’après les valeurs des taux sans risque réels et nominaux retenus par la CRE, celle-ci semble avoir retenu une hypothèse d’inflation de 2,0% dans ses 3 dernières décisions dans le domaine du gaz. Cette hypothèse d’inflation n’est pas justifiée par la CRE mais semble être en ligne avec les hypothèses d’inflation de l’époque (FMI, PwC) pour la période de régulation ATRD4. 56 L’EBITDA et le résultat net, indicateurs particulièrement scrutés par les analystes financiers, seront en effet plus faibles même si te taux de rémunération réel est inchangé. A l’inverse, si l’inflation réalisée sur la prochaine période de régulation est supérieure à l’inflation anticipée dans l’estimation du coût du capital, le Groupe aura une rémunération supérieure à la rémunération attendue. 57 “In addition, Moody's notes that low inflation is maintaining pressure on company returns. Under most European tariff regimes, network revenues and often asset values are linked to an inflation index, exposing network companies to low inflation risks. Companies in countries with a regulatory model that sets financial returns in nominal terms fare better than those with a real return, although indexed-linked debt can mitigate potential negative effects, as for example in the UK. Long regulatory periods are riskier in a disinflationary scenario as tariff parameters are locked in for longer.” Source : Moody's: Adequate regulatory returns lead to stable EMEA Electricity and Gas Networks outlook Global Credit Research, 20 November 2014 74 CONFIDENTIEL 3. Hypothèses d’inflation NERA a revu différentes hypothèses d’inflation. Les trajectoires d’inflation publiées par le Fonds Monétaire International (« FMI ») ont été retenues comme l’hypothèse principale d’inflation : en effet il n’existe pas pour la France d’hypothèses d’inflation fiables à 10 ans, particulièrement dans l’environnement monétaire et financier exceptionnel qui prévaut actuellement. La trajectoire d’inflation pour la France du FMI est présentée dans le tableau ci-dessous. La trajectoire pour la France d’une autre source (PwC) est communiquée à titre corroboratif. Figure 47: Trajectoire d’inflation pour la France Sources : PwC (mars 2015) et FMI (avril 2015)58 De plus, l’estimation du taux moyen sur la prochaine période de régulation est également proche du taux historique observé en France sur les 10 dernières années, légèrement inférieure à 1,3%59. Figure 48 : Trajectoire d’inflation historique en France (indice INSEE 641194) 2004 Indice IPC hors tabac (décembre) Inflation réalisée en France 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 110,10 111,90 113,59 116,46 117,63 118,60 120,61 123,51 125,02 125,82 125,81 - 1,6% 1,5% 2,5% 1,0% 0,8% 1,7% Source : INSEE Analyse NERA 2,4% 1,2% 0,6% 0,0% Moyenne 2005-2014 - 1,3% 60 Retenir une cible d’inflation BCE (« proche mais inférieure à 2% »), ou une prévision d’inflation de très long terme (1,8%)61, pourrait être légitime en conjonction avec le choix de retenir des maturités à 30 ans pour les OAT, pour lesquelles il faudrait, par cohérence, 58 Les chiffres significatifs des deux sources de données ne sont pas les mêmes. 59 Cette analyse est une analyse du taux historique d’inflation observé sur les dix dernières années. Elle est légèrement différente des méthodologies retenues par la CRE qui se base le même indice mais le moyennise sur un an pour l’évolution du tarif ou prend les valeurs de juillet à juillet pour réévaluer la BAR. 60 Indice des prix à la consommation - Secteurs conjoncturels (mensuel, ensemble des ménages, métropole + DOM, base 1998) - Ensemble hors tabac, référence 000641194, Analyse NERA (calcul de décembre à décembre) 61 Sondage d’analystes réalisés par la BCE concernant la prévision d’inflation à un horizon 5 ans et plus pour la zone Euro dans son ensemble 75 CONFIDENTIEL incorporer une inflation d’horizon très long terme. En revanche, sur un horizon 10 ans, il apparait peu probable que la cible d’inflation BCE soit atteinte en moyenne sur la période et une approche basée sur la meilleure information disponible de moyen terme à ce jour semble donc être l’approche la plus pertinente. 4. Valeur recommandée par NERA NERA propose de retenir une estimation de l’inflation future de 1,2%, cette valeur correspondant au taux moyen sur la période de la trajectoire d’inflation estimé par le FMI sur période 2016-2019. 76 CONFIDENTIEL H. Fourchette de CMPC proposée par NERA Sur la base des analyses présentées ci-dessous, NERA propose de retenir, à scénario de régulation constant, un CMPC de 6,4% pour la distribution de gaz . Cette proposition résulte du choix des valeurs les plus cohérentes parmi celles étudiées. Elle est proche mais pas identique à la valeur centrale de nos scénarios (fourchette basse et fourchette haute). Figure 49 : CMPC réel avant IS proposé pour la période tarifaire 2016-2019 pour la distribution de gaz Source : analyse NERA Pour construire la fourchette basse et la fourchette haute62, nous nous sommes appuyés sur les paramètres suivants : Un taux sans risque nominal variant entre 3,2% (moyenne 10 ans des OAT 10 ans) et 3,6% (moyenne 15 ans des OAT 10 ans) 62 Nous avons également testé un ensemble de valeurs au sein des fourchettes proposées, y compris en prenant des OAT 30 ans en moyenne 10 ans : mais l’allongement des maturités étant compensé par un taux d’inflation prévisionnel plus élevé, ces valeurs sont comprises dans la fourchette. 77 CONFIDENTIEL Une prime de risque de marché variant entre 4,7% (approche historique monde, hors Russie et Chine, similaire à celle que semble avoir adopté la CRE en 2012) et 5,5% (valeur récente maximale retenue dans un contexte de régulation en France) Une structure financière avec un levier compris entre 45% et 60% (borne basse et haute de la méthodologie Moody’s pour une notation A, toutes choses étant égales par ailleurs) Un coût de la dette nominal compris entre 3,6% (Iboxx A non financier en Euro maturité 10Y+ en moyenne 5 ans) et 4,6% (Iboxx A non financier en Euro maturité 10Y+ en moyenne 15 ans. Une inflation variant entre 1,2% (en conjonction avec des paramètres horizon moyen terme / 10 ans) et 1,8% (en conjonction avec des paramètres très long terme) Ces scénarios représentent les bornes hautes et basses des valeurs ayant une cohérence suffisante entre elles pour être utilisées de manière plausible. Le scénario retenu correspond à celui qui présente la cohérence la plus forte dans le cadre de régulation actuel et dans la situation présente, à savoir une cohérence avec le cadre théorique (MEDAF) et la réalité économique de l’activité (période de régulation de 4 ans, tarifs fixés en avance, durée de vie des actifs très longue, CMPC réel, etc.) et qui s’inscrit dans la continuité des décisions de la CRE. Nous avons par ailleurs mené une analyse de sensibilité sur chacun des paramètres, dont les résultats sont présentés en Annexe VIII. 78 CONFIDENTIEL Annexe I. Les principes et les origines du MEDAF Le coût moyen pondéré du capital (CMPC) est un concept majeur de la finance d’entreprise. Il correspond à la moyenne du coût des différentes sources de financement de l’entreprise pondérée par leur valeur de marché. Markowitz63 et Sharpe64 ont montré que le risque d’un actif financier se compose de deux éléments. Le premier est lié au risque du marché financier dans son ensemble. Il s’agit du risque systématique; le deuxième est propre à chaque actif. Il s’agit du risque spécifique, qui peut donc être diversifié. Ce sont là les bases du Modèle d’Evaluation des Actifs. Modigliani et Miller, dans deux articles fondateurs de la théorie financière, ont montré en 195865 et 196366 que dans un monde sans impôts, sans coûts de faillite, sans impact de la structure financière sur les activités et avec des marchés financiers parfaits, le coût moyen pondéré du capital est constant quelle que soit la structure financière, mais que l’impôt étant déductible, il existe une structure financière optimale : celle où l’endettement est suffisamment important pour réduire le coût moyen pondéré du capital après impôts, mais pas suffisamment élevé pour augmenter le risque de l’entreprise (et donc le coût de l’endettement et coût des fonds propres) au-delà de l’avantage fiscal procuré. Il existe donc une relation directe dans l’équation du CMPC entre le coût des fonds propres, le coût de la dette et le niveau d’endettement, ces éléments ne pouvant donc être analysés séparément. Le CMPC découlant du MEDAF est utilisé de manière courante dans un contexte de régulation afin déterminer une juste rémunération du capital des activités en situation monopolistique. Le sous-jacent théorique de son utilisation dans ce contexte est que la fixation d’un coût moyen pondéré du capital dans un cadre régulation permet de donner un plafond de rendement autorisé qui garantit que l’entreprise est en mesure d’assurer son activité sans destruction de valeur mais aussi sans extraction de rente. Dans une entreprise régulée, le rendement des capitaux engagés doit donc être égal au CMPC. En France, les régulateurs de l’énergie (Commission de Régulation de l’Energie), des télécoms (Autorité de Régulation des Communications Electroniques et des Postes) et des aéroports (Autorité de Supervision Indépendante) utilisent le CMPC issu du MEDAF pour la détermination du coût de mobilisation du capital dans chacune de leurs décisions tarifaires. C’est également le cas dans la plupart des pays européens et pour la plupart des secteurs régulés. 63 Markowitz, H.M. (1959).Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments.. New York: John Wiley & Sons 64 Sharpe, William F. (1964). "Capital Asset Prices – A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk". Journal of Finance XIX 65 Modigliani, F.; Miller, M. (1958). "The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment". American Economic Review 66 Modigliani, F.; Miller, M. (1963). "Corporate income taxes and the cost of capital: a correction". American Economic Review 79 CONFIDENTIEL Annexe II. Operational Capital Maintenance et Financial Capital Maintenance Les deux modèles Operation Capital Maintenance (CMPC réel et BAR indexée) et Financial Capital maintenance (CMPC nominal et BAR non indexée) sont censés être équivalents, puisque chacun permet, dans un horizon temporel différent d’apporter un recouvrement complet des capitaux investis. Ainsi, pour un même investissement de 100 M€, et un actif d’une durée de vie de 20 ans, les flux financiers autorisés permettant de recouvrir l’investissement et les coûts du capital sont : d’une part, dans le modèle OCM, et pour chaque année, les amortissements inflatés et la rémunération issue de l’application d’un taux réel avant impôts à une base d’actifs régulés inflatée. D’autre part dans le modèle FCM, et pour chaque année, les amortissements linéaires au coût historique et la rémunération du capital issue de l’application d’un taux nominal avant impôts à une base d’actifs régulés non inflatée. La séquence de flux est présentée dans le graphique ci-dessous. Figure 50 : Comparaison des flux de revenus autorisés suivant les cadres de régulation Les deux modèles supportent des coûts du capital identiques, soit par hypothèse un taux réel de 6,00%, et un taux d’inflation de 2,00%, ce qui induit un taux nominal de 8,12%. La valeur actualisée nette des flux de rémunération, au taux nominal de 8,12% est bien de 100 M€. Dans le cas où l’inflation diminuerait dans l’économie, passant de 2,0% annuel à 1,2% annuel, les modèles impliquent des réactions différentes. Le taux nominal de CMPC avant impôts prend ainsi la valeur de 7,12%. Les revenus autorisés actualisés à ce taux devront maintenir la valeur de 100 M€ d’investissement. Cependant, la baisse des revenus autorisés dans le modèle FCM sera plus importante que celle du modèle OCM dans les premières années de la 80 CONFIDENTIEL période de régulation. La logique retiendra que l’impact de l’inflation est porté plus longtemps dans le modèle OCM, puisqu’elle est récupérée au travers des amortissements qui s’étalent le temps de la durée de vie, donc l’écart de revenus liés à la baisse de l’inflation se portera surtout dans les dernières années de vie des actifs. Dans le modèle FCM, l’inflation annuelle est corrigée immédiatement dans le taux de rémunération du capital. Figure 51 : Comparaison des flux de revenus autorisés suivant les cadres de régulation Figure 52 : Comparaison des flux de revenus autorisés dans le cadre OCM suivant le niveau d’inflation 81 CONFIDENTIEL Figure 53 : Comparaison des flux de revenus autorisés dans le cadre FCM suivant le niveau d’inflation Au final, la correction de l’inflation dans les deux modèles de régulation maintiendra un retour plus rapide sur investissement dans le modèle FCM mais amenuisera les différences de rémunération au cours du temps. 82 CONFIDENTIEL Annexe III. Méthode de calcul des bêtas La théorie financière moderne indique que les investisseurs qui détiennent un portefeuille d'actifs diversifiés peuvent éliminer les risques spécifiques à l'entreprise. Les risques systémiques, notamment les risques qui ont un impact sur tous les actifs, d'autre part, ne peuvent pas être diversifiés. Par conséquent les investisseurs demandent une compensation adéquate pour les supporter. Le MEDAF propose une théorie de l'équilibre général qui est fondé sur la théorie moderne du portefeuille et qui peut quantifier la compensation demandée. Selon le MEDAF, les investisseurs doivent être récompensés pour le degré de co-mouvement entre les rendements d’une action et les rendements du marché. Ce degré de co-mouvement est mesuré par le paramètre bêta. 𝛽= 𝑐𝑜𝑣(𝑟𝑒 ,𝑟𝑚 ) 𝑣𝑎𝑟(𝑟𝑚 ) Avec ‒ 𝑟𝑒 est le rendement sur une action particulière ‒ 𝑟𝑚 est le rendement sur le portefeuille de marché global ‒ Cov(𝑟𝑒 , 𝑟𝑚 ) est la covariance entre 𝑟𝑒 et 𝑟𝑚 ‒ Var (𝑟𝑚 )est la variance de 𝑟𝑚 Il est possible d’estimer des bêtas des fonds propres pour des sociétés cotées utilisant la formule ci-dessus. A cette fin, on observe le comportement du prix de l'action par rapport à un index du marché boursier pertinent. Nous utilisons les données journalières pendant un, deux, trois, cinq et dix ans pour vérifier si les bêtas sont stables au cours du temps. Le co-mouvement ainsi mesuré correspond au bêta des fonds propres. Un bêta inférieur à 1 indique un risque moins élevé que celui du marché. Nous avons choisi l’Eurostoxx 600 comme marché de référence pour les titres en Euros et la FTSE All Shares pour les titres côtés en livres Sterling. 83 CONFIDENTIEL Pour obtenir le bêta de l’actif économique (c’est-à-dire neutralisant l’impact de la structure financière), deux approches sont ensuite possibles : 𝜷 𝐝𝐞𝐬 𝐜𝐚𝐩𝐢𝐭𝐚𝐮𝐱 𝐩𝐫𝐨𝐩𝐫𝐞𝐬 L’approche de Modigliani-Miller : = β de l’actif économique 1+(1−IS)× Valeur de l′endettement Valeur des capitaux propres 𝜷 𝐝𝐞𝐬 𝐜𝐚𝐩𝐢𝐭𝐚𝐮𝐱 𝐩𝐫𝐨𝐩𝐫𝐞𝐬 L’approche de Miller : = β de l’actif économique 1+ Valeur de l′endettement Valeur des capitaux propres La principale divergence concerne le traitement de l’impôt sur les sociétés, qui résulte d’une vision différente du niveau effectif de la protection fiscale pour l’endettement : si l’on prend en compte l’endettement individuel, comme le fait Miller, les investisseurs avec des taux d'imposition plus élevés doivent, pour fournir le capital demandé, être attirés par une rémunération plus importante. Cela signifierait que la formule de Modigliani-Miller surestimerait l'effet de la protection fiscale de la dette et conduit à une sous-estimation du CMPC. La formule de Miller prévoit que le montant total de la protection fiscale de la dette est compensé par des impôts personnels plus élevés. À notre connaissance, il n'existe aucune étude empirique qui analyse cette question avec des données françaises. Une étude de Graham (2000) dans le contexte américain suggère que les impôts personnels compensent environ 50% de la protection fiscale. Cela signifierait que la formule Miller pourrait sousestimer la protection fiscale de la dette en France et donc surestimer le CMPC. Mais si ces deux méthodes sont utilisées de manière cohérente (même approche pour désendetter les bêtas des fonds propres des comparables, puis pour réendetter le bêta de l’actif économique retenu avec la structure financière cible), les résultats ne varient que faiblement. Nous avons choisi de retenir la méthode Modigliani-Miller pour cet exercice. Cela permet par ailleurs une meilleure comparabilité avec les valeurs retenues par la CRE en 2012. Pour l’ajustement des bêtas, nous avons choisi d’utiliser la méthode de Blume, qui est l’ajustement le plus couramment utilisé dans la pratique financière et notamment par Bloomberg (cf. Annexe IV pour plus de détail). 84 CONFIDENTIEL Annexe IV. Méthode d’ajustement des bêtas Blume (1971) a mis en évidence la tendance des coefficients bêta à se rapprocher de 1 au fil du temps, et cela, tant au niveau des titres individuels qu’à celui de portefeuilles. Pour tenir compte de ce phénomène de convergence vers la moyenne et améliorer la qualité prévisionnelle des coefficients de risque systématiques, Blume (1971) puis Vasiček (1973) ont proposé des ajustements aux bêtas estimés par les moindres carrés ordinaires. Le débat sur la meilleure technique d’ajustement n’est pas tranché, les deux étant couramment utilisés par les praticiens et les régulateurs. Les recherches empiriques ne démontrent pas la supériorité d’une méthode sur l’autre, chacune apportant au final des résultats assez proches : • Klemkovsky et Martin (1975) ont observé que l'estimateur de Vasiček avait tendance à se montrer meilleur que celui de Blume. Cependant, les deux techniques donnaient des résultats proches et leur classement relatif variait peu d'une sous-période à l'autre. • Grüber et Urich (1978), ont observé un meilleur caractère prédictif des bêtas ajusté selon la méthode de Blume. Les prestataires des services financiers tels que Bloomberg ou Barra publient des bêtas ajustés selon la méthode de Blume. L’ajustement dit de Blume est calculé de la manière suivante : 𝛽𝐹𝑃−𝑎𝑗𝑢𝑠𝑡é = 0,67 ∗ 𝛽𝐹𝑃−𝑏𝑟𝑢𝑡 +0,33*1 Ces institutions établissent la norme de calcul des bêtas. Les investisseurs utilisent des bêtas publiés par ces institutions dans leurs décisions d'investissement. Cela signifie que les investisseurs basent leurs attentes du coût des capitaux propres sur la pratique de l'industrie d'utiliser des bêtas ajustés selon la méthode de Blume. Le choix de l’ajustement de Blume par rapport à l’ajustement Vasiček sur le bêta de l’actif est relativement mineur (cf. graphique –ci-dessous). 85 CONFIDENTIEL Figure 54 : Bêtas des actifs (méthode Modigliani-Miller) ajustés selon la méthode Blume ou Vasiček Source : Analyse NERA de données Bloomberg (au25 mars 2015) 86 CONFIDENTIEL Annexe V. Comparables de second et troisième rang Figure 55 : Bêtas des actifs (méthode Modigliani-Miller) des comparables européens de second rang ajustés selon la méthode Blume Source : Analyse NERA de données Bloomberg (au 25 mars 2015) Figure 56 : Bêtas des actifs (méthode Modigliani-Miller) des comparables non européens ajustés selon la méthode Blume Source : Analyse NERA de données Bloomberg (au 25 mars 2015) 87 CONFIDENTIEL Annexe VI. Méthodologie Moody’s Figure 57 : Méthodologie de notation de crédit de Moody’s pour les réseaux régulés de gaz et d’électricité Source: Rating methodology - Regulated Electric and Gas Networks, November 25th 2014 88 CONFIDENTIEL Annexe VII. Analyse des taux forward Figure 58 : Taux forward européens maturité 1 an Source : Analyse NERA de données Bloomberg (au 26 mars 2015) Il est important de noter que, pour des raisons de disponibilités de données, le graphique cidessus est basé sur des maturités courtes, dont l’évolution peut être sensiblement différente des obligations à maturité plus longue. Il s’agit donc d’un indicateur simple, dont l’objet est de montrer que les marchés considèrent la période actuelle de taux très faibles comme un phénomène exceptionnel qui n’a pas vocation à se prolonger (notamment puisqu’ils anticipent la fin politique d’assouplissement quantitatif de la BCE). Cette analyse conforte la légitimité de s’appuyer sur des indicateurs de long terme, plus stables que des indicateurs conjoncturels et qui correspondent mieux à un horizon de régulation. 89 CONFIDENTIEL Annexe VIII. Analyse de sensibilité Cette annexe présente une analyse de sensibilité du CMPC des activités de distribution et de ses principaux paramètres. Par défaut les paramètres utilisés dans les différentes analyses sont les paramètres du scénario principal. Ces paramètres sont rappelés dans le tableau ci-dessous. Figure 59 : Paramètres retenus dans le scénario principal Levier 50,0% IS 34,4% Taux sans risque nominal 3,2% Inflation 1,2% Prime de risque de marché 5,0% Coût de la dette nominal 4,4% Bêta désendetté 0,46 Bêta réendetté 0,80 Source : Analyse NERA 90 CONFIDENTIEL a. Sensibilité au taux sans risque de marché et à la prime de marché Le tableau ci-dessous présente la sensibilité du coût moyen pondéré du capital des activités de distribution au taux sans risque et à la prime de marché. La diagonale orangée met en valeur les valeurs obtenues selon un couple taux sans risque et prime de marché dont la somme est constante67. La constance de cette somme est notamment analysée en section I.B.8. Figure 60 : Sensibilité aux hypothèses de taux sans risque de marché et de prime de marché Prime de marché Taux sans risque nominal 2,9% 3,0% 3,1% 3,2% 3,3% 3,4% 3,5% 4,5% 5,9% 6,0% 6,0% 6,1% 6,2% 6,3% 6,3% 4,6% 5,9% 6,0% 6,1% 6,2% 6,2% 6,3% 6,4% 4,7% 6,0% 6,1% 6,2% 6,2% 6,3% 6,4% 6,5% 4,8% 6,1% 6,1% 6,2% 6,3% 6,4% 6,4% 6,5% 4,9% 6,1% 6,2% 6,3% 6,3% 6,4% 6,5% 6,6% 5,0% 6,2% 6,3% 6,3% 6,4% 6,5% 6,6% 6,6% 5,1% 6,2% 6,3% 6,4% 6,5% 6,5% 6,6% 6,7% 5,2% 6,3% 6,4% 6,5% 6,5% 6,6% 6,7% 6,8% 5,3% 6,4% 6,4% 6,5% 6,6% 6,7% 6,7% 6,8% 5,4% 6,4% 6,5% 6,6% 6,6% 6,7% 6,8% 6,9% 5,5% 6,5% 6,6% 6,6% 6,7% 6,8% 6,9% 6,9% 6,4% Proposition NERA 6,5% Ligne de cohérence (somme du taux sans risque -réel- et de la prime de risque constante) Source : Analyse NERA b. Sensibilité au bêta Le tableau ci-dessous présente la sensibilité du coût moyen pondéré du capital des activités de distribution à l’hypothèse de bêta désendetté et au type d’ajustement du bêta réalisé. 67 D’après la théorie, la somme du taux sans risque réel et de la prime de marché est constante, dans le cas particulier de cette table de sensibilité, l’inflation étant constante, la somme du taux sans risque nominal et prime de marché est constante. 91 CONFIDENTIEL Figure 61 : Sensibilité aux hypothèses de bêta désendetté et aux ajustements68 CMPC Bêta réendetté Bêta désendetté 0,40 0,42 0,44 0,46 0,48 0,50 0,52 MM 0,66 0,70 0,73 0,76 0,79 0,83 0,86 MM avec rabot fiscal 0,70 0,73 0,77 0,80 0,84 0,87 0,91 M 0,80 0,84 0,88 0,92 0,96 1,00 1,04 MM 5,9% 6,0% 6,1% 6,3% 6,4% 6,5% 6,6% MM avec rabot fiscal 6,0% 6,1% 6,3% 6,4% 6,5% 6,7% 6,8% M 6,4% 6,6% 6,7% 6,9% 7,0% 7,2% 7,3% Source : Analyse NERA 68 Dans une logique de cohérence, le bêta doit être entendu comme un bêta désendetté avec la même formule que celle utilisée pour l’endetter selon les paramètres du Groupe. 92 CONFIDENTIEL c. Sensibilité aux hypothèses de coût de la dette et de levier Le tableau ci-dessous présente la sensibilité du coût moyen pondéré du capital des activités de distribution aux hypothèses de levier et de coût de la dette. Figure 62 : Sensibilité aux hypothèses de levier et de coût de la dette Levier 50% 55% 60% 65% 3,8% 6,2% 6,1% 6,0% 5,9% 5,8% 4,0% 6,3% 6,2% 6,1% 6,0% 5,9% 4,2% 6,4% 6,3% 6,2% 6,2% 6,1% 4,4% 6,5% 6,4% 6,3% 6,3% 6,2% 4,6% 6,6% 6,5% 6,4% 6,4% 6,3% 4,8% 6,7% 6,6% 6,6% 6,5% 6,5% 5,0% 6,7% 6,7% 6,7% 6,6% 6,6% 5,2% 6,8% 6,8% 6,8% 6,7% 6,7% 5,4% 6,9% 6,9% 6,9% 6,9% 6,8% Bêta réendetté sous jacent 0,74 0,80 0,88 0,97 1,09 Note correspondante A A A BBB BBB Coût de la dette 45% Note sous jacente A BBB 6,4% Proposition NERA 6,5% Cohérence entre un spread iBoxx A pour un levier compris entre 45% et 55% et entre un spread iBoxx BBB pour un levier supérieur ou égal à 60% Source : Analyse NERA Cette analyse de sensibilité montre que le coût moyen pondéré du capital n’est pas très sensible au levier. En effet, l’augmentation du levier augmente le coût des fonds propres (à travers l’ajustement du bêta) mais en diminue la pondération. Les deux effets ayant des impacts contradictoires, l’impact global du changement de levier est faible. En outre, un levier supérieur ou égal à 60% est associé à une note Baa (BBB sur l’échelle Standard and Poor’s). Cette dégradation de la note de crédit conduirait à une augmentation de son coût de la dette signalée par les cases orangées69. 69 Il est probable pour que la hausse des taux de la dette avec la hausse du levier soit plus graduelle que celle présentée dans le tableau. 93 CONFIDENTIEL Sensibilité aux hypothèses de taux sans risque et d’inflation d. Le tableau ci-dessous présente la sensibilité du coût moyen pondéré du capital des activités de distribution aux hypothèses de taux sans risque et d’inflation. Figure 63 : Sensibilité aux hypothèses de taux sans risque et d’inflation Inflation Taux sans risque nominal 2,9% 3,0% 3,1% 3,2% 3,3% 3,4% 3,5% 3,6% 3,7% 3,8% 0,9% 6,3% 6,5% 6,6% 6,7% 6,8% 7,0% 7,1% 7,2% 7,3% 7,5% 1,0% 6,2% 6,4% 6,5% 6,6% 6,7% 6,9% 7,0% 7,1% 7,2% 7,4% 1,1% 6,1% 6,3% 6,4% 6,5% 6,6% 6,8% 6,9% 7,0% 7,1% 7,3% 1,2% 6,0% 6,2% 6,3% 6,4% 6,5% 6,7% 6,8% 6,9% 7,0% 7,2% 1,3% 5,9% 6,1% 6,2% 6,3% 6,4% 6,6% 6,7% 6,8% 6,9% 7,1% 1,4% 5,8% 6,0% 6,1% 6,2% 6,3% 6,5% 6,6% 6,7% 6,8% 6,9% 1,5% 5,7% 5,9% 6,0% 6,1% 6,2% 6,3% 6,5% 6,6% 6,7% 6,8% 1,6% 5,6% 5,7% 5,9% 6,0% 6,1% 6,2% 6,4% 6,5% 6,6% 6,7% 1,7% 5,5% 5,6% 5,8% 5,9% 6,0% 6,1% 6,3% 6,4% 6,5% 6,6% 1,8% 5,4% 5,5% 5,7% 5,8% 5,9% 6,0% 6,2% 6,3% 6,4% 6,5% 1,9% 5,3% 5,4% 5,6% 5,7% 5,8% 5,9% 6,1% 6,2% 6,3% 6,4% 2,0% 5,2% 5,3% 5,5% 5,6% 5,7% 5,8% 6,0% 6,1% 6,2% 6,3% 6,4% Proposition NERA 6,5% Ligne de cohérence (taux sans risque réel constant) Note : Le coût de la dette est estimé dans cette analyse comme la somme du taux sans risque nominal et du spread de dette. Source : Analyse NERA La ligne orange souligne le fait qu’une baisse de l’hypothèse de taux sans risque réelle est presque compensée par une baisse similaire de l’hypothèse d’inflation.70 70 Les variations du CMPC selon une diagonale sont dues au fait que le passage du taux nominal au taux réel par la formule de Fisher a également un impact au second ordre sur les autres composantes du CMPC (spread de dette par exemple). 94 CONFIDENTIEL Annexe IX. Caractéristiques de marché des réseaux de gaz européens Figure 64: Caractéristiques de marché pour la distribution de gaz en France et en Europe Note : nombre de clients gaz égal au nombre de compteurs (domestiques et non domestique), sauf pour l’Allemagne où le nombre de clients domestiques est égal au nombre d’habitations chauffées au gaz. Sources : Eurogas, régulateurs, analyse NERA 95 CONFIDENTIEL Figure 65: consommation de gaz par usage en Europe Sources : Eurogas, régulateurs, analyse NERA 96 CONFIDENTIEL Annexe X. Période exacte retenue pour l’estimation de chaque paramètre Figure 3 Période d’observation (3 janvier 2000 – 20 avril 2015) Moyenne long terme (1er janvier 1990 – 20 avril 2015) Figure 4 Période d’observation (3 janvier 2000 – 17 avril 2015) Figure 5 Période d’observation (1er janvier 2000 – 1er mars 2015) Figure 6 Période d’observation (1er janvier 2000 – 1er mars 2015) Figure 12 Période d’observation (1er janvier 1996 – 1er mars 2015) Figure 13 Période d’observation (janvier 1996 – janvier 2015) Figure 16 Moyenne 3 ans (7 mars 2012 – 6 mars 2015) Moyenne 5 ans (7 mars 2010 – 6 mars 2015) Moyenne 10 ans (7 mars 2005 – 6 mars 2015) Figure 23 Moyenne zone euro 3 ans (2 mars 2012 – 1er mars 2015) Moyenne zone euro 5 ans (2 mars 2012 – 1er mars 2015) Moyenne France 3 ans (28 février 2012 – 27 février 2015) Moyenne France 5 ans (1er mars 2010 – 27 février 2015) 97 CONFIDENTIEL Moyenne France 10 ans (28 février 2005 – 27 février 2015) Figure 32 Bêtas 1 an (27 mars 2014 – 25 mars 2015) Bêtas 2 ans (28 mars 2013 – 25 mars 2015) Bêtas 3 ans (22 mars 2012 – 25 mars 2015) Bêtas 5 ans (25 mars 2010 – 25 mars 2015) Bêtas 10 ans (24 mars 2005 – 25 mars 2015) Figure 41 Période d’observation (1er janvier 2004 – 23 mars 2015) Figure 42 Moyenne 1 an (24 mars 2014 – 23 mars 2015) Moyenne 2 ans (24 mars 2013 – 23 mars 2015) Moyenne 5 ans (23 mars 2010 – 23 mars 2015) Moyenne 10 ans (23 mars 2005 – 23 mars 2015) Moyenne 15 ans (31 juillet 2001 – 6 mars 2015)71 71 Données indisponibles avant le 31 juillet 2001 98 CONFIDENTIEL Restrictions/Suppositions et conditions limitatives liées au rapport Ce rapport est destiné à l’utilisation exclusive du client de NERA Economic Consulting désigné ci-dessus. Ce rapport n’est pas destiné à la circulation ou la publication générale ni à être reproduit, cité ou distribué à toute autre fin que celles pouvant être définies ci-après sans la permission écrite préalable d’NERA Economic Consulting. S’agissant de ce rapport, il n’y a pas de tierce partie bénéficiaire et NERA Economic Consulting n’accepte aucune responsabilité à l’égard d’une tierce partie. Les informations fournies par d’autres et sur lesquelles l’intégralité ou certaines parties de ce rapport sont fondées, sont supposées être fiables mais n’ont pas été vérifiées de manière indépendante, sauf indication expresse contraire. Les informations publiques ainsi que les données industrielles et statistiques, sont des sources que nous estimons être fiables ; toutefois, nous ne prenons aucun engagement concernant la justesse et l’exhaustivité de ces dernières. Les conclusions fournies par ce rapport peuvent contenir des prévisions fondées sur des données courantes et des tendances historiques. Toute prévision de ce type est exposée à des risques inhérents et à des incertitudes. NERA Economic Consulting n’accepte aucune responsabilité quant aux résultats réels et aux événements futurs. Les opinions exprimées dans ce rapport ne sont valables qu’aux fins établies dans ce dernier et à la date de celui-ci. NERA Economic Consulting n’est tenue à aucune obligation quant à la révision de ce rapport en vue de refléter les changements, événements ou conditions survenant après la date de ce dernier. Toutes les décisions liées à l’application ou l’utilisation de conseils ou de recommandations figurant dans ce rapport relèvent de la seule responsabilité du client. Ce rapport ne constitue pas un conseil en investissement, ni ne fournit d'opinion concernant le bien-fondé de toute transaction avec une ou l'ensemble des parties. 99 NERA Economic Consulting 1 rue Euler 75008 Paris, France Tel: 33 1 45 02 30 00 Fax: 33 1 45 02 30 01 www.nera.com Société par Actions Simplifiée R.C.S. Paris B 451 252 118