Contenu du sommaire : Le prix du risque

Le but de cet article est d'analyser les conséquences de l'introduction de perceptions du risque et du temps (croyances, taux d'impatience) hétérogènes dans les modèles de valorisation standard. Nous montrons tout d'abord que les divers arguments avancés dans la littérature pour nier cette hétérogénéité ou pour en négliger les effets sont contredits tant par les données que par les travaux les plus récents. Nous introduisons ensuite une typologie de ces perceptions, nous en analysons les diverses formes et nous étudions comment le marché les agrège. Nous en déduisons l'impact de cette hétérogénéité des perceptions sur la prime de risque (ou le prix de marché du risque) et sur le prix du temps (taux d'actualisation ou taux d'intérêt). Nous montrons notamment que sur le long terme, la diversité des perceptions doit conduire à une évaluation plus prudente : taux d'actualisation plus faible et prime de risque plus élevée.Classification JEL : D53, G12.

Être averse au risque, un biais psychologique bien connu, cela correspond à refuser toute loterie ayant des gains et des pertes égaux, et ayant les mêmes chances de se réaliser. Pour accepter une perte de 1 euro avec 50 % de chance, il faut nous offrir un gain plus important, par exemple 2 euros plutôt que 1 euro – une compensation pour le risque pris en jouant. De la même manière, les investisseurs sont « récompensés » quand ils acceptent de s'exposer au risque actions des marchés financiers : leurs retours sur investissement doivent être supérieurs en moyenne au rendement sans risque – c'est le equity risk premium. Cette compensation pour le risque varie au cours du temps : les investisseurs peuvent espérer des gains futurs plus importants quand le cours du marché est faible au regard des dividendes versés que quand il est élevé. Mais ces variations de la prime du risque viennent-elles de variations de l'aversion au risque au cours du temps, ou ont-elles une autre origine ? Les données financières montrent, de manière indirecte, que la quantité de risque économique varie elle aussi avec l'indice. L'aversion pour le risque ne serait donc pas la seule en cause pour expliquer les variations du equity risk premium, même s'il est possible qu'elle joue un rôle important. Quantifier et comprendre ces deux sources de variations du prix du risque – l'aversion au risque et la quantité de risque – sont au cœur de la recherche théorique en finance des marchés.Classification JEL : G11, G12.

Les retraits de fonds sous gestion dans les banques privées et les autres institutions de gestion de fortune ont récemment surpris par leurs montants, mettant parfois en péril la rentabilité momentanée des institutions qu'ils quittent. Le présent article propose donc de procéder à une gestion proactive du risque-client, appuyée sur une explication convaincante de tels retraits. Une application innovante de l'article 25 de la réglementation MIFID-II aurait pu en fournir une base adaptée à cette fin. Cet article montre qu'il n'en est rien, en raison des modalités mises en oeuvre généralement choisies, reposant sur des questionnements fixes et des scores qualitatifs, conduisant à des résultats opposés à ceux que la notion d'adéquation-client souhaitait atteindre. Au-delà de ce constat, l'article propose une vue synthétique de l'évolution de l'analyse du risque et suggère que seule la notion actuelle de tolérance au risque généralisée, dépassant la vision héritée de Von Neumann et Morgenstern, conduit à l'explication recherchée. Les auteurs recommandent alors des outils digitaux interactifs, appuyés sur ce modèle et « apprenant » vite le profil de risque de l'investisseur, pour mettre en oeuvre une gestion proactive du risque-client. Une telle solution restaure dans le même temps une véritable conformité à la réglementation MIFID-II.Classification JEL : G21, G28.

La théorie économique enseigne que le prix du risque diversifiable est nul. Or le prix des risques les mieux diversifiables et couverts par les assureurs dans le cadre d'un marché a priori concurrentiel, comme l'assurance auto, ne tend pas vers zéro et n'a même pas tendance à diminuer sur le long terme. Ce paradoxe s'explique par la combinaison de nombreux facteurs qui le plus souvent n'ont pas de valeur en eux-mêmes, mais qui doivent être combinés pour arriver à un tableau à peu près fidèle de la réalité. L'objectif du présent article est de fournir des éléments de réflexion permettant de mieux comprendre les facteurs déterminants de la situation effective sur le marché.Dans une première partie, nous reviendrons sur la notion de risque, de risque diversifiable et de prix du risque diversifiable, afin de nous assurer de ce qui est vraiment supposé tendre vers zéro. Dans une deuxième partie, nous examinerons les différentes causes de cette déviation et chercherons à valider certaines d'entre elles, sans toutefois recourir à la rigueur de l'analyse quantitative qui outrepasse les limites du présent article. Dans une troisième partie, nous nous demanderons pourquoi on n'observe pas, à tout le moins, une tendance à la baisse du prix du risque diversifiable. Dans une quatrième partie, nous examinerons le rôle ambivalent de la régulation prudentielle de l'assurance à cet égard, le terme « ambivalent » étant strictement factuel, sans aucune connotation négative.Classification JEL : G11, G12, G22, G28.

La tarification du risque est l'un des principaux vecteurs de l'efficacité du secteur des assurances quand il s'agit d'améliorer la résilience du système. Les assureurs ont deux fonctions essentielles. Du côté de l'actif, ils se comportent comme des investisseurs à long terme, dans un souci de cohérence avec la durée de leurs passifs. Grâce à leur importante base d'actifs avoisinant les 3 000 Md$, ils peuvent agir en qualité d'amortisseurs sur les marchés financiers. Du côté du passif, ils aident les ménages, les entreprises et les gouvernements à se protéger contre d'éventuelles pertes financières résultant de la survenue d'événements indésirables. Des deux côtés, la tarification du risque est un déterminant clé de la mesure dans laquelle les assureurs peuvent contribuer à rendre la société plus résiliente.Classification JEL : E52, E61, G12, G22, G28, H54.

Pour intégrer le prix du risque dans les décisions publiques, la Commission Gollier proposait d'intégrer des « primes de risque pour la collectivité » dans le calcul économique, favorisant les projets à caractère assurantiel vis-à-vis des aléas sur le niveau de richesse global et pénalisant ceux dont les fondamentaux sont corrélés à l'activité économique. L'analyse des raisons pour lesquelles la mise en œuvre tarde conduit notamment à souligner le besoin de cohérence entre la prime de risque macroéconomique et le taux d'actualisation. Le champ d'application dépasse celui de l'évaluation des investissements publics, ou encore des politiques environnementales. On a besoin de telles références aussi pour l'évaluation des politiques de prévention des risques sociaux, pour guider l'État-actionnaire en matière de coût moyen pondéré du capital de ses opérateurs, et pour la fixation des redevances d'accès par les régulateurs sectoriels. Mais il faut alors intégrer que les politiques correspondantes prennent place dans des contextes de second rang, ceci nécessitant d'aller plus loin dans l'explicitation de l'articulation entre évaluation et gestion du risque.Classification JEL : D61, D78, H43.

Dans cet article, nous abordons la question du prix du risque de longévité. Nous commençons par décrire le risque de longévité et ses composantes, en distinguant les aspects biométriques, financiers et réglementaires. Nous expliquons ensuite les différents cadres d'évaluation (actuariel, financier et réglementaire), leurs points communs et leurs divergences. Nous traitons la question de l'actualisation et de la modélisation des taux d'intérêt long terme pour la gestion du risque de longévité. Nous donnons également des détails sur la façon subjective et pragmatique d'aborder certaines composantes du risque de longévité, notamment les plus extrêmes, sur le marché.Classification JEL : G12, I13.

Dans cet article, nous présentons plusieurs formules que les sociétés d'assurance pourraient adopter pour rembourser les coûts de la dépendance. Les deux formules les plus courantes sont la formule forfaitaire qui consiste à verser une rente fixe et permanente et la formule indemnitaire qui consiste à rembourser en deça d'un plafond toutes les dépenses encourues pendant une certaine période. Aucune de ces deux formules ne permet d'éviter qu'en cas de trop longue dépendance, l'assuré ne dépense tout son patrimoine, voire même doive dépendre de ses enfants. Pour couvrir ce risque de longue dépendance, nous recommandons d'appliquer le principe de la franchise selon lequel au-delà d'une certaine période de dépendance, tous les coûts seraient remboursés par l'assureur.Classification JEL : G22, I13, I18.

Dans une économie de plus en plus numérisée, les risques cyber sont en pleine expansion. Face à la multitude des vulnérabilités et des techniques d'attaque, toute approche quantitative de ce risque doit s'appuyer sur des invariants comme la nature des conséquences pour les entreprises ou la motivation des attaquants. L'expertise en cyber-sécurité se révèle nécessaire pour construire un cadre méthodologique à même d'intégrer ces déterminants du risque, mais aussi pour pallier le manque de données d'expérience et pour bâtir une approche prospective permettant de s'adapter à l'évolution constante du théâtre de la guerre cybernétique.L'industrie numérique semble repousser les limites de l'effet de réseau. La concentration des acteurs, la standardisation des produits et la connectivité des activités créent les conditions pour des cumuls de risque à grande ampleur. Les assureurs et réassureurs se trouvent donc face à l'impérieuse nécessité de modéliser ce risque catastrophe et doivent en quelques années parcourir un chemin qui a pris des décennies pour les risques naturels.Qu'il s'agisse du risque cyber individuel ou catastrophique, l'industrie de l'assurance doit créer le signal prix nécessaire pour réorienter les attitudes d'achat ou d'usage des agents économiques, et ce faisant, favoriser le développement de la sécurité et de la diversité nécessaires à la pérennité d'une économie numérisée.Classification JEL : G22, G32, O33.

Face à l'externalité globale que constitue le changement climatique, il existe un consensus fort parmi les économistes académiques en faveur de l'instrument de prix pour internaliser une externalité et pour soutenir au moyen d'une taxe un prix du carbone universel, en raison de la nature globale de l'externalité climatique. Toutefois, compte tenu des très fortes incertitudes à long terme pesant sur la dynamique du climat, sur les progrès technologiques verts, sur la crédibilité des engagements des différents pays, sur la croissance économique et donc sur l'évolution des émissions, la détermination de ce prix constitue encore aujourd'hui un défi colossal pour les économistes du climat. Il s'agit de valoriser des actions présentes générant un flux de bénéfices économiques et environnementaux, ce qui est très compliqué dans ce contexte. Dans cet article, j'offre une synthèse de mes travaux récents sur le sujet en présentant les deux méthodes possibles : l'approche coût-bénéfice dans laquelle le prix du carbone est la valeur actualisée du flux des dommages évités en réduisant les émissions actuelles d'une tonne de CO2 et l'approche coût-efficacité dans laquelle un budget de CO2 pour le siècle est fixé a priori, le prix du carbone étant la variable duale de cette contrainte climatique.Classification JEL : G12, H23, Q54, Q58.

La question du prix du risque dans l'évaluation des politiques et des investissements publics est abordée ici en partant, d'une part, de la manière dont elle a été discutée dans les travaux menés à France Stratégie pour alimenter les cadres de référence des évaluations socio-économiques préalables des grands projets d'investissement d'État et, d'autre part, de la manière dont ces outils sont de fait mobilisés dans les évaluations socio-économiques qui ont été notamment contre-expertisées en France ces dernières années au Secrétariat général pour l'investissement. L'article évoque ensuite les principaux défis qu'il convient de relever pour améliorer la pratique des études sur les grands projets et pour faire en sorte que les évaluations mobilisées traitent de manière satisfaisante les risques et les incertitudes qui entourent les bénéfices et les coûts et qu'elles puissent ainsi être réellement utiles dans le débat public et la prise de décision.Classification JEL : D61, D81, H43.

La prime de risque sur les actions représente le rendement supplémentaire obtenu en investissant en actions par rapport au rendement d'un bon du Trésor de court terme. La littérature financière a depuis une trentaine d'années proposé divers modèles de risque pour justifier l'amplitude de cette prime qui est de l'ordre de 6 % à 8 % annuellement pour la plupart des pays industrialisés pour la période de l'après-guerre. Nous passons en revue les divers modèles et expliquons leur complexification au fil du temps pour expliquer non seulement la prime moyenne, mais aussi sa variabilité, sa prévisibilité à divers horizons et sa structure à terme.Classification JEL : G11, G12, G17.

L'époque moderne porte un intérêt croissant à la flexibilité. Cette tendance qui se rencontre dans tous les compartiments de la vie quotidienne se retrouve aussi dans l'analyse économique où la flexibilité et la manière d'en tirer parti ont fait l'objet de nombre de développements illustrés par l'utilisation croissante des outils de la programmation dynamique et de la théorie des options réelles. Sans vouloir donner une vue complète des méthodes ainsi mises en œuvre, cet article s'attache à faire comprendre et illustrer le résultat le plus emblématique, qui conduit à optimiser, et en général à repousser, la date de prise de décision pour tenir compte des suppléments d'information que l'avenir peut apporter. Les conséquences de ce principe aboutissent, en terme d'analyse économique, et notamment de traitement du taux d'escompte, à des procédures sensiblement différentes selon qu'il s'agit d'un investisseur privé, qui peut s'appuyer sur les marchés tant pour valoriser les biens qu'il produit que pour évaluer les actifs qu'il possède ou qu'il crée, ou d'un investisseur public qui produit en dehors des marchés en recherchant à optimiser une expression de bien-être collectif.Classification JEL : D81, G12, G14, H43.

À la suite de la crise des subprimes, le Parlement européen a demandé en 2010 à la Commission européenne de mettre en œuvre une taxe sur les transactions financières destinées à décourager les opérations financières purement spéculatives. À ce jour, seules la France (2012) et l'Italie (2013) ont instauré une telle taxe. L'expérience française de taxe sur les transactions financières a été étudiée dans plusieurs articles académiques, dont les principaux résultats empiriques sont assez concordants. Toutefois, les recommandations qu'ils en tirent sont assez différentes. Pour essayer de comprendre ces divergences, nous présentons les différents arguments qui s'opposent à la taxe. Nous expliquons ensuite pourquoi nous ne sommes pas convaincus par ceux-ci, puis nous formulons une série de propositions d'extension de la TTF. Ces propositions, si elles étaient adoptées, aboutiraient d'après nous à une véritable TTF, qui pourrait augmenter les recettes fiscales sans avoir beaucoup d'effets négatifs.Classification JEL : G01, G18.

Cet article examine le degré de décentralisation des crypto-monnaies et fournit des éléments de comparaison avec les monnaies standards. En premier lieu, nous montrons que les crypto-monnaies sont des systèmes hybrides à la fois centralisés et décentralisés. Leur architecture logicielle est décentralisée, leur fonctionnement logique est centralisé, et leurs dimensions institutionnelle et organisationnelle sont partiellement centralisées. En second lieu, nous montrons que la communauté blockchain travaille activement pour rendre les dimensions logique et organisationnelle plus décentralisées. Ce faisant, elles redécouvrent quelques mécanismes fondamentaux de l'écosystème bancaire.Classification JEL : E41, E42, G21, O03.