Blog de Paul Jorion

En fait, les choses ne se sont pas mal passées, comme quoi on s’affole souvent pour pas grand’ chose ! Le marché américain avait joué au yo–yo toute la journée pour regagner 1 % en fin de séance sur une bonne nouvelle. Je cite ici le Wall Street Journal à propos du retournement de la tendance « dû en grande partie au soulagement lorsqu’il s’avéra que la rumeur d’une crise [mise en faillite imminente] du promoteur immobilier Beazer Homes était sans fondement ». L’action de Beazer avait perdu jusqu’à 40 % de sa valeur à un moment de la journée, pour finir seulement à – 21 %. En cette période agitée, on est souvent obligé de se contenter des seules bonnes nouvelles qu’on trouve.

Ceci dit, je vais quand même commencer à vous parler des modèles financiers. Je ne crois pas prendre un risque énorme.

Les organismes de tutelle des compagnies financières autorisent deux types de modèles : ceux dont la scientificité est prouvée et ceux qui correspondent à une « norme industrielle » (industry standard). Remarque préliminaire : si la première catégorie avait suffi, on n’aurait pas eu besoin de la seconde : il y a donc des modèles sans scientificité et dont la garantie ne repose que sur le consensus de l’industrie financière.

Je vais d’abord dire un mot sur les modèles « scientifiques » et pour tempérer l’enthousiasme que je décèle, je vais commencer par préciser que les modèles financiers « scientifiques » se composent en général de multiples parties dont le degré de scientificité est lui très variable. Un modèle typique comprendra par exemple cinq ou six composantes atteignant un degré de précision qui permettra l’usage de cinq décimales, et une dernière dont l’équivalent est le geste bien connu consistant à mouiller son doigt et à le lever pour prendre le vent. On en trouve un bon exemple dans le modèle dit de Black et Scholes utilisé pour évaluer le prix d’une option, où la « volatilité implicite », souvent hurlée d’un bout à l’autre d’une salle de marché, est une variable de ce genre, dont – vu son mode de transmission – la valeur ne peut prendre qu’un très faible nombre de décimales.

La précision effective d’un tel modèle « scientifique » dans son ensemble est bien entendu celle de sa composante la plus grossière, fait généralement négligé par ses utilisateurs. L’image qui me vient à l’esprit, est celle que François Jacob utilisait à propos du cerveau humain : un moteur à réaction greffé sur une charrette à bras.

En principe, lorsqu’existe un modèle « scientifique », celui–ci devrait prévaloir sur tout concurrent correspondant à une « norme industrielle ». Ce qui n’est cependant pas toujours le cas. Ainsi, dans un grand nombre de processus en finance, la meilleure prévision possible d’un prix est la dernière cotation connue. La chose peut être établie mathématiquement dans certains cas ; dans beaucoup d’autres elle peut être vérifiée par l’analyse de séries de données historiques. Il ne s’agit certainement pas d’une prévision impressionnante par son originalité mais c’est bien celle qui minimise l’erreur et est donc la seule authentiquement « scientifique ». Or cette prévision n’est jamais utilisée en finance et la « norme industrielle » est toujours une formule très compliquée qui produit un chiffre différent ; le raisonnement sous–jacent est, à mon sens, que si quelqu’un est grassement payé en tant qu’ingénieur financier, il doit pouvoir faire mieux qu’affirmer que le prix de demain sera probablement le même qu’aujourd’hui.

Un bon exemple en est fourni par les prévisions relatives à la courbe des taux, qui représente le taux flottant correspondant à un prêt à trois mois, six mois, un an, cinq ans, dix ans, etc. et dont, comme je viens de le dire, la meilleure prévision possible est qu’elle se maintiendra telle quelle. La « norme industrielle », au contraire, est qu’on peut utiliser comme prévision pour la courbe des taux, la courbe des taux à terme.

La courbe des taux à terme est une courbe qui montre ce qu’il en coûte aujourd’hui d’emprunter à terme, c’est–à–dire plus tard. Je vais chez le banquier et je lui dis : « J’aurai besoin d’un million dans un an que je vous emprunterais pour trois ans. Pouvons–nous en fixer le taux maintenant ? » Si le banquier dit oui, vous aurez fixé le taux à terme pour trois ans, dans un an. Ce que le taux à terme exprime est ce qu’il en coûte aujourd’hui d’emprunter pour trois ans dans un an ; la « norme industrielle » consiste à dire que la courbe des taux à terme exprime « ce qu’il en coûtera d’emprunter pour trois ans dans un an », ce qui est tout simplement faux. La distinction est subtile mais la confusion réside dans le fait qu’il ne s’agit pas d’un taux fixé dans l’avenir mais d’un taux fixé aujourd’hui « à propos » de l’avenir et sa capacité de prédire celui–ci est en conséquence, tout simplement nulle.

Les deux types de modèles, « scientifique » et de « norme industrielle » diffèrent pour ce qui touche au risque systémique qu’ils présentent, c’est–à–dire quant au risque d’effet boule de neige qu’ils constituent pour les marchés financiers. Les modèles « scientifiques » ne présentent pas de risque systémique pour la raison suivante : soit ils sont proprement scientifiques et sont donc exacts, soit ils sont « scientifiques » au titre de ceux que j’ai évoqués précédemment où différentes composantes présentent des degrés divers de précision, et chacun se trompant différemment, aucun effet global n’en résultera. Un risque systémique réel existe cependant dans l’usage des modèles dits de « norme industrielle ». Ils ne sont pas scientifiques et par conséquent se trompent, mais du fait qu’ils ont été adoptés par l’ensemble de la branche, tous ses utilisateurs se trompent exactement de la même manière. Le jour viendra où chacun de ces utilisateurs posera au même moment le même geste – qui n’est pas celui qui conviendrait – et un effet global catastrophique en résultera.