Memoire Online - La dynamique de convergence en méditerranée. Un système d'évaluation basé sur l'analyse multicritère

La méthode de rating dépend directement de la nature des données prises en compte. Elle peut suivre une démarche quantitative, qualitative ou une combinaison des deux. En général, se sont les critères politiques qui nécessitent un traitement d'ordre qualitatif. Celui-ci suppose l'utilisation de questionnaires soumis à des spécialistes dans le but d'attribuer à chaque critère une note subjective partant de leur connaissance du terrain. Ces notes sont délimitées par une échelle préalablement fixée (souvent de 0 à 100).

A travers leur démarche méthodologique, les organismes de rating ont certains points communs qui pourraient s'avérer significatifs. La procédure de transformation des indicateurs composites en un indice estimateur du risque, est approximativement la même. Les systèmes de notation employés ont pour point commun d'engendrer un classement des pays suivant une évaluation scalaire ou ordinale. Dans ce dernier cas, la note est tout d'abord déduite sous forme numérique, à partir de données quantitatives ou qualitatives. Ceci rend plus accessible l'application d'un système de pondérations. Toutefois, ces organismes ne délivrent quasiment aucune information concernant les opérations effectuées sur les modalités de calcul aboutissant à la notation¹⁰.

Encadré 11 : Décomposition des systèmes de rating de Fitch, Moody's et S&P

*Moody's*	*S&P*	*Fitch*	Interprétation
Investment grade	Catégorie investissement	Niveau d'investissement de sécurité	*1ère Catégorie*
Aaa	AAA	AAA	Qualité maximale (probabilité de risque minimale)
Aa1	AA+	AA+	Qualité élevée (probabilité de risque très faible)
Aa2	AA	AA
Aa3	AA-	AA-
A1	A+	A+	Qualité favorable (probabilité de risque faible)
A2	A	A
A3	A-	A-
Baa1	BBB+	BBB+	Qualité correcte (probabilité de risque normalement faible)
Baa2	BBB	BBB
Baa3	BBB-	BBB-
Speculative grade	*Catégorie spéculative*	Niveau d'investissement spéculatif	*2ème Catégorie*
Ba1	BB+	BB+	Faible protection contre les éléments spéculatifs (probabilité d'évolution du risque)
Ba2	BB	BB
Ba3	BB-	BB-
B1	B+	B+	Faible probabilité de respect des engagements (Risque significatif avec marge de sécurité)
B2	B	B
B3	B-	B-
Caa1	CCC+	CCC+	Eventualité d'un défaut proche (risque considérable)
Caa2	CCC	CCC
Caa3	CCC-	CCC-
Ca	CC	CC	Eventualité d'un défaut imminent (risque élevé)
Ca	C	C	Eventualité d'un défaut imminent (risque élevé)
C	D	DDD	En défaut (risque excessif)
		DD
		D

Source : Fitch Ratings [2002], p.15 ; Moody's Investor Service [2002], p. 102 ; S&P [2003], pp. 131-134.

10 Seule l'agence PRS met à la disposition du grand public la procédure ICRG en toute transparence : définition et pondération des critères, modélisation et calculs, construction et interprétation des notes.

Examinons de plus près les systèmes de notation des agences Fitch, Moody's et S&P, pour lesquels nous avons testé la convergence dans le temps, après avoir établi un parallèle entre les critères d'évaluation¹¹. La répartition des notes se fait globalement sur deux grandes catégories : la première (Investment grade, Catégorie investissement, Niveau d'investissement de sécurité) permet de classer les profils de qualité et la seconde (Speculative grade, Catégorie spéculative, Niveau d'investissement spéculatif) répertorie les profils vis-à-vis desquels une attitude prudente est recommandée. En tenant compte de ces échelles, il est possible de regrouper les notes en sous-catégories suivant la qualité du titre, tout en préservant la limite entre les catégories d'investissement de sécurité et spéculatif (cf. encadré 11).

En somme, les agents économiques disposent d'une grille de lecture détaillée permettant de retranscrire le niveau de risque encouru lors de l'investissement. Nous avons cependant relevé que certaines agences, notamment Fitch et S&P, proposent un système de notes plus stratifié composé d'une sous-catégorie supplémentaire (D). Il reste à vérifier si en dépit de cela, les ratings convergent.

Concernant la construction de la base de données, les notes prises en compte sont des ratings de long terme en monnaie étrangère. A partir du moment où ils se rejoignent au niveau de l'échelle, les systèmes de notation alphabétiques (de Aaa ou AAA à D) ont été convertis en systèmes numériques (de 1 à 22), plus adaptés aux calculs. Nous avons sélectionné un échantillon de 59 pays que nous avons réunis en six groupes suivant leur niveau de développement (cf. encadré 12, tableau 1). Dans un souci d'uniformité, nous avons fait en sorte que l'étendue des séries temporelles soit identique pour les pays faisant partie de la même zone (cf. encadré 12, tableau 2). Nous avons ensuite calculé pour chaque trimestre, une moyenne par région, afin de minimiser les effets des économies atypiques et d'optimiser la lecture des résultats.

En économétrie, la notion de convergence suppose l'existence d'une modélisation des variables. Or, l'évolution des notes émises par les agences de rating à travers le temps, n'est pas été modélisée. Par conséquent, nous avons procédé à un test de cointégration en vue de vérifier si ces variables évoluent de façon autonome (auquel cas elles ne sont pas cointégrées), ou si elles ne s'écartent pas durablement les unes des autres (auquel cas elles sont cointégrées). La non-cointégration des variables suppose qu'elles évoluent dans des directions différentes et pas nécessairement au même moment : il y a forcément un écart entre les séries temporelles, et donc divergence.

La cointégration en revanche, n'implique pas systématiquement une convergence, elle suppose seulement que les séries évoluent en même temps : il y a une relation de long terme entre les variables. Dans ce cas, nous pouvons avancer qu'il existe un écart entre les séries temporelles et compléter le test de cointégration par une analyse des écarts entre les systèmes de notation des trois agences.

11 Pour plus de détails concernant la composition des familles de critères, voir annexe 8.

Encadré 12 : Caractéristiques de l'échantillon utilisé pour le test de convergence

Zone 1	Zone 2	Zone 3	Zone 4	Zone 5	Zone 6
Amérique du Nord et Océanie	Amérique du Sud	Asie du Sud-Est et Iles du Pacifique	Europe Occidentale	Europe Orientale	Méditerranée Sud, Est et Afrique du Sud
Australie	Argentine	Chine	Allemagne	Croatie	Afrique du Sud
Canada	Brésil	Corée	Autriche	Estonie	Chypre
États-Unis	Chili	Hong-Kong	Belgique	Lituanie	Égypte
Mexique	Colombie	Inde	Danemark	Pologne	Grèce
Nouvelle-Zélande	Pérou	Indonésie	Espagne	Roumanie	Israël
	Uruguay	Japon	Finlande	Russie	Koweït
	Venezuela	Malaisie	France	Slovaquie	Liban
		Philippines	Hongrie	Slovénie	Malte
		Singapour	Islande	Tchéquie	Tunisie
		Thaïlande	Irlande		Turquie
			Italie
			Luxembourg
			Norvège
			Pays-Bas
			Portugal
			Royaume-Uni
			Suède
			Suisse

Un total de 59 pays répartis en 6 zones géographiques
Bloc de pays	Contenu	Nombre de pays	Période	Nombre de trimestres
Zone 1	Amérique du Nord et Océanie	5	T3 1995 - T4 2003	34
Zone 2	Amérique du Sud	7	T1 1995 - T4 2003	36
Zone 3	Asie du Sud-Est et Iles du Pacifique	10	T2 1997 - T4 2003	27
Zone 4	Europe Occidentale	18	T3 1994 - T4 2003	38
Zone 5	Europe Orientale	9	T2 1996 - T4 2003	31
Zone 6	Méditerranée Sud, Est et Afrique du Sud	10	T4 1995 - T4 2003	33

Concrètement, les séries de données relatives aux six zones étudiées ont un comportement parfois aléatoire, dû notamment aux chocs survenant en période de crise. Cet effet a été observé au niveau de la zone Amérique du Sud (cf. encadré 13, graphique 2), où le degré de risque a très vite augmenté entre 2001 et 2002 suite à la crise argentine. Le même effet a touché la zone Asie du Sud-Est et Iles du Pacifique (cf. encadré 13, graphique 3), où le niveau de risque a rapidement augmenté en fin d'année 1997. Quant à la zone Europe Orientale (cf. encadré 13, graphique 5), c'est l'effet inverse qui s'est produit dès 2001, à savoir le recul du niveau de risque en raison de l'amélioration des standards économiques et financiers avec pour perspective l'adhésion à l'UE. Le même effet a été observé, dès 1999, au niveau de la zone Méditerranée Sud, Est et Afrique du Sud (cf. encadré 13, graphique 6), grâce à la convergence politique, économique et sociale des pays dans le cadre des accords d'association euroméditerranéens.

Un comportement beaucoup plus stable a été constaté pour la zone Amérique du Nord et Océanie (encadré 13, graphique 1) ainsi que pour la zone Europe Occidentale (encadré 13, graphique 4). Dans ce dernier cas, on note une régression du niveau de risque, dès 1998, due au resserrement des écarts entre les standards économiques et financiers, avec pour perspective une intégration parfaite dans le cadre d'une union monétaire.

Par ailleurs, il apparaît qu'au niveau des six zones étudiées, les séries de données ne sont pas stationnaires, autrement dit, elles n'évoluent pas régulièrement autour d'une moyenne. Un test de racine unitaire a permis en l'occurrence de confirmer la nonstationnarité des variables. A l'aide du logiciel Pc-Give, nous avons procédé au test de Dickey-Fuller augmenté (ADF) afin de vérifier l'existence ou non de racines unitaires. L'idée est de partir d'une hypothèse H0 selon laquelle une série de données admet une racine unitaire et qu'elle est I(1). Accepter H0 signifie que la série n'est pas stationnaire.

Le test ADF est dans un premier temps pratiqué sur les variables en niveau. Les résultats montrent que les séries sont intégrées d'ordre 1 et sont, par conséquent, non stationnaires (cf. annexe 9, tableau 1). Dans un second temps, le test ADF est effectué sur les variables en différence première. Les résultats montrent que les séries sont intégrées d'ordre 0 et sont donc stationnaires (cf. annexe 9, tableau 2). Ceci signifie que les séries qui sont à l'origine non stationnaires (variables en niveau) le deviennent une fois différenciées (variables en différence première). A partir de là, il est possible de pratiquer un test de cointégration sur les variables en niveau. Ce test a été effectué sur les variables en niveau par le logiciel Pc-Give. Il s'appuie sur la procédure de Johansen et se décline en deux étapes. La première a pour objectif de déterminer le nombre de retards à retenir puis l'ordre du VAR selon les critères de Schwartz, Hannan-QuinnAkaike ou Fisher (cf. annexe 9, tableau 3). La seconde permet de déterminer le nombre de relations de cointégration existant entre les variables selon le critère de la trace (cf. annexe 9, tableau 4).

Partant d'un nombre initial de quatre retards, les résultats obtenus montrent que, quelle que soit la zone concernée, il existe au minimum une relation de cointégration. A ce niveau, le calcul des écarts-types entre les trois variables permet de souligner l'intensité des décalages entre les ratings. Il s'agit des courbes d'écarts types avec leur tendance linéaire (cf. encadré 13, graphiques 7 à 12). Les résultats montrent que les écarts entre les trois variables ont tendance à augmenter, mais cette croissance est très faible (de l'ordre de 0,20 tout au plus, sur une échelle de 22). En effet, comme il s'agit de notes déterminées par une échelle délimitée, elles ne peuvent pas s'écarter indéfiniment, sinon elles sortiraient du cadre de l'échelle.

En outre, sur les trois agences de rating il y a pour chaque zone un sur-évaluateur du risque (agence pessimiste) et un sous-évaluateur du risque (agence optimiste). En se référant aux graphiques 1 à 6 (cf. encadré 13), nous constatons que pour les zones exposées aux crises (Amérique Latine et Asie du Sud-Est), les agences Fitch et S&P sont celles qui réagissent rapidement aux phénomènes d'instabilité, alors que Moody's est relativement moins sensible. En revanche, pour les régions stables (Amérique du Nord, Océanie et Europe), ce sont les agences Fitch et Moody's qui surévaluent le risque.

Au final, il s'avère que S&P entretient une attitude pessimiste, Moody's une attitude optimiste, et Fitch une position intermédiaire. Ceci est, sans doute, dû aux nuances qui existent entre leurs méthodologies de calcul (les algorithmes de la boite noire), puisque sur le plan des critères, des périodes, ainsi que des zones de couverture, le problème de convergence ne se pose pas.

La dynamique de convergence en méditerranée. Un système d'évaluation basé sur l'analyse multicritère

b. Comparaison des systèmes de notes et convergence des ratings