Cet article appartient au dossier : Recherche, ESCP Europe Applied Research Papers 8.

Pays émergents

Comment l’information délivrée aux investisseurs d’obligations d’entreprises est-elle liée au risque ?

Pour les investisseurs, les obligations des entreprises non financières des pays émergents sont des actifs intéressants en termes de rendement. Après avoir rappelé l’environnement obligataire actuel, cette étude cherche à évaluer quelles sont les variables influant le plus sur le risque de ces obligations d’entreprises, dans neuf de ces pays.

1. Motivations des émissions obligataires

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  • Tableaux 2 et 3

    Tableaux 2 et 3

  • 4. Échelle numérique des notes des agences de notation

    4. Échelle numérique des notes des agences de notation

  • Graphique 1 – Explication du lien entre le spread et la duration

    Graphique 1 – Explication du lien entre le spread et la duration

  • Tableau 5

    Tableau 5

  • 6. Étude de la corrélation entre Z-Spread et d’autres champs informationnels

    6. Étude de la corrélation entre Z-Spread et d’autres champs informationnels

Revue de l'article

Cet article est extrait de
Banque & Stratégie n°359

ESCP Europe Applied Research Papers 8

Après la plus grande crise économique et financière depuis la Seconde Guerre mondiale, en 2008, il a été grandement attendu que l’économie mondiale réduise son niveau de dette. Or, au contraire, neuf ans après, dans la plupart des pays du monde, il n’en a quasiment rien été, que ce soit au niveau souverain, des entreprises non financières ou des ménages. La dette globale a atteint 215 milliers de milliards de dollars américains en 2016, selon l’Institut de la finance internationale. En parallèle, les marchés obligataires primaires étaient en pleine croissance en 2016 : plus 7 milliers de milliards de dollars, ce qui représente une augmentation record de 16 % par rapport à 2015. Ils s’élèvent maintenant à 100 milliers de milliards de dollars, selon le rapport Debt Capital Markets Review 2016 de Thomson Reuters.

Concernant les seules entreprises, il est intéressant de s’attarder sur les entreprises des marchés émergent, car elles font l’effort d’être mieux intégrées sur les marchés financiers internationaux. En 2016, la dette des entreprises des pays émergents a atteint 267 milliards de dollars, en croissance de 34 % par rapport à 2015. L’Inde, le Mexique, le Brésil et la Russie représentent 50 % de cette activité. Même si une grande partie de cette dette arrivera dangereusement à maturité dans les prochaines années (notamment en Chine, selon Bloomberg), l’environnement macroéconomique actuel est favorable au marché obligataire des entreprises des pays émergents et il serait intéressant d’avoir une meilleure compréhension des déterminants variables du risque de crédit que représente cette dette en confrontant l’émetteur et l’investisseur.

Une confrontation de points de vue émetteur/investisseur

D’un point de vue général, des travaux de recherche (notamment Houston et James, 1996 ; Datta et al., 2000 ; Mizen & Tsoukas, 2013), ont démontré que les déterminants de l’émission de dette des entreprises des pays développés lient des caractéristiques propres à ces dernières et l’environnement macroéconomique. Plus précisément, ces caractéristiques propres comprennent la taille, la croissance et les conditions financières de l’entreprise, tandis que plusieurs autres facteurs comme la liquidité du marché, l’asymétrie d’information et le timing jouent aussi un rôle clé. Le monde économique dans lequel évoluent certaines grandes puissances mondiales, avec un environnement de taux d’intérêt bas voire nuls accompagné de grandes opérations de rachats d’actifs, est paradoxal voire inédit. Dans cet environnement, les taux d’intérêt étant bas, il est avantageux d’avoir recours à la dette car son coût est bas également. La logique sera de confronter l’investisseur qui a pour objectif d’avoir le meilleur retour sur investissement à l’émetteur qui tire bénéfice du recours aux obligations.

Un des piliers de la finance d’entreprise, qui comprend toutes décisions affectant les comptes d’une entreprise, selon Damodaran (1999), est la décision de financement, permettant de maximiser la valeur de cette entreprise. L’utilisation d’obligations présente de nombreux avantages dans cette optique de financement. Cependant, cet environnement favorable présente un risque, selon la Banque des Règlements Internationaux (BRI). Cette dernière affirme que le remboursement et les intérêts liés de la dette de ces entreprises vont augmenter de 40 % entre 2016 et 2018 (environ 340 milliards de dollars), créant un risque de défaut potentiel.

Cela est une donnée de marché très importante car il a été démontré par Longstaff, Mithal et Neis (2005) que pour le marché américain, le risque de défaut représente la plus grande partie de la marge relative à la courbe de taux du souverain (plus de 50 %). La revue littéraire a permis de confronter les points de vue des émetteurs par rapport aux investisseurs, dans un premier temps, sur les émissions d’obligations des entreprises, puis, dans un deuxième temps, sur un centrage sur les pays émergents. Les motivations identifiées sont résumées dans le Tableau 1, l’objectif étant de trouver les informations et les messages délivrés lors d’une émission d’obligation qui permettent d’atténuer le risque de crédit pour les investisseurs (voir Tableau 1).

Hypothèses

Après avoir étudié la littérature existante disponible sur le sujet des obligations des entreprises et s’être centré sur les entreprises des marchés émergents, l’objectif de ce travail consiste à étudier neuf hypothèses sur la protection des investisseurs (c’est-à-dire la mitigation de leur risque) par l’information qui peut leur être délivrée par les entreprises des marchés émergents. Parmi ces neuf hypothèses, deux sont fondées sur des critères financiers et sept sur des critères non financiers. L’approche de ce travail est donc d’étudier le risque de l’obligation approximé par la variable dépendante Z-Spread du marché secondaire (performance sur les marchés financiers) en lien avec : la duration, le levier financier des entreprises, la transparence délivrée par l’indicateur TRACE, la notation de l’obligation, la notation du pays, la distribution d’un prospectus au moment de l’émission sur le marché primaire, la cotation ou non de l’entreprise, le fait que l’obligation soit enregistrée sur le marché secondaire, et le motif d’utilisation de l’obligation. Le Z-Spread mesure l’écart de la courbe de rendement de l’émetteur par rapport à une courbe de référence (taux mid-swaps) que l’investisseur exige pour prêter de l’argent. Le Z-Spread est souvent utilisé pour comparer des obligations de maturité, de devises et de montants différents (voir Tableaux 2 et 3).

Analyse de l’échantillon

Pour établir l’échantillon de cette étude, il a fallu s’intéresser aux entreprises non financières localisées dans les pays émergents ayant le plus d’influence sur la scène économique internationale : les BRICS (Brésil, Russie, Inde, Chine et Afrique du Sud), complétés par d’autres pays (Hong Kong, Indonésie, Mexique et Pologne). Parmi cet échantillon de pays émergents, la Chine et Hong Kong sont les moteurs des émissions d’obligations et représentent environ 50 % du nombre et du volume d’émissions. L’échantillon présente une répartition assez équitable entre renminbi chinois et dollar américain, ces deux monnaies étant largement utilisées (près de 90 %). La majorité des investisseurs et des bénéficiaires des obligations de ces pays sont institutionnels comme le China AMC International Bond Fund, JP Morgan AM, Pictet, Pimco, Fidelity, Allianz, etc. Les obligations de l’échantillon ont des coupons à 5,6 % en moyenne (la plage allant d’obligations zéro-coupon à des obligations avec des coupons à 21,3 %) et ont une duration de 12,65 ans de moyenne.

Pour établir le modèle à démontrer, il a fallu faire un travail important sur les données extraites de Bloomberg et des agences de notation, ce qui a considérablement diminué le premier échantillon extrait (sur 1992 obligations qui étaient éligibles à cette étude, le nombre est passé à 196). Tout d’abord, il a fallu s’assurer que le risque était contenu dans les pays choisis pour ne pas inclure de multinationales/véhicules financiers qui auraient un coût de la dette plus faible et un risque à l’étranger. Ensuite, la plupart des entreprises étant privées, (plus de 90 % de notre échantillon initial de 1992 entrées) il a fallu garder celles dont un levier financier était renseigné. Le reste des informations financières telles que la duration et le Z-Spread a pu être extrait assez aisément de l’outil Bloomberg. Ainsi, il a été possible d’attribuer une variable binaire 1 ou 0 pour les informations non financières telle que la présence ou non de la variable TRACE, le fait que l’entreprise a distribué un prospectus ou non, qu’elle est privée ou non, que l’obligation est enregistrée ou non, et enfin que la dette est utilisée ou non à motif d’expansion/investissement (dépenses d’investissement, project finance, financement d’acquisition), ce qui permettrait des flux de trésoreries futurs plus importants (par rapport à une dette avec un motif autre comme un refinancement, remboursement de prêt, prêt intra-entreprise, fond de roulement, green bond pour financer la transition énergétique…). Enfin, pour mesurer l’influence des agences de notation, il a fallu utiliser les travaux de Karminsky, Sosyurko et Vasilyuk (2011) pour obtenir une grille uniforme et numérique de conversion (médiane de notes entre 0 : default et 20 : Aaa/AAA /AAA). Le même travail a été fait pour la note du pays, en calculant la médiane de la variable composite de 1998 à aujourd’hui. Ce calcul a permis de prendre en compte l’observation macroéconomique selon laquelle certains pays émergents ont connu une baisse (ou une hausse) de leur note depuis la date d’émission de l’obligation (voir Tableau 4).

Observations

Pour décider si les variables indépendantes sont des déterminants de la variable dépendante, le risque Z-Spread, il faut observer l’étude de corrélation et la régression linéaire établie par la relation suivante : voir Equation 1.

Tout d’abord, en regardant les statistiques descriptives, il est possible d’observer que les entreprises de l’échantillon sont quasiment toutes privées (à 95 %). Ces mêmes entreprises en revanche n’utilisent pas forcément des prospectus (40 % des émissions étudiées n’en possèdent pas). Les obligations sont à peu près toutes enregistrées (~90 % le sont) et elles utilisent l’indicateur TRACE à 63 %. Le motif de ses obligations est principalement l’expansion (57 %). La note médiane des pays d’origine est très élevée (A2/A/A (M/S/P)) correspondant à 15/20 selon l’échelle numérique définie (voir tableau 4), la raison étant que la plupart des obligations ont été émises depuis Hong Kong (-/AAA/ AA+ (S/F)). La notation moyenne des obligations est moins élevée (Baa2/BBB/BBB (M/S/P)) correspondant à 12/20. Le levier financier médian est approximativement de 4. Ensuite, avant toute analyse du modèle, les résultats de la régression linéaire ont permis de s’apercevoir que le coefficient de détermination R2 qui permet de décrire la qualité du modèle est de 45,6 %. Ce qui signifie que les composantes indépendantes du modèle n’expliquent que 45 % de la variation de la composante dépendante.

En second lieu, il a fallu regarder dans la régression linéaire si les variables du modèle étaient significatives avec les colonnes « Statistique t » et « Probabilité ».

La barre d’admissibilité étant :

  • supérieure à 1,96 en valeur absolue pour la Statistique t ;
  • inférieure à 0,05 en valeur absolue pour la Probabilité

Les variables du levier financier, de l’utilisation de la dette pour l’investissement, le caractère enregistré de l’obligation et la délivrance de prospectus ont été supprimés du modèle, car non admissibles selon ces deux critères d’admissibilité. L’indicateur TRACE a été conservé car il se situait juste en dessous de la barre d’admissibilité (voir Tableaux 5 et 6).

Résultats

H1 : On peut voir à partir des tests que le levier financier est négativement corrélé avec le Z-Spread, ce qui signifie que plus une entreprise met du temps à rembourser sa dette avec l’EBITDA, moins le risque est grand et inversement, ce qui n’est pas forcément logique. La variable n’est donc pas considérée comme significative.

H2 : La duration est faiblement décorrélée au Z-Spread d’après l’étude de corrélation, ce qui indique que plus les investisseurs s’attendent à ce que les taux d’intérêt baissent (faisant que le prix de l’obligation augmente et qu’il est donc intéressant), moins il y aura un risque. Cela est normal si on regarde la courbe convexe du prix d’une obligation. Cependant, il y a un résultat différent avec la régression linéaire où les deux variables sont positivement corrélées avec un coefficient de 12,7 (voir Graphique 1).

H3 : L’indicateur TRACE est l’élément ayant le coefficient de corrélation le plus élevé positivement de la régression linéaire. C’est-à-dire que plus il y a de transparence sur les transactions liées aux obligations dans le marché secondaire, plus le risque augmente. Ceci est un résultat paradoxal, car il serait normal de penser que la transparence de l’obligation améliore la liquidité et est donc corrélée négativement au risque. Cette hypothèse est donc rejetée.

H4 : La notation de l’entreprise est très négativement corrélée au risque ce qui est un résultat attendu, car plus une entreprise bénéficie d’une bonne notation, moins le risque est grand.

H5 : Il est largement admis que le risque d’un pays souverain est considéré comme l’actif le moins risqué et qu’il sert souvent de mesure à la notation des entreprises de ce même pays. Dans le résultat de la régression linéaire, la notation du pays est positivement corrélée au risque, ce qui est un résultat paradoxal car cela voudrait dire que plus le risque du pays est grand, plus le Z-Spread augmente. Le résultat attendu se trouve cependant dans l’étude de la corrélation. En s’intéressant à cette étude, la notation du souverain est moins décorrélée que la notation de l’entreprise, ce qui est encore paradoxal mais explicable. En effet, cela voudrait dire que ces entreprises de pays émergents ne suivent pas la logique des agences de notation et qu’il existerait des entreprises mieux notées que les pays souverains.

H6 : La présence de prospectus est négativement corrélée au Z-Spread. Cela signifie que l’action des régulateurs pour le marché primaire obligataire des pays émergents (qui décident si les entreprises doivent rendre public des prospectus, cela est par exemple une exigence de l’Autorité des marchés financiers en France) peut diminuer le risque de l’obligation. En regardant strictement la corrélation et le coefficient des tests, les résultats sont en accord avec l’hypothèse mais cette variable n’étant pas significative, elle est donc rejetée.

H7 : La variable de l’aspect non coté d’une entreprise est fortement négativement corrélée au risque, ce qui est un résultat attendu car l’idée est qu’une entreprise publique (devant délivrer de l’information de façon périodique et donc soumise à une certaine pression à avoir de bons résultats) a moins de risque dans son obligation.

H8 : Comme l’indicateur TRACE, une obligation enregistrée, dont les possesseurs sont à tout moment connus par l’entreprise, est positivement corrélée au Z-Spread. Ce qui reste paradoxal car la liquidité devrait être améliorée (transparence) et donc le risque diminué.

H9 : Enfin, l’information partagée sur l’utilisation de la dette émise est décorrélée du Z-Spread, ce qui signifie que les entreprises émettant des obligations afin d’investir dans un projet verront leur risque baisser. Ce résultat ne fait pas forcément sens pour un projet d’expansion qui est de fait risqué car il représente le sacrifice de flux de trésorerie sur le moment dans l’espoir d’avoir un retour sur investissement dans le futur.

L’équation peut donc être réécrite ainsi : voir Equation 2.

Conclusions

D’un point de vue technique, le manque d’information peut être considéré comme préjudiciable dans l’interprétation des résultats trouvés. Bien qu’il y eut un effort pour avoir un échantillon homogène, beaucoup d’entreprises ne délivraient pas toutes les informations nécessaires à une analyse complète. Une grande partie des informations a été perdue dans le traitement des données où seulement 10 % des entreprises étaient éligibles à la régression linéaire et au test de corrélation voulus.

Ce travail de recherche a cependant permis de trouver des déterminants qui ont une influence sur le risque des investisseurs des entreprises des marchés émergents sans pour autant valider toutes les hypothèses formulées. Les déterminants les plus pertinents montrent que des parties extérieures à l’entreprise (comme les banques centrales et les agences de notation) ont une influence notable sur le risque de l’obligation. Contrairement aux idées préconçues par rapport aux marchés émergents, toutes les opérations censées augmenter la transparence et donc la liquidité de l’obligation ne résultent pas forcément en une baisse du risque pour l’investisseur.

Au contraire, des variables liées à la transparence augmenteraient le risque approximé par le Z-Spread. À ce jour, les entreprises des marchés émergents et les investisseurs ont chacun leurs raisons d’avoir recours aux obligations, mais il reste du chemin à parcourir pour que les entreprises des marchés émergents soient vraiment considérées comme un crédit robuste, comme les entreprises des pays développés le sont en général.

 

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ESCP Europe Applied Research Papers 8

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