Avec l’essor de la financiarisation de l’immobilier commercial, l’évaluation financière des actifs est devenue incontournable. Bien que celle-ci puisse suivre une méthodologie établie, la complexité de l’exercice est unanimement reconnue par les acteurs du marché en raison des divergences entourant les paramètres choisis, laissant parfois une marge à l’interprétation subjective.
Cette complexité est accentuée lorsqu’il s’agit de déterminer la juste valeur du passif, c’est-à-dire de la dette immobilière. Contrairement aux instruments de dette immobilière cotés, trouver une juste valeur pour de la dette non cotée est très subtil et complexe, notamment lorsque les transactions comparables sont inexistantes ou insuffisantes.
La détermination de la juste valeur de la dette immobilière est cruciale, qu’elle soit le fruit d’initiatives d’organismes de régulation (tels que l’InRev) cherchant à homogénéiser et à rendre plus transparent le reporting des investisseurs institutionnels, ou de demandes émanant d’acteurs du secteur immobilier dont le but est de déterminer au plus juste les valeurs liquidatives de véhicules d’investissements immobiliers ainsi que d’en harmoniser le calcul. Il est normal que le passif soit valorisé au même titre que l’actif vu son importance et les mouvements de taux d’intérêt.
La norme IFRS 13 énonce clairement la juste valeur comme étant « le prix qui serait reçu pour la vente d’un actif ou payé pour le transfert d’un passif lors d’une transaction normale entre des participants de marché à la date d’évaluation ». Sa détermination peut se faire grâce à un Mark-to-Market. Si un marché transactionnel existe et est actif, ou par le biais d’un Mark-to-Model, faisant appel à une méthode de valorisation, modèle qui prévaut pour la dette immobilière.
Une approche par les flux
Au sein de ce processus complexe de valorisation de la dette, deux approches émergent distinctement : l’approche par le marché (méthode des comparables) et l’approche par les flux financiers (méthode des flux de trésorerie actualisés). La seconde est préférable en raison de la complexité inhérente à l’application de la méthode des comparables appliquée à un sous-jacent caractérisé par la combinaison d’une forte hétérogénéité et d’un marché immobilier atone impacté par le manque de transactions et de nouveaux financements.
Pour une mise en œuvre réussie de la méthode de l’actualisation des flux de trésorerie futurs pour évaluer la dette immobilière, l’évaluateur doit posséder une compréhension approfondie des nombreux éléments liés à cette dette. Cela implique une revue minutieuse de la documentation de crédit afin de déterminer les flux de trésorerie contractuels qui sont actualisés à un taux reflétant le niveau de risque de l’emprunteur, de l’actif financé et des caractéristiques du prêt. La détermination du taux d’actualisation exige une approche nuancée de ses deux principales composantes que sont le taux sans risque et le credit spread. C’est sur ce dernier, pierre angulaire de notre méthodologie de valorisation, que nous allons tout particulièrement porter notre attention.
Il n’existe pas de marché secondaire actif pour les prêts immobiliers commerciaux : il est possible de consulter les principaux prêteurs pour obtenir des indications de prix et en tirer des conclusions à dire d’expert, mais cette méthode ne peut pas être systématisée, et introduit un élément de subjectivité susceptible d’être remis en cause. Il nous paraît donc plus fiable d’utiliser les credit spreads observés à l’émission du prêt valorisé pour modéliser les credit spreads à appliquer durant la durée restante du prêt.
L’observation des credit spreads à l’émission du prêt valorisé permet de mesurer les credit spreads à appliquer pour la valorisation de la dette immobilière.
Grâce à son activité de conseil en financement, First Growth Real Estate & Finance dispose d’une base de données étendue de prêts originés en Europe entre 2015 et 2023. Pour chaque prêt, nous disposons du credit spread à l’origination, de données concernant les caractéristiques du prêt ainsi que sur l’actif financé (maturité, pays, région, Loan-to-Value, type de sponsor, type de prêteur – banque, fonds de dette, compagnie d’assurances –, classe d’actif, etc.).
Nous disposons également de données financières relatives à l’environnement économique telles que le niveau moyen des taux d’intérêt par catégorie de notation, les rendements des obligations des foncières, ainsi que le montant trimestriel des investissements immobiliers.
Une référence pour l’industrie
Ces données permettent de calibrer un modèle statistique de régression linéaire pour expliquer le credit spread à l’origination, et donc d’en déduire la marge à appliquer sur un prêt en cours.
Les principales variables explicatives incluent la Loan-to-Value, la présence d’un prêteur alternatif vs un prêteur bancaire, le fait que l’actif financé soit (ou non) un immeuble de bureaux, et le niveau de taux d’intérêt à cinq ans sur les obligations bancaires européennes notées A ou BBB. Ces variables sont statistiquement significatives avec une « p-value » inférieure à 0,001 et le coefficient de détermination R2 est de 90 %.
Pour valider notre modèle statistique, nous l’avons appliqué à un échantillon de prêts en Europe pour lesquels nous disposons d’une estimation récente à dire d’expert, et nous avons obtenu un écart inférieur à 25 points de base (bps) dans 50 % des cas, avec un écart médian inférieur à 10 bps.
Le modèle utilisé ne rend pas compte de toute la variabilité des credit spreads, mais a une bonne capacité explicative et des coefficients statistiquement significatifs. Il n’utilise que des données objectives et vérifiables. Compte tenu de la composante idiosyncratique importante dans la détermination du credit spread par le prêteur, ce modèle constitue une référence qui peut être appliquée pour la valorisation de la dette immobilière en cours de vie. Il est envisagé de recalibrer le modèle régulièrement pour tenir compte des évolutions du marché.
