Taux d intérêt des crédits bancaires : une analyse en termes de spreads sur données françaises de 1993 à

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1 Taux d intérêt des crédits bancaires : une analyse en termes de spreads sur données françaises de 1993 à Décembre 2005 Michel Boutillier 2, Rafal Kierzenkowski 3, Philippe Rousseaux 4 Résumé En retranchant aux taux des crédits bancaires sur contrats nouveaux les taux des emprunts d Etat de maturité équivalente, nous neutralisons la prime de terme à la manière des études portant sur les credit spreads. Ceci autorise une analyse des déterminants macroéconomiques des spreads de taux sur crédits bancaires qui est assimilable dans certains de ses aspects à l analyse d un modèle de portefeuille. L étude porte sur les trois compartiments du marché du crédit bancaire (crédit à la consommation, crédit à l habitat et crédit aux entreprises), ventilés par période de fixation initiale de taux (PFIT), soit onze séries de taux distinctes concernant des agents et des objets différents, disponibles sur la période 1992T1 2004T4. De façon générale, les résultats obtenus mettent en évidence des disparités parfois importantes à l intérieur même des trois compartiments du marché ainsi considérés, suggérant une répartition variable des risques de taux et de défaut selon la PFIT considérée. Ainsi, sur le marché des crédits aux entreprises, la maturité des crédits et le caractère révisable du taux constituent des variables d ajustement permettant aux banques de segmenter leur clientèle, de sorte que la PFIT fournit une appréciation sur le degré de risque des emprunteurs. Sur le marché du crédit à l immobilier, nos estimations semblent attester du fait que les banques se livrent à une concurrence d autant plus intense que la maturité des crédits est élevée. 1 Les auteurs remercient leurs collègues de la DESM (Banque de France) pour leur soutien multiforme et notamment Renaud Lacroix, pour sa grande patience. Ils remercient aussi Gaëlle Le Fol pour ses critiques précises sur des versions successives mais ils demeurent seuls responsables de toute erreur qui subsisterait. Enfin ce document reflète les idées personnelles des auteurs et n'expriment pas nécessairement la position de la Banque de France. 2 EconomiX, Université Paris X-Nanterre, et Banque de France 3 LASER-LAEC, Université Montpellier 1, et Banque de France 4 Banque de France et EconomiX, Université Paris X-Nanterre (correspondant : 1

2 1. Introduction L analyse des comportements bancaires en termes de fixation des taux des crédits et, plus généralement, en termes de comportement de marge fait traditionnellement l objet de deux pistes d analyse empirique qui nous paraissent complémentaires. Le premier pan de la littérature cherche à mesurer l ampleur et la vitesse de diffusion des inflexions de la politique monétaire aux taux bancaires. Le deuxième étudie, en articulant bilans et comptes de résultat, les déterminants de la profitabilité bancaire via les marges implicites sur taux d intérêt (net interest margins 5 ). Nous testons ici une troisième piste qui cherche à expliquer la dynamique des spreads de taux, obtenus en retranchant aux taux des crédits des taux zéro-coupon, sur emprunts d Etat, de maturité équivalente. Nous neutralisons ainsi la prime de terme, dans la lignée des travaux concernant les credit spreads. Une telle spécification permet d isoler les phénomènes spécifiques au marché du crédit, impactant les facteurs de demande et d offre, parmi lesquels on distingue les déterminants des revenus bancaires, en termes de primes de risque notamment. Ces primes viennent s ajouter au taux de marché sans risque, vu comme un taux plancher pour l affectation de ressources à un horizon désiré, pour constituer le taux bancaire. Ce faisant, nous n introduisons aucune liaison avec le passif bancaire, notamment avec le coût marginal des ressources souvent assimilé au taux du marché interbancaire. A la différence des études portant sur les marges implicites de taux d intérêt, qui modélisent un profit moyen toutes activités de crédit confondues, notre étude distingue onze séries de taux sur contrats nouveaux grâce à des données originales collectées depuis peu par la Banque de France (et le SEBC) auprès des IFM ; elle se veut une analyse des profits réalisés à la «marge» sur trois compartiments du marché du crédit distingués par objet (crédit à la consommation, crédit à l habitat et crédit aux entreprises), ce clivage en trois compartiments se superposant à une ventilation par période de fixation initiale de taux et produisant alors onze segments a priori distincts. Notre démarche vise, à partir de séries originales de taux d intérêt débiteurs, d indicateurs macroéconomiques usuels et d un modèle générique, à modéliser les spreads de taux pour en déduire des comportements communs aux agents économiques opérant sur les différents segments 5 «the spread between a bank s interest earnings and expenses as a percent of interest earning assets» (Saunders et Schumacher, 2000). 2

3 considérés. Nos résultats empiriques permettent d établir que des crédits correspondant au financement d un même objet économique et ne différant a priori que par la période de fixation initiale de taux constituent des segments de marché apparemment distincts sans pour autant être déconnectés. Nous verrons ainsi que la durée du crédit et le caractère fixe ou variable du taux d intérêt représenteraient des variables d ajustement supplémentaires sur le marché du crédit, confirmant que l apurement de ce dernier, en présence d asymétries informationnelles, ne dépend pas des seules variations de prix et/ou de quantités. Au cours de l exercice d estimation, nous chercherons à scinder les spreads de taux bancaires en plusieurs composantes mesurant : - le degré de concurrence prévalant sur le segment concerné du marché du crédit, - l existence de contrats d assurance contre les variations des taux de marché, - le coût du risque de défaut, - l aversion au risque des établissements de crédit, - le coût de la transformation bancaire, - l incertitude sur le coût de refinancement et sur l état futur de l économie, - de même que les déplacements possibles de la fonction de demande ainsi que de nouvelles politiques d offre. En définitive, s il sera possible de représenter le système bancaire comme une somme de marchés homogènes et distincts, la valeur de certains paramètres impose une plus grande circonspection. En effet, les résultats obtenus laissent entrevoir la possibilité d une interdépendance entre les diverses activités de crédit ou bien entre ces dernières et d autres activités bancaires, ouvrant la voie à une investigation sur l existence de subventions croisées. Notre démarche est la suivante. En section 2, nous légitimerons grâce à une revue de littérature l intérêt d une approche en termes de spreads de taux et nous procèderons à une analyse descriptive des profils issus des données originales produites à la Banque de France (DESM- SASM) depuis peu et n ayant jamais fait l objet d une étude exhaustive jusqu ici. Cette analyse fournit les premiers éléments d interprétation du fonctionnement effectif du marché du crédit français. Ce dernier fera l objet d une étude économétrique en section 3, où nous discuterons des choix ayant présidé à la construction d un modèle économétrique puis des résultats de l estimation de ce modèle à l aune de la littérature empirique. La section 4 conclura. 3

4 2. Fondements théoriques et analyse descriptive des spreads de taux 2.1. Fondements théoriques Une riche littérature est consacrée à l étude du comportement des banques et à leur rôle dans la propagation des impulsions de la politique monétaire, notamment via le canal du crédit. Une des pierres angulaires de ce cadre analytique consiste en l examen des taux d intérêt débiteurs. Ces derniers font l objet d une grande attention de la part des autorités tant pour des raisons tenant au coût du crédit supporté par les agents non financiers que pour des raisons prudentielles. En effet, les taux des crédits influencent les marges bancaires, la profitabilité des établissements de crédit et par là-même la stabilité financière. Ainsi, taux d intérêt et marges constituent des indicateurs complémentaires comme chez Boutillier et Dérangère (1992). Avant de mener notre propre étude sur les taux d intérêt débiteurs, nous allons montrer comment l élimination de la prime de terme s impose d elle-même et comment elle nous oriente vers une analyse en termes de spreads de taux. Il apparaîtra en outre que la comparaison des dynamiques du taux débiteur bancaire et du taux de l actif sans risque ne se réduit pas à la seule perception d une prime de risque de défaut. Les études dévolues à la mesure de la vitesse de propagation des chocs de politique monétaire aux taux débiteurs bancaires mettent l accent sur l imperfection de la transmission à long terme et sur la viscosité des taux à court terme. En raison de la nature linéaire des modèles économétriques, la plupart des travaux recensés ne sont pas en mesure de distinguer les déterminants de la viscosité à long terme mise en évidence. Seules quelques études comme celles de Hofmann et Mizen (2004) ou Sander et Kleimeier (2004), via la mise en œuvre de modèles non linéaires et asymétriques, nécessitant au demeurant une information abondante, parviennent à départager les théories concurrentes recensées par Lowe et Rohling (1992). Cependant, De Bondt (2002), De Bondt, Mojon et Valla (2003) montrent que la viscosité de long terme tant mise en exergue dépend fortement du taux jugé comme étant la cible des établissements de crédit. Mojon (2001), Angeloni et Ehrmann (2003) et Hofmann (2003) contournent le problème en posant a priori une élasticité unitaire à long terme ; cette hypothèse a une influence sur les résultats de l équation de court terme de laquelle dérivent leurs conclusions. Puisque la cible, assimilée au coût marginal de la ressource, est sujette aux modifications structurelles, comme l adoption de l euro, 4

5 Angeloni et Ehrmann (2003) postulent une rupture comportementale en vier Néanmoins, Sander et Kleimeier (2004) ont montré, via la mise en oeuvre de tests statistiques, qu aucun changement structurel n est détecté si l on remplace, dans l équation de long terme, le taux court par un taux de maturité comparable. Toutes ces analyses menées sur séries temporelles agrégées relèvent d une vision «mécaniste» et n explicitent pas le rôle joué par le système bancaire qui, conformément à la théorie du canal de la monnaie, est assimilé à une simple courroie de transmission. Or, la vitesse d ajustement des taux bancaires à une variation des taux de marché a de fortes chances de dépendre de la santé financière des banques et de leur perception des risques. Une telle observation justifie les études en panels expliquant les différents degrés de transmission par des caractéristiques microéconomiques (Weth, 2002 ; Gambacorta, 2004), d autant que les résultats sont généralement entachés d un biais d agrégation (De Graeve, De Jonghe et Vennet, 2004). Au total, cette approche dite «de transmission», dans son application à l étude de la dynamique des taux débiteurs bancaires, pose le problème de la prime de terme : le taux de référence est souvent arbitraire puisqu aucune information sur la durée moyenne des crédits ne semble être disponible ou divulguée. Or, pourvu qu ils soient rapportés à un taux de maturité équivalente (hypothèse implicite d une élasticité unitaire de long terme), les taux des crédits véhiculent des informations sur le fonctionnement du marché, notamment en termes d offre. Les comportements bancaires sous-jacents découlent de la confrontation à plusieurs classes de risque mentionnées par Freixas et Rochet (1999) : les risques de défaut, qu ils soient microéconomiques (ou idiosyncratiques, par nature diversifiables) ou macroéconomiques (ou systématiques), mais aussi les risques de liquidité et de marché. Dans la version initiale du «modèle du courtier» (Ho et Saunders, 1981), la banque est vue comme un courtier faisant face à un risque de taux lié au caractère désynchronisé des flux de dépôts et de crédits, de même maturité, qu elle tente de mettre en adéquation. En effet, dans son rôle de gestion de la liquidité du marché des fonds prêtables, la banque encourt le risque de prendre des positions trop courtes ou trop longues. Ainsi, en fixant les taux débiteurs et créditeurs et donc ses marges nettes (net interest margins, NIM), elle cherche à immuniser son portefeuille contre les fluctuations des taux de marché. Ho et Saunders définissent alors la «marge pure» comme la marge découlant de la seule incertitude sur la position nette des banques. Cette marge, 5

6 assimilable aux bid-ask spreads, serait fonction du degré de concurrence sur les divers marchés bancaires, du volume des transactions, de l aversion au risque et de la volatilité des taux de marché. Dans ses deux principales extensions, le modèle de courtier se trouve enrichi d une approche de portefeuille et de l adjonction d un risque de défaut. D une part, en considérant simultanément plusieurs catégories de crédits, Allen (1988) propose une extension visant à mesurer les effets d une interdépendance entre différents produits sur l exposition au risque de taux, donc sur la marge globale des banques. Ce modèle peut justifier, à partir de l existence d une catégorie d emprunteurs cherchant à se signaler en contractant un crédit à taux révisable, qu on aboutisse à des marges plus faibles sur ce segment de marché. D autre part, Angbazo (1997) complète le modèle du courtier en intégrant un risque de défaut exogène sur les crédits, lequel entre en interaction avec le risque de taux. Angbazo nous met cependant en garde contre des interprétations erronées des NIM puisque ces dernières ne comportent pas que les marges d intérêt mais incluent également les commissions. De même, selon ce chercheur, le dealership model se révèle dans l incapacité d expliquer que certaines banques soient plus agressives que d autres en matière de prise de risque. Au final, si les banques sont en mesure de diminuer leur exposition au risque de taux et par conséquent leurs marges en segmentant efficacement leur marché, le modèle de courtier, même dans ses versions étendues, ne discute pas du risque de défaut sur lequel les banques sont supposées ne pas avoir de prise. Le risque de crédit n étant pas complètement diversifiable, une prime de risque doit être introduite par les banques, en phase avec celles prévalant sur les marchés financiers. C est ainsi que Freixas et Rochet (1999), dans leur taxonomie des approches du risque de crédit, incorporent les modèles d option dérivés de Black et Scholes (1973) et Merton (1974). L établissement de crédit est assimilé à un investisseur obligataire désirant s engager sur des titres risqués : le prix de l obligation risquée est égal à celui d une obligation sans risque diminué de la valeur d un put. Dans la version initiale du modèle, les spreads de crédit sont une fonction croissante du ratio dette/fonds propres, de la volatilité du prix des actifs et de la maturité de la dette. L approche présente l avantage d introduire un lien direct entre le marché boursier et les spreads de crédit sous l hypothèse forte que le cours des actions reflète bien la valeur des firmes, quoique ce lien soit susceptible de se distendre en cas de bulle spéculative (Lubochinsky, 2002). Ainsi, la plupart des 6

7 modèles issus de cette lignée ont du mal à rendre compte de l existence d un risque de liquidité, à l origine de leur manque de cohérence externe. Le paradoxe réside dans l observation de spreads non négligeables pour des titres de faible maturité résiduelle et dans le constat d un niveau parfois très élevé des spreads correspondant à des signatures de qualité médiocre. En période de crise financière, le flight to quality est tout autant un flight to liquidity. Aussi, quelques précautions doivent être prises avant d assimiler spread de taux et prime de risque de défaut. Ainsi, Krainer (2004) observe, dans le cas des Etats-Unis, la primauté de la liquidité des marchés dans l explication de la dynamique et du niveau des spreads, la composante «risque de défaut» mesurée ne dépasserait pas la moitié du spread. Ce fait est entre autres corroboré par Longstaff et Schwartz (1995) qui, ayant proposé une extension du modèle de Merton pour y inclure une corrélation entre risque de défaut et taux d intérêt, montrent qu il existe une relation complexe entre la qualité d une signature et la structure par terme des spreads. Si la réciproque est vraie, on devrait alors pouvoir inférer sur la qualité de la signature à partir de l observation de la structure par terme des spreads. De plus, la notation de l émetteur n est pas un critère suffisant pour évaluer le risque intrinsèque de ce dernier. Le secteur d appartenance est un autre critère décisif puisqu il détermine la sensibilité aux variations de taux d intérêt. Des arguments précédents, nous tirons une approche synthétique consistant à calculer les spreads de taux bancaires par différence entre les taux des crédits et les taux des titres publics d échéance comparable. A l instar de certains travaux sur la transmission de la politique monétaire (Mojon, 2001, Hofmann, 2003), notre approche équivaut à figer l élasticité de long terme du taux débiteur bancaire au taux de marché, la contraignant à être unitaire. 6 Certes, elle peut être «contaminée» par une erreur dans le choix du taux de référence ou par la présence d une élasticité non unitaire à long terme mais nous évacuons ainsi les problèmes de transmission le long de la courbe des taux et réduisons le risque de voir apparaître une rupture dans le modèle. Par ailleurs, dans l analyse en séries temporelles, notre approche facilite l introduction des variables macroéconomiques et d environnement bancaire, en réduisant le risque d interaction avec les taux de marché. En outre, elle s oppose à celle des NIM car elle autorise une distinction entre les différents segments du marché du crédit. Ceci ne l empêche pas de mesurer les effets des 6 Ceci pourrait conduire à considérer le spread comme le résidu stationnaire d une relation de long terme mais cette hypothèse est démentie par nos propres résultats. 7

8 modifications de l environnement économique et financier, non seulement sur le comportement marginal de tarification de la firme bancaire mais également sur les ajustements de portefeuille consécutifs à ces chocs. Elle se distingue enfin de l approche des NIM par le fait qu elle néglige, dans une certaine mesure, le passif bancaire. Conformément aux études empiriques portant sur les credit spreads (voir par exemple Gauthier et Lardic, 2003, Spreads and Credits Stratégie, 2004), le taux de maturité équivalente constitue un seuil plancher pour l investissement des fonds. Le spread obtenu est alors la rémunération du risque d investissement, à la différence près que la banque, dans son rôle de gérant de portefeuille, est en mesure de compenser les risques idiosyncratiques par diversification. L accent est donc mis sur les choix de portefeuille des banques, censées arbitrer entre des actifs sans risque (les emprunts d Etat) et des actifs risqués (les crédits). Néanmoins, la seule prise en compte des risques de taux et de défaut s avère insuffisante. La nature même de l activité bancaire nous contraint à inclure les effets d une modification de la politique d offre et à envisager l existence d économies d échelle propres à l activité de crédit. De même une possible mesure de la transformation bancaire et de son impact sur le processus d affectation des ressources n est pas à exclure. En effet, si à l instar du modèle de Klein (1971) et des résultats de Winker (1999) sur l Allemagne, nous posons l hypothèse de séparabilité des bilans bancaires, le risque lié à la transformation d échéances est susceptible de resurgir, tant cette transformation constitue un des traits distinctifs fondamentaux de l activité bancaire. Enfin, notre approche rejoint l analyse comparative des spreads de taux entre pays récemment proposée par le WGMBS sur la base des statistiques de taux d intérêt collectées auprès des Institutions Financières Monétaires 7. Nous nous en distinguons par le fait que les spreads de taux y sont calculés en référence aux bandes de période de fixation initiale de taux (PFIT) alors que nous choisissons de nous focaliser sur les maturités sous-jacentes. Comme expliqué ci-après, assimiler PFIT et maturité des crédits constitue une source potentielle d erreurs d interprétation. 7 «MFI Interest Rate Statistics (MIR) : Study on cross country differentials», Working Group on Money and Banking Statistics, Septembre

9 2.2. Construction et analyse descriptive des spreads de taux Après une présentation succincte des choix méthodologiques ayant présidé à la construction des spreads, nous effectuons une analyse descriptive des séries chronologiques obtenues à partir des séries originales de taux débiteurs collectées par la Banque de France auprès des IFM. Cette analyse légitime l approche retenue dans la sous-section 2.1 et fournit les premiers éléments d interprétation nécessaires à l élaboration d un diagnostic plus fin, par confrontation à un modèle économétrique dont les variables explicatives seront présentées dans la section Construction des séries de spreads de taux Au sein des statistiques MIR dont la collecte par l ensemble des banques centrales composant le SEBC a débuté en vier 2003, nous disposons de séries de taux sur nouveaux contrats de crédit, distinguées par agent, par objet et par période de fixation initiale de taux (PFIT). Dans le cas de la France, ces séries macroéconomiques ont été rétropolées à partir des données de l enquête coût du crédit (ECC), en conformité avec la nomenclature des statistiques MIR 8. Le raccord s effectue sur la période commune aux deux enquêtes, l année 2003, et conduit à disposer de séries trimestrielles sur la période 1992T1-2004T4 (cf. figures de l annexe A). L ECC recense des opérations de crédit au niveau individuel (lignes de crédit) tandis que les statistiques MIR sont construites par agrégation de relevés opérés au niveau de chaque banque. De plus, la constitution des séries agrégées n obéit pas exactement à la même logique puisque les données issues de l ECC sont pondérées par les encours alors que les données MIR le sont par les flux. Enfin, l ECC ne permet pas seulement la rétropolation des données MIR car elle délivre en plus de précieuses informations quant à la part des crédits à l habitat subventionnés, la maturité des crédits ou encore les index de référence. Dans un premier temps, nous excluons des crédits à l immobilier les crédits accordés à des taux réglementés (associés aux plans d épargne logement, PEL) sur lesquels les banques ont peu 8 Voir note interne sur la rétropolation des séries de taux sur nouveaux contrats de crédit pour plus de précisions (P. Rousseaux, 2006). 9

10 de prise. En effet, la part de ces crédits PEL au sein des opérations est décroissante sur la période, avec une forte chute en Aussi, les spreads de taux sur l ensemble des crédits à l immobilier, PEL inclus, suivent une pente croissante, risquant ainsi de biaiser les résultats. Par conséquent, les taux des crédits à l immobilier retenus ici sont «purgés du phénomène PEL». Dans un deuxième temps, nous nous employons à neutraliser la prime de terme en rapprochant les taux de crédit des taux de marché de maturité équivalente sélectionnés à partir des durées moyennes des crédits 9 calculées en recourant à l ECC ; toutes ces séries sont représentées par les graphiques de l annexe A. Nous en déduisons par simple différence les spreads de taux. Plus précisément, les taux de marché sont des taux zéro-coupon sur titres publics 10. Cette démarche nous impose de revenir sur le concept de PFIT qui peut s avérer pernicieux. En effet, l intérêt du concept de PFIT est de distinguer les crédits en fonction de la fréquence de révision du taux d intérêt. Or, le tableau 1 met en évidence la possibilité d une forte divergence entre la PFIT et la maturité du crédit, notamment pour les crédits de PFIT inférieure ou égale à 1 an qui, dans la plupart des cas (crédits accordés aux ménages au titre des achats de logements et crédits aux sociétés non financières), se révèlent être des crédits à taux variable. Tableau 1 : Taux de marché d échéance comparable aux taux débiteurs bancaires Ménages Consommation Pfit =< 1 an 1 an < Pfit =< 5 ans Pfit > 5 ans Durée moyenne des crédits 1 an et 4 mois 3 ans et 8 mois 6 ans et 7 mois Taux de marché retenu 1 an 4 ans 7 ans Habitat Pfit =< 1 an 1 an < Pfit =< 5 ans 5 ans < Pfit =< 10 ans Pfit > 10 ans 10 ans 3 ans et 11 mois 8 ans et 10 mois 15 ans et 6 mois 10 ans 4 ans 10 ans 15 ans Sociétés non financières Montants =< 1 million d euros Pfit =< 1 an 1 an < Pfit =< 5 ans Pfit > 5 ans 4 ans et 4 mois 4 ans 8 ans et 8 mois 5 ans 5 ans 10 ans Source : DCONJ Calculs : DESM-SASM 1 million < Montants =< 4 millions d euros Pfit =< 1 an 5 ans et 4 mois 5 ans 9 Une approche alternative consisterait à retenir la duration des crédits. 10 Les taux de marché ainsi obtenus ne sont pas très différents des taux de marché relevés pour des titres avec coupon. 10

11 Pour ces derniers, ni la durée indiquée par la PFIT, ni le taux de marché d échéance comparable ne correspondent véritablement au taux d indexation des crédits. Bien que cette information soit rendue disponible par l ECC, l index de référence est souvent un taux mixte dont le mode de calcul est difficile à retracer dans le temps à moins qu il ne s agisse du taux de base bancaire. Ainsi, dans le cas des crédits à taux variable, assimiler PFIT et maturité du crédit équivaut soit à supposer que les crédits sont indexés sur un taux court, soit à affirmer que les banques transfèrent le risque de taux vers les emprunteurs. Une telle assertion nous paraît d autant plus incorrecte que les hausses de taux sont souvent plafonnées (crédits à taux «capés»). Le risque majeur est d occulter la politique d investissement des banques puisque ces dernières s engagent pour une durée correspondant à la maturité du crédit et non à la maturité correspondant à la PFIT ou à l index de référence. Dès lors, nous optons pour un taux de maturité identique à la durée du crédit même dans le cas où les crédits sont consentis à taux variable Analyse descriptive L examen global des séries de spreads calculées atteste du caractère éminemment cyclique de ces derniers (cf. figure 1 ci-dessous) certes moins marqué pour les crédits à la consommation avec une périodicité relativement régulière de 2 à 3 années. Après avoir atteint leur point culminant en début d échantillon, la plupart des spreads suivent une tendance à la baisse, du moins jusqu en Plus précisément, l analyse de l évolution des spreads de taux par catégorie de crédits et l analyse des statistiques descriptives des tableaux 1 et 2 de l annexe A conduit à formuler plusieurs diagnostics. Les spreads sur les crédits accordés aux ménages sont plus élevés pour les crédits à la consommation que pour les crédits à l habitat. Ces écarts peuvent s expliquer par la garantie apportée au moment de la signature du contrat. Celle-ci peut être plus importante lorsqu il s agit d un crédit à l habitat, en particulier si la banque exige du débiteur l hypothèque du bien immobilier à acquérir. Par ailleurs, le spread moyen pour les crédits à l'immobilier décroît avec la durée moyenne des crédits sous-jacents, soit avec l horizon de placement des banques (cf. tableau 2, annexe A) alors que la structure par terme des crédits à la consommation présente un profil «en cloche» conformément à la nature plus risquée de ces derniers. L analyse des séries 11

12 chronologiques semble indiquer une convergence des spreads de taux à la consommation, en fin de période. Figure 1 : Spreads entre taux des crédits et taux de marché de maturité équivalente (données trimestrielles, en %) Crédits à la consommation Crédits à l habitat pfit < 1 an 1 an < pfit < 5 ans pfit > 5 ans pfit < 1 an an < pfit < 5 ans 5 ans < pfit < 10 ans pfit > 10 ans 04 Crédits aux entreprises pfit < 1 an, mt < 1 M an < pfit < 5 ans, mt < 1 M pfit > 5 ans, mt < 1 M pfit < 1 an, 1M < mt < 4M Source : DCONJ Calculs : DESM-SASM Sur le même intervalle de temps, les spreads sur les crédits à la consommation ont tendance à augmenter légèrement alors que les spreads sur les crédits immobiliers suivent globalement une dynamique opposée suggérant l existence d éventuelles subventions croisées et tendent même à être nuls, voire négatifs. Cette négativité des spreads de taux sur les crédits à l immobilier n est 12

13 pas exceptionnelle au regard du passé et reste liée au taux de référence sélectionné, soit un taux sur emprunts d Etat à long terme. De plus, la part des ressources quasi-gratuites mesurée par l encours des dépôts à vue relatif au total du bilan se stabilise à un niveau relativement élevé pour s établir à environ 13 % en 2003, après avoir suivi une croissance régulière depuis 1995 (moins de 11 %). Aussi la possibilité de l utilisation de ces ressources pour des emplois de long terme peut-elle être entrevue. Cependant, la part des flux de crédits consentis à taux variable dans le total des flux de crédit à l immobilier a fortement progressé, témoignant de l émergence possible de nouvelles pratiques bancaires dans un contexte de forte incertitude quant à l existence d une «bulle» sur le marché de l immobilier. Si tel était le cas, il reste à savoir dans le cas de l occurrence d un effondrement des prix de l immobilier quels sont, des ménages ou des banques, les agents qui supportent le risque de taux. La forte hausse de la part des crédits indexés sur un taux de court terme semble indiquer un transfert de risque de taux vers les ménages à moins que le choix de s endetter à taux variable n émane de ces derniers. La baisse des spreads peut également revêtir une explication en termes de concurrence accrue de la part des banques sur le segment de marché des crédits de long terme aux particuliers, en vertu de la possible existence de ventes à perte en vue d attirer une nouvelle clientèle et de conquérir ainsi des parts de marché. Au final, la négativité ne constitue pas un phénomène alarmant. D une part, les spreads de taux n intègrent pas l effet des commissions et le caractère stratégique des crédits à l immobilier. Ces derniers, véritables produits d appel créateurs de relations de long terme, s inscrivent dans une recherche d économies d envergure avec la possibilité d une vente simultanée de multiples services financiers. D autre part, nous ne prenons pas en compte la transformation d échéances et la possible réalisation d économies d échelle sur les activités de crédit, à l opposé des activités de marché (soit les opérations sur titres d emprunts d Etat) ; deux caractères essentiels, constitutifs de la spécificité des banques. Quoiqu il en soit, l existence de spreads de taux négatifs ne doit pas être attribuée à la méthode de calcul retenue. Cette dernière apparait d autant plus «cohérente» que les spreads ont un niveau et une dynamique comparables, excepté pour les crédits de PFIT comprise entre 1 et 5 ans, sans doute du fait que cette catégorie ne regroupe qu un faible nombre de crédits, suite à la non prise en compte des crédits à taux réglementés. Les spreads sur les crédits aux entreprises à taux variable ont des niveaux et des dynamiques très similaires, quels que soient les montants. Dans l absolu, une légère hausse des 13

14 spreads de taux sur les crédits à taux variable de faibles montants est constatée en fin de période. Ces derniers tendent à devenir supérieurs aux spreads pour des montants élevés, censés concerner des entreprises de plus grande taille et donc moins risquées. Nous conjecturons que les grandes entreprises empruntent, pour la plupart, à taux variable alors que le marché des crédits aux petites entreprises est beaucoup plus segmenté, comme en témoignent les fortes différences entre spreads. De fait, les petites entreprises feraient globalement face à des spreads de taux positifs, en accord avec le risque plus élevé qu elles font courir aux banques et avec leur moindre accès à des formes alternatives de financement. Enfin, les crédits à taux variable engendrent des marges négatives sur l ensemble de la période, en conformité avec la théorie selon laquelle les emprunteurs les moins risqués se dirigeraient vers ce segment pour se signaler et bénéficier ainsi de financements à taux réduit, limitant ainsi les effets pervers d imitation. Au total, cette brève analyse descriptive de nos séries inédites de spreads de taux fournit des indications sur la structure des segments du marché du crédit bancaire : pouvoir de marché des banques vis-à-vis des particuliers et des petites entreprises, concurrence très vive sur des produits permettant de capter ou de fidéliser la clientèle (crédits à l habitat ou aux grandes entreprises) et enfin rôle spécifique, voire stratégique, des crédits à taux variable selon des schémas de financement contrastés entre les crédits à l habitat et les crédits aux entreprises. 14

15 3. Analyse économétrique des spreads de taux La section précédente a conduit au concept de spread de taux et à son analyse qui n a pas seulement été descriptive puisqu elle a autorisé, dans certains cas, la formulation d éléments d explication ou d interprétation de leur évolution. Dans cette section, nous allons nous attacher à systématiser cette démarche de compréhension avec une analyse économétrique qui fait l objet de la seconde sous-section. La première sous-section consistera en un tour d horizon des classes de variables susceptibles d influencer les spreads de taux et présentera les variables effectivement retenues dans notre recherche Présentation des variables retenues L aspect multi-dimensionnel que revêtent les variables de spreads nous conduit à opérer une sélection des variables explicatives grâce aux études économétriques antérieures menées sur les credit spreads et sur les NIM (cf. sous-section 2.1). Les travaux sur les credit spreads (Gauthier et Lardic, 2003, ou Spreads and Credits Stratégie, 2004), mais aussi certaines études macroéconomiques s appuyant sur des fondements microéconomiques, ont en effet ouvert la voie à l introduction raisonnée d un ensemble de variables explicatives de la prime de risque du crédit aux entreprises et, en amont, d une probabilité de faillite des entreprises. C est notamment la piste inaugurée par Wadhwani (1986) et reprise dans les estimations économétriques portant sur le cas des Etats-Unis, du Canada, du Royaume-Uni et de l Allemagne (Davis, 1987, 1992) mais aussi dans le cas irlandais (Kearns, 2003) ou français (Bordes et Mélitz, 1989, 1992, Boutillier et Derangère, 1992). Dans le cadre des études de la Banque d Angleterre guidées par le souci de la stabilité financière, cette piste a été reprise par Vlieghe (2001) et combinée par Bunn et Redwood (2003) à une démarche sur données individuelles. Parmi ces travaux de la Banque d Angleterre, ceux de Leake (2003) revêtent une grande importance car ils concluent que le credit spread (sur les obligations privées britanniques) n est pas un très bon indicateur avancé du taux de faillite. Ce résultat suggère que réduire la modélisation des spreads de taux à celle du risque de défaut est certainement dangereux nous l avons observé dans la sous-section 2.1 et il nous amène à prendre en compte d autres facteurs explicatifs de la tarification des créances privées prises individuellement, c est-à-dire les autres risques gérés par les banques (risque de liquidité et risque 15

16 de taux notamment). De plus, nous ne nous intéressons pas ici à la détention d un titre en particulier. Nous analysons des séries susceptibles de représenter autant de portefeuilles distincts rassemblant des titres (les crédits) dont les risques idiosyncratiques peuvent être compensés par diversification. De plus, l agent représentatif détenteur de ces titres le système bancaire est autant en mesure de segmenter assez finement une clientèle, dont il gère par ailleurs les dépôts, que de donner des incitations à ses clients. Qui plus est, la spécificité de la structure de bilan des banques nous empêche de traiter ces dernières comme des intermédiaires financiers ordinaires. Enfin, dans ce tour d horizon des classes de variables explicatives, nous devons être attentifs au fait que le champ d analyse ne se résume pas à la seule clientèle des entreprises puisqu il inclut les particuliers. La confrontation avec les données empiriques ainsi que la nécessité de préserver la qualité de l inférence statistique par un nombre suffisant de degrés de liberté nous ont conduits, après de multiples explorations, à privilégier une dizaine de variables explicatives dont les graphiques sont présentés dans l annexe B. Ces variables sont regroupées en trois groupes au moyen de deux types de modèles, le modèle «de base» et le modèle «complet». Nous verrons que les variables explicatives peuvent a priori recevoir plusieurs acceptions. In fine, notre classification de ces variables tendra à s affiner à mesure de l avancement de l exercice. La description des profils temporels des variables débouche, en dernière instance, sur l étude des coefficients estimés. Conformément à la littérature, nous cherchons à capter différents phénomènes traduisant : - la structure concurrentielle prévalant sur le marché, à travers la constante du modèle, en conformité avec le modèle de Ho et Saunders (1981) ; - les risques de liquidité, de taux et de transformation (et, plus globalement, les variables influant sur la gestion de bilan des établissements de crédit et leur profitabilité) sont représentés par les variables suivantes : l orientation restrictive de la politique monétaire, la pente de la structure par terme des taux d intérêt, la volatilité d un taux d intérêt à court terme, la volatilité du CAC40 ainsi que l écart de cet indice à sa tendance. Ce premier type de variables, qui renvoie davantage à la sphère financière, figure dans le «modèle de base» ; - le risque de défaut non diversifiable, ou macroéconomique, que les banques appréhendent au travers de l impact du cycle économique dont les influences sont mesurées via l écart du PIB à sa tendance et le taux de chômage. La pente de la structure par terme des 16

17 taux d intérêt peut également être incluse. Ce deuxième groupe de variables figure également dans le «modèle de base» ; - le risque de défaut lié à une incertitude sectorielle ou un comportement propre à un segment du marché du crédit, c est-à-dire à une contrepartie et à un objet. Dans cette troisième catégorie de variables figurent des variables caractéristiques de l agent contrepartie (poids de l endettement, provisions pour créances douteuses le concernant) ou du segment de marché (écart de l encours de crédit concerné à sa tendance). Ce dernier groupe de variables concrétise l écart entre le «modèle de base» et un modèle que nous qualifierons de «modèle complet». Les deux premières catégories de variables sont donc rassemblées dans un «modèle de base» dont on verra qu il procure l essentiel de l explication du comportement des spreads de taux à laquelle est parvenue cette recherche. Grâce à l ajout du troisième groupe de variables, plus spécifiques aux trois grands compartiments du marché du crédit envisagés ici, nous obtiendrons le «modèle complet». A la fin du papier, avec des graphiques de contribution, nous verrons que ces variables supplémentaires n apportent, en sus de l information apportée par le modèle de base, qu une information à la marge ou aux bornes de notre échantillon temporel. Les variables explicatives retenues et leurs signes attendus, bien que parfois ambigus, se présentent comme suit. d assurance? Le cycle de taux : peut-on mesurer l existence d un contrat Pour définir des cycles de taux, au sens de phases de hausse et de baisse de taux, plutôt que de faire intervenir directement le taux monétaire à trois mois, nous introduisons une variable indicatrice prenant une valeur unitaire en cas de hausse du taux à 3 mois, nulle sinon. La série mensuelle du taux à 3 mois est préalablement lissée par une moyenne mobile centrée d ordre 12 puis trimestrialisée. Une raison particulière nous a motivés pour ce choix : introduire un taux d intérêt dans l équation reviendrait implicitement à revenir sur le concept de spread de taux et à mesurer l élasticité de long terme des taux débiteurs bancaires aux taux de marché, une valeur négative du coefficient traduisant ainsi une viscosité à long terme du taux des crédits. De plus, 17

18 nous évitons toute interaction avec la volatilité des taux de marché 11. Une phase de hausse doit donc correspondre à une hausse de l ensemble des taux de marché sous l impulsion du taux court. En lissant le taux à 3 mois, nous cherchons à évacuer les variations ponctuelles, sans conséquence sur l ensemble des taux, même si, par ailleurs, une déformation de la structure par terme peut intervenir 12. Dans quelle mesure les variations des taux directeurs affectent-elles la structure par terme des taux bancaires différemment de la structure par terme des taux sans risque? La question se pose avec d autant plus d acuité que deux effets contradictoires entrent en lice : - un effet d atténuation des chocs de politique monétaire relié à l existence de contrats implicites d assurance. En présence d une relation de clientèle étroite, dite «de long terme», les banques peuvent protéger certains de leurs clients contre des variations de taux d intérêt, éventuellement au prix d une prime plus élevée. De plus, elles lisseraient ou atténueraient ainsi les chocs de taux pour les clients qu elles estiment les plus fragiles en «intériorisant» la probabilité de faillite de leurs débiteurs. Une telle interprétation trouve ses limites dans le fait que l existence d un contrat implicite d assurance peut s exercer indépendamment de tout effet prix et transparaître au travers de la disponibilité du crédit, à moins qu elle ne se traduise par des crédits de maturité plus longue ; - un effet d amplification via le canal large du crédit, couplé à l existence d asymétries d information et à l origine de l effet d accélérateur financier. Rosenwald (1995) montre que la prime de financement externe est d autant plus grande que l entreprise est opaque, d où l existence de spreads plus élevés pour les entreprises les plus risquées. Cependant, l écart des spreads se réduit en période de hausse des taux de refinancement, en raison notamment de l éviction des projets les plus risqués. Le signe est a priori indéterminé. 11 Hanweck et Ryu (2003) retiennent également cette option arguant de l existence d une forte corrélation entre le niveau du taux et sa volatilité. 12 La déformation de la structure de taux est déjà prise en compte avec la variable de la pente de la courbe des taux présentée ci-après. 18

19 La pente de la courbe des taux : entre indicateur avancé de l activité et déterminant de la profitabilité bancaire La pente de la courbe des taux, ici définie comme l écart entre le taux des emprunts phare à 10 ans et le taux du marché interbancaire à 3 mois, couramment utilisée dans les modélisations des marges bancaires, reçoit plusieurs acceptions. La première relie la pente de la courbe des taux à l activité économique anticipée ; la seconde est liée au risque de taux découlant de la transformation bancaire. La pente de la courbe des taux cristallise les anticipations quant à la conduite future de la politique monétaire et à sa crédibilité. Ainsi, une hausse de cette pente conformément à la théorie des anticipations selon laquelle le taux long est somme des taux courts anticipés indique un resserrement anticipé des conditions monétaires motivé par une activité économique soutenue et générant des tensions inflationnistes. Pourtant, si la pente de la courbe des taux a un pouvoir prédictif bien supérieur à la plupart des indicateurs avancés, aux Etats-Unis du moins, cette relation semble plus ténue dans le cas français notamment pour les prévisions hors échantillon (voir Sédillot, 2001). Des explications de cette relation entre pente et activité économique future résident dans la théorie du canal du crédit et dans le rôle primordial des banques comme courroie de transmission des chocs monétaires. En effet, du fait de l écart entre les maturités moyennes de leur actif et de leur passif, les banques encourent un risque de taux d autant plus fort qu elles détiennent des actifs longs et non renégociables au sens où le crédit est accordé à taux fixe et que leur dette est indexée sur des taux à court terme (cf. Baumel et Sevestre, 2000). Ainsi, le taux long serait représentatif du rendement des crédits et le taux court du coût des ressources. L écart entre ces deux taux d intérêt, la pente de la courbe des taux, déterminerait alors la marge d intérêt des banques, un élément essentiel constitutif du Produit Net Bancaire 13. La marge sur taux d intérêt se décompose en deux éléments distincts, sources de revenus pour les banques. Le premier, assurant une neutralisation d échéances, est le spread de taux modélisé ci-après : il rémunère le risque tarifé par les banques dans leur arbitrage entre crédits et emprunts d Etat de durée équivalente. Le deuxième, soit l écart entre le taux de marché de long terme et le coût des 13 On observe à ce propos que la phase d'inversion de la courbe des taux observée jusqu'en 1994 a lourdement affecté les profits des établissements de crédit. 19

20 ressources, approxime le profit engendré par la seule activité de transformation 14. Dès lors, une hausse de la pente réduit le coût relatif des ressources : l activité de crédit, notamment à long terme, devient plus rentable, incitant les banques à accroître leur offre de financement. Pour un risque et une demande de crédits inchangés, une pression à la baisse s exerce sur le taux des crédits, réduisant ainsi le spread de taux. Au total, le coefficient de la pente serait donc négatif La volatilité du taux du marché interbancaire : un indicateur de l incertitude portant sur le coût de refinancement des banques La volatilité du taux de marché interbancaire est la variable de base utilisée dans toutes les études portant sur les net interest margins ; elle traduit l incertitude pesant sur le taux de refinancement ou de placement des excédents de trésorerie, en cas de flux de dépôts et de crédits désynchronisés. Ainsi, une plus grande incertitude devrait se traduire par l existence de spreads de taux plus élevés. De plus, la banque supporterait le risque de variation de taux lorsqu elle octroie des crédits à taux fixe, répercutant ce coût sur ses débiteurs. S agissant de la question du taux de marché de référence, Ho et Saunders (1981) affirment que la maturité du taux de marché dont la volatilité mesure le mieux les NIM est un bon indicateur de l horizon temporel des décideurs. Aussi, la volatilité étant calculée comme la trimestrialisation d un écart-type glissant sur 12 mois obtenu à partir d une série mensuelle de taux de marché, nous testerons tour à tour la volatilité issue des taux à 3 mois, 6 mois, 1 an et 2 ans. Quel que soit le taux de référence, le coefficient correspondant à cette variable est censé être positif. 14 Ainsi, mesurer l impact de la pente au travers un coefficient constant revient à faire l hypothèse d une structure de bilan des banques invariante sur la période d étude. 15 L'effet d'une variation de la pente sur le spread de taux modélisé dépend également de l'aversion au risque de la banque qui serait fonction de la position globale de la banque (ou de sa structure de bilan), laquelle conditionnerait son choix entre la détention d'un actif risqué (les crédits) et d'un actif non risqué (les titres publics). Ici, l'aversion au risque est supposée constante dans le temps, mais elle peut varier en fonction de la catégorie d'emprunteurs. 20

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