Résumé de la thèse – Phd poposal

Université de Panthéon-Sorbonne Paris 1
Laboratoire Centre d’Economie de la Sorbonne (C.E.S)
Directeur de thèse : Gaël Giraud
Etudiant : Florent Mc Isaac
Contrat doctoral
Paris, le 2 juillet 2012
Candidature : Ecole Doctorale EPS 465
2
Sujet : Construction et calibration d’un modèle DSGE prenant en
compte les contraintes énergétiques avec des secteurs financiers et
monétaires élaborés.
1
Les motivations
Récemment diplômé du Master Recherche Modélisation et Méthodes Mathématiques
en Economie et Finance (MMMEF) parcours Finance Quantitative de l’université Paris 1,
c’est avec le soutien de Monsieur Gaël Giraud que nous présentons une candidature pour
un contrat doctoral au sein de l’Ecole doctorale Economie Panthéon Sorbonne (EPS) n˚
465.
Durant le Master, l’accent a été mis premièrement sur une partie économétrique par
des matières comme Méthodes statistiques pour la finance, Séries temporelles non linéaires
ou encore par Méthodes économétriques pour l’évaluation d’actifs financiers. Développant
aussi un versant de théorie probabiliste avec le Calcul stochastique 1 & 2, Théorie des
valeurs extrêmes, Processus de Lévy, Calcul de Malliavin ou bien Calibration et volatilité
locale. Fournissant également une solide base en finance et en théorie économique avec Fair
value and illiquidity, Equilibre des marchés financiers, Mesure de risques, Fondement de
la finance, Modèle de taux, Théorie de l’arbitrage, Equation dérivées partielles en finance,
Finance environnementale, Décision dans l’incertain et Trading algorithmique.
Cette candidature fait suite à un stage en laboratoire sous le thème des traitements des ruptures structurelles dans la modélisation des cycles économiques dirigé par
Professeur Dominique Guégan au sein du Centre d’Economie de la Sorbonne pôle Banque
Finance. Cette expérience m’a permis non seulement de m’introduire dans le domaine de la
recherche, mais m’a également donnée la motivation nécessaire pour parfaire mes connaissances et exceller dans les domaines de la modélisation mathématique. Cet apprentissage
m’a incité à développer mes connaissances dans le domaine des cycles économiques, ainsi
que leurs modélisations — avec des modèles qui admettent des ruptures — et des tests de
détections de ruptures. Dans un premier temps, l’objet de l’étude fut de faire une revue
de la littérature traitant des modèles pour les cycles économiques avec ruptures, comme
le VAR (Vector AutoRegression), SVAR (Structural Vector AutoRegression), DFM (Dynamic Factor Model) ou bien FAVAR (Factor Augmented Vector AutoRegression). Tous
ces modèles sont des modèles dits state-space et ont tous une particularité différente :
1/ VAR : interdépendance linéaire entre les variables constituant le vecteur
et leurs retards. Ce modèle avec rupture nous permet d’observer à une date
un changement dans la dynamique (dans les coefficients de l’interdépendance)
et/ou dans la variance du processus.
2/ SVAR : extension du VAR. Le SVAR — en opposition au VAR — nous
permet de mettre en évidence les liens contemporains entre les variables par
de multiple systèmes d’identifications.
3/ DFM : capture les faits stylisés des cycles économiques dans des variables
non observées, comme les tendances, les cycles ou bien les saisonnalités. Ce
modèle avec rupture nous permet de mettre en avant des changements à une
date donnée du comportement des variables vis-à-vis des composants non ob-
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servés (par rapport à un cycle par exemple).
4/ FAVAR : réécriture du modèle DFM en mettant en avant le fait que les
facteurs peuvent être vus comme des variables exogènes à une modélisation
VAR. Ce modèle nous permet de faire des liens avec les modèles précédents.
Dans un second temps, l’objet du rapport a été de faire une revue des tests permettant
de détecter des ruptures avec leurs particularités, leurs propriétés, leurs lois limites...
Pour cela nous avons plusieurs écoles, les tests dits de racine unitaire et les tests
issus des travaux de Chow prenant pour base la minimisation de la somme des carrés
des résidus (SCR) :
1/ Page, Chow et Quandt : les tests de minimisation de la SCR, ces tests sont
historiquement les plus anciens et nous permettent de détecter si il y a rupture
dans la série temporelle. Seul le test de Chow nous permet d’avoir la date que
nous avons fixée au préalable
2/ Andrews et Ploberger : ils se basent sur des tests de rapport de vraisemblance et permettent une généralisation de la plupart des tests de détection de
rupture.
3/ Bai et Perron : proposent une méthodologie de tests permettant de détecter
la date et plusieurs ruptures dans la série temporelle.
4/ Koutris et Spanos : test la stationnarité à l’aide d’une fenêtre glissante.
5/ Perron et Zivot-Andrews : tests de racines unitaires, issus des tests de
Dickey-Fuller où l’ajout d’une rupture en tendance ou en constante peut nous
permettre de vérifier la stationnarité.
Finalement, le reste du travail fut de faire le lien entre les deux parties précédentes,
en essayant de trouver la meilleure modélisation possible avec le type de rupture détecté
dans la série temporelle.
C’est en approfondissant les recherches de certains auteurs comme Galı́ ou bien Lippi,
autres que leur développement sur les cycles économiques, que le sujet présenté infra offre
une parfaite transition à l’étude économétrique des cycles économiques en développant la
relation entre l’évolution du PIB (premier indicateur de ces cycles) et la dépendance à
l’énergie fossile. Pour cela nous allons tout d’abord mettre en avant le contexte, puis le
débat qui en découle pour enfin énoncer la direction que prendra la thèse avec les outils
qui permettront de la réaliser.
2
Contexte : L’énergie un facteur clef de la croissance
Le contexte du projet repose sur le constat suivant : toute création de valeur ajoutée
mobilise de l’énergie sous une forme ou une autre. De nombreux acteurs économiques
(re)découvrent le caractère non pérenne d’une énergie abondante et bon marché. Face à
ce constat, nous voulons mettre en évidence la part de l’énergie d’origine fossile (pétrole,
gaz et charbon) dans la consommation totale d’énergie, soit 87, 7% 1 dont 34, 5% pour le
seul pétrole. Ce qui n’était qu’une théorie dans les années 1940, le pic de Hubbert 2
1. A titre de comparaison le nucléaire ne représente que environ 5% de la production d’énergie mondiale
- Source : BP Statistical Review of World Energy 2009 (chiffres 2008)
2. Hubbert est un géophysicien qui suggéra que le courbe de production d’une matière première donnée,
en particulier du pétrole, suivait une courbe en cloche.
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ou plus communément appelé le pic pétrolier est devenu une réalité aujourd’hui (i.e.
d’un plafonnement de la production quotidienne mondiale de pétrole autour de 90 millions
de barils), elle a été reconnu officiellement par l’Agence Internationale de l’Energie dans
sont rapport de 2010 3 .
La découverte de nouvelles réserves ne permet plus de compenser l’effet de déplétion
des anciens puits :
Le pétrole est devenu plus difficilement substituable depuis les chocs pétroliers des
années 1970 dans la mesure où les substitutions, notamment pour la production d’électricité,
ont été réalisées et achevées dans les année 1980. L’augmentation du prix de l’énergie
constitue un frein potentiel à la croissance économique mondiale (l’énergie représente 9%
du PIB mondiale, un chiffre qui ne reflète pas la dépendance physique de cette
dernière au carbone).
Plusieurs instances de premier ordre ont alerté sur cette dépendance de la croissance
économique (et donc du risque souverain) à l’égard de l’énergie fossile : le FMI 4 ,
le CAE 5 , la Banque Mondiale 6 , la DG de l’Union Européenne 7 .
3. Subsiste un débat technique, au sein de la communauté des géologues, sur la question de savoir
si les techniques non conventionnelles d’extraction (schistes bitumineux...) permettraient de crever ledit
plafond. La position défendue par les ingénieurs pétroliers avec qui nous interagissons est que la réponse
est très vraisemblablement négative, ne serait-ce qu’à cause du coût des investissements nécessaires à
l’industrialisation des méthodes de fracking, coût qui excèderait la capacité de financement de la totalité
des majors pétroliers de la planète.
4. World Economic Outlook 2011 : Oil scarcity, M. Kumhof.
5. Les effets du prix d’un pétrole cher et volatil, P. Artus (dir.) [1], CAE 2010.
6. Vulnerability to oil price increase, World Bank 2008.
7. High Oil Price, EU DG Research 2008.
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5
Le débat macro-économique
Plusieurs auteurs, ingénieurs énergéticiens notamment (cf. Jancovici ou Grandjean[18]
[19]), expliquent que les plus grandes périodes de croissance que l’humanité ait connues
sont le fruit des révolutions industrielles, qui ont permis en un laps de temps très court
de substituer l’énergie au travail de l’homme. Cette énergie utilisée permet de décupler
notre activité, de produire plus et plus vite, à tel point que la productivité d’un homme
est multipliée par plusieurs centaines par rapport à la seule force de ses bras. Fort de ce
constat, la question de l’énergie est centrale, notamment le pétrole (cf. supra), néanmoins
plusieurs théories s’opposent.
3.1
Deux points de vue : Blanchand-Galı́ et Hamilton
Tous sont d’accord pour dire que les chocs pétroliers des années 1970 ont laissé derrière
eux des récessions, de la stagflation et un chômage très élevé. Mais leurs avis divergent au
sujet du récent choc connu au début des années 2000.
3.1.1
Blanchard-Galı́
Blanchard et Galı́(2008)[6], en utilisant plusieurs modèles comme notamment le SVAR
avec un changement structurel du modèle au premier trimestre 1984 8 , un rolling bivariate
VAR ou un modèle macroéconomique agrégé néo-Keynésien, mettent en évidence que le
choc pétrolier des années 2000 n’est pas comparable à ceux des décennies antérieures : nos
économies contemporaines seraient moins dépendantes vis à vis de l’énergie (pétrolière) et
pourraient aujourd’hui plus facilement faire face à un choc. Ce constat vient du fait qu’en
observant les conséquences du choc des années 2000, le ralentissement de la croissance, le
chômage et l’inflation n’ont été que très modérés. Plusieurs explications sur les causes de ce
changement sont avancées par Blanchard-Galı́ : notamment, la plus grande flexibilité des
salaires —qui a permis de stabiliser l’inflation—, l’amélioration des politiques monétaires
et la moindre dépendance (budgétaire) de nos économies vis à vis du pétrole 9 . Un récent
article de Hallegatte, Heal, Fay et Treguer[13] va dans le sens de Blanchard-Galı́ en faisant
état du fait que le PIB est plus résilient face à une augmentation du prix du pétrole
guidé par des politiques énergétiques spécifiques (prenant pour exemple la TIPP — Taxe
Intérieure sur les Produits Pétroliers — qui a réduit la consommation du carburant et a
encouragé les constructeurs automobiles à développer des voitures moins dépendantes en
pétrole).
3.1.2
Hamilton
C’est principalement sur la dépendance de nos économies vis à vis du pétrole (cf. supra)
que la théorie d’Hamilton[14][15] diverge. En effet il considère que toutes les récessions aux
Etats-Unis ont toujours été précédées d’un choc pétrolier :
8. Comme le suggère Kim et Nelson(1999)[20], Stock et Watson(2002)[24] ou Blanchard et
Simon(2001)[8]
9. Dans un article plus récent de Novembre 2011, Blanchard et Riggi[7] justifient plus précisément
encore le rôle que jouent les 3 facteurs dans leurs analyses
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Le constat que fait Hamilton sur le choc des années 2000 est que la demande mondiale
de pétrole est croissante, principalement du fait des pays émergents comme la Chine et
l’Inde, qui ont une plus grande élasticité (la croissance de la demande du pétrole sur la
croissance du PIB) due à leur moindre industrialisation. Hamilton remarque aussi que
cette élasticité décroı̂t au fur et a mesure qu’un pays se développe mais reste au voisinage
de 1. Il y a donc une demande croissante alors que nous atteignons aujourd’hui un pic de
production mondial(cf. supra). Hamilton(2009)[14] tente de mettre en évidence la manière
dont Blanchard et Galı́ sous-estimeraient l’impact du choc pétrolier des années 20012009 sur l’économie réelle. La réticence que porte Hamilton à l’égard de la théorie de
Blanchard-Galı́ provient du fait que part de consommation des ménages aux Etats-Unis
dédiée à l’énergie en 2008 est, en effet, revenue là au plus haut des années 1970. De sorte
que l’impact économique de la perte de pouvoir d’achat sur la consommation non liée à
l’énergie serait significative et aurait des répercussions directes sur la croissance.
3.1.3
Le point de vue du FMI
Un récent rapport du Fonds Monétaire International par Beneš, Chauvet, Kamenik,
Kumhof, Laxton, Marsula et Selody(Mai 2012)[4] propose une synthèse de ces deux points
de vue. D’une part le point de vue géologique, qui repose sur l’idée que les contraintes
physiques, bornées par définition, vont dominer les futures évolutions de la production et
du prix du pétrole. D’autre part, la vision technologique qui estime que l’augmentation
des prix du pétrole devrait fournir les bonnes incitations à la mise en œuvre de solutions
techniques alternatives 10 . Beneš et al. proposent un modèle de prévision sur les prix du
pétrole en combinant les deux points de vues sans a priori.
10. Dans une certaine mesure, cette dualité de point de vue correspond au débat Hamilton/Blanchard.
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3.2
7
Un facteur exogène : la financiarisation
A ces considérations, s’ajoute un phénomène exogène et non sans conséquences, la
financiarisation (partielle) du prix du pétrole spot. Michael Masters a estimé que le montant
des actifs affectés au commodity index pour le pétrole est passé de 13 milliards fin 2003
à 260 milliards en mars 2008. Depuis les années 1990, on peut observer une très forte
volatilité du cours du pétrole, car depuis 20 ans les opérateurs financiers assimilent le
pétrole à un actif financier. C’est pour cela d’ailleurs qu’on peut observer un très forte
corrélation entre le pétrole et l’or alors qu’ils ne sont pas de même nature, et devraient
être indépendants. Cette financiarisation a par exemple fait monter le prix du WTI (West
Texas Intermediate) jusqu’à 144 dollars en juillet 2008 pour retomber finalement à 33
dollars 6 mois plus tard 11 .
4
Le projet de thèse
L’ambition est de contribuer au débat Blanchard/Galı́ - Hamilton en proposant une approche alternative qui serait de construire et de calibrer une famille de modèles d’équilibre
général dynamique stochastique (DSGE) en mettant en avant des secteurs, financier et
monétaire, développés. Cette famille sera élaborée à partir des travaux de Giraud & Pottier (2012) [11], d’Ayres-Warr [2] et de Heal[9][16][10] 12 .
Un aspect du travail consistera à instruire ce débat et à tenir compte de la part de vérité
contenue dans chacun de ces deux points de vue dans l’estimation du risque énergétique
(principalement à sa part d’énergie fossile), dans le prolongement du travail du FMI.
4.1
Outils
La méthodologie que nous proposons de mettre en œuvre pour la famille de modèles
DSGE reposera sur :
1/ une structure existante nous proposant des simulations de scénarios énergétiques
(grâce aux modèles IMACLIM et POLE).
2/ Enerdata, qui fournit l’une des meilleurs bases de données sur l’énergie disponible.
11. Comme le précise un rapport de Oikonomia en février 2010
12. Heal, dans le prolongement de Hotelling[17], — connu pour la rente d’Hotelling dit la rente
de rareté, rente devenu possible par le caractère exhaustif de nos ressources naturelles —, propose une
modélisation et une évaluation dynamique stochastique d’un développement alternatif. C’est par l’optimalité utilitariste d’allocation des ressources que Heal met en avant les notions de durabilité et d’incertain
dans sa modélisation, notamment sur le caractère irréversible d’un changement climatique.
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8
Appendice
Cet appendice apporte quelques éléments d’explication sur les outils cités.
IMACLIM
La structure IMACLIM 13 , développée par le CIRED (Centre International de Recherche sur l’Environnement et le Développement), nous permet de nous projeter dans un
horizon donné, tout en tenant compte des contraintes liées à l’équilibre macroéconomique
et à l’éventail des possibilités techniques. Il permet entre autre aujourd’hui d’étudier les
impacts macroéconomiques d’une contrainte carbone. Ce modèle prend en compte plusieurs secteurs productifs (comme les énergies fossiles importées, les énergies transformées
et bien composite), un ménage représentatif, un gouvernement, un secteur d’investissement
et un agent étranger qui produit les importations et achète les exportations. Néanmoins ce
modèle a un versant économique très restreint, le but serait donc de créer la superstructure
en incluant des secteurs, monétaire et financier, développés.
Modèle de Ayres-Warr
1−(α+β)
Yt = Utα Ftβ Kt
Dans laquelle Yt fait référence à la production, Kt au capital, Lt au travail et Ut = et Et
est le résultat de l’efficacité (et ) multipliée par la production d’énergie (Et ). Ce modèle,
aussi appelé la théorie de la croissance du travail utile, est une extension des modèles
néo-classiques qui nous montre la production comme une combinaison de capital, travail
physique et notre efficacité à extraire et exploiter l’énergie. A titre d’exemple, Ayres-Warr
estiment e(1900) ≈ 0.03 et e(2000) ≈ 0.2, soit notre capacité à exploiter de manière efficace
l’énergie produite et passée de 0.03 à 0.2 en cent ans. Ce qui nous amène à nous poser la
question de l’efficacité de l’exploitation de l’énergie produite dans l’économie.
Références
[1] Patrick Artus, Antoine D’Autume, Philippe Chalmin, and Jean-Marie Chevalier. Les
effets dun prix du pétrole élevé et volatil. Rapport, Conseil d’Analyse Economique,
Julillet 2010.
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stagflation ? a monetary alternative. NBER Chapters. July 2001.
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are the 2000s so different from the 1970s ? Economics working papers, Department
of Economics and Business, Universitat Pompeu Fabra, Aug 2007.
[7] Olivier Blanchard and Marianna Riggi. Why are the 2000s so different from the 1970s ?
a structural interpretation of changes in the macroeconomic effects of oil prices in the
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[8] Olivier Blanchard and John Simon. The long and large decline in u.s. output volatility.
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[12] Gaël Giraud and Cécile Renouard. Le facteur 12 Pourquoi il faut plafonner les revenus. carnetsnord, 2012.
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[19] Jean-marc Jancovici and Alain Grandjean. C’est maintenant ! 3 ans pour sauver le
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[20] Chang-Jin Kim and Charles R Nelson. Has the u.s. economy become more stable ?
a bayesian approach based on a markov-switching model of the business cycle. The
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structural analysis. Journal of European Economic Association, à paraitre.
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