Matinale 20 02 2013 C Walter - Société Française des Evaluateurs

La finance : le normal,
l’excessif, et l’incertain
Christian Walter
Centre de recherche Philosophies contemporaines
IAE, Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne
Chaire Ethique et finance
Institut Catholique de Paris
20 février 2013
Une idée simple : l'évaluation des actifs
(des sociétés) par un modèle clair…
n
atio
alu
'év
ed
dèl
Mo
Sphère
financière
Économie
« authentique »
F
DC K
MP
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1930
1990
Efficacité informationnelle
(un marché qui marche bien…)
VALEUR
Marché
Les évaluateurs
autonomes et non
coordonnés scrutent
la « vraie » valeur de
l'entreprise
agents
Friedman (1953)
Samuelson (1973)
arbitrage (1980 – )
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Mimétisme informationnel
(un marché qui ne marche pas bien…)
VALEUR
Marché
Keynes (1936)
Orléan (1986)
agents
Personne n ’a d ’attention
pour la « vraie » valeur.
Seule compte l ’opinion des autres.
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Mélange informationnel
(un marché qui pourrait marcher mieux…)
VALEUR
Marché
?
Les investisseurs
sont mélangés
à des opérateurs bruyants
dont l'action parasite (bruite)
le cours de bourse
agents
De Long et al. (1990)
Shleifer (2000)
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Le normal et l’excessif
(les bons et les méchants)
Cas n°1 : le marché est normal
La volatilité boursière provient des caractéristiques de
l'entreprise et de la réalité du contexte économique. Les
causes naturelles de Bachelier. Tout est normal.
Cas n°2 : le marché est excessif
La volatilité boursière provient des opinions des
opérateurs mimétiques. La « température » du marché
monte. Les causes factices de Bachelier. Anormal.
Position intermédiaire : le parasitage (bruitage) de valeur
"positive feedback traders" (De Long, 1990)
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Une métaphore psychanalytique :
le « clivage de l’objet »
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DCF et valeur dite « fondamentale »
le modèle / calcul d’évaluation
L’information passe
adéquatement…
Information exogène
VALEUR « DCF-NETTE »
…à travers un calcul
d’évaluation
agents
Calcul par un DCF (ou MPK)
de la valeur de l’entreprise :
Objectivation de la valeur.
Bonne visibilité = possibilité de construire
un profil de résultats futurs cohérents
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Les bulles dites « rationnelles »
DCF et indétermination de valeur
La solution fondamentale...
Information exogène
VALEUR « DCF-FLOUE »
?
?
?
Chaque agent
est pris d’un DOUTE
sur la vraie valeur
de l ’entreprise
agents
?
…n’est pas unique
Problème de la valeur terminale
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Valeur floue et apparition du doute :
DCF et croyances collectives
On passe de l’idée de chacun…
Information exogène
VALEUR « DCF-FLOUE »
?
?
?
?
… à l’opinion de tous
Chaque agent
qui DOUTE
observe son
voisin
agents
Mauvaise visibilité = degré
d ’incertitude élevé
sur le profil de résultats
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La finance folle ?
Information endogène
VALEUR ?
?
?
?
?
?
Agitation
du marché : la
« température » monte...
agents
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?
Remède : signal clair des entreprises ?
Le démon de la transparence
Marché
désemparé...
?
Pouvoir fixer simplement
une valeur fondamentale nette :
Origine intellectuelle des normes IAS / IFRS
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Résumé : le calcul financier (DCF)
source du clivage normal/excessif
1. On attribue des volatilités élevées à la seule irrationalité
d’acteurs irresponsables qui ignoreraient volontairement la
réalité du monde de l’entreprise, l’économie dite « réelle ».
2. Dans cette conception, la valeur dite « fondamentale »
calculée par un DCF (avec les améliorations d’usage) procure
un référent que les indicateurs financiers paraissent manquer.
3. Par suite, le niveau des cours de bourse et celui de la volatilité
s’en trouvent disqualifiés : préjugé moral à l’égard du marché.
4. Cette dichotomie entre valeur intrinsèque « juste » et valeur de
marché « injustifiée » trouve son origine dans une certaine
manière d’appliquer un modèle et/ou un calcul.
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Le calcul financier et l’incertitude
Evaluer = calculer une espérance conditionnelle
•
•
Estimation de valeur = moyenne conditionnelle
Probabilisation de l’incertitude : comment ?
1. Cas « normal » : distributions avec fonction de
queue à décroissance exponentielle : il s’agit
d’une décroissance rapide.
2. Cas « bizarre » : distributions avec fonction de
queue à décroissance en puissance (Pareto) : il
s’agit d’une décroissance lente.
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Probabiliser l’incertitude :
Hasard lisse et hasard rugueux
L'échelle des ordonnées est
graduée en écart-types.
=2
AVEC UN MOUVEMENT BROWNIEN
LES FLUCTUATIONS SONT "LISSES"
IL N'APPARAIT PAS DE "PIC"
<2
AVEC UN PROCESSUS DE LEVY, LES
FLUCTUATIONS SONT VIOLENTES :
IL APPARAIT PLUSIEURS "PICS"
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Mouvements brownien et non brownien
(les états du hasard)
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La forme de la distribution : une image
de l’état du hasard
alpha = 0.7
alpha = 1.3
alpha = 1.9
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Le calcul financier, le normal, le non
normal : quel type d’aléa ?
Aléa « normal » = visibilité
= valeur « fondamentale »
Fonction de queue :
exponentielle
Chaque agent
estime faibles
les fluctuations
autour de la VF
agents
Bonne visibilité = faible
variabilité prévisionnelle
des résultats futurs
= calibrage gaussien
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Aléa non normal et impact sur les calculs
d’évaluation
Aléa « bizarre » = floutage
de valeur
± 7
Queue de
distribution
avec une
fonction
puissance
Chaque agent
est déconcerté
par l’incertitude due
aux grandes
fluctuations
agents
Mauvaise visibilité = forte
variabilité prévisionnelle
des résultats futurs.
Exemple : distributions de PARETO
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Un exemple : une loi de Cauchy pour
certaines PME non cotées ?
?
Maximiser une espérance ?
Chaque agent
est perdu en
observant
l ’économie dite « réelle »
agents
Espérance mathématique infinie :
impossibilité de fixer une VF
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L’investisseur (l’action) rationnel(le) :
investir à la mesure de son espérance
Queue à
décroissance
exponentielle
Queue à
décroissance
lente
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Non normalité et franchissement de
seuils : quatre possibilités
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Non normalité et rationalité élargie :
Le facteur psi
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Facteur psi et pratiques professionnelles :
rendre raison de ce qui est observé
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Le normal, l’excessif et l’incertain :
au-delà du clivage de l’objet

2
Finance et marchés
(illusion financière)
Entreprises et
Gauss
économie (authentique)
1,5
1
Cauchy
E(X)= 
0
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Notre proposition :
Sauver le phénomène financier
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Les cadres sociaux de la régularité : une
construction institutionnelle difficile
L’hypothèse exponentielle sur la modélisation de l’incertitude
conduit nécessairement à qualifier d’irrationnels des
comportements qui font face aux fonctions puissance.
• Selon la « rugosité du hasard », la rationalité des agents peut
être significativement modifiée.
Ni la finance, ni l’économie, ni les échanges ne paraissent devoir
relever d’un choix limité pour la modélisation de l’incertitude.
• Un tel choix reflète, non le phénomène financier, mais bien
plutôt l’instrument de calcul statistique qu’on lui a appliqué.
• La crise des modèles actuelle est une illustration de ce
phénomène. Il est temps de changer de cadre.
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Références des travaux
Histoire de la
Evaluation non
représentation brownienne
brownienne
Critique de la valeur
fondamentale
Springer, 2008
Le virus B. Crise financière
et mathématiques
Seuil, 2009
Outils techniques
non browniens
Risques financiers extrêmes et
allocation d’actifs
Economica, 2012
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