Par FERNANDO NOGUEIRA DA COSTA*
L'utilisation de modèles de simulation permet d'explorer comment différentes variables et événements interagissent et influencent les résultats futurs dans un environnement complexe et dynamique.
Les variations des taux d’intérêt à court terme affectent les taux d’intérêt futurs des obligations à long terme déjà émises de plusieurs manières. Premièrement, ils répondent aux attentes des investisseurs en matière d'inflation.
Si les taux d’intérêt à court terme augmentent en raison de préoccupations liées à l’inflation, les investisseurs exigent des taux d’intérêt plus élevés sur les obligations à long terme afin de compenser l’impact de l’inflation attendue sur la valeur future des paiements d’intérêts.
Les variations des taux d’intérêt à court terme reflètent les changements dans le pouvoir discrétionnaire de politique monétaire de la Banque centrale. S'ils augmentent, en raison d'une politique monétaire plus restrictive, les investisseurs anticipent un ralentissement économique à l'avenir et, par conséquent, exigent des taux d'intérêt plus élevés sur les obligations à long terme pour compenser l'augmentation du risque de crédit. Or, les titres de dette publique n’offrent-ils pas un risque souverain en monnaie nationale ?!
Les spéculateurs prétendent que ces changements affectent la prime de liquidité requise pour détenir des obligations à long terme. Si les taux d’intérêt à court terme augmentent, les investisseurs opteraient pour des placements à court terme plus liquides plutôt que pour des obligations à long terme moins liquides.
Cela se traduit par une demande réduite d’obligations à long terme. Elle entraînerait une hausse des taux d'intérêt futurs sur les obligations à long terme déjà émises, en raison de la baisse nécessaire de leurs prix sur le marché secondaire pour attirer les investisseurs.
En conséquence, les variations des taux d’intérêt à court terme influencent les taux d’intérêt futurs sur les obligations à long terme déjà émises par leurs effets sur les anticipations d’inflation, les anticipations de politique monétaire et la prime de liquidité exigée par les investisseurs.
Faire des prédictions sur l’avenir dans un environnement où les décisions sont décentralisées, non coordonnées et mal informées les unes des autres implique d’analyser la complexité et l’incertitude. Il existe cependant certaines approches capables d’aider les opérateurs des marchés financiers à faire des prévisions.
L'analyse des tendances historiques, basée sur l'évolution passée, fournit idées. sur les modèles de comportement qui pourraient se répéter à l’avenir, même si rien ne garantit que ces modèles perdureront. L'analyse des tendances de croissance permet d'identifier les modèles saisonniers, les cycles économiques et d'autres régularités. Elles se distinguent des fluctuations cycliques aléatoires.
Lorsqu'ils utilisent des modèles statistiques et de séries chronologiques, les opérateurs s'appuient sur des quantifications de modèles historiques et des estimations de valeurs futures basées sur des modèles identifiés dans les données. Ils doivent envisager une variété de scénarios possibles et mener des analyses de sensibilité afin de comprendre comment différents événements et conditions affectent les résultats futurs. Cela leur permet de se préparer à une variété de résultats possibles.
De même, l’utilisation de modèles de simulation permet d’explorer comment différentes variables et événements interagissent et influencent les résultats futurs dans un environnement complexe et dynamique, c’est-à-dire variable dans le temps. Récemment, des techniques avancées d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique ont été appliquées pour analyser de grands volumes de données et identifier des modèles qui ne sont pas évidents pour l’intelligence humaine et qui peuvent aider à prédire l’avenir.
Bien qu’il soit impossible de prédire l’avenir avec une certitude absolue, ces approches contribuent à créer des prévisions plus raisonnables et mieux informées sur ce qui pourrait arriver, permettant ainsi aux analystes de marché et aux traders de se préparer et de prendre des décisions basées sur ces prévisions. Se préparer à l’incertitude inhérente au processus de prévision permet d’atténuer les risques associés.
Effectuer des analyses de sensibilité implique d’examiner comment les variations des intrants d’un modèle ou d’un système affectent les extrants ou les résultats. Tout d’abord, il est nécessaire d’identifier les variables du modèle ou du système susceptibles d’affecter les résultats. Ces variables seront celles soumises à une analyse de sensibilité.
Ensuite, il faut déterminer la ou les plages de valeurs pour chaque variable d’entrée à tester. Cela implique d’envisager différents scénarios, tels que les meilleurs (optimistes) et les pires (pessimistes), ou de construire des fourchettes basées sur des données historiques ou des estimations futures.
Vous devez exécuter le modèle ou le système en utilisant chaque combinaison de valeurs de variables d'entrée dans les plages définies. Auparavant, cela se faisait manuellement, maintenant cela se fait à l'aide de software spécialisé
Les résultats obtenus pour chaque ensemble de valeurs des variables d'entrée sont ensuite analysés. Il identifie la manière dont leurs modifications affectent les extrants ou les résultats du modèle. Il s’agit d’identifier des tendances, des relations de cause à effet, des points d’inflexion ou des sensibilités spécifiques.
Ensuite, les variables d'entrée ayant le plus grand impact sur les résultats du modèle sont identifiées. Cela permet d’identifier ceux qui sont les plus critiques ou incertains et méritent plus d’attention ou de considération.
Enfin, il est important de communiquer les résultats de l'analyse de sensibilité de manière claire et compréhensible, en mettant en évidence les principaux idées. et les implications pour les décideurs et les parties prenantes concernées. Il s’agit d’un outil puissant pour comprendre la fiabilité des modèles et des systèmes face à l’incertitude des entrées. En examinant comment les variations des intrants affectent les extrants, ils prennent des décisions plus éclairées et se préparent mieux à une variété de scénarios possibles.
Les marchés financiers sont influencés par une série de facteurs macroéconomiques et politiques. Ils affectent la confiance des investisseurs, les conditions économiques et l’évolution des prix des actifs.
Par exemple, les décisions de politique monétaire, telles que les modifications des taux d’intérêt prises par la Banque centrale, affectent les coûts d’emprunt, la liquidité du marché et les préférences d’investissement. Les mesures fiscales, telles que les modifications de l'impôt sur le revenu, les dépenses publiques et les politiques de relance économique, influencent la croissance économique et les perspectives des entreprises.
Les indicateurs situationnels tels que la croissance du PIB, l'inflation, le chômage, la production industrielle et les ventes au détail fournissent idées. sur l’état actuel (et futur) de l’économie et affectent les attentes des investisseurs. Même les conflits géopolitiques, les tensions commerciales, les crises diplomatiques et les événements tels que les élections créent de l'incertitude et de la volatilité sur les marchés financiers.
Tous les événements liés au système financier, tels que les crises bancaires, les effondrements d'institutions financières ou les problèmes de dette souveraine, affectent évidemment la stabilité de la moyenne des marchés et la confiance des investisseurs. Par conséquent, les changements dans la réglementation financière et les politiques gouvernementales liées au marché financier influencent l’activité des investisseurs, l’allocation des capitaux et la transparence des comportements.
Parce que ces facteurs interagissent et qu’une configuration complexe et dynamique émerge de ces interactions, ils ont des effets à la fois immédiats et à long terme sur les marchés financiers. Ils amènent les investisseurs à ajuster leurs stratégies d’investissement et à prendre des décisions en fonction des conditions économiques et politiques du moment, même si elles peuvent être fondées uniquement sur des rumeurs ou des récits erronés.
Le cerveau humain a recours à des récits, y compris à ceux qui ne s’engagent pas envers la vérité, pour rationaliser son comportement. Nous sommes des conteurs.
Le récit de l'homme insensé est connu comme la conviction de l'investisseur, lorsqu'il achète un certain actif supposément valorisé, qu'il pourra le vendre à l'avenir avec une plus-value encore plus grande. Il espère trouver un investisseur encore plus « idiot » capable de l’acquérir.
Déduction du récit : un actif n'est pas acheté parce que le prix correspond à la juste valeur justifiée, mais plutôt en raison de l'attente de le revendre à une valeur plus élevée. Le Marché, bien que vénéré avec des majuscules comme un être surnaturel, omnipotent, omniscient et omniprésent, est « ce qu’il est », c’est-à-dire le résultat de multiples décisions décentralisées, non coordonnées, mal informées et contradictoires. Le marché n’est pas « ce qu’il devrait être » rationnellement…
*Fernando Nogueira da Costa Il est professeur titulaire à l'Institute of Economics d'Unicamp. Auteur, entre autres livres, de Brésil des banques (EDUSP) [https://amzn.to/3r9xVNh]
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