analyse et modélisation de la volatilité des prix...
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Analyse et Modélisation de la Volatilité
des Prix Agricoles Mondiaux
Le Modèle Momagri
Paris, 23 Février 2012
Bertrand Munier
Pr. Em., IAE de Paris et NYU Polytechnic Institute
Chef Economiste Momagri
Organisation de l’exposé
• 1. La volatilité des prix agricoles depuis le début des
années 2000 est-elle vraiment eceptionnelle?
• 2. Comment la modéliser? Quelles sont les causes
empiriquement observables de la volatilité?
• 3. Quels aspects de l’évolution des prix ressort-il de
la réponse Momagri?
Bertrand Munier, 23 févr. 2012 Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole 2
1. La volatilité actuelle (2001-2011)
est-elle exceptionnelle?
Bertrand Munier, 23 févr. 2012 Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole 3
Evolution sur 1970-2011 : interprétations…
Bertrand Munier, 23 févr. 2012 Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole 4
Source: Bloomberg.
.
Sous-périodes 06/01/1970-
11/06/1980
12/06/1980 –
01/11/1990
02/11/1990 –
26/03/2001
27/03/2001–
31/08/2011
Index SPGACGP DJ SPGACG
P DJ
SPGACG
P DJ
SPGACG
P DJ
Moyenne
201.4
859.8
225.6
1,630.2
212.1
6,146
271.2
10,571.0
Std-Dev
75.9
88.0
44.3
644.4
35.3
2,932
104.5
1,480.6
Rapport
/
0. 40
0.1
0.2
0.4
0.2
0.5
0.4
0.1
Rapport (/)GCAG/
(/)DJ
3.80
0.50
0.35
2.79
Nombre n
d’évènements extremes
(>3)
17
58
27
18
18
7
74
65
40 années de volatilités Vt quotidiennes
Bertrand Munier, 23 févr. 2012 Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole 5
Volatility Vt of the SPGCAGP Index, Daily, 1970-2011
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
06/01/1970
06/01/1972
06/01/1974
06/01/1976
06/01/1978
06/01/1980
06/01/1982
06/01/1984
06/01/1986
06/01/1988
06/01/1990
06/01/1992
06/01/1994
06/01/1996
06/01/1998
06/01/2000
06/01/2002
06/01/2004
06/01/2006
06/01/2008
06/01/2010
Workdays, USA, 1970-2011
Volatility Vt of the SPGCAGP Index, Daily, 1970-2011
Workdays, USA, 1970-2011
Volatility Vt of the Dow Jones Index, Daily 1970-2011
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
06/01
/1970
06/01
/1972
06/01
/1974
06/01
/1976
06/01
/1978
06/01
/1980
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/1984
06/01
/1986
06/01
/1988
06/01
/1990
06/01
/1992
06/01
/1994
06/01
/1996
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/1998
06/01
/2000
06/01
/2002
06/01
/2004
06/01
/2006
06/01
/2008
06/01
/2010
Workdays, USA, 1970-2011
└─┐
Num
ber o
f Sta
ndard
Devia
tions
Volatility Vt of the Dow Jones Index, Daily, 1970-2011
Workdays, USA, 1970-2011
Périodes de séries
répétées (évnmts isolés)
d’évènements extrêmes
décelables pour les prix
agricoles
Tendance de la volatilité
extrême ascendante pour
les prix agricoles
≠ marchés financiers
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Depuis quand?
First trading day of each month (Feb. 1704-Sept. 2011)
Observed 30 days volatility of wheat, USA, 1704-2011
Nu
mb
er o
f S
tan
dar
d D
evia
tio
ns
→ La volatilité observée dans le monde depuis 2004-2005 est du même ordre que celle
du XVIIIème siècle en Europe (famines), hormis les années de guerre autour de 1705-
1712 (Succ. d’Espagne)
Depuis lors, le « pic » isolé de 2008 (et 2011!) est le 5ème+ élevé en près de 300 ans
Trois siècles d’observation du prix du blé
2. Comment modéliser cela?
Bertrand Munier, 23 févr. 2012 Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole 7
Bertrand Munier, 23 févr. 2012 Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole 8
First trading day of each month (Feb. 1704-Sept. 2011)
Observed 30 days volatility of wheat, USA, 1704-2011
Nu
mb
er o
f S
tan
dar
d D
evia
tio
ns
First trading day of each month (Feb. 1704-Sept. 2011)
Theoretically simulated 30 days volatility of wheat, USA, 1704-2011
Nu
mb
er
of
Sta
nd
ard
Dev
iati
on
s
→ La théorie
financière
actuellement
utilisée ne rend
pas compte de
la volatilité
observée
Quel
modèle
utiliser?
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Échec des modèles d’EGC habituels
«de marché» à expliquer la volatilité
• Portée excessive prêtée au «tâtonnement» : ce n’est qu’une approximation (citation de Walras)
• … ainsi qu’à son extension naturelle multi-périodes des «anticipations rationnelles».
• Ce modèle ne peut admettre ni prix multiples (marchés, Allais, 1967) ni volatilité autre que celle provenant d’un «choc» exogène.
• L’«agent représentatif» exclut toute interaction entre psychologies des agents, mimétique ou autre
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Pourquoi ces marchés sont-ils financiarisés?
• Nouveaux aspects depuis les années 2000
• ‘Pompiers monétaires’ politique des banques
centrales- notamment la FED - , puis ‘liquidity easing’
• Marchés de Dérivés sur Mat 1ères dérégulés (2000,
Comm. Futures Modernization Act, CFMA)
• Observation de départ que ces marchés de
commodités étaient (à l’époque) inversement corrélés
avec les marchés financiers au sens large
• Pas étonnant que financiarisation émerge! MAIS
80-90% sur marchés OTC
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11
• 1) Jeu des anticipations offreurs, demandeurs ET
investisseurs, qui influencent les prix à terme et
directement ou indirectement les prix spot
• 2) Les comportements des participants traditionnels au
marché sont influencés par les exemples de swap et de
fonds indiciels over-hedging ( speculation)
• 3) Les liens avec les marchés financiers deviennent des
paramètres-clés des marchés agricoles
• le jeu de la psychologie et des enchaînements =
système complexe
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Changements dus à la financiarisation?
Bertrand Munier, 23 févr. 2012
Bertrand Munier, 23 févr. 2012 12
Indices de dérivés OTC sur commo agricoles
+pétrole (BIS+auth comp. et OECD) et prix agricoles
Bill
ions o
f dolla
rs
Price
s in
US
$/t
on
Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole
Données +
précises sur la
même période
de l’USDA
confirment
la liaison,
Au moins pour les
grandes céréales
comme pour le
pétrole.
Pour certains
produits, spécul.
Plutôt sur les
marchés spot (riz)
World
price of
wheat
W price of
maize
Agri-food
derivatives
index
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0
50
100
150
200
250
300
350
400
Blé Céréales secondaires Other commodities
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Autre évidence scientifique courante de la
‘littérature grise’ (1) • 3 résultats économétriques majeurs (2009)
• 1) Depuis 2003-2004, rendements sur indices de
commo. Sont de plus en plus corrélés aux variations
du World Equity Index ( complètement ≠ des
périodes précédentes)
Commo. agricoles, pétrole, actifs financiers : étroits
substituts pour les investisseurs à c. de 2004…(ex infra)
• 2) Commo indicées dans le GSCI et le DJ-AIG sont
significativement plus sensibles à ces chocs que les
autres
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Autre évidence scientifique courante de la
‘littérature grise’ (2)
• 3) Depuis 2004, volumes de transactions sur les
commodités sont mutuellement corrélés, de façon plus
significative pour les commo indicées que pour les
autres
• Allers-retours aujurd’hui business quotidien entre
trackers agricoles (indices), et actifs financiers
• Y a-t-il des contre - évidences?
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Deux fausses ‘évidences empiriques’
• 1. L’histoire des stocks (Krugman et autres):
• A) error de 30% sur les données de stocks
• B) Biais subtils : ‘sous-production’ ou ‘sur-production’
déclarées sont souvent invérifiables… (cf. riz; cas du
pétrole ou de fossiles d’extraction, etc.)
• C) Sur les marchés OTC, non-tâtonnement prix
multiples et pas de lien mécanique avec les Dstocks)
• 2. La causalité de Granger (Irwin and Sanders, OCDE):
• Test très inapproprié aux séries statistique de volatilité
élevée. Contradiction méthodologique.
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3. La réponse Momagri: une
approche modulaire
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Le Monde selon Momagri
1
2
3
5
7
6
8
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Modularité de
Momagri
Duties, barriers to trade,
transportation costs
Innovation
Environment
(pollution,
maintenance)
Sectors
production
PricesCrop
and
animal
Supply
Other
sectors
supply Factors
of
production
Exports, imports
Exchange rates,
foreign markets
"Central module"
Risk
module
Risk
module
• Rectangles orange: réalisé dans le module central (paramètres, variables d’état)
• Ellipse orange: Module risque
• Hors version actuelle :
• Ellipse rose: module innovation, construit, mais non connecté pour l’instant
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Dynamique psychologique / marché
Volatilité des
prix et rentrées
constatées
Perception
mémorisation
Formation de
l'anticipation
du prix à la
prod
Décision de prod
irréversible
t-1 t
Anticipations
opposées des
investisseurs
à court terme
Intervention
de risques de production
naturels et autres
Décisions de
transactions
Contagion
mimétique sur
prix et mgt de
la prod
Productions
effectivesDemande
Prix
résultants
Volatilité des
prix et rentrées
constatées
En rouge : les indicateurs économiques En bleu: les variables et processus psychologiques
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Dynamique d’ensemble inter modules
(1 étape = 1 ‘tour’ de chaque module)
t-1
t
Risk module
Central module
PDW SUB
CER VFO
CRF LVA OTACER VFO CRF
LVA MEDOTA MIN PRI
SVG WPAFBE TEC CHE
MET OGWMOT EMM SER
Risk module
CER VFO
CRF LVA OTA
Central module
PDW SUBCER VFO CRF
LVA MEDOTA MIN PRI
SVG WPAFBE TEC CHE
MET OGWMOT EMM SER
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1. Le « monde contrefactuel » des modèles courants :
Risque naturel + Anticipations rationnelles + Spéculation Volatilité limitée
(parce que les décisions courantes sont irréversibles eu égard au risque naturel)
2. Le monde plus proche des faits du modèle momagri
Risque naturel + rationalité limitée des fermiers volatilité faible
Risque naturel + rationalité limitée des fermiers + rationalité limitée des investisseurs
Trois sources de la volatilité
Deux mondes modélisables
Bertrand Munier, 23 févr. 2012 21 Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole
Simulations sur Aglink : paradoxales!
Historically observed prices (1995- 2006) and estimated prices of various food products
and of fodder – Source : Aglink Model, 2008
Historically observed
world
Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole Bertrand Munier, 23 févr. 2012
Institut des Hautes Etudes de Droit Rural et Economie Agricole
In a complex world, simple models fail
Aglink’s world
Index des prix des céréales - Statu Quo
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Simulated evolution, using the Momagri 2 model, of the cereals composite price
index, from 2001 on (back-simulation and forward simulation) under the tariffs
unchanged hypothesis. In grey, the closest FAO index.
Prix des céréales – Hypoth: 70%
réduct des droits de douane post 2012
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Simulation of the cereal composite price index in the Momagri 2 model,
2001-2025, assuming a uniform tariff reduction from 2012 on.
Source: B. Munier, 2012, (ed.), “Global Uncertainty and the Volatility of
Agricultural Prices”, IOS Press, New York, ch. 7
Effets Doha?
Time periods 2001-2010 2011-2020 2011-2025 2001-2025
Average CER
Price Index
without any tariff
change (2001=1)
1.257 1.598 1.606 1.466
Average CER
Price Index with
70% tariffs
reduction from
2012 on (2001=1)
1.257 1.556 1.385 1.334
CER volatility
without any tariff
change (in %) 25.56 25.91 22.82 23.46
CER volatility
with 70% tariffs
reduction from
2012 on (in %)
25.56 27.83 26.32 25.67
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Elevage et prix de la viande (2001-2025) –
70% de baisse des droits de douane
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Conclusion : Points cruciaux
• Notre monde est un système complexe, avec des trajectoires successives, entrecoupées de points de rupture (passer d’un équilibre à l’autre dans un modèle n’est plus légitime)
• Volatilité a de multiple causes: allumettes (risque naturel), le feu (offre en rationalité limitée), transformé en incendie (sur-hedging et spéculation excssive)… Toute politique doit avoir des outils multiples
• Inventer une coopération (dans les faits!) entre les agences internationales type IMF, FAO, WTO.
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