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Le pouvoir de déstabilisation des Hedge Funds :
évaluation empirique sur les indices boursiers
Franck Martin, T.b. Ngoc Tran, Jean-Sébastien Pentecôte, Guillaume Queffelec
CREM, UMR CNRS 6211, Université des RENNES 1
26èmes journées d’Economie Monétaire et Bancaire
Université d’Orléans, 25-26 juin 2009
Résumé :
Ce papier cherche à évaluer la capacité des hedge funds de type global macro à influencer
l’évolution à court terme des marchés actions. Il repose sur l’hypothèse que la forte expertise
d’une partie de ces gérants et leurs stratégies opportunistes avec effets de levier sont de nature
à enclencher des stratégies de suiveur de tendance de la part d’autres investisseurs moins
sophistiqués. L’évaluation empirique est établie à partir de l’estimation de plusieurs jeux de
modèles VAR bi-variés incluant les rentabilités quotidiennes (période 2003-2008) des
marchés actions de places de pays développés ou émergents (indices Datastream) et celles des
fonds global macro (indice HFR). Les tests de causalité (à la Granger) réalisés à partir
d’estimations glissantes des modèles VAR sur des sous périodes de 60 jours montrent qu’il
existe de nombreuses périodes où la causalité entre marchés et hedge-funds est bien
réciproque, contrairement à ce que suppose implicitement la littérature empirique traitant de
l’exposition des fonds de gestion alternative aux facteurs de risque de marchés.
Mots clés : Hedge Funds global macro, Pouvoir de déstabilisation, Modèle VAR, Causalité.
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Introduction
Depuis près de vingt ans, les questions liées au fonctionnement des hedge-funds et à leurs
impacts sur les marchés et plus généralement sur les systèmes financiers constituent peu à peu
un champ d’étude à part entière, riche d’une abondante littérature. L’implication de ces fonds
dans la crise financière actuelle, principalement par le recyclage des produits dérivés de
crédits, n’est finalement qu’une ligne supplémentaire au sein d’une liste déjà longue
d’évènements engageant de manière explicite où implicite la responsabilité de ces fonds
spéculatifs : sortie de la livre du SME en 1992, crise de change des émergents asiatique à
partir de 1997, faillite et sauvetage du fonds LTCM en septembre 1998…
S’ils sont appréciés pour leur rôle supposé bénéfique quant à l’efficience et à la liquidité des
marchés financiers, la quasi-faillite du fonds LTCM, il y a dix ans, a révélé les enjeux
d’importance systémique liés à l’existence de ces fonds spéculatifs. En effet, leurs stratégies
opportunistes à forts effets de levier constituent potentiellement une menace pour la stabilité
financière, compte tenu des multiples relations qu’ils entretiennent avec les banques. La
faiblesse des dispositions réglementaires en matière d’endettement des fonds leur permet un
recours presque illimité à la vente à découvert ainsi qu’aux actifs complexes, tels que les
contrats à terme et les produits dérivés. Le problème des leviers est donc central lorsqu’on
aborde la question des hedge funds, car bien que ceux-ci ne représentent encore qu’une faible
part du montant des transactions sur les marchés financiers, leur endettement, parfois excessif,
peut constituer un risque de faillites en cascade de nature à provoquer de véritables crises
financières. De ce point de vue, leur rôle déstabilisant a pu être mis en lumière suite à
l’incident LTCM dans le rapport intitulé « Report of The President’s Working Group on
Financial Markets : Hedge funds, Leverage, and the Lessons of Long-Term Capital
Management » (1999).
Ainsi, de nombreux auteurs réinterprètent l’histoire financière récente par le prisme des hedge
funds, cherchant à identifier des corrélations entre leurs positions et les violentes perturbations
qu’ont connus les marchés financiers ces vingt dernières années. Dans leur article « Do Hedge
funds Disrupt Emerging Markets ? », Fung W., David A., Hsieh A. et Tsaronis K. identifient
effectivement la présence des Hedge funds sur les marchés des devises frappées par la crise
asiatique de 1997.
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La question des leviers d’endettement dépasse cependant le cadre strict des faillites bancaires
et des crises financières. L’endettement excessif peut avoir pour autre conséquence d’offrir
aux hedge funds la capacité d’influencer les marchés de manière quotidienne via
l’impressionnante quantité de fonds qu’ils sont capables de mobiliser sur une classe de titres
spécifique et sur un laps de temps très court. On imagine dans ce contexte qu’ils sont en
mesure d’entraîner le marché sur des tendances dont ils sont à l’origine, profitant des
comportements irrationnels des spéculateurs mal informés pratiquant le mimétisme, que la
littérature théorique qualifié de « noise traders ». Cette approche du pouvoir déstabilisant,
attribué aux hedge funds, est pourtant peu envisagée par la littérature et reste encore
particulièrement pauvre en matière d’évaluation empirique. Ainsi nous proposons ici de
vérifier cette hypothèse à l’aide d’une modélisation VAR en étudiant l’impact de la rentabilité
des hedge funds adoptant des stratégies dites « Global Macro » sur les marchés actions de
pays développés ou émergents. L’étude porte sur des données quotidiennes couvrant la
période janvier 2003-novembre 2008.
L’article est organisé de la manière suivante. Dans un premier temps (section 1), nous
revenons sur les motivations de cette recherche en discutant du rôle des hedge funds vis-à-vis
de la stabilité des systèmes financiers, de la liquidité et de l’efficience des marchés. Nous
proposons en particulier une lecture du rôle des hedge funds de type global macro comme
acteur du modèle théorique de Delong, Sheifer, Summers et Waldmann (2000-b). Ils
apparaissent alors comme un investisseur sophistiqué qui contrairement aux autres
fondamentalistes du marché cherchent à manipuler le comportement des noise traders
suiveurs de tendance, ce qui leur permet d’anticiper « le comportement de la foule avant la
foule » et de sortir de l’impasse des excès de volatilité liés à la présence des noise traders
(Delong, Sheifer, Summers et Waldmann (2000-a). Dans ce contexte l’activité d’arbitrage
redevient profitable mais au prix d’une volatilité encore accrue. La section 2 est consacrée aux
évaluations empiriques et aux tests de causalité effectués à partir des modèles VAR estimés
sur des périodes glissantes. La conclusion enfin permet de résumer les résultats obtenus et
d’évoquer les voies d’approfondissement ultérieures.
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1. Hedge-funds, stabilité financière et efficience des marchés
Le caractère atypique des hedge funds a suscité beaucoup d’interrogations quant aux
conséquences de leur activité sur les marchés financiers. Les rôles positifs qu’on leur attribut
sont relativement bien identifiés. Ainsi il est admis qu’ils participent, par la découverte de
bons prix d’équilibre, à une plus grande efficience des marchés, qu’ils contribuent de manière
importante à fournir de la liquidité, et qu’enfin ils ont permis de développer les dérivés de
crédit permettant un meilleur partage du risque. Cependant, certains auteurs pointent
également du doigt leur utilisation excessive des effets de levier, pouvant être à l’origine de
risques systémiques, mais également la source de déformation de prix d’actifs et leur
implication dans la création de bulles spéculatives (Brunnermeier et Nagel (2004)).
1.1. L’apport des hedge-funds
Sur un marché efficient, les prix d’actifs représentent la juste valorisation d’un titre, c'est-à-
dire sa capacité à générer des flux de richesse dans le temps. On associe généralement les
déséquilibres de prix à des erreurs d’anticipation des agents quand aux fondamentaux du titre
concerné. Ces erreurs naissent des asymétries d’informations qui conduisent les agents à
adopter des comportements irrationnels tels que le mimétisme. Les mauvaises valorisations de
titres trompent les investisseurs conduisant à une mauvaise allocation des ressources, qui
affecte potentiellement la croissance de long terme. La présence d’investisseurs
fondamentalistes pratiquant l’arbitrage s’avère donc nécessaire au bon fonctionnement des
marchés. Ceux-ci fondent leurs prises de position sur une analyse fine des fondamentaux d’un
titre ou d’un marché et sont donc capables d’identifier des déséquilibres de prix. Leur
stratégie d’arbitrage, qui consiste à adopter des positions vendeuses sur des titres surévalués et
inversement, contribue à la découverte des justes prix. On estime donc que les hedge funds,
en tant qu’investisseurs sophistiqués profitant des opportunités d’arbitrage, contribuent à
l’efficience des marchés.
Un autre argument récurrent dans la littérature est leur rôle actif dans la liquidité sur les
marchés. Dans un premier temps il faut s’entendre sur la définition de ce qu’on appelle
liquidité qui est étroitement lié au contexte. Ici il est question de liquidité de produits
financiers ou du marché dans son ensemble et non de la liquidité des agents. On ne parle
évidemment pas de liquidité au sens bancaire par exemple. Le refinancement des agents en
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manque de cash ne fait pas partie de l’activité des hedge funds même s’il leur arrive
certainement de rendre service à l’occasion. Un actif liquide est un produit financier qui peut
être transformé en monnaie avec un minimum de perte de valeur. Généralement, on y associe
également des temps de transaction extrêmement courts. Un marché est dit liquide lorsqu’il
est capable d’accueillir un volume de transaction élevé sans distorsion de prix. En effet,
lorsqu’un marché connaît un choc de liquidité, le prix des actifs tend à dévier de sa valeur
fondamentale car les agents doivent supporter un risque d’illiquidité qui vient s’ajouter au
risque intrinsèque du titre. Le rôle positif supposé des fonds d’investissement du point de vue
de la liquidité est parfaitement intuitif, et est d’ailleurs fréquemment mis en avant par les plus
fervents défenseurs d’absence de régulation. Le fait même d’adopter en majorité des positions
courtes sur des actifs risqués constitue en soit un argument. En effet, les hedge funds ne sont
pas réputés pour immobiliser du capital sur des postions longues, ce qui pourrait nuire à la
fluidité du marché. De plus, ceux-ci pratiquent une gestion de portefeuille particulièrement
active couplée à des effets de levier importants.
Cependant au regard de la part du volume de transaction que représentent les hedge funds à
l’heure l’actuelle1, on peut légitimement douter du caractère indiscutable de cet apport.
L’aspect positif de leur action en matière de liquidité est très certainement limité à certains
segments du marché où l’on trouve un nombre très limité d’agents. Le meilleur exemple étant
le marché des obligations convertibles qui fait preuve d’une sous-évaluation structurelle et
qui, sans les hedge funds ferait l’objet de crises de liquidité chroniques2. On estime que seuls
de tels investisseurs sophistiqués sont capables d’intervenir sur ce type de marché compte
tenu de la complexité des produits qui y sont négociés, notamment du point de vue des
techniques de couverture qu’il faut mettre en place. La possession d’un convertible nécessite
en effet de se couvrir non seulement du risque de taux et de contrepartie mais aussi du risque
lié aux évolutions de prix du sous-jacent. Toutefois, il faut garder à l’esprit ce que
représentent les hedge funds sur ce marché, soit 89% du volume de transaction. Au regard de
ce seul chiffre, il semble évident qu’ils jouent un rôle dans la liquidité des obligations
convertibles puisqu’ils font l’essentiel du marché.
L’argument, peu justifié dans la littérature, parait donc un peu faible et nécessiterait d’être
plus abondamment étayé en analysant leur rôle sur d’autres marchés.
1 Selon King et Maier (2007), ils représenteraient à peine 1% du volume total des transactions effectués sur les marchés mondiaux en 2005. 2 Dans leur article « Liquidity Provision in the Convertible Bond Market: Analysis of Convertible Arbitrage », Agarwal V., Fung W., Loon Y. et Naik N. (2007) font la preuve du rôle important en matière de liquidité des Hedge funds sur ce marché.
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Les hedge funds ont certainement joué un grand rôle dans le développement des dérivés de
crédits permettant un meilleur partage du risque. La titrisation des créances donne la
possibilité aux banques de sortir des bilans une partie des créances douteuses de nature à
augmenter le risque de leur portefeuille. Cette technique a pour principal avantage de contenir
la croissance des provisions en fonds propres qu’elles doivent réaliser. Ces provisions
réglementées ont pour objet de garantir la solvabilité des banques en cas de défaut de
paiement des emprunteurs et d’éviter les faillites bancaires et les crises systémiques qui
peuvent en résulter. Les titres sur créances permettent donc de transférer des banques vers les
marchés financiers le risque de contrepartie associé à ces crédits très risqués. Les fonds
spéculatifs, étant par essence preneurs de risques, se sont rapidement engouffrés dans ce
marché garantissant de fortes rentabilités. Du point de vue du marché du financement dans sa
globalité, c'est-à-dire banques et marchés financiers, ces produits ont permis un meilleur
partage des risques entre agents, ce qui est un des attributs fondamentaux des marchés
financiers.
1.2. Les risques liés aux hedge-funds
L’opacité qui règne autour des hedge funds, la quasi absence de réglementation, et leur
utilisation excessive des effets de levier ont généré de grandes inquiétudes, et de fait, une
importante littérature. Celle-ci cherche à comprendre quels peuvent être les risques liés à leur
action du point de vue de la stabilité financière. On trouve principalement deux grands
champs d’investigation. Premièrement, la manière dont ils peuvent être à l’origine de risques
systémiques en raison de leurs interactions avec les grandes institutions financières telles que
les banques commerciales et d’investissement. Dans un second temps, on soupçonne de leur
part une capacité à perturber les marchés financiers sur plusieurs thématiques, comme des
excès de volatilité ou la déformation de prix d’actifs
1.2.1. Le risque systémique
Avant d’étudier de quelle manière ces fonds peuvent être à l’origine d’un risque systémique, il
convient d’en donner une définition. Ici nous considérons le risque systémique comme étant
le risque de voir se propager de la sphère financière à la sphère réelle des chocs financiers. De
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ce point de vue il faut donc s’intéresser aux canaux de transmission par lesquels un tel choc
est susceptible de se diffuser.
Les banques représentent le principal « tampon » entre les marchés financiers et l’économie
réelle, c’est donc par le canal du crédit et plus particulièrement par le canal du crédit au sens
large, que se propagent les chocs financiers. En effet, les chocs financiers ont généralement
comme effets directs une baisse brutale des prix d’actifs qui servent de collatéraux pour les
emprunteurs. Aux lourdes pertes auxquelles sont confrontés les agents détenant des actifs,
s’ajoute l’incapacité de lever de nouveaux fonds. L’exposition des banques aux hedge funds
représente donc la question centrale. Celles-ci y sont exposées principalement via leur activité
de prime brokers et de d’intermédiaires sur les marchés de gré à gré. Les prime brokers sont
les bureaux des banques d’investissement qui offrent de multiples services aux fonds, comme
l’intermédiation pour des actes de ventes ou d’achats, l’offre de prêt à très court terme qu’on
appelle aussi security lending, ainsi que divers services en matière administrative et de gestion
de portefeuille. Globalement, le risque que supportent les banques est un risque de
contrepartie. Si un fond vient à faire faillite, il peut alors entraîner dans sa chute toutes les
institutions financières à qui il doit de l’argent, sans parler du fait que certaines grandes
banques placent également des fonds dans des hedge funds. De plus l’aspect oligopolistique
du marché des brokers, 60% du marché étant détenu par seulement trois « dealers »,
favoriserait la propagation rapide du choc.
Ainsi, outre des propositions en matières prudentielles, la littérature insiste grandement sur la
nécessité de mettre en place une véritable gestion du risque de contrepartie (counterparty risk
management) spécifique aux fonds spéculatifs.
Leurs stratégies à forts effets de levier peuvent également être à l’origine de graves
perturbations sur les marchés financiers, notamment en termes de prix d’actifs mais aussi du
point de vue de la liquidité des marchés. Le principal problème lié aux stratégies à effets de
levier provient du fait qu’elles ne sont pas soutenables dans la durée. Pour un investisseur qui
ne placerait que ses fonds propres, une erreur d’anticipation sur l’évolution d’un prix n’est pas
dramatique en soit. Celui-ci n’est pas obligé de liquider sa position et peut attendre un
renversement de tendance tant qu’il a la capacité financière d’honorer les appels de marges.
Dans le cas des hedge funds, si on considère qu’ils sont déjà lourdement endettés, une petite
variation du prix mal anticipée peut les obliger à fermer immédiatement leur position, en
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liquidant massivement leurs actifs les plus liquides. Au-delà des pertes réalisées par le fond en
question, l’impact à la baisse sur les prix d’actifs peut être extrêmement violent et contaminer
d’autres compartiments du marché. Ces perturbations soudaines peuvent alors créer des excès
de volatilité momentanés de nature à augmenter l’incertitude et conduire à des crises de
liquidité. Les leviers ont donc pour principale conséquence de fragiliser les fonds qui
deviennent beaucoup plus sensibles aux perturbations du marché. Une simple perturbation
peut être amplifiée par les hedge funds pour devenir un véritable choc sur les marchés
financiers.
1.2.2. Le pouvoir de déstabilisation des hedge-funds
Au-delà de l’importance systémique des hedge funds en cas de choc financier, il semble
important de discuter de leur potentiel déstabilisant à l’œuvre quotidiennement. Nous avons
présenté plus haut les arguments en faveur d’un rôle plutôt positif des fonds sur la stabilité
financière. Pourtant plusieurs arguments contrebalancent l’analyse précédente en insistant sur
leur propension à générer des excès de volatilité. Les études empiriques étant encore peu
nombreuses, il est ici principalement affaire d’intuition.
D’une part on soupçonne leur recomposition incessante de portefeuille de perturber
l’information disponible. Du point de vue des investisseurs qui subissent fortement les
asymétries d’information, leur stratégie est certainement peu lisible et peut probablement
augmenter le degré d’incertitude ambiant. De ce fait, la variance de la rentabilité des actifs
peut être amenée à augmenter, ainsi que les primes de risques éloignant les prix de leur valeur
fondamentale. D’autre part les leviers employés sont susceptibles d’impacter la volatilité des
titres car ils permettent aux hedge funds de compter pour deux à trois fois ce qu’ils
représentent véritablement en termes de demande et d’offre de titres. Peut être sont ils
capables de renverser à eux seuls les tendances sur de petits marchés ?
Enfin on ignore encore quel type de stratégie fondamentale guide le timing de leur prise de
position. En matière d’arbitrage, on identifie généralement deux type de stratégies qui peuvent
s’avérées payantes dans la durée. Premièrement il est possible de pratiquer ce que l’on appelle
le « market timing » qui consiste à évoluer à contre courant du marché. Cette stratégie est
basée sur l’hypothèse d’un retour des prix à leur valeur fondamentale au fil du temps. Si on
admet cette hypothèse alors il ne faut jamais s’engouffrer dans les hausses et attendre que le
marché corrige. En clair, il s’agit de vendre lorsque le marché vient de monter ou acheter
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après la baisse. Le problème de ce type de stratégie est qu’il nécessite un horizon de
placement lointain car si effectivement les prix ont tendance à rejoindre leur moyenne (ou
trend) de long terme, des déséquilibres peuvent persister tels que les bulles. Les arbitragistes
sont donc amenés à supporter le risque associé à l’espace que se créé les noise traders, en
entretenant par exemple, la hausse d’un titre par des anticipations de rendement déconnecté de
la réalité économique.
L’autre type de stratégie consiste à rassembler le maximum d’information disponible sur les
croyances des noises traders et d’anticiper les tendances, voir de les provoquer afin de profiter
du comportement moutonnier des investisseurs qui pratiquent le « positive feedback ». Ceux-
ci adossent leur stratégie aux mouvements du marché et sont à l’origine d’anticipations auto
réalisatrices. Une stratégie envisageable pour les hedge funds est donc de détecter le moment
auquel il faut persuader la foule que le marché se retourne et profiter du rééquilibrage des
prix, sans se laisser entraîner trop loin dans la hausse. Ainsi, on comprend en quoi les
arbitragistes peuvent être à l’origine de forte déviation des prix d’actifs. Ceux-ci profitent de
l’ignorance des noise-traders pour pousser les prix au-delà de leur juste valorisation. Cette
stratégie est modélisée par Delong, Shleifer, Summers et Waldman (2000-b) et
retrospectivement les deux articles théoriques publiés par ces auteurs en 1990 permettent de
donner du sens aux stratégies développées par les hedge-funds. Ils apparaissent alors comme
des investisseurs sophistiqués qui contrairement aux autres fondamentalistes du marché
cherchent à manipuler le comportement des noise traders suiveurs de tendance, ce qui leur
permet d’anticiper « le comportement de la foule avant la foule » et de sortir de l’impasse des
excès de volatilité liés à la présence des noise traders (Delong, Sheifer, Summers et
Waldmann (2000-a). Dans ce contexte l’activité d’arbitrage redevient profitable mais au prix
d’une volatilité encore accrue.
1.3. Que dit la littérature empirique ?
Actuellement il existe principalement trois domaines vers lesquels la recherche s’oriente pour
apporter des réponses aux questions liées aux hedge funds. Premièrement on trouve un
nombre conséquent d’articles sur la réglementation prudentielle des fonds. Les auteurs
discutent de la réglementation optimale à mettre en place à savoir s’il faut mieux axer la
législation sur les banques afin de les obliger à adopter des comportements plus sécurisants
vis-à-vis du risque systémique ou s’il faut au contraire plus de réglementation au niveau des
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fonds eux même. La question de la limitation des leviers est bien sur au cœur de tous les
débats. Le numéro spécial hedge funds de La revue de la stabilité financière de la Banque de
France publié en avril 2007 constitue de ce point de vue une très bonne entrée en matière.
Deuxièmement c’est la mesure du risque des portefeuilles qui constitue un domaine de plus en
plus documenté. Partant du principe que les seuls niveaux des leviers représentent une
mauvaise approximation du risque des portefeuilles, beaucoup d’auteurs tests des modèles de
value at risk afin de juger de la bonne capitalisation des fonds. Cette littérature fait largement
appel aux modèles GARCH afin de rendre compte de la volatilité des rentabilités,
représentative du risque associé au portefeuille. Contrairement à ce qu’on l’on pourrait penser
les résultats empiriques plaident plutôt en faveur du bon comportement des fonds en matière
d’exposition au risque. A titre d’exemple on pourra citer l’article de Monteiro (2004) qui
s’inscrit parfaitement dans le cadre de cette démarche.
Enfin la littérature qui nous concerne le plus, s’intéresse principalement à l’exposition des
hedge funds en matière de marchés et de produits financiers. Beaucoup cherchent à vérifier
l’implication des fonds d’investissement dans les crises financières qu’a connue l’économie
mondiales depuis les années quatre vingt dix, et plus particulièrement les crises de changes
La méthodologie reste assez simple et consiste généralement à régresser à l’aide d’un modèle
statique, un indice de fonds sur des indices de marché. Ainsi l’exposition des Hedge funds aux
devises asiatiques en 1997 a pu être démontrée par Fung, Hsieh et Tsatsaronis dans leur
article « Do Hedge funds Disrupt Emerging Market ? » (2000). Dans un autre article intitulé
« Measuring the market impact of Hedge funds » (2000), les mêmes auteurs, sur la base d’une
analyse en composante principale, identifient des corrélations entre les rentabilités des fonds
et certaines crises financières comme la crise affectant la Livres Sterling en 1992 qui fut
obligée de quitter le SME, ou encore la crise du Peso mexicain de 1994.
Bien que ces études permettent de vérifier la présence des hedge funds sur certains marchés
pendant les crises, les méthodologies employées ne permettent pas de mettre en cause leur
responsabilité puisqu’il est impossible de tester le sens de causalité. Ainsi la seule chose que
l’on peut affirmer est que la rentabilité des fonds peut être expliquée par l’évolution des
marchés. Le renversement de causalité ne peut être alors envisagé que par le biais de modèles
dynamiques à équations simultanées.
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2. Le pouvoir déstabilisant des hedge funds sur les marchés
Cette section vise à mettre en évidence l’impact des Hedge funds sur les marchés financiers à
l’aide de plusieurs VAR bivariés. L’étude porte plus particulièrement sur les fonds qui
adoptent une stratégie de type global macro. Ces derniers semblent en effet présenter les
caractéristiques idoines pour étudier l’incidence potentiellement déstabilisante sur les prix
d’actifs financiers sur les marchés.
Il ne fait aucun doute que ceux-ci sont des investisseurs fondamentalistes puisque la base de
leur stratégie consiste à étudier les sous-jacents macroéconomiques des titres sur lesquels ils
investissent et de profiter d’erreurs de valorisation. De surcroît, les fonds global macro sont
souvent considérés comme étant particulièrement bien informés et donc capables d’anticiper
et, le cas échéant d’accentuer, les tendances futures du marché. Enfin, ces organismes de
gestion alternative peuvent recourir massivement à l’effet de levier par l’endettement. Etant
donné l’ampleur de leurs prises position sur les titres, ils sont capables de produire des
pseudo-signaux en ayant un impact suffisamment significatif sur les prix d’actifs. Ils peuvent
ainsi entraîner dans leur sillage les chasseurs de tendance sur les marchés, ce qui amplifie les
variations de prix d’actifs.
En raison du nombre très limité de travaux sur ce sujet, à notre connaissance, nous
privilégions une approche agnostique à partir d’une représentation économétrique dynamique
suffisamment générale. Le cœur du travail empirique consiste à confronter un indice de
rentabilité des fonds global macro, à celui du marché actions américain. Le choix de ce
dernier se justifie par les fortes rentabilités qu’il affiche malgré les secousses dont il est
parfois victime. Il apparaît aussi légitime au regard de la large gamme de produits financiers
que propose le marché américain, ce qui en fait en principe l’un des plus complets.
2.1. Les données
L’étude des phases d’instabilité des marchés s’inscrit dans le très court terme. On considère
donc les déviations momentanées de la rentabilité du marché par rapport à sa moyenne de
long terme. Par hypothèse, les prix d’actifs sont supposés rejoindre leur moyenne attendue sur
la longue période suivant le principe de retour à la moyenne (mean reversion).
Afin d’étudier ces phénomènes, nous disposons des données journalières, soit en moyenne
cinq jours de cotation par semaine.
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Les séries retenues comprennent :
• L’indice HFRMACRO : Le modèle économétrique doit rendre compte de l’impact de
l’activité des fonds de gestion alternative « global macro » sur le marché. C’est
pourquoi nous considérons l’indice de performance des fonds de cette catégorie. Cet
indicateur provient de Hedge funds Research3, extrait de la base de données
Datastream©.
Cet indice est en réalité un agrégat des valeurs liquidatives des actifs possédés par les
Hedge funds figurant dans l’échantillon. Les observations couvrent la période du 31
mars 2003 au 16 janvier 2008, en base 100 en début de période.
• L’indice TOTMKUS : Cet indice provient de la même base. Il est censé appréhender
les évolutions de l’ensemble du marché américain des actions. Celui-ci est donc
composé d’un ensemble d’actifs exprimés en termes de prix (price index), c'est-à-dire
à leur valeur de négociation sur le marché. L’acronyme signifie en réalité « TOTal
MarKet United States ».
Les séries doivent être préalablement transformées puisque notre approche conduit à retenir
les rentabilités à un jour des indices. Dans cette perspective, on forme les différences
premières des logarithmes de chaque série. Cette pratique usuelle présente l’avantage de
travailler directement sur les rentabilités des indices et non sur leurs niveaux, rendant
l’interprétation des résultats plus aisée. Par ailleurs, les tests usuels de non-stationnarité
conduisent à ne pas rejeter l’hypothèse d’intégration unitaire pour les indices de prix dans la
plupart des cas. Le graphique 1 ci-après conforte cette idée.
3 www.hedgefundresearch.com
13
2003 2004 2005 2006 2007720
800
880
960
1040
1120
1200
1280
1360
1440
TOTMKUS
HFRMACRO
Graphique 1 : Evolution en niveau des indices
Premièrement les deux séries affichent des tendances globalement haussières sur toute la
période. Ce phénomène est parfaitement classique dans ce domaine. L’aspect le plus
intéressant est cependant que globalement les deux variables semblent évoluer de concert.
Surtout, les décrochages brutaux observés à partir de 2005 surviennent au même instant. Cela
laisse supposer que les deux indices puissent répondre à des chocs communs. Seule la fin de
période, c'est-à-dire fin 2007/début 2008, montre au contraire une certaine désynchronisation
des indices.
Les variables considérées dans la suite de l’étude sont donc respectivement R1HFRMACRO
pour la rentabilité à un jour de l’indice global macro et R1TOTMKUS pour la rentabilité à un
jour de l’indice du marché actions américain.
A ce stade, il est utile de rappeler les principaux écueils liés à l’utilisation d’indice de
rentabilité sur des fonds de gestion alternative.
2.2. Les problèmes liés aux indices de performance des Hedge funds
Le manque d’information au sujet des Hedge funds rend difficile la construction d’indices de
performance. Plusieurs sources biais peuvent ainsi en résulter (Lhabitant (2006)). On en
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recense habituellement deux catégories distinctes : les premiers tiennent à la constitution de la
base de données, tandis que les seconds sont liés à la construction des indices.
En premier lieu, la collecte des données sur la performance des fonds se révèle être une tâche
particulièrement délicate. D’une part, il faut composer avec la bonne volonté de certains fonds
de divulguer leur performance. D’autre part, les gérants de fournisseurs d’indices doivent
faire des choix qui peuvent déformer la réalité qu’ils tentent de représenter. Dans ce contexte,
l’information que renvoie un indice est bien souvent partielle.
De ce point de vue, le biais d’auto-sélection est le plus important. De fait, tous les fonds ne
souhaitent pas rendre publics leurs résultats. Quant à ceux qui acceptent de les diffuser, leurs
motivations peuvent être diverses et fausser parfois d’autant la base de données.
Pour que l’indice soit vraiment représentatif du secteur, il conviendrait que les fonds pris en
compte aient atteint une certaine maturité. Pourtant, ceux-ci ne sont pas incités à
communiqueer car leur réputation est établie. Ils n’ont ainsi pas besoin de publicité. Au
contraire, les jeunes fonds sont davantage prompts à rendre compte de leur performance afin
d’acquérir plus de visibilité et d’attirer des capitaux.
Les opinions divergent cependant sur cette question. Le taux de défaillance des fonds
alternatifs étant particulièrement élevé les premières années, il est raisonnable de penser que
les fonds les plus jeunes attendent de faire leurs preuves avant de divulguer leur rentabilité.
Pour pallier ce problème, les fournisseurs d’indice mettent généralement en place des critères
de sélection des fonds : montant minimum des encours, durée de vie du fonds d’au moins
deux ans. Ces critères sont censés rendre la base plus homogène et représentative, mais ils
conduisent incidemment à l’exclusion de nombreux fonds.
Etant donné le taux de mortalité plutôt élevé pendant les cinq premières années d’activité des
fonds, le traitement des fonds alternatifs disparus est à l’origine du biais du survivant. La
pratique la plus répandue consiste à supprimer le fond qui disparaît de l’historique. Dans ce
cas, l’indice surestime la rentabilité effective du secteur puisqu’il ne comprend que les fonds
affichant les performances vraisemblablement les plus solides (Carlson et Steinman (2007)
pour une étude des facteurs de mortalité des fonds alternatifs).
Le biais d’histoire instantanée peut enfin fausser un indice synthétique sur des hedge funds.
Quand un fond accepte en effet de figurer dans une base, celui-ci a le choix de fournir
également tout l’historique de ses performances. Il s’ensuit tout d’abord que tous les
organismes de gestion alternative ne diffusent pas systématiquement cette information.
Ensuite, cette pratique biaise également les indices à la hausse, car seuls les fonds qui peuvent
se prévaloir de résultats antérieurs satisfaisants, fournissent leurs historiques.
15
A supposer que les problèmes énumérés plus haut soient résolus, les choix opérés afin
d’améliorer la lisibilité de l’information, comme la classification en catégories, s’avèrent eux
aussi à l’origine de zones d’ombre (Gallais-Hamonno et alii (2007) pour une réflexion sur
l’impact des corrections d’indice sur l’analyse de la performance des fonds alternatifs).
Puisqu’un indice est un échantillon qui se veut être le plus représentatif possible d’une
population, il faut procéder à un tri pertinent. Le risque est pour le gestionnaire de l’indice de
commettre un biais de sélection. Après avoir collecté le plus d’informations possibles, le
gestionnaire doit encore choisir les fonds qui figureront effectivement dans son indice. Les
critères de sélection étant aussi nombreux qu’il existe de fournisseurs d’indices, il ressort des
comparaisons que la réalité saisie peut être nettement différente d’un indice à l’autre.
Si un fonds vient à disparaître, il est fréquent de le retirer complètement de la base de
données. Tout ce qui pourrait constituer une preuve de la piètre performance des hedge funds
est alors évacué purement et simplement des historiques. C’est le biais des fonds disparus
Dans la plupart des cas, la construction d’un indice suppose de pondérer les fonds présents
dans l’échantillon en fonction de leur taille relative, exprimée ici en terme d’encours. Les
fournisseurs d’indices équipondèrent pourtant leur base de données. Cela évite d’obérer le
poids des plus gros fonds. Il est cependant permis de s’interroger sur la représentativité de tels
indices quant au profil de rentabilité des gérants en moyenne.
Pour finir, tous les indices sont sujets à un biais de classification. Celui-ci tient aux difficultés
de dresser une typologie claire des fonds selon les stratégies qu’ils mettent en œuvre. Les
sociétés qui diffusent les indices doivent bien souvent s’en remettre aux déclarations des
gérants des hedge funds. Cependant de plus en plus de transgressions de cette classification
par les fonds eux-mêmes sont constatées (Brown et Goetzman (2001)). Ceux-ci tendent à
changer régulièrement de stratégie en fonction des opportunités offertes par le marché (style
drift). De ce fait il devient très compliqué d’identifier le style de gestion de portefeuille que
pratiquent effectivement les gérants de hedge funds. La signification de l’indice peut dès lors
être mise en doute.
2.3. Le rôle ambigu des fonds alternatifs sur les marchés financiers
Les graphiques 2 et 3 présentent dans l’ordre, la rentabilité à un jour de l’indice global macro
et celle de l’indice du marché boursier.
16
2003 2004 2005 2006 2007-0.04
-0.03
-0.02
-0.01
0.00
0.01
0.02
R1HFRMACRO
Graphique 2 : Rendement de l'indice des fonds global macro
2003 2004 2005 2006 2007-0.06
-0.05
-0.04
-0.03
-0.02
-0.01
0.00
0.01
0.02
0.03
R1LOGTOTMKUS
Graphique 3 : Rendement de l'indice de marché américain
En regardant plus particulièrement l’indice de hedge funds sur la période atypique identifiée
plus haut sur les graphiques 2 et 3, la variabilité nettement plus forte de la rentabilité semble
être associée à une baisse de la rentabilité des fonds d’après le graphique 1.
Le plus frappant est la volatilité des rendements, surtout en fin de période alors que les
inquiétudes se font jour au sujet des prêts hypothécaires immobiliers. L’un des éléments les
plus frappants est que l’indice de marché semble plus volatile que l’indice de fonds : prise en
valeur absolue, l’amplitude des variations de rendements au jour le jour de l’indice de marché
américain dépasse de 50% celle des fonds global macro courant 2007.
17
Cette observation peut recevoir deux interprétations. D’un côté, on peut supposer que les
stratégies de gestion alternative des fonds global macro jouent un rôle stabilisant en
amortissant les soubresauts du marché parce que leurs décisions d’investissement reposent en
principe sur les déterminants fondamentaux des titres. Cela conforterait ainsi l’idée d’une
relative neutralité des performances du marché sur les résultats des fonds alternatifs global
macro (Patton 2008). D’un autre côté, on peut émettre l’hypothèse suivant laquelle les gérants
de fonds alternatifs font partie des investisseurs les plus avisés du marché. Par conséquent,
leur information et leur expertise peuvent leur permettre de devancer les tendances du marché.
Cela peut contribuer à l’emballement des prix sur un marché financier où une asymétrie
prononcée prévaut entre différentes catégories d’investisseurs. Dans cette éventualité, les
comportements des gérants de fonds alternatifs pourraient être à l’origine d’une vague
spéculative déstabilisante. Cette idée trouve d’ailleurs soutenue par Brunnermeier et Nagel
(2004) pour expliquer la contribution des fonds alternatifs à l’éclatement de la bulle boursière
des nouvelles technologies au tournant des années 2000.
2. 3. Le modèle économétrique
Dans un cadre strict d’efficience des marchés financiers, la dynamique des prix ou plus
précisément celle de leur logaritme (ici celle des indices) serait donnée par une marche
aléatoire avec dérive, de sorte l’évolution des rentabilités (la différence première du
logarithme des prix) est donnée par la dérive de la marche aléatoire augmentée de son bruit
blanc. D’après la discussion précédente, il peut cependant être utile de retenir une
spécification plus générale afin que le modèle puisse rendre compte éventuellement de
l’interdépendance dynamique entre les rendements des fonds alternatifs et ceux du marché
financier (américain). C’est pourquoi, l’adoption d’une represéntation VAR est retenue ici.
Si les hedge funds sont capables de donner une impulsion au marché, il est évident que ceux-
ci devront également s’ajuster aux réponses du marché qu’ils ont perturbé. Ainsi, chaque
variable dépendra de ses propres valeurs passées ainsi que des valeurs passées de l’autre
variable.
L’écriture générale du modèle VAR dans le cas où tX contient N variables et pour un ordre
de retards p quelconque s’écrit sous forme matricielle :
(1) ( )1
pt t t p tX v X Xβ β ε− −= + + + +L
18
Avec :
1t
t
N t
x
X
x
=
M et ( )( ) ( )
11 1
( ) ( )
1 ,( ) ( )
1
k kN
k kij i j N
k kN NN
β ββ β
β β≤ ≤
= =
K
M O M
L
Et ν et εt deux vecteurs de dimensions 1×N , le premier de constantes et le second d’aléas
bruits blancs (gaussiens a priori).
Dans le cas précis du modèle bivarié considéré ici (N=2), nous pouvons écrire :
( ) ( )1 11 12 1
1 1
( ) ( )2 21 22 2
1 1
p phf k hf k ust t k t k t
k k
t tus k hf k ust t k t k t
k k
R R R
R R R
ν β β ε
ν β β ε
− −= =
− −= =
= + + + = + + +
∑ ∑
∑ ∑
Choix du nombre de décalages des processus autorégressifs
L’ordre de retard choisi pour le VAR est fixé arbitrairement, même si les critères usuels sont
disponibles en annexe. Nous avons ainsi retenu un cinq retards pour chaque variable parce
que cela correspond à une semaine de transactions. Par hypothèse, un choc sur une des
variables de rendement ne peut pas avoir de répercussion au-delà d’une semaine. Un nombre
réduit de décalages est ainsi pris en compte, étant donné la rapidité des ajustements sur les
marchés financiers. Suivant cette logique, l’attention s’est portée principalement sur la
significativité des paramètres des valeurs retardées des variables en tenant compte également
des résultats des tests de non-causalité à la Granger (présentés infra).
2.4. Estimation du modèle sur la période globale
L’estimation des paramètres du modèle VAR peut être obtenue de manière simple grâce à
l’estimateur des moindres carrés ordinaires, équation par équation. Les résultats sont présentés
dans les tableaux suivants4:
4 ** la variables est significative à 5%, * la variable est significative à 10%.
19
Tableau 1 : Résultats de l'estimation des paramètres de l'équation 1
Variable Dépendante :
HFRMACRO
Variables Coefficient T-Stat
R1HFRMACRO{1} 0.05989* 2.03
R1HFRMACRO{2} 0.0212 0.72
R1HFRMACRO{3} 0.03842 1.30
R1HFRMACRO{4} 0.0581* 1.97
R1HFRMACRO{5} -0.0121 -0.42
R1LOGTOTMKUS{1} 0.1298** 7.78
R1LOGTOTMKUS{2} 0.0434** 2.53
R1LOGTOTMKUS{3} 0.0209 1.21
R1LOGTOTMKUS{4} 0.0070 0.41
R1LOGTOTMKUS{5} -0.0042 -0.25
Constante 0.00012 0.96
DW 1.999
20
Tableau 2 : Résultats de l'estimation des paramètres de l'équation 2
Au regard des résultats des estimations nous pouvons retenir l’écriture suivante de notre
système d’équations :
(1) (1) (2)11 1 12 1 12 2 1
(1) (1) (2)2 22 1 21 1 22 2 2
hf hf us ust t t t t
us us hf hft t t t t
R R R R
R R R R
β β β εν β β β ε
− − −
− − −
= + + +
= + + + +
Premièrement, chaque variable est expliquée par sa valeur passée à la période précédente ce
qui confirme l’aspect auto régressif des processus que suivent nos séries. De plus nous
retrouvons dans l’expression de la première équation les résultats mis en évidence dans la
littérature. La rentabilité des fonds est expliquée par les évolutions passées de la rentabilité du
marché actions. Les signes des coefficients sont tous positifs et confirment donc que la
rentabilité des fonds est positivement reliée au marché actions.
Variable Dépendante :
R1LOGTOTMKUS
Variable Coefficient T-Stat
R1HFRMACRO{1} -0.0855* -1.65
R1HFRMACRO{2} 0.0866* 1.67
R1HFRMACRO{3} -0.0439 -0.84
R1HFRMACRO{4} 0.0400 0.77
R1HFRMACRO{5} -0.1821** -3.62
R1LOGTOTMKUS{1} -0.0535* -1.83
R1LOGTOTMKUS{2} -0.0479 -1.59
R1LOGTOTMKUS{3} 0.0325 1.07
R1LOGTOTMKUS{4} -0.0531* -1.76
R1LOGTOTMKUS{5} 0.0369 1.24
Constante 0.00046** 2.07
Dw 1.99
21
Enfin, l’expression de la rentabilité du marché confirme notre intuition. Il semble que celle-ci
dépende des valeurs passées de la rentabilité des fonds. Cependant les signes des coefficients
associés à l’expression de la rentabilité du marché ne correspondent pas tout à fait à nos
attentes car certains affichent des signes négatifs. Il semblait plus probable, compte tenu des
hypothèses faites sur leur stratégie, de trouver un biais de déformation à la hausse des prix
d’actifs.
Dans un premier temps, le test de non-causalité au sens de Granger est appliqué. S’il conduit à
refuser la significativité des décalages de l’indice de fonds dans l’équation du marché, notre
modèle n’aura aucun pouvoir explicatif en matière de déformation des prix.
Tableau 3 : Tests de non-causalité de Granger
Résultats du test de causalité :
Variable Dépendante :
HFRMACRO
Statistique de Fisher Niveau de significativité
HFRMACRO 2.34 0.04
TOTMKUS 12.86 <0.0001
Résultats du test de causalité :
Variable Dépendante : TOTMKUS
Statistique de Fisher Niveau de significativité
HFRMACRO 3.81 0.002
TOTMKUS 2.58 0.02
Les tests conduisent donc à rejeter l’hypothèse nulle d’absence de non-causalité à la Granger
au seuil de 5%, voire moins. En conséquence, les réalisations passées de l’indice de fonds
global macro influencent la rentabilité présente du marché Outre-Atlantique.
Dans un second temps, on étudie la fonction de réponse du marché associé à une impuslion
(unitaire) sur la rentabilité des hedge funds.Il s’agit en effet d’avoir une idée plus précise des
mécanismes d’ajustements et du signe de l’impact total. Puisque l’intérêt est centré sur les
interactions de rendements à très court terme, le schéma de Cholesky est retenu pour identifier
les innovations « structurelles ».
D’autres modes de décomposition des résidus sont toutefois concevables.
22
Effects of a Shock to R1HFRMACRO
R1HFRMACRO
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
R1LOGTOTMKUS
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Graphique 4 : Effets instantanés associées à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge funds
Une impulsion sur la variable R1HFRMACO n’a plus d’effets au delà de six périodes, ce qui
correspond ici à six jours. D’ailleurs, la construction d’intervalles de confiance (non-reportés
ici) aboutirait à des conclusions encore plus conservatrices quant à la significativité de ces
réponses. Notre intuition en matière de persistance des chocs paraît alors plutôt satisfaisante
puisque nous avions parié sur un délai n’excédant pas la semaine.
Le choc a pour effet immédiat d’entraîner une hausse de l’indice de marché. Cependant la
croissance des prix ralenti tout au long de la première journée. Ceux-ci finissent même par
connaître une légère baisse en fin de journée par rapport au niveau maximum qu’ils avaient
atteint. Deux séances plus tard, le marché semble corriger cette baisse et pousse de nouveau le
prix à la hausse. Celui-ci stagne approximativement pendant deux jours, pour connaitre une
nouvelle baisse en fin de semaine.
Les graphiques ci-dessous qui présentent les fonctions de réponse en termes d’effets cumulés,
permettent de se faire une idée du signe de l’effet total.
23
Accumulated Effects of a Shock to R1HFRMACRO
R1HFRMACRO
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 150.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
R1LOGTOTMKUS
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 150.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
1.4
Graphique 5 : Effets cumulés associés à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge funds
Il semblerait que les baisses que connaît l’indice de marché durant la période d’ajustement ne
soient pas suffisantes pour compenser l’effet instantané et largement positif du choc initial.
Au total, les marchés seraient donc positivement reliés à la rentabilité des fonds.
Ces résultats mettent en lumière la nature du lien qui peut exister entre les hedge funds et le
marché actions américain. De toute évidence celui-ci n’est pas à sens unique, et on peut
légitimement parler d’interactions entre les rentabilités. La performance des Hedge funds
n’est pas neutre sur l’évolution des prix des actions, et conformément à notre intuition, le
marché répond, au total, positivement aux variations de la rentabilité des fonds.
Toutefois la nature exclusivement positive des variations instantanées n’est pas vérifiée. Pour
des raisons qui restent inconnues, le marché connaît des phases baissières dans son processus
d’ajustement. Plusieurs hypothèses peuvent être envisagées. Premièrement on assiste
probablement à un phénomène de surajustement5. Le choc qui se propage au marché entraine
un processus d’ajustement par tâtonnements dont l’amplitude dépend de l’importance du choc
initial. Ainsi les corrections du marché peuvent aller momentanément au-delà de ce qui est
nécessaire afin de rattraper la rentabilité moyenne de long terme.
Ensuite cette baisse en fin de première journée pourrait être la conséquence de la liquidation
par les Hedge funds de leurs positions. Ceux-ci ne cherchant pas à s’engouffrer trop loin dans
5 DE BONDT W. et THALER R., «Does the Stock Market Overreact? », Journal of finance, Volume 40, Juillet 1985
24
la hausse, encaisseraient leur plus-value en fin de journée. Ce scénario apparaît assez cohérent
avec leur comportement d’arbitragistes sophistiqués.
Enfin on assiste probablement à la réaction d’un marché qui fonctionnement relativement
bien, c'est-à-dire suffisamment liquide et efficient pour contenir les dérapages trop importants
de prix. Dans ce contexte le pouvoir déstabilisant des hedge funds serait plus limité sur ce
type de marché, notamment en raison de la faible persistance du choc.
2.5. Estimation du modèle en sous périodes
Cette section a pour objectif de renouer avec une vision plus traditionnelle du pouvoir
déstabilisant attribué au hedge funds, qui les envisage plutôt comme des déclencheurs de
secousses financières lors d’épisodes bien particuliers.
Bien que le modèle fasse la preuve de l’implication des hedge funds dans la rentabilité sur la
longue période, il est plus probable que le lien mis en lumière entre marché et fonds se
renforce sur de plus petites périodes de temps.
Afin de vérifier cette hypothèse, le modèle a été réestismé de manière glissante sur des
fenêtres de 60 jours. Bien entendu chaque estimation ne pourra être analysée individuellement
compte tenu de leur nombre trop important. On propose donc ici de réaliser le test de non-
causalité au sens de Granger pour chaque sous période afin de vérifier si dans le très cours
terme les rentabilités des hedge funds permettent d’expliquer celles du marché.
Une telle méthodologie, lorsque qu’on manipule des séries financières à haute fréquence,
nécéssite de porter un regard attentif aux propriétés statistiques des résidus des estimations.
En effet ceux-ci ne sont généralement pas parfaitement Gaussien mais suivent une distribution
leptocurtique faissant apparaître des queues de distributions épaisses. De manière générale on
associe ce phénomène à la présence de valeurs extrêmes dans les rentabilités.
Lorsqu’on pratique une analyse sur une longue période avec un nombre de points suffisament
grand, l’estimateur des moindres carrés ordinaires converge, et le problème de non normalité
peut être surmonté. A contrario, des périodes de 60 jours ne sont pas suffisamment riches en
nombre d’observation pour invoquer les propriétés asymptotiques des estimateurs. D’autre
part le test de causalité de Granger fait explicitement référence à la normalité comme
hypothèse de base sur les résidus des estimations.
Ainsi pour chaque période il faudra s’assurer de la normalité des résidus sans quoi aucune
conclusion ne pourra être faite quant au résultat du test de causalité.
25
Afin de facilité la lecture des résultats, ceux-ci sont projetés sur un même graphique présenté
ci-dessous.
Sont présentées ici les statistiques du test de normalité de Jarque-Bera et celles de Fisher
associées au test de causalité. Pour que l’on puisse conclure à un impact significatif des hedge
funds sur le marché à court terme, il faut à la fois que les tests conduisent à rejeter l’hypothèse
de non normalité et l’hypothèse de non causalité. Ceci est valable lorsque la courbe constituée
de l’ensemble des niveaux de significativité du test de fisher se situe sous le seuil de 10% ou
de 5% et lorsque dans le même temps la courbe associée à l’ensemble des niveaux de
significativité du test de Jarque Bera se situe au-delà du seuil de 5% ou 10%.
Ainsi on constate que pour un nombre conséquent de périodes les deux conditions sont
satisfaites et permettent donc de vérifier l’influence des fonds global macro sur le marché
action et ceci sur de plus petites périodes. On pourra identifier à titre d’exemple le début
d’année 2003 ou encore le milieu d’année 2004 et enfin de manière claire la fin d’année 2007.
26
Quel rôle des fonds alternatifs sur les marchés émergents ?
Afin d’apprécier la robustesse des résultats présentés dans la section précédente, les mêmes
estimations et tests sont entrepris avec les indices de rendement d’autres marchés. Dans cette
perspective, on considère des indices de marché actions de pays émergents à un indice de
fonds adoptant une stratégie de type « Globale macro ».
Trois estimations ont été réalisées sur les marchés actions suivants : Amérique latine, Europe
émergente et Asie du sud Est.
La méthodologie est reprise à l’identique en formulant un modèle VAR bivarié comprenant
cinq décalages pour chaque variable exprimée en logarithmes de la rentabilité à un jour. Les
tableaux ci-dessous regroupent les résultats des estimations avec les variables nommées
R1HFRMACO pour l’indice de fonds et R1LOGTOTMKLA l’indice du marché actions
d’Amérique latine, R1LOGTOTMKSE pour l’Asie du Sud Est et R1LOGTOTMKUE pour
l’Europe émergente.
Afin de ne retenir que les résultats les plus probants, seules les fonctions de réponses
associées à un choc de 1% sur la rentabilité des fonds seront présentées ainsi que les tests de
non-causalité sur la période dans son ensemble et en sous-périodes de 60 jours.
Effects of a Shock to R1HFRMACRO
R1HFRMACRO
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-0.16
0.000.16
0.320.48
0.64
0.800.96
1.121.28
R1LOGTOTMKLA
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-0.160.00
0.16
0.320.48
0.640.80
0.961.12
1.28
Graphique 7 : Effets instantanés associés à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge funds sur le
marché action d'Amérique Latine
27
Tableau 4: Tests de non-causalité de Granger
Résultats du test de causalité :
Variable Dépendante :
R1LOGTOTMKLA
Statistique de Fisher Niveau de significativité
R1HFRMACRO 2.65734 0.0213
Le test conduit clairement au rejet de l’hypothèse nulle de non-causalité au seuil de 5%.
28
Effects of a Shock to R1HFRMACRO
R1HFRMACRO
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
R1LOGTOTMKSE
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Graphique 8 : Effets instantanés associés à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge funds sur le
marché action d'Asie du Sud Est
Tableau 5 : Tests de non-causalité de Granger
Résultats du test de causalité :
Variable Dépendante :
R1LOGTOTMKSE
Statistique de Fisher Niveau de significativité
R1HFRMACRO 9.31332 <0.0001
On conclut à la causalité des fonds global macro sur le marché d’asie de sud-est.
29
Effects of a Shock to R1HFRMACRO
R1HFRMACRO
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
R1LOGTOTMKUE
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
Graphique 9 : Effets instantanés associés à un choc de 1% sur la rentabilité des Hedge funds sur le
marché action de l'Europe émergente
30
Tableau 6 : Tests de non-causalité de Granger
Résultats du test de causalité :
Variable Dépendante :
R1LOGTOTMKUE
Statistique de Fisher Niveau de significativité
R1HFRMACRO 3.37158 0.00497
Ici, on accepte la causalité de Granger pour les hedge funds sur le marché de l’Europe
Emergent.
Les résultats, dans l’ensemble, sont plutôt satisfaisants et assez similaires à ceux obtenus
précédemment. Les tests de causalités confirment effectivement le rôle actif des hedge funds
dans les mouvements des prix d’actifs. Les délais d’ajustement sont globalement identiques,
n’éxendendant pas la semaine.
La réaction du marché, au choc sur la rentabilité des fonds, est encore plus nette ici car les
marchés n’enregistrent presque jamais de baisse.
31
L’impact des Hedge funds semble donc plus important sur les marchés émergents. Alors que
le marché américain semblait en mesure de freiner les déviations trop importantes de prix, les
marchés émergents ne corrigent pas à la baisse et absorbent l’intégralité des hausses.
Bien qu’il soit impossible d’en expliquer la raison à l’aide de ce modèle, on pourra toutefois
envisager plusieurs hypothèses. Il est possible qu’en termes de volume de transaction les
Hedge funds représentent une part plus importante sur ces marchés, renforçant leur pouvoir
déstabilisant. D’autre part, on peut imaginer que les agents sont plus touchés par les
asymétries d’information sur les marchés émergents. Dans ce contexte, d’une part, il est plus
difficile de se faire une juste représentation de la valeur fondamentale d’un titre et d’apprécier
les dérapages de prix afin de faire jouer les stratégies d’arbitrage. D’autre part, l’incertitude
pousse certainement les agents à adopter dans une plus large mesure des stratégies de type
positive feedback et de suivre les tendances. Dans ces conditions, les déséquilibres de prix
peuvent être plus importants.
Conclusion
Ce travail de recherche a tenté d’apporter des réponses nouvelles aux questions liées aux
Hedge funds, particulièrement leur capacité à perturber les marchés financiers. De ce point de
vue, les résultats obtenus à l’issue de l’évaluation empirique sont encourageants, au regard de
l’originalité de l’approche proposée dans le domaine.
Ainsi, l’impact de la rentabilité des fonds sur celle du marché a pu être mis en lumière,
confirmant l’hypothèse d’arbitragistes sophistiqués capables de donner des impulsions au
marché. Ce pouvoir déstabilisant a pu être identifié sur le marché actions américain, de même
que sur les marchés émergents, sur lesquels les effets sont plus massifs encore.
Celui-ci semble trouver son origine dans la combinaison de deux facteurs. Premièrement, les
asymétries d’information apparaissent comme l’une des sources de leur « pouvoir de
marché » en favorisant les comportements mimétiques, habilement exploités par les hedge
funds. Deuxièmement les leviers déforment leur poids relatif en termes d’encours de manière
instantané, leur offrant les moyens opérationnels de profiter de l’inefficience des marchés.
Partant de ce constat, il apparaît de manière claire que les régulateurs doivent s’emparer de la
question des leviers. Celui-ci doit mettre en place une régulation directe des fonds en limitant
leur capacité d’endettement, vis-à-vis des banques mais également en ce qui concerne
l’utilisation de la vente à découvert et des produits complexes. Les recommandations de la
32
littérature, qui plaident en faveur d’une réglementation indirecte via la gestion du risque de
contrepartie6, sont insuffisantes et inefficaces dans ce contexte. D’autre part ces dispositions
réglementaires doivent être discutées au niveau international sans quoi aucune harmonisation
législative ne pourra aboutir, aucun pays n’ayant intérêt à légiférer de manière unilatérale. Les
réflexions actuelles du G20 vont manifestement dans cette direction.
6 Dans leur article “Hedge funds, Financial Intermediation, and Systemic Risk” KAMBHU J., SCHUERMANN T.,
STIROH K., étudient la question de la gestion du risque de contrepartie de manière très détaillée et concluent que celle-ci
serait suffisant afin de contenir les risques systémiques.
33
Bibliographie
AGARWAL V., FUNG W., LOON Y. et NAIK N. (2007), « Liquidity provision in the
convertible bond market: Analysis of convertible arbitrage hedge funds », mimeo, février.
BAYOUDH F. et ELGAIED M. (2007), « Limited arbitrage: The paralysis of the regulating
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BROWN S. J. et GOETZMANN W. N. (2001), « Hedge funds with style », Working Paper
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BRUNNERMEIER M. K. et NAGEL S. (2004), « Hedge funds and the technology bubble »,
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BRUNERMMEIER M. K. et PEDERSON L. (2008), « Market liquidity and funding
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Annexe 1 : Statistiques descriptives complémentaires sur les séries
R1HFRMACRO
Nombre d’observations 1252
Moyenne de l’échantillon 0.00023
Variance 0.000021
Skewness -1.43**
Kurtosis 9.87**
Jarque-Bera 5510.9**
Valeur maximale (le 08/08/2007) 0.01986
Valeur minimale (le 16/08/2007) -0.0371
R1LOGTOTMKUS
Nombre d’observations 1252
Moyenne de l’échantillon 0.00041
Variance 0.000062
Skewness -0.61 **
Kurtosis 4.07**
Jarque-Bera 943.4 **
Valeur maximale (le 07/01/2008) 0.02804
Valeur minimale (le 18/09/2007) -0.05893
Nota bene : Niveaux de significativité : ** 5%, * 10%.
36
Annexe 2 : Tests et résultats complémentaires
Résultats des critères AIC, BIC et tests de Ljung-Box et du multiplicateur de Lagrange :
Indice Global Macro :
Indice du marché US :
Analyse des résidus :
Skewness Kurtosis Jarque
Bera
Ljung-
Box
Multiplicateur
de Lagrange
ARCH
R1HFRMACRO -1.1042 11.4502
3963.5031
(0.0000)
17.9087
(0.0837)
21.1068
(0.1744)
225.3058
(0.0000)
R1LOGTOTMKUS -0.6526 6.5771 753.3267
(0.0000)
5.0298
(0.9297)
11.3782
(0.7856)
136.8281
(0.0000)
AIC 4
BIC 1
Ljung-Box Test 3
Lagrange Multiplier Test 1
AIC 7
BIC 0
Ljung-Box Test 0
Lagrange Multiplier Test 0
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