HEC MONTRÉAL
Minimisation du risque de change par l’utilisation de
paniers monétaires de devises asiatiques: une
perspective micro-économique
par
Jennifer Lacombe
Sciences de la gestion
(Affaires Internationales – Ancrage Finance)
Mémoire présenté en vue de l’obtention
du grade de maîtrise ès sciences
(M.Sc)
Juin 2012
© Jennifer Lacombe, 2012
i
SOMMAIRE
Les paniers monétaires sont principalement employés dans le cadre de l’ancrage des
taux de change des devises nationales et pour les diverses utilisations faites par les
opérateurs privés sur le marché des changes.
Il n’existe aucun panier monétaire officiel composé de devises d’Asie. Un institut de
recherche japonais en a proposé un composé des devises des pays de l’ASEAN+3, afin
d’y ancrer les taux de change des devises d’Asie orientale. Il s’agit de l’Asian Monetary
Unit (AMU). Ce dernier a été conçu dans le cadre d’un projet de coordination des
politiques monétaires de la région. À ce jour, il n’est utilisé par aucun pays comme
référence dans le mode de rattachement de sa monnaie.
Pour diverses raisons que nous expliquons au cours de cette étude, l’AMU, qui a été
élaboré dans une perspective macro-économique dans le but de stabiliser les taux de
change des devises d’Asie, n’est pas nécessairement le panier idéal pour un utilisateur
privé potentiel.
Ce travail explore la création de paniers monétaires de devises asiatiques alternatifs qui
seraient plus adaptés à de telles utilisations.
Pour cela, nous avons élaboré une nouvelle méthodologie de sélection de devises et de
formation de paniers. Celle-ci se base sur la formulation de quatre critères de sélection.
Ainsi, 18 paniers expérimentaux ont été conçus. Les pondérations qui minimisent leurs
écart-types respectifs leur ont été attribuées.
Les performances de ces derniers ont été calculées et comparées à celle de l’AMU, qui a
alors été utilisé comme panier de référence.
Dans un premier temps, les performances ont été appréciées à partir des taux de change
des devises par rapport au dollar américain. Cette première analyse aboutit sur des
résultats concluants. 11 paniers sur 18 surperforment le panier de référence.
ii
Dans un deuxième temps, les performances ont été calculées à partir des taux de change
par rapport au dollar australien. Les résultats obtenus se sont avérés encore meilleurs,
puisque 15 paniers sur 18 surperforment le panier de référence.
Nos résultats vérifient donc l’hypothèse qu’il est possible de créer des paniers alternatifs
à l’AMU, dont la performance est similaire ou meilleure, et qui seraient plus adaptés à
des utilisations dans le secteur privé.
iii
REMERCIEMENTS
Je voudrais exprimer mon immense gratitude envers mon directeur de recherche
Monsieur François Leroux pour l’encadrement et la confiance dont il m’a témoignée et
particulièrement pour sa disponibilité, les conseils et les recommandations qu’il m’a fait
part tout au long de ce travail.
Je suis également très reconnaissante envers mon professeur Monsieur Jean-Claude
Cosset pour m’avoir conseillée le cheminement avec rédaction de mémoire de la
Maîtrise ès Sciences à HEC Montréal. Cette expérience s’est révélée riche en
enseignements.
J’aimerais aussi remercier la Direction de la Qualité de la Communication de HEC
Montréal et tout particulièrement Madame Karine Pouliot pour l’organisation des
ateliers d’aide à la planification du mémoire.
Enfin, je voudrais également témoigner ma reconnaissance envers les membres de ma
famille et mes amis pour leurs encouragements et leur patience.
iv
TABLE DES MATIÈRES
INTRODUCTION ......................................................................................................................... 1
CHAPITRE 1. DÉFINITION DES PANIERS MONÉTAIRES ............................................... 6
1.1 Avantages des paniers monétaires ................................................................................ 7
1.1.1 Instrument de protection ........................................................................................... 7
1.1.2 Neutralité « politique » de l’instrument .................................................................... 7
1.1.3 Véhicule de diversification internationale ................................................................ 8
1.1.4 Instrument de stabilisation ........................................................................................ 8
1.2 Inconvénients des paniers monétaires .......................................................................... 9
1.2.1 Complexité ................................................................................................................ 9
1.2.2 Manque de flexibilité .............................................................................................. 10
1.2.3 Manque de liquidité................................................................................................. 10
CHAPITRE 2. LES PRINCIPAUX PANIERS MONÉTAIRES ............................................ 12
2.1 Le Droit de Tirage Spécial (DTS) ou Special Drawing Right (SDR) ....................... 12
2.1.1 Composition ............................................................................................................ 13
2.1.2 Méthodologie de calcul ......................................................................................... 15
2.1.2.1 Sélection des devises à inclure ............................................................................ 15
2.1.2.2 Détermination des pondérations .......................................................................... 16
2.2 Les paniers européens .................................................................................................. 16
2.2.1 L’Unité de Compte Européenne (UCE) .................................................................. 16
2.2.2 L’European Currency Unit (ECU) .......................................................................... 17
2.2.2.1 Méthodologie de calcul ....................................................................................... 17
v
2.2.2.2 Pondérations officielles ....................................................................................... 18
2.3 Les paniers privés ......................................................................................................... 19
CHAPITRE 3. LITTÉRATURE ET VÉRIFICATIONS EMPIRIQUES
CONSACRÉES AUX PANIERS MONÉTAIRES ................................................................... 22
3.1 L’ancrage des devises ................................................................................................... 23
3.1.1 La théorie de la zone monétaire optimale ............................................................... 23
3.1.2 L’Asie, une zone monétaire optimale?.................................................................... 24
3.1.3 L’ancrage optimal ................................................................................................... 25
3.2 Les paniers monétaires optimaux ............................................................................... 26
3.2.1 Paniers pour ancrage : une approche macro économique ....................................... 27
3.2.1.1 Modèle d’équilibre du commerce extérieur ........................................................ 27
3.2.1.2 Modèle d’équilibre général (General Equilibrium Macro Model) ...................... 28
3.2.2 Paniers pour utilisateurs potentiels : une approche microéconomique ................... 28
3.2.2.1 Les travaux d’Aubey et Cramer (1977) ............................................................... 29
3.2.2.2 Les corrections apportées par Johnson et Zuber (1984) ...................................... 30
3.2.2.3 La vérification empirique de Leroux et Albouy (1982) du point de vue
d’un utilisateur canadien ................................................................................................. 31
CHAPITRE 4. L’ASIAN MONETARY UNIT (AMU) ........................................................... 34
4.1 Méthodologie ................................................................................................................. 34
4.2 Indicateur de déviation (AMU Deviation Indicator) .................................................. 38
4.3 Autres AMU : AMU-cmi et AMU-wide ..................................................................... 38
4.3.1 AMU-cmi : .............................................................................................................. 39
4.3.2 AMU-wide : ............................................................................................................ 40
4.4 La finalité politique de l’AMU .................................................................................... 42
vi
4.5 Quelques remarques sur certaines devises asiatiques ............................................... 43
4.5.1 Le Brunei ................................................................................................................. 43
4.5.2 Le Cambodge, le Laos et le Vietnam ...................................................................... 44
4.5.3 Le Myanmar ............................................................................................................ 44
4.5.4 L’Indonésie ............................................................................................................. 45
4.5.5 La Chine .................................................................................................................. 46
4.5.6 Hong Kong .............................................................................................................. 47
4.5.7 Taiwan ..................................................................................................................... 48
4.6 L’AMU est-il un panier optimal? ................................................................................ 49
CHAPITRE 5. ÉLABORATION DE PANIERS EXPÉRIMENTAUX ................................. 51
5.1 Critères de sélection des devises .................................................................................. 51
5.1.1 Les devises incontournables .................................................................................... 52
5.1.1.1 Le yen .................................................................................................................. 52
5.1.1.2 Le yuan (renminbi) .............................................................................................. 53
5.1.1.3 Les devises des « Dragons » et « Tigres » d’Asie ............................................... 53
5.1.2 La convertibilité des devises ................................................................................... 56
5.1.3 Des devises suscitant un intérêt de la part des opérateurs sur les marchés ............. 56
5.1.4 Le poids dans le commerce international ................................................................ 62
5.2 Les devises qui seront retenues pour les paniers expérimentaux ............................ 64
5.3 La composition des paniers expérimentaux ............................................................... 66
5.3.1 Les clusters économiques ........................................................................................ 66
5.3.2 Les clusters commerciaux ....................................................................................... 67
5.3.2.1 Singapour et la Malaisie ...................................................................................... 67
vii
5.3.2.2 La Chine, Hong Kong et Taiwan ......................................................................... 68
5.3.2.3 Le Japon et la Corée du Sud ................................................................................ 69
5.3.3 Les pays hors-clusters ............................................................................................. 71
5.4 Mode de détermination des pondérations affectées à chaque devise ....................... 72
CHAPITRE 6. DESCRIPTION DES DONNÉES .................................................................... 75
6.1 L’évolution des taux de change ................................................................................... 75
6.2 Les écart-types des variations des taux de change .................................................... 79
6.3 Les coefficients de corrélation ..................................................................................... 80
CHAPITRE 7. PONDÉRATIONS ET PERFORMANCES DES PANIERS
EXPÉRIMENTAUX ................................................................................................................... 82
7.1 Pondérations et performance d’AGREG ................................................................... 82
7.2 Pondérations et performances de SUDEST ............................................................... 84
7.3 Pondérations et performances de NORDEST ........................................................... 85
7.4 Pondérations et performances de PLUS3 .................................................................. 87
7.5 Pondérations et performances de DRAGONS ........................................................... 88
7.6 Pondérations et performances de TIGRES ................................................................ 89
7.7 Pondérations et performances de CLUSTER1 .......................................................... 90
7.8 Pondérations et performances de CLUSTER2 .......................................................... 90
7.9 Pondérations et performances de CLUSTER3 .......................................................... 91
7.10 Pondérations et performances de CLUSTER4 .......................................................... 93
7.11 Pondérations et performances de CLUSTER5 .......................................................... 94
7.12 Pondérations et performances de CLUSTER6 .......................................................... 95
7.13 Pondérations et performances de CLUSTER7 .......................................................... 95
viii
7.14 Pondérations et performances de CLUSTER8 .......................................................... 96
7.15 Pondérations et performances de CLUSTER9 .......................................................... 97
7.16 Pondérations et performances de CLUSTER10 ........................................................ 98
7.17 Pondérations et performances de CLUSTER11 ........................................................ 99
7.18 Pondérations et performances de CLUSTER12 ...................................................... 100
7.19 Analyses de sensibilité par relaxation de contraintes .............................................. 101
7.20 Conclusions générales ................................................................................................ 104
CHAPITRE 8. LES PANIERS EXPÉRIMENTAUX ASIATIQUES DU POINT DE
VUE D’UN UTILISATEUR AUSTRALIEN ......................................................................... 107
8.1 Nouveaux écart-types et coefficients de corrélation ................................................ 109
8.2 Besoin d’un nouveau panier de référence (benchmark) ......................................... 111
8.3 Évaluation de la performance des paniers expérimentaux par rapport au
dollar australien .................................................................................................................... 112
8.3.1 Pondérations et écart-types obtenus pour chaque panier expérimental ................ 112
8.3.2 Commentaires généraux sur les pondérations et les performances des
paniers expérimentaux ......................................................................................................... 121
8.3.3 Analyse de sensibilité ............................................................................................ 123
8.3.4 La Chine et les matières premières australiennes ................................................. 124
CONCLUSION .......................................................................................................................... 127
BIBLIOGRAPHIE .................................................................................................................... 132
ix
LISTE DES FIGURES
FIGURE 1: ÉVOLUTION DE TAUX DE CHANGE DE LA RUPIAH PAR RAPPORT
AU DOLLAR AMÉRICAIN (TAUX MENSUELS ENTRE LE 01/01/1993 ET LE
31/12/2011) .............................................................................................................. 45
FIGURE 2: ÉVOLUTION DE TAUX DE CHANGE DU YUAN PAR RAPPORT AU
DOLLAR AMÉRICAIN (TAUX MENSUELS ENTRE LE 01/01/1993 ET LE
31/12/2011) .............................................................................................................. 47
FIGURE 3: ÉVOLUTION DE TAUX DE CHANGE DU DOLLAR DE HONG KONG
PAR RAPPORT AU DOLLAR AMÉRICAIN (TAUX MENSUELS ENTRE LE
01/01/1990 ET LE 31/12/2011) ............................................................................... 48
FIGURE 4: ÉVOLUTION DES TAUX DE CHANGE PAR RAPPORT AU DOLLAR
AMÉRICAIN DU YUAN, WON ET YEN (TAUX ANNUELS, POINT MILIEU,
À LA FIN DE CHAQUE ANNÉE) ......................................................................... 77
FIGURE 5: ÉVOLUTION DES TAUX DE CHANGE PAR RAPPORT AU DOLLAR
AMÉRICAIN DES DEVISES DES NOUVEAUX PAYS INDUSTRIALISÉS
D’ASIE (TAUX ANNUELS, POINT MILIEU, À LA FIN DE CHAQUE ANNÉE)
................................................................................................................................. 78
FIGURE 6: ÉVOLUTION DES TAUX DE CHANGE DES DOLLARS
AUSTRALIENS ET NÉOZÉLANDAIS PAR RAPPORT AU USD (TAUX
MENSUELS ENTRE LE 31 JANVIER 1990 ET LE 31 DÉCEMBRE 2011) ..... 108
FIGURE 7: ÉVOLUTION DES TAUX DE CHANGE DES DOLLARS
AUSTRALIENS ET DU YUAN PAR RAPPORT AU USD (TAUX MENSUELS
ENTRE LE 1ER JANVIER 2006 ET LE 31 DÉCEMBRE 2011) ........................ 126
x
LISTE DES TABLEAUX
TABLEAU 1 : PONDÉRATIONS DE DEVISES DE L’ECU EN 1993 ET 1995 ...................... 18
TABLEAU 2: RÉSULTATS DES TRAVAUX DE LEROUX ET ALBOUY :
VOLATILITÉ DES RENDEMENTS DES PANIERS ÉTUDIÉS ET DES
DEVISES INDIVIDUELLES PAR RAPPORT AU DOLLAR AMÉRICAIN .................... 32
TABLEAU 3: BALANCE COMMERCIALE DE L’ASEAN+3 (MILLIONS DE USD) ........... 36
TABLEAU 4: PONDÉRATIONS DES DEVISES ASIATIQUES DANS L’AMU
(RÉVISÉES EN OCTOBRE 2011, ANNÉE DE RÉFÉRENCE : 2000/2001) ..................... 37
TABLEAU 5: POIDS DES PAYS D’ASIE ORIENTALE DANS L’AMU-CMI
(ANNÉE DE RÉFÉRENCE : 2000/2001) ............................................................................. 39
TABLEAU 6: PONDÉRATIONS DES PAYS DE L’ASIE ORIENTALE ET DE
L’OCÉANIE DANS L’AMU-WIDE (RÉVISÉES EN OCTOBRE 2011, ANNÉE
DE RÉFÉRENCE : 1999/2000) ............................................................................................. 41
TABLEAU 7: VOLUMES DE TRANSACTION PAR PAIRE DE DEVISES ........................... 53
TABLEAU 8: PART DES DIFFÉRENTES DEVISES SUR LE MARCHÉ DES
CHANGES (MOYENNE DES PARTS QUOTIDIENNES EN POURCENTAGE
AU MOIS D’AVRIL) ............................................................................................................ 55
TABLEAU 9: INFORMATIONS GÉNÉRALES SUR LES DEVISES D’ASIE ........................ 59
TABLEAU 10: COMMERCE INTERNATIONAL DES PRODUITS
MANUFACTURÉS (TOUTES INDUSTRIES CONFONDUES) EN 2010
(MILLIARDS DE DOLLARS) ............................................................................................. 63
TABLEAU 11: LES CINQ PRINCIPAUX PARTENAIRES COMMERCIAUX DE LA
MALAISIE ET DE SINGAPOUR EN 2010 (PART DES EXPORTATIONS ET
IMPORTATIONS TOTALES DES PRODUITS MANUFACTURIERS) ........................... 68
xi
TABLEAU 12: LES CINQ PRINCIPAUX PARTENAIRES COMMERCIAUX DE LA
CHINE, HONG KONG ET TAIWAN EN 2010 (PART DES EXPORTATIONS
ET IMPORTATIONS TOTALES DES PRODUITS MANUFACTURIERS) ..................... 69
TABLEAU 13: LES CINQ PRINCIPAUX PARTENAIRES COMMERCIAUX DU
JAPON ET DE LA CORÉE DU SUD EN 2010 (PART DES EXPORTATIONS ET
IMPORTATIONS TOTALES DES PRODUITS MANUFACTURIERS) ........................... 70
TABLEAU 14: COMPOSITION DES PANIERS CLUSTER1 À CLUSTER12 ........................ 72
TABLEAU 15: ÉCART-TYPES DES DEVISES ÉTUDIÉES (À PARTIR DES TAUX
DE CHANGE MENSUELS ENTRE LE 31 JUILLET 2000 ET LE 31
DÉCEMBRE 2011) ............................................................................................................... 79
TABLEAU 16: COEFFICIENTS DE CORRÉLATION DES TAUX DE CHANGE
PAR RAPPORT AU DOLLAR AMÉRICAIN DES COUPLES DE DEVISES
ÉTUDIÉES ............................................................................................................................ 80
TABLEAU 17: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR AGREG
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 83
TABLEAU 18: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR
SUDEST(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) .................................................................. 84
TABLEAU 19: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR
NORDEST(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ............................................................... 85
TABLEAU 20: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR PLUS3
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 87
TABLEAU 21: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR DRAGONS
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 88
TABLEAU 22: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR TIGRES
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 89
TABLEAU 23: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER1
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 90
xii
TABLEAU 24: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER2
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 91
TABLEAU 25: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER3
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 92
TABLEAU 26: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER4
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 93
TABLEAU 27: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER5
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 94
TABLEAU 28: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER6
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 95
TABLEAU 29: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER7
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 96
TABLEAU 30: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER8
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 97
TABLEAU 31: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER9
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 98
TABLEAU 32: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER10
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ................................................................................. 99
TABLEAU 33: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER11
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ............................................................................... 100
TABLEAU 34: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE OBTENUS POUR CLUSTER12
(ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ............................................................................... 101
TABLEAU 35: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE NORDEST APRÈS
RELAXATION DE CONTRAINTES DE BORNE SUPÉRIEURE (ANALYSE
PAR RAPPORT À USD) .................................................................................................... 102
TABLEAU 36: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE NORDEST APRÈS
RELAXATION DE CONTRAINTES DE BORNE INFÉRIEURE (ANALYSE
PAR RAPPORT À USD) .................................................................................................... 103
xiii
TABLEAU 37: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE NORDEST APRÈS
RELAXATION SIMULTANÉE DES CONTRAINTES DE BORNE
INFÉRIEURE ET SUPÉRIEURE (ANALYSE PAR RAPPORT À USD) ........................ 104
TABLEAU 38: CLASSEMENT DES PANIERS EXPÉRIMENTAUX PAR
PERFORMANCE PAR RAPPORT AU DOLLAR AMÉRICAIN .................................... 105
TABLEAU 39: ÉCART-TYPES DES VARIATIONS DES TAUX DE CHANGE DES
10 DEVISES ÉTUDIÉES PAR RAPPORT AU DOLLAR AUSTRALIEN (ENTRE
LE 31 JUILLET 2000 ET LE 31 DÉCEMBRE 2011) ........................................................ 109
TABLEAU 40: COEFFICIENTS DE CORRÉLATION DES TAUX DE CHANGE
DES DEVISES ÉTUDIÉES PAR RAPPORT AU DOLLAR AUSTRALIEN
(CALCULÉS À PARTIR DES TAUX MENSUELS À LA FIN DE CHAQUE
MOIS DEPUIS JANVIER 1993) ........................................................................................ 110
TABLEAU 41: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE D’AGREG (ANALYSE PAR
RAPPORT À AUD) ............................................................................................................ 113
TABLEAU 42: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE SUDEST (ANALYSE PAR
RAPPORT À AUD) ............................................................................................................ 113
TABLEAU 43: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE NORDEST (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 114
TABLEAU 44: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE PLUS3 (ANALYSE PAR
RAPPORT À AUD) ............................................................................................................ 114
TABLEAU 45: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE DRAGONS (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 115
TABLEAU 46: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE TIGRES (ANALYSE PAR
RAPPORT À AUD) ............................................................................................................ 115
TABLEAU 47: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER1 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 116
TABLEAU 48: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER2 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 116
xiv
TABLEAU 49: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER3 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 117
TABLEAU 50: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER4 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 117
TABLEAU 51: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER5 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 118
TABLEAU 52: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER6 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 118
TABLEAU 53: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER7 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 119
TABLEAU 54: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER8 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 119
TABLEAU 55: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER9 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 120
TABLEAU 56: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER10 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 120
TABLEAU 57: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER11 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 121
TABLEAU 58: PONDÉRATIONS ET ÉCART-TYPE DE CLUSTER12 (ANALYSE
PAR RAPPORT À AUD) .................................................................................................... 121
TABLEAU 59: CLASSEMENT DES PANIERS EXPÉRIMENTAUX PAR
PERFORMANCE PAR RAPPORT AU DOLLAR AUSTRALIEN .................................. 122
TABLEAU 60: PONDÉRATIONS PROPOSÉES ET ÉCART-TYPE DU PANIER
SUDEST APRÈS RELAXATION SIMULTANÉE DES CONTRAINTES DE
BORNE INFÉRIEURE ET SUPÉRIEURE (ANALYSE PAR RAPPORT À AUD) ......... 124
xv
LISTE DES ABBRÉVIATIONS
ABMI : Asian Bond Market Initiative
ACU : Asian Currency Unit (voir AMU)
ADB : Asian Development Bank
AMU : Asian Monetary Unit (voir ACU)
ASEAN : Association of South East Asian Nations
AUD : Dollar australien
BND : Dollar du Brunei
BRI : Banque des Règlements Internationaux
CECA : Communauté Économique du Charbon et de l’Acier
CEE : Communauté Économique Européenne
CMI : Chiang Mai Initiative
CNY: Yuan/Renminbi (Chine)
D-Mark : Deutschemark
DTS/SDR : Droit de Tirage Spécial / Special Drawing Rights
ECU : European Currency Unit
EUR: Euro
FMI : Fonds Monétaire International
HKD: Dollar de Hong Kong
IDR: Rupiah (Indonésie)
xvi
INR : Roupie (Inde)
JPY: Yen (Japon)
KHR : Riel (Cambodge)
KRW: Won (Corée du Sud)
LAK : Kip (Laos)
MMK : Kyat (Myanmar)
MYR: Ringgit (Malaisie)
NDF: Non Deliverable Forward
OCA: Optimum Currency Area
OMC: Organisation Mondiale du Commerce
PHP: Peso (Philippines)
PIB: Produit Intérieur Brut
PNB: Produit National Brut
RIETI: Research Institute of Economy, Trade and Industry
SGD: Dollar de Singapour
SHB : Svenska-Handels Banken
THB: Baht (Thaïlande)
TWD: Dollar de Taiwan
UCE: Unité de Compte Européenne
USD : Dollar américain
VND: Dong (Vietnam)
1
INTRODUCTION
En 1997, une crise financière endogène secouait l’Asie du Sud-Est, région jusqu’alors
favorite des investisseurs étrangers en raison de sa forte croissance économique. Les
pays de la région avaient, à cette époque, des devises rattachées au dollar américain
(Common Exchange Rate Peg to the US Dollar). Ce système nourrissait la croissance
des pays émergents d’Asie pour plusieurs raisons : d’abord, il assurait une certaine
stabilité sur le plan macroéconomique, en alignant les taux d’inflation de la région aux
taux américains. Ensuite, il permettait de maintenir de faibles coûts de transaction dans
le cadre du commerce international avec les États-Unis (celui-ci représentant alors près
de la moitié du commerce extérieur de la région). Enfin, la stabilité des taux de change
par rapport au dollar américain permettait d’assurer de faibles coûts de transaction pour
les flux de capitaux aussi bien à court-terme qu’à long-terme.
Les causes de la crise asiatique sont multiples. Elle s’est d’abord manifestée par une
crise monétaire, qui a pris racine en Thaïlande en juillet 1997, et qui s’est traduite par
une dépréciation importante du baht, suite à une décision du gouvernement local de
laisser flotter sa monnaie, mettant ainsi fin au système de change fixe avec le dollar
américain. La dépréciation s’est alors propagée aux pays alentours. Les conséquences de
la crise en Asie ont également été ressenties, dans une moindre ampleur, dans d’autres
pays émergents comme l’Argentine, la Russie et le Brésil.
Particulièrement, cette importante crise monétaire et financière a mis en avant l’intérêt
pour la stabilisation des devises dans cette région en forte croissance économique. La
crise de change a été le catalyseur de la volonté de coopération et d’intégration
économique des pays d’Asie de l’Est et du Sud-Est.
Parmi les mesures prises dans ce but figure l’Asian Bond Market Initiative (ABMI), qui
promeut le développement collectif de fonds et marchés obligataires asiatiques.
Cependant, et de manière encore plus importante, c’est en mai 2000, sous l’initiative de
la Asian Developement Bank (ADB), que se sont réunis les ministres des finances des
pays membres de l’ASEAN (Association of Southeast Asian Nations), de République
2
populaire de Chine, du Japon et de la Corée du Sud (communément appelés « ASEAN
Plus Three Countries ») à Chiang Mai en Thaïlande. Cette rencontre a été l’occasion de
discussions sur l’élaboration d’une entente multilatérale de swaps de devises (Currency
Swap) entre les pays concernés, ainsi que sur la création d’un fonds de réserve dans le
but de prévenir les spéculations sur devises. Ainsi, les pays frappés par une crise de
change ont la possibilité d’emprunter des devises à travers ce réseau de pays membres.
La Chiang Mai Initiative (CMI) prévoit également que les autorités des pays concernés
mettent en place un système de surveillance pour prévenir des crises futures. La CMI
représente donc un grand pas vers une intégration économique asiatique.
Depuis 2001, ce sujet a fait l’objet d’un intérêt plus faible de la part des chercheurs et de
la communauté internationale. Cependant, la crise financière globale récente, qui a
commencé en 2007 aux États-Unis et qui s’est propagée en Europe à l’automne 2008
puis en Asie à partir de l’hiver 2008-2009, a remis sur le devant de la scène la question
d’une intégration financière et monétaire en Asie.
Outre les recommandations du Fonds Monétaire International (FMI) d’instaurer une plus
grande flexibilité des taux de changes, la littérature actuelle sur le sujet met en lumière
plusieurs scénarios possibles quant à l’avenir monétaire de l’Asie. Figuière et Guilhot
(2011) en recensent quatre :
(i) L’émergence d’une zone yuan en Asie orientale (en raison de l’importance
grandissante de la Chine dans l’économie régionale et mondiale);
(ii) La création d’une monnaie unique (laquelle, contrairement à l’Euro ne serait
pas flottante mais plutôt ancrée au dollar américain) ;
(iii) Un retour à la situation pré-1997, soit un retour à l’ancrage de toutes les
devises au dollar américain (cette devise étant la principale monnaie de
facturation) ;
(iv) Le rattachement des devises de la zone à un panier monétaire au lieu d’une
seule devise.
Une première fonction d’ordre macro-économique d’un panier monétaire en Asie serait
donc l’ancrage des devises afin de stabiliser leur taux de change. Ceci représenterait
3
également, à l’image de l’Europe, une première étape vers la création d’une monnaie
unique. Rappelons, en effet, que la devise unique européenne a été précédée d’un
système d’ancrage des monnaies individuelles à un panier monétaire : l’ECU (European
Currency Unit).
Dans cette optique, le RIETI (Research Institute of Economy, Trade and Industry)
propose la création de l’AMU (Asian Monetary Unit) ou ACU (Asian Currency Unit),
un panier monétaire de devises asiatiques calculé selon une méthodologie similaire à
celle de l’ECU. Un indicateur de déviation a également été proposé dans le but
d’évaluer le degré de déviation de l’AMU par rapport à un taux de référence pour
chacune des devises constituant le panier. Ce dernier a été proposé dans le cadre de
l’élaboration du système de surveillance sous la CMI. Des variantes de l’AMU existent
également : AMU-cmi, qui est un panier incorporant des devises des pays participants
au CMI (Asean Plus Three et Hong Kong soit 14 devises en tout), et AMU-wide
comprenant les devises de Asean Plus Three ainsi que celles de l’Australie, la Nouvelle-
Zélande et l’Inde, en raison des liens commerciaux étroits de ces pays avec la zone
étudiée (soit 16 monnaies au total).
Dans le secteur privé, un panier monétaire pourrait également jouer un rôle s’inscrivant
dans une perspective micro-économique. Comme le soulignent Rajan et Pontines
(2009), il s’agit, entre autres, d’une opportunité pour les agents économiques régionaux
de facturer les transactions commerciales et financières en panier monétaire, réduisant
ainsi la dépendance face au dollar américain. Nous verrons dans les chapitres
subséquents que les paniers monétaires peuvent également avoir d’autres fonctions
micro-économiques. Cette étude s’inscrira davantage dans cette optique.
En raison de l’importance des économies d’Asie dans le commerce international et de
leur contribution importante au PIB mondial, la crise de 1997 a, à peine, détourné
l’attention des investisseurs et agents économiques de cette région à forte croissance.
Nombreux sont ceux qui pourraient bénéficier d’un panier monétaire de devises
asiatiques comme instrument de facturation dans leurs échanges commerciaux.
4
Comme nous le verrons au cours de cette étude, quelques paniers asiatiques ont fait
l’objet de recherches. Mais à ce jour, les recherches sur le sujet en sont encore à un stade
exploratoire. Que ce soit au niveau du secteur privé ou de l’ancrage des devises
nationales, il n’existe aucun panier de devises asiatiques officiel. L’AMU est le panier le
plus « concret » dans le sens où il s’agit du seul panier ayant atteint un stade avancé de
développement : la méthodologie détaillée de calcul des pondérations et les taux de
change de l’AMU par rapport à un certain nombre de devises sont dévoilés. Ce dernier
ayant été créé dans une perspective macro-économique, dans le but d’y ancrer les
devises nationales, nous nous proposons donc d’explorer la conception de paniers
monétaires alternatifs qui, contrairement à l’AMU, auront été pensés dans une
perspective micro-économique, afin de bénéficier à des utilisateurs privés.
Notre étude exploratoire aura l’AMU comme point de départ. Nous verrons que l’AMU
présente un certain nombre de faiblesses si l’on s’en sert dans une perspective micro-
économique. Ces faiblesses ne concernent ni le concept ni la performance de l’AMU,
mais sont plutôt de l’ordre pratique : nous verrons que les agents économiques peuvent
rencontrer des obstacles importants quant à sa réplication.
Nous posons donc comme hypothèse qu’il serait possible de concevoir des paniers
alternatifs; lesquels corrigeraient, dans la mesure du possible, les faiblesses de l’AMU,
en présentant une performance équivalente. Nous cherchons également à ce qu’ils soient
pratiques à concevoir pour un agent économique privé.
Notre principale contribution réside dans la proposition de paniers monétaires de devises
asiatiques pour le secteur privé. Nous proposons également une nouvelle méthodologie
comprenant, entre autres, des critères de sélection de devises basés sur l’offre de Non
Deliverable Forward (NDF), ce qui constitue, à ce jour, une nouveauté. De plus, un
point de distinction de notre étude est l’incorporation du dollar de Taiwan dans la
composition des paniers monétaires expérimentaux.
Pour cela, nous commencerons par définir ce qu’est un panier monétaire pour ensuite
passer en revue les principaux types de paniers dans le monde, leur composition et la
méthodologie de calcul de leurs pondérations. Un troisième chapitre constituera une
5
revue de littérature sur l’ancrage de devise à des paniers, sur les paniers dans une
perspective micro-économique ainsi que sur le concept de panier monétaire optimal.
Une quatrième section sera consacrée à l’Asian Monetary Unit, sa composition, sa
méthodologie, ses variantes ainsi qu’aux mises en garde quant à son utilisation dans une
perspective micro-économique. Nous élaborons dans le chapitre 5, des paniers
monétaires expérimentaux. Le chapitre suivant présentera les données qui permettrons
de calculer les performances des paniers expérimentaux et de les comparer à celle de
l’AMU. Le chapitre 7 détaillera ces résultats. Le dernier chapitre analyse la performance
des paniers expérimentaux d’un autre point de vue : celui d’un investisseur dont la
devise de référence serait le dollar australien (contrairement au dollar américain dans les
chapitres précédents).
Chapitre 1. Définition des paniers monétaires
Un panier monétaire est le résultat d’une somme pondérée de devises. Il peut alors, dans
une certaine mesure, être considéré comme un portefeuille de devises. On s’y réfère
également sous le nom de Currency Basket ou Currency Cocktail.
Souvent, les paniers monétaires ont la capacité de remplir les trois fonctions de la
monnaie :
(i) unité de compte
(ii) fonctions de réserve
(iii) instrument de facturation dans les transactions internationales
L’objectif des paniers est généralement la stabilisation de l’unité de compte et la gestion
(réduction) du risque de change. Contrairement aux devises qui les composent, les
paniers n’ont généralement pas de cotation propre et représentent donc des unités de
compte artificielles.
En particulier, dans le secteur privé et sur les marchés internationaux des capitaux, les
paniers monétaires sont principalement utilisés pour:
(i) la facturation
(ii) la comptabilité interne des multinationales industrielles
(iii) l’investissement d’actifs liquides ou la levée de capital
Comme nous le verrons dans le chapitre suivant, même les paniers les plus connus ne
remplissent pas toujours l’ensemble de ces fonctions. En général, c’est la fonction
d’unité de compte qui est la plus courante.
Les paniers monétaires peuvent également remplir une fonction macro-économique en
servant de référence dans le cas d’ancrage d’une devise nationale. Cette dernière aurait
donc une parité fixe avec le panier d’ancrage.
L’utilisation de paniers présente un certain nombre d’avantages et d’inconvénients.
7
1.1 Avantages des paniers monétaires
L’apparition des premiers paniers monétaires a coïncidé avec la généralisation des
systèmes de taux de change flottants et l’ouverture des marchés internationaux des
capitaux, suite aux accords de la Jamaïque de 1976 qui mettaient fin au système de
Bretton Woods. C’est dans ce contexte de nouveau système monétaire international que
les fonctions bénéfiques des paniers monétaires peuvent être appréciées. En effet, les
trois principaux avantages de ces derniers sont la protection contre les fluctuations des
taux de change, la neutralité et la diversification. Dans le cas où un panier monétaire est
utilisé dans le but d’y rattacher une devise, il présente également une fonction
stabilisatrice.
1.1.1 Instrument de protection
Premièrement, les paniers monétaires offrent une protection contre les fluctuations des
taux de change et des taux d’intérêt. Cette propriété découle du fait que les devises
inclues dans le panier peuvent évoluer dans des directions contraires : lorsque l’une
s’apprécie en réponse à un évènement économique ou financier, une autre peut se
déprécier et compenser le changement de valeur. Par exemple, Albouy et Dumontier
(1987) montrent qu’exprimer le prix du pétrole en DTS (Droit de Tirage Spécial) plutôt
qu’en dollar américain permet de stabiliser les fluctuations de son prix.
Le degré de protection contre le risque de taux de change dépend de la nationalité de
l’agent économique qui l’utilise. En effet, l’évolution des taux de change d’une même
devise peut varier selon sa devise de référence (taux de change par rapport au dollar
américain, par rapport à l’euro, au yen etc.).
Étant donné que les taux de change sont relativement difficiles à prédire, l’utilisation
d’un instrument qui minimise les fluctuations n’est pas dénuée de sens et peut donc
s’avérer très bénéfique dans le contexte de couverture.
1.1.2 Neutralité « politique » de l’instrument
Un panier monétaire présente l’avantage de neutralité dans la mesure où son évolution
va tendre à être indépendante de celles des devises nationales individuelles qui le
8
composent. Cette neutralité est fonction du nombre de devises composant le panier. En
effet, plus le nombre de devises dans le panier augmente, plus l’évolution d’une devise
individuelle sera indépendante par rapport à celle du panier. En d’autres termes, plus le
nombre de devises nationales dans le panier est grand, moins un pays en particulier peut
avoir une influence sur celui-ci.
Un panier monétaire ne peut toutefois pas être parfaitement neutre et indépendant des
monnaies nationales qui le composent.
1.1.3 Véhicule de diversification internationale
Un grand avantage que confère l’utilisation de paniers monétaires est la diversification.
Au sens de la gestion de portefeuille, la diversification internationale présente un intérêt
car il s’agit d’une manière de réduire non seulement le risque de taux de change, mais
également le risque spécifique, au même titre que la diversification sur plusieurs
secteurs d’activités. La diversification internationale est, en effet, une forme de
diversification sur plusieurs marchés.
Dans notre économie mondialisée, les investisseurs manifestent généralement un certain
intérêt à opérer dans des devises autres que la leur. Cet outil est alors adéquat. Il permet
également à l’investisseur de diversifier ses positions sur plusieurs devises en une seule
et unique transaction.
1.1.4 Instrument de stabilisation
Ces trois premiers avantages se manifestent particulièrement lorsque les paniers
monétaires sont utilisés dans le secteur privé par des opérateurs sur les marchés. Un
avantage supplémentaire existe si le panier est utilisé dans le but d’un ancrage de la
devise nationale au panier.
En effet, une certaine forme de stabilité découle de la stabilisation des fluctuations des
taux de change de la devise nationale, notamment en ce qui concerne la balance
commerciale, les flux de capitaux et le produit intérieur brut (PIB) du pays. En théorie,
9
cet effet stabilisateur serait d’autant plus prononcé si les devises composant le panier
d’ancrage sont des devises des partenaires commerciaux de la devise ancrée au panier.
1.2 Inconvénients des paniers monétaires
Les paniers monétaires présentent donc des avantages importants et non négligeables.
Cependant, force est de constater que ces derniers n’ont pas connu le succès escompté.
En effet, il existe également d’importants inconvénients relatifs à l’utilisation des
devises composites : la complexité à la fois dans le calcul du panier et dans son
utilisation, son manque de flexibilité et leur manque de liquidité.
1.2.1 Complexité
Bien qu’un panier monétaire ne représente, en fait, qu’une simple somme pondérée de
devises, les méthodes de calcul des pondérations peuvent être perçues comme étant
complexes. En effet, il est difficile de concevoir un panier monétaire dont les
pondérations seraient fixes dans le temps puisque les devises ont des valeurs qui
fluctuent de manière continue. Par exemple, si une devise dans le panier se dévalue
sensiblement, alors son poids dans le panier va finir par devenir négligeable et ne
reflètera plus les pondérations initiales. Par conséquent, il est souvent nécessaire de
recalculer les pondérations. Ceci est généralement fait de manière quotidienne ou
hebdomadaire. Notons, par ailleurs, que des pondérations variables soulèvent le
problème de la pérennité du panier monétaire : si les pondérations changent
constamment, peut-on toujours dire qu’il s’agit du même panier? Il peut être argumenté
que malgré la variabilité des pondérations, il existe une certaine forme de pérennité, tant
que les devises inclues restent inchangées. De plus, ce problème se pose pour tout
opérateur sur le marché transigeant dans différentes devises et n’est pas unique au
concept de panier monétaire.
De plus, une certaine forme de complexité peut être reprochée aux paniers monétaires en
ce qui concerne la documentation extensive requise et les clauses qui entourent leur
utilisation. Cette critique est relativement marginale puisqu’au fil du temps et avec
l’expérience grandissante des avocats internationaux, ces clauses ont fini par
s’uniformiser et se standardiser.
10
1.2.2 Manque de flexibilité
Un panier standard aura une formule unique qui ne peut satisfaire tous les investisseurs.
C’est pourquoi les gestionnaires de firmes multinationales auront souvent bien plus à
gagner en composant eux-mêmes un portefeuille de devises ou d’actifs libellés en
devises étrangères, dont la composition réduira de manière optimale leur exposition au
risque de change. Ils pourront, à leur guise, modifier sa composition ou ses pondérations
en fonction de la conjoncture économique ou de leurs stratégies d’internationalisation.
Les paniers monétaires, au contraire, sont caractérisés par une certaine forme de rigidité.
Les pondérations sont, certes, recalculées de manière périodique, mais la formule
mathématique ou la méthodologie employée reste la même. La composition en termes
de devises ou la méthode de calcul des pondérations sont généralement révisées de
manière quinquennale seulement.
1.2.3 Manque de liquidité
Une autre critique importante adressée aux paniers monétaires est l’étroitesse du marché
et le manque de liquidité des paniers. Le fait que les paniers ne sont généralement pas
côtés (marché de gré à gré) ne fait qu’amplifier ce phénomène.
Cependant, la relation de causalité n’est pas tout à fait claire. Le marché pourrait être
étroit en raison du fait que les paniers ne sont pas souvent utilisés, ou bien c’est en
raison de l’étroitesse du marché, que les paniers n’ont pas rencontré un grand succès.
De même, l’absence de chambre de compensation (clearing house) pour ce type
d’instrument a longtemps été expliquée par le faible volume de transaction des paniers.
Parallèlement, il va sans dire que cette absence ne promeut pas non plus leur utilisation.
***
À en juger par la faible utilisation des paniers par rapport à d’autres instruments
financiers, il semblerait qu’aux yeux des agents économiques, les inconvénients des
paniers aient supplanté leurs avantages.
11
Il existe, toutefois, des paniers officiels connus et répandus, qui jouent ou ont joué un
rôle important dans la création d’un nouveau système monétaire (European Currency
Unit), ou dans des opérations relevant du secteur privé (Droit de Tirage Spécial). De
nombreuses compagnies d’assurance, par exemple, évaluent le montant des plafonds de
responsabilités des assurés dans les cas de sinistres internationaux (marées noires,
tremblements de terre etc.) en DTS.
Le chapitre suivant traitera en détail de ces paniers.
Chapitre 2. Les principaux paniers monétaires
Après avoir défini les paniers monétaires, expliqué leur fonctionnement et discuté leur
efficacité, ce chapitre sera consacré aux principaux paniers monétaires. Les paniers
officiels, généralement mis en place par des organisations supranationales, peuvent être
distingués des paniers privés, conçus par des agents économiques (généralement des
banques).
Pour la première catégorie, nous allons concentrer notre attention, dans un premier
temps, sur le Droit de Tirage Spécial (DTS, ou SDR Special Drawing Rights). Dans un
deuxième temps, nous discuterons de l’ECU (European Currency Unit), précurseur de la
devise unique européenne. Certains paniers comme le DTS ont principalement été
utilisés par le passé comme des unités de réserve ou des unités de compte
internationales, en remplacement du dollar américain (dans les émissions sur le marché
euro-obligataire par exemple). En effet, il a été mentionné dans le chapitre 1, qu’il existe
des possibilités de réduction de risque de change, en exprimant les prix des actifs
internationaux en termes d’un panier de devises au lieu d’une seule devise. D’autres
paniers, comme l’ECU, ont servi à l’ancrage des devises nationales.
Concernant la deuxième catégorie, il va sans dire que, de par leur nature, l’information
sur les paniers privés est moins répandue que celle concernant les paniers des
organismes supranationaux. Il a tout de même été possible d’en obtenir sur un panier de
la banque Rothschild & Son Ltd et sur un autre de la banque Barclay’s Bank
International. D’autres paniers privés seront mentionnés à titre d’exemple. Notons
cependant que le petit nombre de paniers privés discutés dans cette section ne traduit pas
leur existence marginale mais plutôt le fait que l’information à leur sujet soit privée.
2.1 Le Droit de Tirage Spécial (DTS) ou Special Drawing Right (SDR)
Le DTS est probablement le panier monétaire le plus amplement utilisé. Il a été créé en
1969 par le Fonds Monétaire International (FMI), dans l’objectif de remplacer l’or dans
les grandes transactions internationales, dans un système monétaire alors fondé sur ce
13
métal précieux et le dollar américain (Gold Exchange Standard). La quantité d’or étant
fixe et les économies prospères durant cette période, la nécessité d’augmenter la quantité
de l’unité de base standard s’est faite sentir.
Ses utilisations sont multiples. À l’époque où l’or avait un rôle central dans le commerce
international, il permettait d’éviter les mouvements physiques de l’or entre les frontières
nationales. Le DTS remplissait alors le rôle d’intermédiaire dans les échanges.
Aujourd’hui, il est également utilisé pour libeller certains instruments financiers privés
internationaux et occupe une fonction d’unité de compte. La Banque des Règlements
Internationaux (BRI ou BIS Bank of International Settlement), ainsi qu’un certain
nombre de banques commerciales ont également accepté des dépôts en DTS1. Celui-ci
remplit alors la fonction de réserve de valeur. Ce panier remplit donc les trois fonctions
de la monnaie (intermédiaire dans les échanges, unité de compte et unité de réserve). Le
DTS a aussi été utilisé comme référence dans le cadre de Caisses d’Émission (Currency
Board). C’est le cas du dinar libyen ainsi que celui du lev bulgare pendant une courte
période. Ce dernier a ensuite été ancré au deutschemark et, depuis sa disparition, à
l’euro. Plus récemment, en 2007, la Syrie a abandonné son ancrage au dollar américain
pour adopter une parité fixe avec le DTS. Ces modes de rattachement ont permis à ces
pays de contrôler leurs taux d’inflation et d’augmenter la confiance des investisseurs.
2.1.1 Composition
La composition du DTS n’a pas été constante depuis sa création. La valeur de celui-ci
avait initialement été fixée pour qu’une unité de DTS vaille un dollar américain (ou
bien, à l’époque, 0.888671 grammes d’or). C’est en 1974, avec la fin du système de
Bretton Woods et le début de l’ère des taux de changes flottants, que le DTS est devenu
un panier de 16 devises provenant de pays dont le commerce international représentait
plus de 1% du commerce mondial. Sa composition (devises inclues et pondérations)
était la suivante :
1 Des cotations apparaissent régulièrement dans le Financial Times pour des dépôts à Londres
14
DTS de 19742:
1DTS = 0.4 Dollar US + 0.38 D-Mark + 0.045 Livres Sterling + 0.44 Francs Français +
26 Yens + 0.071 Dollar Canadien + 47 Lires + 0.14 Florin Néerlandais + 1.6 Francs
Belges + 0.13 Couronnes Suédoises + 0.012 Dollars Australiens + 0.11 Couronnes
Danoises + 0.009 Couronnes Norvégiennes + 1.1 Peseta + 0.22 Schilling Autrichiens +
0.0082 Rand Sud-Africain
Quelques années plus tard, en 1980, il a été réduit à un panier de 5 devises (pays du G5).
DTS de 19803:
1 SDR = 0.54 Dollar US + 0.46 D-Mark + 0.071 Livres Sterling + 0.74 Francs Français
+ 34 Yens
Depuis la création de l’Euro en 1999 et, par conséquent, la disparition du franc français
et du deutschemark, le DTS est maintenant composé de quatre devises.
La composition du DTS, en termes de devises à inclure et de pondérations, est révisée
de manière quinquennale. Depuis le 1er
janvier 2011, la composition du DTS est la
suivante :
2 Leroux F. (1982) « Are present currency cocktail formulas of benefit to Canadian users? »,
[document inédit], Montréal, HEC Montréal
3 Leroux F. (1982) « Are present currency cocktail formulas of benefit to Canadian users? »
[document inédit], Montréal, HEC Montréal
15
DTS de 20114
Dollar US : 41.9 %
Euro : 37.4%
Livre Sterling : 11.3%
Yen : 9.4%
L’équivalent du DTS en dollar est disponible sur le site internet du FMI et est calculé
chaque jour en se basant sur les taux de change des devises qui le composent, tels que
côtés sur le marché de Londres.
2.1.2 Méthodologie de calcul 5
L’élaboration d’un panier se fait en deux étapes : d’une part le choix des devises à
inclure, d’autre part le calcul des pondérations de chaque devise.
2.1.2.1 Sélection des devises à inclure
Le panier inclut les devises des pays qui ont le plus grand poids dans le commerce
international (en termes d’exportation de biens et de services) pendant la période de cinq
ans qui se termine douze mois avant la date effective de révision. Le seuil minimal est
fixé à 1% du commerce mondial.
Ces devises doivent également être définies comme étant des devises couramment
utilisées (« freely usable ») selon l’Article XXX (f) :
« Une devise couramment utilisées (« freely usable ») est une monnaie d’un pays
membre que le Fonds estime comme étant:
4 Site du FMI : http://www.imf.org/external/np/sec/pr/2010/pr10434.htm page consultée le 7
novembre 2011
5 « Review of the Method of Valuation of the SDR », International Monetary Fund, Department
of Finance, October 26th 2010, http://www.imf.org/external/np/pp/eng/2010/102610.pdf
16
(i) Utilisée de manière répandue comme instrument de paiement dans les
transactions internationales;
(ii) Transigée dans des volumes importants sur les principaux marchés des
changes »
(Traduction Libre)
2.1.2.2 Détermination des pondérations
Les pondérations reflètent deux critères :
(i) Les réserves, c’est-à-dire le montant total de la devise, détenue par les autorités
monétaires des autres pays membres à la fin de chaque année de la période de
cinq ans, se terminant douze mois avant la date effective de révision du panier;
(ii) Les exportations (la valeur des exportations de biens et services du pays).
Ainsi, l’équation utilisée pour calculer les pondérations du DTS est la suivante.
ωi =
avec :
ωi : pondération de la devise i dans le DTS
Xi : exportations du pays i
Ri : réserves du pays i exprimées en DTS
X = , les exportations mondiales
R = , les réserves mondiales
2.2 Les paniers européens
2.2.1 L’Unité de Compte Européenne (UCE)
La fin de la deuxième guerre mondiale a marqué le déploiement de l’effort européen
vers une certaine forme d’intégration. De cette initiative sont nées la CECA
17
(Communauté Européenne du Charbon et de l’Acier) et la CEE (Communauté
Économique Européenne).
Dans les années 1950 s’est créée l’unité de compte officielle de la CEE: l’Unité de
Compte Européenne (UCE). Avec l’instauration du régime de taux de change flottants
au milieu des années 1970, cette dernière a pris de l’importance et est devenue un panier
monétaire composé des devises des pays membres. Sa composition était la suivante :
UCE de 19756
1UCE = 0.828 D-Mark + 1.150 Francs Français + 0.0885 Livres Sterling + 0.286 Florin
Néerlandais + 109 Lires + 3.660 Francs Belges + 0.217 Couronne Danoise + 0.00759
Livre irlandaise + 0.140 Francs luxembourgeois
2.2.2 L’European Currency Unit (ECU)
À partir de 1979, l’UCE devient l’ECU. Ce panier sert alors de référence pour l’ancrage
des devises européennes : ces dernières ont donc une parité fixe avec l’ECU. Ce panier
est souvent considéré comme un précurseur de la monnaie unique européenne: l’euro.
2.2.2.1 Méthodologie de calcul
Les pondérations étaient déterminées en fonction du Produit National Brut (PNB) et de
la participation des pays au commerce intra-zone (particulièrement en fonction de la part
de chaque pays dans le total des PNB et du commerce). La composition en termes de
quantités de chaque devise nationale dans le panier était calculée de la manière
suivante 7:
6 Leroux F. (1988). Marchés Internationaux des Capitaux. Presses de l’Université du Québec,
378 p.
7 Edison H. (1987) « Is the ECU an Optimal Currency Basket? » dans The ECU Market Current
Developments and Future Prospects of the European Currency Unit, Lexington Books
18
Si = ECU (0) * [ωi(0) * FXi(0)]
Et donc ECUt = ∑ si * 1/FXi
Si = Quantité de la devise i dans l’ECU
ωi = poids de la devise i en pourcentage
FXi (0) = taux de change de la devise i par rapport au dollar américain
ECU(0) = taux de change dollar/ECU
Ces quantités étaient fixes, mais cela ne signifie pas que les pondérations de chaque
devise l’étaient. Elles fluctuaient, en réalité, autant que le taux de change des devises
nationales. Par exemple, une appréciation du deutschemark vis-à-vis des autres devises
du système monétaire européen se traduisait par une augmentation de sa pondération.
2.2.2.2 Pondérations officielles
Les pondérations des devises dans l’ECU, en 1993 et 1995, sont résumées dans le
tableau suivant :
Tableau 1 : Pondérations de devises de l’ECU en 1993 et 1995
Source : Eurostat
DevisesQuantité depuis le
21/09/1989
Poids des devises au
14/05/1993
Poids des devises au
06/03/1995
Deutsche mark 0.62 32.02 32.68
Franc français 1.33 20.37 20.79
Livre sterling 0.09 11.16 11.17
Lire italienne 151.80 8.47 7.21
Florin néerlandais 0.22 10.01 10.21
Franc belge 3.30 8.21 8.38
Peseta espagnole 6.89 4.46 4.24
Couronne danoise 0.20 2.66 2.71
Lire irlandaise 0.01 1.06 1.08
Drachme grecque 1.44 0.54 0.49
Escudo portugais 1.39 0.72 0.71
Franc luxembourgeois 0.13 0.32 0.33
= 1 ECU 100% 100%
19
Les pondérations ont peu changé entre les deux années. Les devises ayant les poids les
plus importants étaient naturellement le mark, le franc français, la livre sterling et le
florin néerlandais.
2.3 Les paniers privés
La deuxième catégorie de paniers monétaires concerne les paniers privés, mis en place
par des institutions financières (principalement par des banques). Le premier véritable
panier monétaire aurait été créé en 1973 par la banque d’affaires londonienne Rothschild
& Son Ltd. Il s’agit de l’EURCO. Sa composition est la suivante :
EURCO de 19738
EURCO = 0.9 D-Mark + 1.2 Francs Français + 0.075 Livre Sterling + 80 Lires
italiennes + 0.350 Florins Néerlandais + 4.5 Francs Belges + 0.2 Couronne Danoise +
0.005 Livre irlandaise + 0.050 Franc luxembourgeois
Les pondérations de ce panier reflétaient l’importance relative des pays dans le
commerce européen. Le DTS et l’ECU incluent également ce paramètre dans leur
méthodologie de calcul.
La Barclay’s Bank International a également mis en place un panier en 1974 : la B-Unit.
Sa composition était la suivante :
B-Unit de 19749
1 B-Unit = 2.4 Dollars US + 1 Livre Sterling + 6 D-Mark + 11.5 Francs Français + 7
Francs Suisses
8 Leroux F. (1982) « Are present currency cocktail formulas of benefit to Canadian users? »
[document inédit], Montréal, HEC Montréal
9 Leroux F. (1982) « Are present currency cocktail formulas of benefit to Canadian users? »
[document inédit], Montréal, HEC Montréal
20
D’autres « cocktails de devises » privés ont été formulés, comme par exemple l’Unité
Financière Internationale (UFI) conçue par le Crédit Lyonnais, l’Arab Related Currency
Unit (ARCU) par la Banque Hambros ou un panier de la Svenska Handel Banken
proposant un panier composé du dollar américain, mark allemand, franc français, livre
sterling, couronne norvégienne et florin.
Par ailleurs, il a été vu dans les paragraphes précédents que certains pays ancraient leurs
devises au DTS. D’autres États ont conçu leurs propres paniers dans ce même but. Ceci
permet une plus grande flexibilité et, donc, de contourner un inconvénient des paniers
monétaires qui a été discuté au chapitre précédent. Ce fut, par exemple, pendant une
certaine période le cas de l’Australie, d’Israël10
, de la Tunisie11
ainsi que celui de la
Chine12
entre 2005 et 2008. Toutefois, les compositions (devises et méthode de calcul
des pondérations) sont rarement dévoilées.
***
Enfin, ces paniers ont connu plus ou moins de succès. L’ECU, par exemple, est devenu
un instrument financier d’envergure internationale. Au contraire, le secteur privé à fait
une utilisation relativement faible du DTS. Trois raisons expliquent le succès de l’ECU
par rapport au DTS.
Premièrement, contrairement au DTS, qui n’a bénéficié d’aucun support particulier de la
part du FMI, l’ECU a été largement promu. D’une part, le FMI a vraisemblablement eu
l’intention de conserver une certaine distance avec les marchés internationaux des
capitaux afin d’éviter des utilisations non contrôlées du DTS, faites par des banques
commerciales. D’autre part, une promotion intensive du DTS n’aurait probablement pas
10
Turnovsky S. (1982) “A Determination of the Optimal Currency Basket, A Macroeconomic
analysis”, Journal of International Economics, Vol. 12, pp. 333-354
11 Bel Hadj Salah N. (1996) “Panier monétaire optimal et Dinar Tunisien : Quelques mesures »,
Mémoire, Montréal, École des Hautes Études Commerciales, 105 p.
12 Figuière, C. and L. Guilhot (2011). “Évolution du rôle du Yuan en Asie orientale : la guerre
des monnaies aura-t-elle lieu? » IRASEC, Irasec’s Discussion Papers #11
21
été en faveur du dollar américain. Les États-Unis sont, rappelons-le, influents au sein du
FMI.
Deuxièmement, contrairement au DTS, l’ECU, a bénéficié d’un sponsor privé semi-
officiel : la Kreditbank du Luxembourg a joué un rôle important à chaque nouvelle
émission.
Troisièmement, si la stabilité des taux de change est un avantage des paniers monétaires,
il va sans dire qu’une grande stabilité réduit le potentiel de gains des investisseurs. Il a
été avancé13
que la plus grande stabilité du DTS par rapport à l’ECU explique en partie
le plus grand engouement pour ce dernier.
***
Nous avons passé en revue les principaux paniers monétaires sur les marchés des
changes, détaillé leurs méthodologies de choix de devises et de calcul des pondérations
et expliqué les raisons pour lesquelles l’ECU a connu un plus grand succès que le DTS.
Dans le chapitre suivant, nous allons nous intéresser à la littérature existante sur les
paniers monétaires, à la fois dans un contexte d’ancrage de devises nationales et dans
l’optique de minimisation de la volatilité.
13
Leroux, F. (1987). « Currency Baskets : Can The SDR Match the ECU’s Success? », Issues in
North American Trade and Finance, North American Economics and Finance Association, Vol
4, No. 1
Chapitre 3. Littérature et vérifications empiriques consacrées aux
paniers monétaires
Nous mentionnions en introduction que la crise ayant secoué l’Asie en 1997 a remis en
question les régimes de change alors en place. Les observateurs économiques se sont
entendus sur la nécessité d’instaurer une coopération financière à l’échelle régionale,
dans le but de prévenir une autre crise. C’est dans cette optique qu’a eu lieu le sommet à
Chiang Mai en Thaïlande (Chiang Mai Initiative).
Les devises asiatiques ont, jusqu’à présent, généralement été ancrées au dollar
américain. Toutefois, ce mode de rattachement ayant été considérée comme un facteur
déclencheur de la crise, la question d’un ancrage alternatif se pose alors. L’idée d’un
ancrage à plusieurs devises, plutôt qu’une, à travers un panier monétaire, a alors été
avancée.
Un ancrage des devises nationales à un panier commun devrait également contribuer à
coordonner les taux de changes et représenterait un grand pas en avant vers une
meilleure intégration économique de l’Asie orientale.
La littérature sur les paniers a été fleurissante dans les années 70 et 80. Le sujet a, en
revanche, été laissé de côté les deux décennies suivantes. L’intérêt des chercheurs pour
les paniers n’a été ravivé qu’il y a quelques années en raison des récentes crises
économiques et financières.
Ce chapitre propose une brève revue de littérature sur l’ancrage des devises à un panier
monétaire. Nous verrons que cela s’inscrit dans une approche macro-économique et
qu’il existe deux modèles d’élaboration de paniers monétaire optimaux (selon un
modèle d’équilibre du commerce extérieur et d’équilibre général).
Par la suite, nous nous attarderons plus particulièrement sur les concepts de paniers
monétaires optimaux dans une approche micro-économique (ou approche de gestion de
23
portefeuille) avec les travaux d’Aubey et Cramer (1977), Johnson et Zuber (1984) et
Leroux et Albouy (1982).
3.1 L’ancrage des devises
3.1.1 La théorie de la zone monétaire optimale
La théorie de la zone monétaire optimale (Optimum Currency Area, OCA) a été
développée dans les années 1960 principalement par Mundell et McKinnon. Une zone
monétaire optimale est définie comme étant une région géographique dans laquelle il
serait bénéfique d’établir une monnaie unique. La région géographique n’est pas
nécessairement délimitée par les frontières existantes des pays. Ainsi, Mundell (1961)14
soutient qu’il pourrait être bénéfique de séparer les États-Unis et le Canada en deux
zones monétaires distinctes : une côte Ouest et une côte Est (Western America and
Eastern America). Ce qui délimite les zones monétaires optimales est plutôt la mobilité
des facteurs de production. En cas de chocs asymétriques, si la demande se déplace d'un
pays vers un autre, elle va entraîner l'apparition de chômage dans le premier pays et
d'inflation dans le second. Une dévaluation de la monnaie dans le pays touché permettra
alors un rééquilibrage de la situation. Dans les conditions où une dévaluation de la
monnaie ne serait pas possible, seule une mobilité des facteurs à l'intérieur de l'union
monétaire plus forte qu'à l'extérieur permettra de contre balancer l'absence de taux de
change flexibles.
Mckinnon (1963)15
ajoute à la théorie de Mundell l’influence du degré d’ouverture des
économies, qui est mesuré par la proportion des biens échangeables dans la production
totale des économies (biens exportés et biens importés). Dans une économie ouverte, où
il y a davantage de biens échangeables que de biens non échangeables, toute
modification du taux de change entraîne une modification presque équivalente du prix
14
Mundell R. (1961) « A theory of optimum currency areas », The American Economic Review,
Vol. 51, No. 4 (Sept 1961), pp. 657-665
15 McKinnon R. (1963) « Optimum Currency Area » The American Economic Review, Vol. 53,
No. 4 9Sept 1963), pp. 717-725
24
des produits pouvant être importés ou exportés, et a donc tendance à se répercuter sur
l'ensemble des prix.
La théorie de l’OCA implique donc qu’il y a trois facteurs principaux qui soulignent
l’avantage à s’insérer dans une zone monétaire optimale : la symétrie des activités
économiques (importance des chocs asymétriques), l’intensité du commerce et les
caractéristiques structurelles des économies.
3.1.2 L’Asie, une zone monétaire optimale?
Les débats sur l’instauration d’une union monétaire en Asie se basent sur l’OCA. Hazel
Yuen Phui Ling16
s’intéresse à l’étude des chocs macroéconomiques sur les pays d’Asie
de l’Est afin de proposer un guide préliminaire vers des unions monétaires potentielles.
L’auteur reprend la méthodologie de VAR structurelle (Vector Autoregression) déjà
employée dans la littérature et fait la distinction entre les chocs sur l’offre (par exemple
les changements technologiques ou de productivité) et ceux sur la demande (comme les
changements de la consommation ou des dépenses gouvernementales). Les premiers
sont généralement des chocs à long terme alors que les seconds sont considérés comme
des chocs à court terme.
L’étude montre qu’il existe des corrélations positives et significatives des chocs sur
l’offre entre Singapour et la Malaisie, entre la Malaisie et l’Indonésie, entre le Japon, la
Corée du Sud et Taiwan et entre Taiwan, Hong Kong et Singapour. Notons, par ailleurs,
que les pays de l’ASEAN ont de fortes corrélations dans leurs tendances de croissance.
Cependant, l’étude montre, qu’en ce qui concerne les chocs de l’offre, les corrélations
entre les pays de l’ASEAN ne supportent pas cette relation. Les chocs de la demande,
quant à eux, tendent à être plus symétriques. En se fondant donc uniquement sur
l’analyse des chocs, à l’intérieur des régions d’Asie du Nord-Est et du Sud-Est, certaines
économies semblent être plus disposées à entrer dans une union monétaire. L’auteur
suggère alors le passage progressif vers une union monétaire en commençant par de plus
16
Yuen P.J.H (2001) « Optimum Currency Areas in East Asia, A Structural VAR Approach »,
ASEAN Economic Bulletin, Vol. 18. No. 2, pp. 206-217
25
petits « clusters » : Singapour et la Malaisie, le Japon et la Corée du Sud, Taiwan et
Hong Kong.
Ogawa et Kawasaki (2007)17
explorent les mêmes avenues. Ils s’interrogent sur la
possibilité d’introduire un panier monétaire dans une OCA en Asie. Au lieu d’un modèle
de VAR structurelle, les auteurs adoptent un modèle de parité de pouvoir d’achat
généralisé (Generalized Purchasing Power Parity model) et cherchent à identifier les
pays qui pourraient entrer dans une zone de devise commune. Leurs résultats suggèrent
que les pays de l’ASEAN-518
, en plus de la Chine et de la Corée du Sud, pourraient
former une zone économique à devise unique.
3.1.3 L’ancrage optimal
Ogawa et Kawasaki soutiennent également que, pour ces pays, il serait plus bénéfique
d’adopter un panier monétaire plutôt qu’un ancrage au dollar américain. Il en va de
même pour Bacha (1979)19
, qui s’est concentré sur quatre pays d’Amérique Latine
ancrant leur devise au dollar américain. Son étude a montré que dans un contexte de
flottement libre, l’ancrage au dollar américain augmente de manière significative
l’instabilité des taux de change effectifs pour trois des quatre devises des pays
considérés. Il suggère que le passage à un ancrage à un panier serait bénéfique.
Williamson (1981)20
propose une revue de littérature sur l’ancrage optimal. Il souligne
que pour les pays émergents le flottement libre semblerait être un régime de taux de
change inadéquat en raison de :
17
Ogawa E. Et Kawasaki K. (2007) “Possibilities for the introduction of a currency basket in
East Asia, from an OCA standpoint” dans A Basket Currency for Asia, Routledge
18 ASEAN-5 se réfère aux pays suivants: Indonésie, Malaisie, Singapour, Thaïlande, Philippines
19 Bacha E. (1979) « The impact of the float on LDCs : Latin American experience in the
1970s”, in J. Williamson, ed., Exchange Rate Rules (Macmillan, London), 1981
20 Williamson J. (1982) “A Survey of the Literature on the Optimal Peg”, Institute for
International Economics, Vol. 11, pp 39-60
26
- marchés des capitaux restreints
- restrictions sur les flux de capitaux (contrôle des changes)
- l’étroitesse du marché des changes
- la prépondérance de chocs monétaires (inflation, dévaluation etc.) qui devraient
être financés par les banques centrales
Black (1976)21
soutient que les politiques de taux de change devraient être menées dans
l’optique de minimiser la variance des prix domestiques des produits échangeables. Le
taux de change à considérer, dans un contexte de taux de change flottants, est le taux de
change effectif, qui est défini par une moyenne pondérée des taux de changes bilatéraux
avec les partenaires commerciaux d’un pays. L’auteur soutient que les pondérations
devraient être fondées sur le commerce total des biens et des services (importations et
exportations), refléter la destination du commerce (direction of trade), et être fondées sur
les parts dans le commerce (trade share). Un ancrage à un panier de devises devrait
stabiliser le taux de change effectif de manière plus adéquate que l’ancrage à une devise
seule. Le panier optimal sur lequel s’ancrer devrait, selon Black, être un panier de
devises avec les mêmes pondérations que celles utilisées dans la définition du taux de
change effectif puisqu’un ancrage à ce panier permettrait de prévenir les changements
du taux de change effectif suite à la variation du taux d’une devise d’un pays tiers.
3.2 Les paniers monétaires optimaux
Les méthodes de calcul des pondérations optimales des paniers monétaires diffèrent
selon l’objectif poursuivi. On distingue deux courants : les méthodologies pour les
paniers dans le but d’ancrage de devises et celles pour des paniers destinés à des
utilisateurs potentiels (investisseurs et autres agents économiques). Les premières
correspondent à une approche macro-économique et les secondes à une approche micro-
économique ou une approche de gestion de portefeuille.
21
Black S. (1976) « Exchange policy for less developed countries in a world of floating rates”
Princeton Essays in International Finance, no. 119
27
3.2.1 Paniers pour ancrage : une approche macro économique
3.2.1.1 Modèle d’équilibre du commerce extérieur
Le papier de Lipschitz et Sundararajan (1980) prend pour hypothèse que les devises du
panier sont connues et que l’on cherche à déterminer les pondérations optimales. Le
critère d’optimalité de ces auteurs est la minimisation des variations de taux de change
réel (mesuré par un indice de taux de change réel) autour d’un niveau d’équilibre sur
une certaine période de référence. La fonction objective de leur modèle (fonction à
minimiser) est donc la variance de l’indice des taux de change réels noté RER (Real
Exchange Rates). Les auteurs définissent l’indice du taux de change réel comme suit :
Ln (RER) = ∑ ηi * ln (Πp/Πi * Ei/Ep)
Avec
ηi : poids théorique de la devise i dans le panier de la devise du pays p (élasticités-
poids22
), il reflète l’importance relative du pays i dans la valeur du taux de change réel
de la monnaie du pays p. L’élasticité donne la variation marginale dans la valeur du taux
de change effectif réel de la monnaie p due à une variation marginale dans le taux de
change réel bilatéral entre le pays i et le pays p (reflète le fait qu’un pays peut être plus
sensible à des mouvements dans certains taux de change bilatéraux plutôt qu’à d’autres).
Πp : indice des prix du pays étudié p
Πi : indice des prix du pays partenaire i
Ei : taux de change nominal du pays i
Ep : taux de change nominal du pays p
Les pondérations optimales seraient celles qui minimisent la variance de cette équation.
L’optimisation donne alors les pondérations optimales suivantes :
22
Traduction de l’expression “weight elasticities” , poids calculés à partir de la structure des
échanges commerciaux des pays.
28
Ln Ep = ∑ ωi * ln Ei
Avec ωi poids optimal de la devise i et ∑ ωi = 1
3.2.1.2 Modèle d’équilibre général (General Equilibrium Macro Model)
Cette méthodologie a été utilisée par Turnovsky (1982)23
pour de petites économies. Le
critère d’optimalité consiste à stabiliser le revenu domestique réel (minimiser sa
variance). Dans ce modèle, on considère une petite économie ouverte qui a des relations
commerciales (biens et obligations) avec deux autres pays, qui à eux deux représentent
le reste du monde. Chaque pays produit un seul bien et le bien local est un substitut
imparfait (imperfect substitute) des deux biens produits à l’étranger. La parité des taux
d’intérêt est vérifiée et le capital est supposé parfaitement mobile. Les taux de change
sont endogènes et déterminés par les flux commerciaux et financiers.
La mise en équation de ces paramètres permet de dériver de façon complexe des
pondérations qui minimisent la variance du revenu domestique réel. Celles-ci dépendent
des chocs réels et financiers et des paramètres.
3.2.2 Paniers pour utilisateurs potentiels : une approche microéconomique
Jusqu’ici les méthodologies mentionnées ont été élaborées pour des paniers dans le
cadre d’ancrage (modèles macroéconomiques). Cependant, on a vu dans une section
précédente que des paniers comme le DTS avaient des utilisations pratiques pour les
investisseurs, puisqu’il y aurait des possibilités de réduction de risque de taux de
change, en libellant les actifs internationaux en termes de paniers monétaires plutôt
qu’en termes d’une seule devise. Un autre volet de la littérature s’intéresse aux
méthodes de construction de tels paniers. Ces méthodes adoptent une approche
microéconomique ou de gestion de portefeuille fondée sur une analyse de performance
du panier (rendement et risque).
23
Turnovsky S. (1982) “A Determination of the Optimal Currency Basket, A Macroeconomic
analysis”, Journal of International Economics, Vol. 12, pp. 333-354
29
3.2.2.1 Les travaux d’Aubey et Cramer (1977)
Alors que les modèles d’équilibre du commerce extérieur et d’équilibre général avaient
comme critère d’optimalité un certain nombre d’objectifs macroéconomiques, les
paniers que l’on étudie dans cette section tentent généralement de minimiser la volatilité
du point de vue d’un utilisateur privé. L’étude d’Aubey et Cramer (1977)24
s’inscrit dans
ce contexte. On suppose que les devises dans le panier sont connues et on cherche les
pondérations optimales.
Dans un panier composé de N devises, un investisseur peut calculer N rendements
associés à chacune des devises pour chaque période de détention. Le rendement se
calcule de la manière suivante :
Rit = –
t= 1,2…,T
Eit = taux de change nominal à la période t (vente d’une devise en t)
Eit-1 = taux de change nominal à la période t-1 (achat d’une devise en t-1)
Le rendement du panier est la somme pondérée des rendements de chaque devise dans le
panier:
Rp = ω1*R1 + … + ωn * Rn avec ωi pondération de la devise i
La variance des rendements (mesure de volatilité) de chaque devise est donnée par :
VARi =
–
E(R i) = moyenne des rendements de la devise i
Et la variance des rendements du portefeuille (panier) est :
24
Aubey R. T. et Cramer R. H. (1977) « The Use of International Currency Cocktails in the
Reduction of Exchange Rate Risk », Journal of Economics and Business, Hiver 1977, p. 128-
134
30
VAR(Rp) =
covij i,j =1,2...,N
Les poids optimaux ωi* sont alors ceux qui permettent de minimiser la variance du
portefeuille (panier).
Remarquons que cette approche pourrait amener à des pondérations négatives, ce qui
signifierait que l’on puisse vendre à découvert25
les devises concernées. Le portefeuille à
variance minimale trouvé par les auteurs est constitué de 79% de livre sterling, -5% de
deutschemark et 26% de yen.
3.2.2.2 Les corrections apportées par Johnson et Zuber (1984)
Johnson et Zuber (1984)26
proposent deux corrections au modèle d’Aubey et Cramer.
Premièrement, ils soulignent que pour appliquer le modèle de Markovitz, il faut
spécifier un rendement exigé désiré E(Rp)* (desired expected rate of return) pour le
cocktail de devise.
E(Rp)* = avec E(Ri) = rendement exigé de la devise i
En effet, si le seul objectif était la minimisation de la variance, alors le portefeuille
optimal pourrait avoir un rendement négatif. La théorie de Markowitz étudie les
portefeuilles à variance minimale dans un contexte de relation rendement-risque. Il
faudrait alors chercher à minimiser la variance du portefeuille pour un niveau de
rendement non négatif.
Une deuxième correction concerne la possibilité d’obtenir des pondérations négatives,
ce qui suggèrerait une vente à découvert des devises concernées. Si la vente à découvert
est envisageable dans le cadre d’achat et de vente de devises dans un portefeuille, ceci
ne s’applique pas dans le cadre de paniers monétaires ou de portefeuille dont le but est
25
Nous verrons dans les paragraphes suivants que cela peut poser un problème dans le contexte
de paniers monétaires
26 Johnson R. S. et Zuber R. A. (1984) « The construction of international currency cocktails –
an argument for the use of the Markovitz portfolio model », The American Economist, Vol. 28.
No. 1, pp. 69-73
31
l’évaluation d’actifs (« pricing en termes de panier »). Une contrainte de non négativité
des pondérations devrait être ajoutée.
Johnson et Zuber utilisent alors cette approche corrigée et analysent l’EURCO, le B-
UNIT et le DTS27
. Ils trouvent que, pour chaque niveau de risque considéré, les
portefeuilles de Markovitz avaient de meilleurs rendements que les paniers officiels. Ils
montrent également que pour des niveaux de rendement donnés, le portefeuille de
Markovtiz a une variance plus faible que les paniers officiels, les mêmes paniers équi-
pondérés et ceux pondérés selon la méthode Reciprocal of Variance28
.
3.2.2.3 La vérification empirique de Leroux et Albouy (1982) du point de vue d’un
utilisateur canadien
Une autre étude reprenant une méthodologie similaire à celle d’Aubey et Cramer est
celle de Leroux et Albouy (1982)29
. Les auteurs étudient les avantages des paniers
monétaires du point de vue des utilisateurs canadiens. Ils considèrent le DTS, l’ECU, le
B-Unit et le panier Svenska-Handels Banken (SHB). Leroux et Albouy reprennent la
méthodologie d’Aubey et Cramer en imposant en revanche une contrainte de non
négativité sur les pondérations. Les calculs des variances des rendements des devises et
des paniers donnent :
27
La composition de ces paniers est présentée au chapitre 2
28 Reciprocal of variance : pondération = 1/ variance
29 Leroux F. et M. Albouy (1982) « Les paniers monétaires optimaux et réduction du risque de
change », [document inédit], Montréal, HEC Montréal
32
Tableau 2: Résultats des travaux de Leroux et Albouy : Volatilité des rendements
des paniers étudiés et des devises individuelles par rapport au dollar américain
Les auteurs montrent alors que les utilisateurs canadiens qui veulent minimiser la
volatilité (variance) de leurs rendements de change (leur exposition au risque de change)
devraient opérer en dollars américains ou avec des paniers monétaires plutôt que des
devises individuelles. Les auteurs reprennent la même analyse du point de vue
d’utilisateurs suédois et montrent que l’utilisation des paniers réduit également la
volatilité par rapport à l’utilisation des devises individuelles (volatilités deux à trois fois
inférieures).
D’autre part, les auteurs déterminent les pondérations optimales, à l’aide de la méthode
développée par Aubey et Cramer à laquelle ils ajoutent une contrainte de non négativité.
Ils élaborent deux paniers théoriques :
- un panier composé de six devises : dollar américain, franc français,
deutschemark, yen, franc suisse et livre sterling.
- un panier composé de trois devises : dollar américain, deutschemark et franc
suisse.
Leurs conclusions sont les suivantes :
Dollar américain 0.285 0.384
Yen 2.971 1.984
Deutsche mark 1.268 1.588
Franc suisse 1.887 2.157
Livre sterling 1.181 1.651
Florin 1.086 1.454
Franc français 1.023 1.656
Franc belge 1.143 2.659
DTS 0.395 0.392
ECU 0.944 1.226
B-Unit 0.682 0.899
Panier SHB 0.482 0.647
Devises 1979-1980 1979-1984
33
- les pondérations optimales obtenues diffèrent généralement des pondérations des
paniers officiels mais celle du SHB sont proches des pondérations optimales
pour les opérateurs suédois
- les paniers où apparaissent les devises européennes seules réduisent moins le
risque que les paniers où apparait le dollar américain
- la présence de plus d’une devise européenne semble inutile en raison de la forte
corrélation entre les devises du système monétaire européen (redondance)
- l’augmentation du nombre de devises dans le panier ne réduit que de très peu la
variance des rendements. En effet, les variances du B-Unit et du DTS (à
pondérations optimales) ainsi que celles des deux paniers théoriques (3 devises
et 6 devises) sont sensiblement les mêmes.
En fait, plus que l’augmentation du nombre de devises dans le panier, c’est plutôt la
présence de quelques devises corrélées négativement qui a un impact à la baisse sur la
variance du panier.
***
Les travaux déjà effectués, particulièrement au sujet des paniers monétaires optimaux
selon l’approche macro-économique, sont une source d’inspiration pour notre étude.
En outre, nous retiendrons les contraintes de minimisations utilisées dans les travaux de
Aubey et Cramer (1977), et complétées par Leroux et Albouy (1982) et Johnson et
Zuber (1984).
Chapitre 4. L’Asian Monetary Unit (AMU)
Nous avons vu dans la revue de littérature proposée au chapitre précédent, que certaines
zones d’Asie pouvaient constituer des zones économiques optimales. Nous avons
également vu en introduction que l’ancrage des devises nationales d’Asie à un panier
monétaire était une avenue possible.
Le RIETI (Research Institute of Economy, Trade & Industry) et l’université de
Hitotsubashi au Japon ont proposé un panier monétaire commun pour l’Asie, lequel
servirait de référence dans le cadre de l’ancrage des devises nationales asiatiques. Il
s’agit de l’Asian Monetary Unit (AMU) parfois appelé Asian Currency Unit (ACU).
Celui-ci a été proposé dans le cadre d’un projet exploratoire de conception panier de
devises asiatiques. Il n’est pas officiel dans le sens où il n’a pas été mis en place pour
l’ancrage d’aucune devise.
4.1 Méthodologie
D’une façon analogue à la construction de l’ECU, qui était défini comme un panier de
devises des pays membres de la Communauté Économique Européenne, l’AMU est
composé des devises des pays de l’ASEAN+3, soit 13 pays en tout (Brunei, Cambodge,
Indonésie, Laos, Malaisie, Myanmar, Philippines, Singapour, Thaïlande, Vietnam +
Japon, Corée du Sud et Chine). Les pondérations accordées à chaque devise dans le
panier sont définies par rapport à leur poids dans l’économie de la zone (PIB mesuré par
rapport à la Parité des Pouvoirs d’Achats) et les volumes du commerce international
(somme des importations et des exportations). Plus précisément, les parts de chaque
pays fondées sur le PIB et le volume du commerce sont calculés par rapport à la
moyenne des trois années les plus récentes (les derniers chiffres datent de la période
2005 à 2007).
35
Le RIETI calcule également une cotation pour l’AMU par rapport à une devise
composite30
: une moyenne pondérée de dollar américains et d’euro dont les poids sont
respectivement 65% et 35%. Ils reflètent le volume de commerce de l’Asie avec ces
deux régions.
La période de référence (benchmark) qui est choisie est celle où les balances
commerciales des pays de l’ASEAN+3, ont été le plus proche de l’équilibre
(particulièrement les trois balances commerciales suivantes : celle entre les pays de
l’ASEAN+3, celle des pays de l’ASEAN+3 sauf Japon avec le Japon et celle de
l’ASEAN+3 avec le reste du monde). La période de référence ainsi que les pondérations
de l’AMU sont révisées de manière annuelle.
Le tableau ci-après montre les balances commerciales de l’ASEAN+3.
30
La documentation fournie par le RIETI utilise la notation USD/EUR pour se référer à cette
devise composite. Elle ne doit pas être confondue avec la notation similaire employée pour
désigner le taux de change entre le dollar américain et l’euro. Nous reprendrons, toutefois, cette
notation par souci de consistance avec la documentation originale.
36
Tableau 3: Balance Commerciale de l’ASEAN+3 (millions de USD)
Source : Données calculées par RIETI31
Parmi l’échantillon de données s’étalant de 1997 à 2009, l’année 2001 respecte les
différents critères. La période de référence sera donc 2000-2001 et les taux de change
pendant cette période de référence seront, en fait, les taux de change de référence
(Benchmark Exchange Rates).
31
RIETI : http://www.rieti.go.jp/users/amu/en/detail.html#, page consultée le 17 novembre 2011
avec le Japon*au sein de
l'ASEAN10+3
avec le reste du
monde
1990 -23,437 -1,695 35,814
1991 -33,084 -4,666 56,599
1992 -41,172 -811 87,582
1993 -54,184 -4,940 86,698
1994 -65,089 9,572 95,364
1995 -73,856 14,672 61,450
1996 -59,680 12,278 7,639
1997 -54,531 26,484 83,680
1998 -29,802 12,131 231,587
1999 -32,065 4,819 215,785
2000 -38,676 2,356 181,164
2001 -23,997 1,953 123,959
2002 -40,063 12,966 162,818
2003 -55,834 37,488 195,760
2004 -53,985 47,816 227,571
2005 -67,135 61,800 264,315
2006 -67,006 61,840 327,093
2007 -84,258 119,699 445,421
2008 -94,007 123,676 320,857
2009 -81,955 140,522 328,892
* montant total de la balance commerciale avec les 12 autres pays asiatiques
37
Les pondérations actuelles sont donc :
Tableau 4: Pondérations des devises asiatiques dans l’AMU (révisées en octobre
2011, année de référence : 2000/2001)
Source : Données calculées par RIETI32
Les pondérations de l’AMU peuvent également être utilisées pour calculer un taux de
change de l’AMU en devise composite USD/EUR.
1
= 0.0040
+ 6.2017
+ 3.0765
+ 472.2701
+
26.5817
+ 124.1471
+ 9.4017
+ 0.1729
+
0.0208
+ 0.9247
+ 0.1165
+ 1.9639
+ 298.7892
32
RIETI : http://www.rieti.go.jp/users/amu/en/detail.html#, page consultée le 17 novembre 2011
Volume des
échanges* (%)
PIB en Parité de
Pouvoir d'Achat**
(%)
Moyenne
arithmétique %
(a)
Taux de change de
référence*** (b)
Pondérations dans
l'AMU (a)/(b)
Brunei 0.35% 0.12% 0.23% 0.589114 0.0040
Cambodge 0.18% 0.16% 0.17% 0.000270 6.2017
Chine 27.14% 49.84% 38.49% 0.125109 3.0765
Indonésie 5.42% 5.25% 5.34% 0.000113 472.2701
Japon 21.89% 26.30% 24.10% 0.009065 26.5817
Corée du Sud 13.46% 7.87% 10.66% 0.000859 124.1471
Laos 0.14% 0.08% 0.11% 0.000112 9.4017
Malaisie 7.21% 2.21% 4.71% 0.272534 0.1729
Myanmar/Birmanie 0.42% 0.24% 0.33% 0.159215 0.0208
Philippines 2.08% 1.97% 2.03% 0.021903 0.9247
Singapour 12.27% 1.45% 6.86% 0.589160 0.1165
Thaïlande 6.53% 3.11% 4.82% 0.024543 1.9639
Vietnam 2.91% 1.39% 2.15% 0.000072 298.7892
* moyenne des volumes d'exportation et d'importation totaux en 2007, 2008 et 2009 d'après les données du FMI
** moyenne des PIB en parité de pouvoir d'achat en 2007, 2008 et 2009 à partir des données de World Development
Report. Pour la Birmanie, les données de 2006 ont été utilisées en raison de contrainte sur les données
*** le taux de change de référence (USD-EUR/Devise) est une moyenne des taux de change journaliers exprimés
en USD-EUR en 2000 et 2001
38
4.2 Indicateur de déviation (AMU Deviation Indicator)
Par ailleurs, un indicateur de déviation de l’AMU par rapport à son taux de référence est
calculé par le RIETI. Les valeurs sont disponibles de manière quotidienne. La formule
pour obtenir cet indicateur en termes nominaux est :
Indic. dév. nominal (%) =
x 100
Le RIETI calcule aussi un indicateur de déviation en termes réels. On passe de
l’indicateur de déviation en termes nominaux à l’indicateur en termes réels à l’aide de la
formule suivante :
AMU Deviation Indicator réel = Indicateur de déviation nominali – (IAMU – Ii)
Avec IAMU = taux d’inflation dans la zone géographique de l’AMU
Ii = taux d’inflation du pays i
L’indice des prix à la consommation (CPI : Consumer Price Index) est utilisé pour
calculer l’indicateur de déviation réel.
Les taux d’inflation dans la zone géographique de l’AMU sont calculés sous la forme
d’une moyenne pondérée des indices des prix à la consommation, en utilisant les poids
de l’AMU.
4.3 Autres AMU : AMU-cmi et AMU-wide
Deux variantes de l’AMU ont également été proposées. Ces paniers comprennent des
devises supplémentaires. Il s’agit de l’AMU-cmi et de l’AMU-wide.
39
4.3.1 AMU-cmi33
:
Dans le même esprit que l’AMU, un autre panier a été élaboré suite à un sommet de
l’ASEAN qui a eu lieu à Bali en Indonésie en 2009 : Chiang Mai Initiative
Multilateralization (CMIM). Il s’agit du panier AMU-cmi, dont les pondérations
reflètent les contributions de chaque pays au CMIM (le total des contributions s’élevant
à USD 120 millions). Cet AMU alternatif prend en compte le dollar de Hong Kong.
Les pondérations de ce panier de quatorze devises sont les suivantes :
Tableau 5: Poids des pays d’Asie orientale dans l’AMU-cmi (année de référence :
2000/2001)
Source : Données calculée par RIETI
33
RIETI http://www.rieti.go.jp/users/amu/en/cmi.html, page consultée le 17 novembre 2011
Contributions au
CMIM * (milliards
de USD)
Part dans le
CMIM % (a)
Taux de change
de référence **
(b)
Pondérations
dans l'AMU
(a)/(b)
Brunei 0.03 0.025 0.589114 0.0004
Cambodge 0.12 0.100 0.000270 3.6969
Chine 34.20 28.500 0.125109 2.2780
Hong Kong 4.20 3.500 0.132842 0.2635
Indonésie 4.77 3.975 0.000113 352.8940
Japon 28.40 32.000 0.009065 35.3024
Corée du Sud 19.20 16.000 0.000859 186.1856
Laos 0.03 0.025 0.000112 2.1368
Malaisie 4.77 3.975 0.272534 0.1459
Myanmar/Birmanie 0.06 0.050 0.159215 0.0031
Philippines 3.68 3.067 0.021903 1.4001
Singapour 4.77 3.975 0.589160 0.0675
Thaïlande 4.77 3.975 0.024543 1.6130
Vietnam 1.00 0.833 0.000072 116.4928
* les contributions au CMIM ont été déterminées lors du douzième sommet des ministres
des finances de l'ASEAN+3, le 2 mai 2010. le montant total des contributions s'élève
à 120 milliars de USD (http://www.mof.go.jp/english/international_
policy/financial_cooperation_in_asia/100324press_release.pdf
** le taux de change de référence (USD-EUR/Devise) est une moyenne des taux
de change journaliers exprimés en USD-EUR en 2000 et 2001
40
Le taux de change par rapport à l’USD/Euro est donc :
1
= 0.0040
+ 3.6969
+ 2.2780
+ 0.2635
+
352.8940
+ 35.3024
+ 186.1856
+ 2.1368
+
0.1459
+ 0.0031
+ 1.4001
+ 0.0675
+ 1.6196
+
116.4928
De manière analogue à l’AMU, un indicateur de déviation de l’AMU-cmi est également
calculé.
4.3.2 AMU-wide 34
:
Dans le même esprit que l’AMU-cmi, l’AMU-wide a été proposé. Ce panier a pour but
d’ajouter aux 13 devises de l’AMU celles de trois autres pays qui entretiennent de fortes
relations commerciales avec la région: l’Australie, la Nouvelle-Zélande et l’Inde. La
méthodologie de calcul des pondérations de ces devises est la même que celle employée
pour l’AMU. Pour ces pays, la période de référence n’est plus 2000-2001 mais 1999-
2000 puisque ces années vérifient le critère spécifié en début de chapitre (années où les
balances commerciales des pays sont les plus proches de l’équilibre).
Les pondérations de l’AMU-wide sont les suivantes :
34
RIETI http://www.rieti.go.jp/users/amu/en/wide.html, page consultée le 17 novembre 2011
41
Tableau 6: Pondérations des pays de l’Asie orientale et de l’Océanie dans l’AMU-
wide (révisées en octobre 2011, année de référence : 1999/2000)
Source : Données calculée par RIETI35
Le taux de change de l’AMU-wide par rapport au dollar-euro se calcule de la manière
suivante :
35
RIETI : http://www.rieti.go.jp/users/amu/en/detail.html#, page consultée le 17 novembre 2011
Volume des
échanges* (%)
PIB en Parité de
Pouvoir
d'Achat** (%)
Moyenne
arithmétique % (a)
Taux de change de
référence*** (b)
Pondérations dans
l'AMU (a)/(b)
Australia 6.86 3.73 5.29 0.615285 0.086
Brunei 0.31 0.09 0.20 0.587476 0.0034
Cambodge 0.16 0.13 0.14 0.000264 5.3393
Chine 24.03 39.47 31.75 0.121326 2.6171
Inde 3.80 16.53 10.16 0.022829 4.4526
Indonésie 4.80 4.16 4.48 0.000125 358.3612
Japon 19.39 20.83 10.11 0.009100 22.0983
Corée du Sud 11.92 6.23 9.08 0.000868 104.5667
Laos 0.13 0.06 0.09 0.000125 7.5032
Malaisie 6.39 1.75 4.07 0.264305 0.154
Myanmar/Birmanie 0.37 0.19 0.28 0.161891 0.0174
Nouvelle Zélande 0.77 0.55 0.66 0.494035 0.0134
Philippines 1.85 1.56 1.70 0.024204 0.7032
Singapour 10.87 1.15 6.01 0.587478 0.1023
Thaïlande 5.78 2.47 4.12 0.025777 1.5995
Vietnam 2.58 1.10 1.84 0.000071 259.1168
* moyenne des volumes d'exportation et d'importation totaux en 2007, 2008 et 2009 d'après les données du FMI
** moyenne des PIB en parité de pouvoir d'achat en 2007, 2008 et 2009 à partir des données de World Development
Report. Pour la Birmanie, les données de 2006 ont été utilisées en raison de contrainte sur les données
*** le taux de change de référence (USD-EUR/Devise) est une moyenne des taux de change journaliers exprimés
en USD-EUR en 1999 et 2000
42
1
= 0.0860
+ 0.0034
+ 5.3393
+ 2.6171
+
4.4526
+ 358.3612
+ 22.0983
+ 104.5667
+ 7.5032
+ 0.1540
+ 0.0174
+ 0.0134
+ 0.7032
+
0.1023
+ 1.5995
+ 259.1168
Nous venons donc de décrire l’AMU et ses variantes ainsi que la méthodologie
employée par le RIETI pour les calculer. L’AMU s’inscrit dans une perspective
macroéconomique. Dans les paragraphes suivants, nous proposons une appréciation
davantage qualitative de ces paniers.
4.4 La finalité politique de l’AMU
Nous avons vu dans les chapitres précédents que les paniers monétaires avaient deux
principales utilisations : l’ancrage de devises et la gestion de portefeuille. Cette étude
exploratoire s’intéresse particulièrement à la deuxième approche, c’est-à-dire aux
paniers monétaires dans le cadre d’une approche micro-économique pour des utilisateurs
privés.
Rappelons que, tout comme l’ECU, l’AMU a été conçu dans une optique « politique ».
Il cherche, en effet, à travers sa neutralité, à renforcer l’intégration économique
régionale et se veut un outil de surveillance et de contrôle des taux de changes des pays.
Comme l’ECU, l’AMU est composé des devises de la zone économique qu’il
représente : Union Européenne pour l’ECU et ASEAN+3 pour l’AMU. Il est donc
compréhensible que l’AMU, à l’image de l’ECU, incorpore les 13 devises des pays de
l’ASEAN+3 sans exception.
Toutefois, d’un point de vue pratique, ce panier présente des faiblesses non
négligeables. Comme nous l’avions rappelé précédemment, dans le secteur privé, trois
utilisations potentielles d’un tel instrument peuvent être identifiées:
- instrument de facturation
- comptabilité interne d’une multinationale
- levée de capital et investissement d’actifs liquides
43
Un utilisateur potentiel dans le secteur privé rechercherait des caractéristiques comme la
facilité de fabrication du panier, l’accessibilité des devises et des coûts moindres (faibles
coûts de transaction notamment). Notons également que la stabilité du panier est
recherchée mais qu’une trop grande stabilité prive de certains gains potentiels. La
stabilité souhaitée dépend généralement de l’engouement de l’utilisateur pour la
spéculation.
Il faudra donc identifier un certain nombre de caractéristiques associées aux paniers
monétaires de devises asiatiques qui sont considérées importantes et qui suscitent
l’intérêt d’un utilisateur privé.
4.5 Quelques remarques sur certaines devises asiatiques
À cause de leurs caractéristiques particulières, certaines devises méritent que nous nous
y attardions.
4.5.1 Le Brunei
Le dollar du Brunei (également appelé ringgit du Brunei) bénéficie depuis 1967 d’un
alignement avec le dollar de Singapour pour un taux de change de 1:1. Cet accord était
initialement tripartite et concernait le Brunei, Singapour et la Malaisie. En 1973, cette
dernière en est sortie. Singapour étant le premier partenaire commercial du Brunei, ce
système a grandement aidé à la promotion du commerce dans ce pays. Les billets de
banques en dollar du Brunei (BND) sont acceptés à Singapour et échangés au pair contre
des dollars de Singapour (SGD). En d’autres termes, le dollar du Brunei est « customary
tender » à Singapour (où le dollar de Singapour a cours légal ou « legal tender ») et
inversement. Notons également que l’échange d’une devise à l’autre se fait sans coût.
Il convient de mettre en garde contre de potentiels problèmes de redondances qui
pourraient inévitablement apparaître dans le calcul des pondérations de paniers où ces
deux devises apparaissent simultanément. En effet, en raison de leurs caractéristiques,
incorporer dans un même panier le dollar du Brunei et le dollar de Singapour revient à
augmenter la pondération accordée à l’une de ces devises.
44
4.5.2 Le Cambodge, le Laos et le Vietnam36
Ces trois pays de l’ancienne Indochine française sont caractérisés par une forte
dollarisation de facto. Au Laos, le baht thaïlandais est également en circulation. Le
Cambodge a connu une forte croissance économique cette dernière décennie mais son
taux de dollarisation ne s’en est pas vu réduit. Le dollar américain y remplit les trois
fonctions de la monnaie : il est couramment utilisé comme unité de compte, unité de
réserve et instrument de paiement. Au Vietnam, il y a aussi dollarisation mais ce
phénomène est moins important que de dans les pays voisins.
Une dollarisation laisse entendre un certain manque de confiance dans les devises
locales de la part des utilisateurs locaux. Il en irait donc de même des utilisateurs
étrangers. Il s’agit aussi de petites économies et le riel, le kip et le dong ne sont pas
fréquemment transigés sur le marché des changes.
Notons également qu’une devise peu transigée pose des problèmes d’accès à la monnaie
par un utilisateur privé et entraîne potentiellement des coûts élevés (coûts de
transactions ou primes de risque).
4.5.3 Le Myanmar
La devise du Myanmar est le kyat; il est officiellement fixé au dollar américain. Sa
valeur nette pour des transactions est, en fait, incertaine en raison de la présence d’un
très important marché noir parallèle. Le taux sur le marché noir peut s’élever jusqu’à
900-1000 kyats pour 1 dollar américain, alors que le taux officiel oscille entre 6 et 7
dollars. Les variations sont donc très prononcées.
L’instabilité politique et la petite taille de son économie ont pour conséquence le fait que
le Myanmar participe très peu au commerce international. Sa devise est également peu
transigée sur le marché des changes.
36
Menon J. (2008) « Cambodia’s Persistent Dollarization : Causes and Policy Options », Asian
Development Bank, Working Paper Series on Regional Economic Integration, No. 19
45
4.5.4 L’Indonésie
L’Indonésie a une économie de grande taille (PIB de 707 milliards de dollars et une
population de 240 millions d’habitants en 201037
). Il s’agit d’un acteur majeur dans le
commerce régional et son rôle est amené à se développer rapidement. La rupiah
indonésienne est également assez transigée sur le marché des changes.
Toutefois, l’économie indonésienne a connu plusieurs vagues d’hyperinflation au cours
des 50 dernières années avec des taux allant parfois jusqu’à 600%. En 1965, alors que le
pays était instable d’un point de vue politique, une nouvelle rupiah a été introduite
valant 1000 fois la devise précédente (redénomination de 1000 à 1 de la Rupiah).
L’indice des prix à la consommation était alors 300 fois supérieur à celui de 1958.
L’Indonésie est un des pays qui a été le plus touché par la crise asiatique des années
1990, entrainant une dévaluation substantielle de sa monnaie. Depuis les années 2000, la
rupiah connaît une relative stabilité.
Figure 1: Évolution de taux de change de la rupiah par rapport au dollar
américain (taux mensuels entre le 01/01/1993 et le 31/12/2011)
Données extraites de Oanda
37
Banque Mondiale (http://data.worldbank.org/country/indonesia, page consultée le 11 avril
2012)
46
En 2010, le gouverneur de la Banque d’Indonésie, Darmin Nasution, a annoncé38
le plan
de redénomination de la rupiah, qui devrait tronquer les trois derniers zéros de la rupiah
actuelle (division par 1000 du cours actuel). Le taux de change avec le dollar américain
serait ramené de 9000 rupiah environ à 9. Cette annonce a entrainé de vives réactions de
la part des économistes et du public qui craignaient que cela ne cause une dévaluation de
la devise. Toutefois, le gouverneur de la Banque d’Indonésie annonce dans un récent
communiqué qu’il s’agirait plutôt d’une redénomination contrôlée et qu’il n’y aurait pas
de perte de valeur de la devise comme ce fut le cas dans les années 60. L’opération
aurait pour but de s’aligner sur les ordres de grandeurs des devises des pays voisins, de
faciliter les transactions quotidiennes et de ne plus figurer parmi les pays ayant les taux
de change nominaux les plus faibles au monde (« least-valued currencies»). Cette
redénomination devrait s’étaler sur 10 ans.
La rupiah a donc un passé relativement chaotique et un avenir encore incertain en raison
du plan de redénomination. Il est difficile d’omettre la rupiah dans un panier de devises
asiatiques en raison du poids économique de l’Indonésie. Son inclusion dans un panier
est donc envisageable mais doit donc être traitée avec prudence.
4.5.5 La Chine
Le yuan (ou renminbi) a été créé en 1948. À partir du début des années 1980, les
autorités chinoises procèdent à des dépréciations successives de leur monnaie afin de
maintenir la compétitivité de leurs exportations. En 1994, une politique de parité fixe est
mise en place entre le renminbi et le dollar américain. Celle-ci prend fin en 2005 lorsque
le yuan est ancré à un panier de devises comprenant le dollar, l’euro, le won, le yen
comme devises principales. La composition exacte de ce panier n’est pas rendue
publique.
La Figure 2, ci-dessous, illustre bien l’historique de la politique de change du renminbi.
38
« Rupiah redenomination will not change its value”, The Jakarta Post, 08/04/2010
(http://www.thejakartapost.com/news/2010/08/04/rupiah-redenomination-will-not-change-its-
value-bi.html)
47
En raison de la décennie de parité fixe, nous pouvons nous attendre à ce que le yuan soit
une devise présentant un faible écart-type des variations de taux de change. Cette devise
pourrait donc être d’un grand intérêt puisqu’aux vues des écart-types seuls, elle devrait
avoir un effet stabilisateur si elle est incluse dans un panier.
Figure 2: Évolution de taux de change du yuan par rapport au dollar américain
(taux mensuels entre le 01/01/1993 et le 31/12/2011)
Données extraites de Oanda
4.5.6 Hong Kong
Le dollar de Hong Kong ne figure pas parmi les devises de l’AMU mais le RIETI
l’incorpore dans l’AMU-cmi. Il s’agit de la huitième devise la plus transigée dans le
monde39
; il est donc important d’en tenir compte.
Depuis 1983, le dollar de Hong Kong est ancré au dollar américain par le biais d’une
caisse d’émission. Ce mode de rattachement a permis aux autorités locales de maintenir
une très grande flexibilité des taux de change de cette devise, comme en témoigne la
figure 3. Il ne serait donc pas étonnant de constater que l’écart-type des variations des
taux de change de cette devise soit très faible.
39
Comme en témoigne le Tableau 8 extrait de la Banque des Règlements Internationaux
48
Cette devise présente donc un intérêt tout particulier, puisqu’aux vues des écart-types
seuls, nous pouvons nous attendre à ce qu’elle ait un effet stabilisateur dans un panier
monétaire.
Figure 3: Évolution de taux de change du dollar de Hong Kong par rapport au
dollar américain (taux mensuels entre le 01/01/1990 et le 31/12/2011)
Données extraites de Oanda
4.5.7 Taiwan
Le dollar de Taiwan ne rentre pas dans la composition de l’AMU, de l’AMU-wide ni de
l’AMU-cmi. Cette omission a probablement des raisons politiques (présence du yuan
dans l’AMU). Il serait surprenant qu’un utilisateur privé considère le dollar de Taiwan
comme étant une devise sans intérêt, ne serait-ce qu’à cause du degré d’ouverture de
l’économie et de l’importance des transactions transfrontalières de Taiwan.
En effet, avec un PIB de 505 milliards de dollars en 2011 (886 milliards en parité de
pouvoir d’achat)40
, la performance commerciale (somme des importations et
40
Fond Monétaire International
(http://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2011/02/weodata/weorept.aspx?sy=2010&ey=2012&s
csm=1&ssd=1&sort=country&ds=.&br=1&c=528&s=NGDPD%2CNGDPDPC%2CPPPGDP%
2CPPPPC%2CLP&grp=0&a=&pr1.x=92&pr1.y=10) page consultée le 11 avril 2012
49
exportations) de Taiwan en 2010 (525 milliards de dollars américain) le place au 17ème
rang mondial devant l’Inde (489 milliards de dollars)41
. Taiwan est universellement
reconnue comme l’une des nouvelles économies industrialisées d’Asie, communément
appelés « Dragons d’Asie ». Ces derniers sont amenés à jouer un rôle grandissant dans
les années à venir.
Pour toutes ces raisons, nous pensons qu’il n’est pas raisonnable d’omettre une telle
devise dans notre étude. Il s’agira également d’un point de distinction majeur par rapport
aux travaux précédents.
4.6 L’AMU est-il un panier optimal?
Rappelons que l’intérêt principal d’un utilisateur privé à transiger avec un panier
monétaire plutôt qu’une seule devise est, la réduction du risque de change. Il a été vu
que l’AMU est composé de 13 devises, l’AMUcmi et l’AMUwide de 14 et 16 devises
respectivement. Il s’agit d’un nombre relativement élevé de devises. Rappelons que
plusieurs études42
ont montré que l’on ne réduit que de peu la variance des rendements
d’un panier en augmentant le nombre de monnaies. Nous pensons qu’il est possible de
concevoir des paniers avec moins de devises, mais dont la performance serait tout aussi
bonne que celle de l’AMU. Il s’agit d’une des hypothèses que l’on vérifiera dans les
chapitres suivants.
Par ailleurs, la méthodologie de calcul de l’AMU laisse entendre qu’il ne vise pas à
minimiser la volatilité puisque les pondérations choisies pour chaque devise ne sont pas
les pondérations optimales. Rappelons, en effet, qu’à l’image de l’ECU, les
pondérations reflètent le poids dans l’économie de la zone (PIB mesuré par rapport à la
Parité des Pouvoirs d’Achats) et les volumes du commerce international (somme des
importations et des exportations). Il existerait donc d’autres pondérations qui
minimiseraient la variance ou l’écart-type de l’AMU.
41
International Trade Center
42 Leroux F. et M. Albouy (1982) « Les paniers monétaires optimaux et réduction du risque de
change », [document inédit], Montréal, HEC Montréal
50
***
Du fait de sa taille et de ses composantes, l’AMU présente des inconvénients pour un
utilisateur privé potentiel (coûts de transaction élevés liées au plus grand nombre de
devises, accessibilité limitée à certaines devises peu transigées sur le marché des
changes). Cette étude se veut donc une analyse exploratoire portant sur la conception de
paniers alternatifs à l’AMU; ces derniers devront avoir une variance « acceptable » et
être faciles à composer par un utilisateur privé.
Chapitre 5. Élaboration de paniers expérimentaux
Nous avons donc, jusqu’à présent, souligné que l’AMU a été conçu pour des fins
« politiques »43
et que les pondérations choisies par le RIETI ne sont pas les
pondérations qui minimisent la variance du panier. Nous avions également mentionné
dans le chapitre 4 que, du point de vue d’un investisseur privé, l’AMU ne serait pas le
panier idéal, tant en raison de ses pondérations qu’à cause de la présence et de
l’omission de certaines devises. Dans cette section, nous nous proposons d’élaborer des
paniers asiatiques alternatifs.
La construction d’un panier se fait toujours en deux étapes. Premièrement, il convient de
choisir les devises à inclure. Deuxièmement, les pondérations de ces dernières sont
calculées selon un certain nombre de contraintes.
Nous allons, tout d’abord, définir un certain nombre de critères de sélection de devises.
Ces derniers nous amèneront à retenir un ensemble de 10 devises asiatiques. À partir de
cet échantillon de 10 devises, nous allons confectionner 18 paniers expérimentaux.
Après avoir spécifié les contraintes d’optimisation que nous utiliserons pour la
minimisation de la variance de chaque panier, nous calculerons les pondérations qui
minimisent l’écart-type des paniers expérimentaux. Les résultats seront présentés dans le
chapitre 7.
5.1 Critères de sélection des devises
Dans cette section, nous décrivons les critères de sélection des devises. Ces derniers ont
été choisis du point de vue d’un investisseur privé : les devises ne seront pas
sélectionnées pour satisfaire une finalité « politique », comme c’est le cas de l’AMU,
mais plutôt dans une perspective économique et pratique.
Les 13 devises de l’AMU, c’est-à-dire, celles de l’ASEAN+3, seront le point de départ
de notre analyse. Nous allons sélectionner les devises de l’AMU qui satisfont au plus
43
Au sens où nous l’avons défini au chapitre 4
52
grand nombre de nos critères de sélection. Nous tolèrerons également quelques
exceptions mais elles feront l’objet d’une justification appropriée.
Quatre critères de sélection ont été retenus : l’importance des devises, la convertibilité,
la facilité d’accès et le poids des pays dans le commerce international.
5.1.1 Les devises incontournables
Il existe des devises asiatiques historiquement importantes sur les marchés des changes.
D’autres ont gagné en influence de façon beaucoup plus récente. Nous allons détailler
quelques monnaies que nous pensons incontournables : le yen, le yuan et les devises des
« Dragons » et « Tigres » d’Asie.
5.1.1.1 Le yen
Le Japon représente 6% des parts de marché sur le marché des changes en 201044
, soit
312 milliards de dollars. Il représente également le troisième plus gros marché des
changes après le Royaume-Uni (37% des parts de marché avec 1854 milliards de
dollars) et les États-Unis (18% des parts avec 904 milliards).
Par ailleurs, le deuxième couple de devises ayant le plus grand volume de transactions
est le couple Yen-USD (568 milliards de dollars en 2010) après le couple USD-Euro. Le
couple Euro-Yen se transige également à hauteur de 111 milliards de dollars la même
année.
Le Yen est également la troisième devise la plus transigée sur le marché des changes (à
hauteur de 19% des volumes de transaction totaux) après le dollar américain (84.9%) et
l’Euro (39.1%). Nous ne pouvons donc nous permettre d’omettre cette devise.
44
Banque des Règlements Internationaux, Triennal Central Bank Survey 2010
53
Tableau 7: Volumes de transaction par paire de devises
Source : Banque des Règlements Internationaux (Triennal Central Bank Survey 2010)
5.1.1.2 Le yuan (renminbi)
En 2010, la Chine est la deuxième puissance économique mondiale derrière les États-
Unis et devant le Japon ainsi que le premier exportateur mondial devant l'Allemagne.
Elle est également membre de l’Organisation Mondiale du Commerce (OMC) depuis
2001. Les taux de croissance dans ce pays fluctuent entre 10.4% et 14.2% entre 2007 et
201045
, à peine érodés par la crise financière de 2008 (9.6%). Pour des raisons
économiques et commerciales, à la fois dans le monde contemporain que pour une
perspective future, il est important de considérer l’incorporation de cette devise dans un
panier monétaire asiatique.
5.1.1.3 Les devises des « Dragons » et « Tigres » d’Asie
Dans les années 1960, les quatre « Dragons » d’Asie (Singapour, Corée du Sud, Taiwan
et Hong Kong) se développaient à un rythme soutenu. Aujourd’hui, ils sont considérés
45
Banque Mondiale
54
comme des pays développés et jouissent de revenus et niveaux de vie équivalents à ceux
des économies pleinement développées. En 2010, Singapour, Hong Kong et la Corée du
Sud ont respectivement un PNB par habitant de 40 070 dollars, 32 780 dollars et 19 880
dollars46
. À titre comparatif, le Japon, le Canada, la France et l’Espagne ont, la même
année, des PNB de 41 850 dollars, 43 270 dollars, 42 390 dollars et 31 750 dollars
respectivement.
De nos jours, une deuxième génération de pays d’Asie se développe rapidement : les
« Tigres » d’Asie, soient la Malaisie (7.2% de croissance du PIB en 2010), la Thaïlande
(7.8%), les Philippines (7.6%) et l’Indonésie (6.1%).
Pour des raisons similaires au yuan, il serait intéressant de considérer ces devises dans la
fabrication de nos paniers expérimentaux.
De plus, le tableau ci-dessous, extrait de la publication triennale de la Banque des
Règlements Internationaux, montre les devises du monde qui ont la plus grande part
dans le marché des changes internationaux. Force est alors de constater que toutes les
devises ci-haut mentionnées y figurent.
Nous pensons donc qu’il est primordial de considérer le yen, le yuan et les devises des
« Dragons » et « Tigres » dans l’élaboration de paniers expérimentaux.
46
Banque Mondiale
55
Tableau 8: Part des différentes devises sur le marché des changes (moyenne des
parts quotidiennes en pourcentage au mois d’avril)
Source : Banque des Règlements Internationaux (Triennal Central Bank Survey 2010)
Devise 1998 2001 2004 2007 2010
Dollar US 86.8 89.9 88.0 85.6 84.9
Euro - 37.9 37.4 37.0 39.1
Yen 21.7 23.5 20.8 17.2 19.0
Livre Sterling 11.0 13.0 16.5 14.9 12.9
Dollar australien 3.0 4.3 6.0 6.6 7.6
Franc suisse 7.1 6.0 6.0 6.8 6.4
Dollar canadien 3.5 4.5 4.2 4.3 5.3
Dollar de Hong Kong 1.0 2.2 1.8 2.7 2.4
Couronne suedoise 0.3 2.5 2.2 2.7 2.2
Dollar néo-zélandais 0.2 0.6 1.1 1.9 1.6
Won coréen 0.2 0.8 1.1 1.2 1.5
Dollar de Singapour 1.1 1.1 0.9 1.2 1.4
Couronne norvégienne 0.2 1.5 1.4 2.1 1.3
Peso mexicain 0.5 0.8 1.1 1.3 1.3
Roupie indienne 0.1 0.2 0.3 0.7 0.9
Rouble russe 0.3 0.3 0.6 0.7 0,9
Yuan (renminbi) 0.0 0.0 0.1 0.5 0.9
Zloty polonais 0.1 0.5 0.4 0.8 0.8
Lire turque … 0.0 0.1 0.2 0.7
Rand sud-africain 0.4 0.9 0.7 0.9 0.7
Real brésilien 0.2 0.5 0.3 0.4 0.7
Courone danoise 0.3 1.2 0.9 0.8 0.6
Dollar de Taiwan 0.1 0.3 0.4 0.4 0.5
Forint hongrois 0.0 0.0 0.2 0.3 0.4
Ringgit malaisien 0.0 0.1 0.1 0.1 0.3
Baht thaïlandais 0.1 0.2 0.2 0.2 0.2
Couronne tchèque 0.3 0.2 0.2 0.2 0.2
Peso philippin 0.0 0.0 0.0 0.1 0.2
Peso chilien 0.1 0.2 0.1 0.1 0.2
Rupiah indonésienne 0.1 0.0 0.1 0.1 0.2
Nouveau shekel d'Israël … 0.1 0.1 0.2 0.2
Peso colombien … 0.0 0.0 0.1 0.1
Lev roumaine … … 0.0 0.0 0.1
Riyal d'Arabie Saoudite 0.1 0.1 0.0 0.1 0.1
Peso argentin 0.1 … 0.0 0.0 0.0
Nuevo sol peruvien … 0.0 0.0 0.0 0.0
Litas de Lituanie … … 0.0 0.0 0.0
Autres devises 8.7 6.6 6.5 7.6 4.6
Toutes les devises 200.0 200.0 200.0 200.0 200.0
NB: Puisque deux devises sont impliquées dans chaque transaction, la somme
des pourcentages des parts des devises est égale à 200% au lieu de 100%.
56
5.1.2 La convertibilité des devises
En économie, la convertibilité est la possibilité d’échanger une devise nationale contre
une monnaie étrangère à tout moment. Il s’agit d’une caractéristique majeure aux yeux
d’un investisseur privé étranger puisqu’il voudrait être en mesure d’échanger ses avoirs
en devises étrangères à tout moment. La convertibilité d’une devise dépend de
l’opération ou des opérateurs concernés. On distingue deux catégories de convertibilité
selon l’opération réalisée : la convertibilité générale et la convertibilité limitée ou
partielle. La première permet à tout agent économique d’échanger une devise nationale
contre une devise étrangère pour toutes les opérations sans exception. La convertibilité
limitée quant à elle est la conversion des devises entre elles pour toutes les opérations
excluant les transactions en capital. On distingue également deux catégories de
convertibilité selon le type d’opérateur : la convertibilité interne et la convertibilité
externe. La convertibilité interne (parfois également appelée convertibilité générale)
donne la possibilité à tout résident ou non résident de convertir librement la monnaie
nationale en devises étrangères. La convertibilité externe (ou limitée) ne donne la
possibilité qu’aux non résidents de la convertir.
Selon une logique économique, un investisseur privé rationnel cherche à éviter des coûts
de transaction trop élevés, puisque cela est une entrave à la maximisation de son profit.
Or, transiger sur des devises non convertibles représente un coût pour un investisseur
privé puisque cela induit un risque supplémentaire, le risque de ne pas pouvoir
« liquider » ses devises étrangères pour en acheter une autre.
Nous chercherons alors à inclure, dans la mesure du possible, des devises qui ne sont
pas soumises à un contrôle des changes.
5.1.3 Des devises suscitant un intérêt de la part des opérateurs sur les marchés
Pour des raisons règlementaires ou à cause de l’absence de marchés forwards dans
certains pays, les transactions de change sur certaines devises sont limitées, voire
impossibles. Cependant, ces transactions sont centrales, notamment pour les opérations
de couverture. Face à ce problème, les opérateurs sur les marchés ont créé un nouvel
instrument offshore : les Non Deliverable Forwards (NDF).
57
Les NDF ont donc un important contenu informationnel. Leur existence est un
indicateur sérieux que le pays et sa devise présentent un intérêt pour les opérateurs sur
les marchés, que ce soit pour des raisons commerciales, de couverture ou de spéculation.
En fait, l’existence d’un marché de NDF est une étape souvent observée qui annonce un
assouplissement à venir des restrictions actuellement en place sur le marché des changes
local et l’émergence d’un marché forward dans le futur. Or, on constate que plusieurs
marchés de NDF se sont développés pour de nombreuses devises asiatiques47
. Il est
aussi intéressant de constater que les pays dont la monnaie est l’objet de NDF ne sont
généralement pas opposés à leur existence. L’attitude de la Chine (qui a
vraisemblablement des ambitions d’internationalisation du yuan) est à cet égard tout à
fait révélatrice.
Par conséquent, nous utiliserons l’offre de Non Deliverable Forwards comme indicateur
de l’intérêt que représentent les devises pour les utilisateurs privés. Notons également
que ces produits se transigent offshore et sont donc moins sujets aux réglementations
gouvernementales. Ils sont donc un bon reflet de la réalité des marchés et des intérêts
réels des utilisateurs privés pour une certaine devise.
Comment fonctionne un Non Deliverable Forward?
Un NDF représente un contrat entre deux parties (généralement entre une institution
financière et un opérateur sur le marché) qui protège contre des fluctuations
défavorables de taux de change. Contrairement aux transactions typiques sur le marché
des changes, il n’y a pas d’échange de devises des deux parties à l’échéance. L’une
d’elle va plutôt régler le montant net à l’autre (cash settled transaction).
Le montant notionnel de la transaction, les deux devises impliquées, soient la devise de
paiement (settlement currency) et la devise non livrée (non-deliverable currency), la
date d’échéance ainsi que les taux (contract rate et fixing rate) sont déterminés au
moment de la fixation du contrat NDF.
47
Ma G., Ho C., McCauley R. (2004), “The Market for Non-Deliverable Forwards in Asian
Currencies”, BIS Quarterly Review
58
Une partie qui reçoit la devise non livrée dans le futur voudrait se protéger contre une
baisse de cette dernière par rapport à la devise de paiement. Elle peut donc prendre une
position dans un NDF où elle vendrait la devise non livrée et achèterait la devise de
paiement à l’échéance. À l’inverse, une partie qui doit payer la devise non livrée dans le
futur souhaiterait se protéger contre une hausse de celle-ci par rapport à la devise de
paiement. Elle prendrait donc une position dans un NDF où elle achèterait la devise non
livrée et vendrait la devise de paiement à l’échéance.
Les NDF sont généralement des outils utilisés pour gérer les risques de change associés
à l’importation ou l’exportation de biens ou services payés en devises étrangères,
l’investissement ou l’emprunt à l’étranger, le rapatriement des profits ou la conversion
de dividendes libellés en devises étrangères. Ils sont particulièrement utiles lorsque
l’échange physique des montants n’est pas requis à l’échéance ou lorsque les banques
centrales étrangères limitent les accès offshore à leur marché domestique.
Les principaux avantages entourant l’utilisation des NDF sont la couverture contre les
fluctuations défavorables des taux de change entre la date d’entrée en vigueur du contrat
et l’échéance, la gestion du risque lié aux marchés étrangers (particulièrement là où il
existe des restrictions sur l’échange physique des devises) et une certaine flexibilité dans
le choix des montants notionnels et de la date d’échéance. Les inconvénients concernent
notamment le coût d’opportunité encouru si les taux de change fluctuent de manière
favorable ainsi que le risque de contrepartie.
Cependant, si les transactions off-shore reflètent bien la réalité commerciale, il s’agit
également d’une donnée difficilement accessible. Elle n’est pas publiée par des
organismes supranationaux tels que le Fonds Monétaire International. Une solution à ce
problème, même si imparfaite, est de se fier à l’offre de NDF par des institutions privées
qui opèrent une grande part de leurs activités en Asie. Nous allons donc considérer
l’offre de NDF de la banque Crédit Suisse et, particulièrement, celle de la banque
HSBC48
. Ces dernières sont, en effet, des institutions de très bonne réputation et l’accès
48
HSBC’s Emerging Markets Currency Guide 2011
59
aux informations sur les « spreads » et sous-jacents des NDF qu’elles proposent
prouvent que ces banques sont prêtes à transiger ces NDF.
Nous pouvons alors noter que le Myanmar, le Laos et le Cambodge ne figurent pas sur
le guide de la banque HSBC, ce qui suggère que les utilisateurs privés ont un moins
grand intérêt à transiger ces devises.
Le tableau suivant récapitule les informations sur la convertibilité des principales
devises d’Extrême Orient et sur l’offre de NDF les concernant.
Tableau 9: Informations générales sur les devises d’Asie
Devise Convertibilité Offre de NDF par les
banques HSBC ou
Crédit Suisse49
Mode de
rattachement50
Brunei (BND) Convertible Non Caisse d’émission
(“currency board”)
Parité fixe avec le
dollar de Singapour
(au pair)
Chine (CNY) Convertibilité
partielle
HSBC: sous-jacent 10
millions de dollars,
spread de 40-60 pips
Crédit Suisse : oui
Caisse d’émission en
2004, Rattaché à un
panier depuis 2005
(dont les devises
principales sont USD,
EUR, JPY, KRW )
49
D’après HSBC’s Emerging Markets Currency Guide 2011 et l’offre de Crédit Suisse
https://www.credit-
suisse.com/ch/unternehmen/kmugrossunternehmen/doc/nondeliverable_forward_en.pdf
50 D’après la classification du FMI mise à jour le 30 Juin 2004
(http://www.imf.org/external/np/mfd/er/2004/eng/0604.htm) page consultée le 17 mars 2012
60
Hong Kong (HKD) Convertible Non Caisse d’émission
basée sur le USD
Indonésie (IDR) Convertible HSBC : sous-jacent 10
millions de dollars,
spread de 10 pips
Crédit Suisse : oui
Flottement dirigé
Inde (INR) Convertible HSBC: sous-jacent 5
millions de dollars,
spread : 3 pips
Crédit Suisse : oui
Flottement dirigé
Cambodge (KHR) Information non
disponible
Devise non
considérée par les
guides de la HSBC ou
de Crédit Suisse
Flottement dirigé
Corée du Sud (KRW) Convertible HSBC: sous-jacent 5
millions de dollars
Spread : 50pips
Crédit Suisse : oui
Flottement
indépendant
Laos (LAK) Information non
disponible
Devise non
considérée par les
guides de la HSBC ou
de Crédit Suisse
Flottement dirigé
61
Myanmar (MMK) Non convertible51 Devise non
considérée par les
guides de la HSBC ou
de Crédit Suisse
Flottement dirigé
Malaisie (MYR) Convertibilité
partielle (limitée à
l’extérieur du pays)
HSBC : non
Crédit Suisse : oui
Rattachement à un
panier
Philippines (PHP) Partiellement
convertible
HSBC: sous-jacent
10-20 millions de
dollars, spreads 5-10
pips
Crédit Suisse : oui
Flottement
indépendant,
(interventions
occasionnelles pour
limiter la spéculation)
Singapour (SGD) Convertible HSBC : non
Crédit Suisse : non
Flottement dirigé
Taiwan (TWD) Partiellement
convertible
HSBC: sous-jacent 10
millions de dollars
spread 10 pips
Crédit Suisse: oui
Flottement dirigé
51
Kubo, K. (2012) “Restructuring the State Budget System for Disinflation and Exchange Rate
Unification in Myanmar”, Institute of Developing Economies, IDE Discussion Paper No. 320
62
Thaïlande (THB) Convertible HSBC : non
Crédit Suisse : non
Flottement dirigé
(interventions
régulières pour limiter
la spéculation)
Vietnam (VND) Convertibilité en
cours52
HSBC : non
Crédit suisse : non
Flottement dirigé
5.1.4 Le poids dans le commerce international
À l’image du DTS ou de l’ECU, deux paniers largement connus, il serait pertinent de
prendre en compte l’importance des pays dans le commerce international, pour
déterminer à la fois les pondérations et le choix des devises à inclure. L’ECU prenait en
compte ce paramètre dans la formule utilisée pour calculer les pondérations. Nous
allons, ici, nous inspirer du DTS et considérer le poids dans le commerce international
dans le processus de sélection des devises à inclure.
Nous pourrions, à partir des 13 devises de l’AMU, retirer celles dont la part dans le
commerce international sera jugée trop faible. Un investisseur privé souhaitant se servir
d’un panier de devises asiatiques n’aurait, en effet, que faire de certaines devises dont
les pays ne sont que peu intégrés dans le commerce international.
Pour cela, nous pouvons nous inspirer de l’indice TCEC (Taux de Change Effectif du
dollar Canadien) calculé par la Banque du Canada53
. Ce dernier est « conçu comme une
mesure synthétique des fluctuations du dollar canadien par rapport aux monnaies des
principaux partenaires commerciaux du Canada ». Cet indice est composé des devises
des pays qui représentent plus de 2% des échanges commerciaux avec le Canada. Cinq
52
The Ministry of Finance of the Socialist Republic of Vietnam, Press Release, 10/07/2007 53
Ong J. (2006). « Le nouvel indice de taux de change effectif du dollar canadien ». Revue de la
Banque du Canada
63
pays correspondent alors à ce critère et totalisent 86% des échanges commerciaux avec
le Canada.
Un critère similaire peut être établi pour les paniers expérimentaux. Le tableau ci-
dessous recense les importations et exportations des pays étudiés (commerce de produits
manufacturiers, toutes industries confondues en 2010).
Tableau 10: Commerce international des produits manufacturés (toutes industries
confondues) en 2010 (milliards de dollars)
Le seuil de 2% semble avoir été choisi de façon arbitraire par les analystes de la Banque
du Canada. Nous pourrions donc nous aussi, dans une certaine mesure, choisir un seuil
arbitraire pour éliminer un certain nombre de pays au commerce international marginal.
Un seuil de 0.20% des parts des exportations et importations dans le commerce mondial
PaysValeur des
exportations
Valeur des
importations
Exportations +
Importations
Part des
exportations et
importations
mondiales
Part des
exportations et
importations de
l'ASEAN+3
Monde 15,465 15,764 31,229 - -
ASEAN + 3 3,868 3,479 7,347 - -
Chine 1,578 1,398 2,976 9.53% 40.51%
Japon 770 693 1,462 4.68% 19.91%
Corée du Sud 468 425 893 2.86% 12.15%
Hong Kong 401 441 842 2.70% hors ASEAN+3
Singapour 352 311 663 2.12% 9.02%
Taiwan 274 251 525 1.68% hors ASEAN+3
Inde 220 269 489 1.57% hors ASEAN+3
Australie 207 189 395 1.27% hors ASEAN+3
Malaisie 199 165 363 1.16% 4.95%
Thaïlande 195 182 378 1.21% 5.14%
Indonésie 158 136 293 0.94% 3.99%
Viet Nam 76 91 167 0.53% 2.27%
Philippines 51 58 110 0.35% 1.50%
Nouvelle Zélande 31 30 61 0.20% hors ASEAN+3
Brunei Darussalam 9 3 12 0.04% 0.16%
Myanmar 6 9 15 0.05% 0.20%
Cambodge 6 5 10 0.03% 0.14%
Laos 2 3 5 0.02% 0.07%
Source: International Trade Center
64
sera donc choisi. Ceci nous conduirait à laisser de côté le dollar du Brunei, le kyat, le
riel et le kip.
5.2 Les devises qui seront retenues pour les paniers expérimentaux
Notre analyse avait pour point de départ l’AMU et les 13 devises le composant. Nous
avons ensuite établi 4 critères pour sélectionner un ensemble de devises à partir duquel
nous formerons nos paniers expérimentaux. Sur cette base, nous pouvons laisser de côté
un certain nombre de devises de l’AMU et en ajouter d’autres que nous jugeons
pertinentes.
Tout d’abord, le Cambodge et le Laos ont un commerce international marginal tant à
l’échelle mondiale que par rapport à l’ASEAN+3. Ceci se traduit par un faible intérêt de
la part des investisseurs et donc une absence d’offre de NDF. Par ailleurs, la
dollarisation de facto de ces pays rendrait l’incorporation du riel et du kip non
représentative de la réalité économique de ces pays. Contrairement aux vues du RIETI,
le riel et le kip seront donc deux devises que nous ne considérerons pas dans
l’élaboration de nos paniers expérimentaux.
Le Myanmar est également peu impliqué dans le commerce international (à peine 0.05%
des parts des importations et exportations mondiales). Le kyat est non convertible et ce
pays n’étant pas d’un grand intérêt commercial, sa devise ne fait pas l’objet d’une offre
de NDF. Cette devise sera également exclue de nos constructions.
Le Brunei est une petite économie riche, pétrolière et gazifière. Toutefois, il occupe une
place marginale dans le commerce international. Particulièrement, sa parité avec le
dollar de Singapour pourrait causer un problème de redondance si les deux devises sont
présentes dans le même panier. Inclure le dollar de Brunei dans un panier revient à
inclure le dollar de Singapour, et inversement. Pour ces raisons, nous allons laisser cette
devise de côté et ne considérer que le dollar de Singapour dans notre échantillon.
Le Vietnam est un cas un peu particulier. En effet, malgré la dollarisation, il s’agit d’un
pays qui se développe rapidement (6.8% de croissance du PIB en 2010) et qui attire de
plus en plus d’investissements directs à l’étranger. Il existe un marché de NDF pour le
65
dong mais celui-ci reste pour l’instant encore illiquide. Le Vietnam est un pays qui a un
certain potentiel économique. Cependant, en raison du stade encore trop peu développé
de son marché des changes, nous décidons de laisser cette devise de côté pour le
moment. Toutefois, dans un avenir proche, nous pourrions envisager d’incorporer le
dong dans un panier monétaire asiatique. Cela pourrait faire l’objet d’études
subséquentes.
Si nous retirons ces cinq devises de l’AMU, nous nous retrouvons avec un ensemble de
8 devises. Pour des raisons citées au chapitre 4, nous pouvons ajouter la devise de
Taiwan. Si le dollar de Taiwan a été exclu de l’AMU pour des raisons probablement
politiques, il serait maladroit, dans une perspective économique, de le laisser de côté. La
devise de Hong Kong est également une devise importante à considérer en raison de
l’importance de sa place financière. Le RIETI avait ajouté le dollar de Hong Kong dans
l’AMU-cmi, nous proposons de le prendre en compte dans notre ensemble de nos
devises.
Nous nous retrouvons ainsi avec 10 devises : le yen, le yuan, le won, le dollar de
Singapour, le dollar de Taiwan, le dollar de Hong Kong, le baht, le ringgit, la rupiah et
le peso philippin.
Le choix de ces 10 devises est également justifié car elles présentent un réel intérêt pour
les professionnels des marchés financiers, comme en témoigne la section Devises de
Bloomberg Businessweek, institution de grande réputation. En visitant les pages les plus
consultées du site internet de l’institution, nous pouvons constater que les taux de
change en temps réel de ces 10 devises pour la région Asie-Pacifique sont proposés. Ni
le riel, le kip, le kyat, le dollar du Brunei ou le dong n’y figurent54
. Ceci est confortant
puisque les intérêts de la sphère professionnelle coïncident donc avec notre choix de
devises dans le cadre de recherches académiques.
54
Bloomberg : http://www.bloomberg.com/markets/currencies/asia-pacific/, page consultée le
16 avril 2012
66
À partir de ces 10 devises, nous pouvons concevoir plusieurs paniers expérimentaux. À
l’image du DTS, qui de 16 devises est passé à 5 puis 4 devises, nous allons dans la
mesure du possible, limiter nos paniers à 4 ou 5 devises.
5.3 La composition des paniers expérimentaux
À partir de l’ensemble de 10 devises que nous avons retenu, nous allons former trois
catégories de paniers expérimentaux.
Tout d’abord, bien que nous ayons décidé, qu’à l’image du DTS, nous aimerions
concevoir des paniers de 5 devises environ, nous pourrions, à titre exploratoire, former
un premier panier agrégé composé des 10 devises. Appelons-le AGREG.
Ensuite, il peut être intéressant de former des paniers par zones géographiques. Certains
investisseurs font, en effet, affaire avec un pays, puis élargissent leurs investissements
aux pays voisins. Nous pourrions imaginer un panier SUDEST composé des devises
d’Asie du Sud-Est (Indonésie, Malaisie, Singapour, Thaïlande, Philippines) et un panier
NORDEST composé de celles d’Asie du Nord-Est (Chine, Japon, Corée du Sud, Hong
Kong et Taiwan).
Enfin, la troisième catégorie de paniers expérimentaux englobera les paniers de type
« cluster », c’est-à-dire un groupe de pays présentant des similarités. Nous rappelions
dans le chapitre 3 que Yuen (2001), envisageait également la décomposition de l’Asie
orientale en « cluster ».
Cette catégorie mérite d’être davantage détaillée. Elle fera, en effet, l’objet de deux
sous-catégories : les clusters économiques et les clusters commerciaux.
5.3.1 Les clusters économiques
Il est d’abord possible de regrouper les pays en clusters économiques. Nous pouvons en
identifier trois parmi les 10 devises retenues. Tout d’abord, le cluster « +3 » (en faisant
référence à ASEAN+3) c’est-à-dire Japon, Corée du Sud, Chine. Ensuite le cluster
« Dragons d’Asie » qui regroupe les économies émergentes des années 1960 qui sont
aujourd’hui des pays développés à part entière soient Singapour, Corée du Sud, Taiwan,
67
Hong Kong. Et enfin le cluster « Tigres d’Asie » en référence à la nouvelle vague
d’économies en croissance : Malaisie, Thaïlande, Indonésie et Philippines. Appelons ces
paniers respectivement PLUS3, DRAGONS et TIGRES.
5.3.2 Les clusters commerciaux
Nous pouvons également regrouper les pays en clusters de région à fort commerce intra-
zone. Ceci nous permettra par la suite de constituer des paniers expérimentaux en
incluant une devise représentative de chaque cluster.
5.3.2.1 Singapour et la Malaisie
Un premier cluster commercial est composé de Singapour et de la Malaisie. Ces deux
pays ont un passé commun et ont pendant plusieurs siècles été des colonies britanniques.
Lors de l’indépendance de la Malaisie en 1957, Singapour, alors comptoir anglais, a été
rattaché à la fédération de Malaisie. C’est en 1965, que Singapour devient un état
indépendant. Les deux pays font maintenant partie du Commonwealth britannique et
entretiennent des relations étroites. Sur le plan commercial, ces deux pays sont
mutuellement des partenaires principaux pour les produits manufacturiers, à la fois en
termes d’importations et d’exportations55
.
55
Organisation Mondiale du Commerce
http://stat.wto.org/CountryProfile/WSDBCountryPFHome.aspx?Language=E page visitée le 19
avril 2012
68
Tableau 11: Les cinq principaux partenaires commerciaux de la Malaisie et de
Singapour en 2010 (part des exportations et importations totales des produits
manufacturiers)
D’après l’Organisation Mondiale du Commerce
5.3.2.2 La Chine, Hong Kong et Taiwan
Un deuxième cluster commercial peut être formé par la Chine, Hong Kong et Taiwan.
La proximité linguistique et culturelle, et ce malgré des tensions politiques entre la
Chine et Taiwan, explique le fait que ces économies figurent mutuellement parmi les 5
principaux partenaires commerciaux. D’après l’Organisation Mondiale du Commerce
(OMC), la Chine est la première destination des exportations (52.4%) et origine des
importations (44.7%) de Hong Kong. Il en va de même pour Taiwan en ce qui concerne
les exportations.
MALAYSIA
Share of total exports in 2010 Share of total imports in 2010
By main destination (%) By main origin (%)
1. Singapore 13.3 1. Japan 12.5
2. China 12.6 2. China 12.5
3. European Union (27) 10.7 3. Singapore 11.4
4. Japan 10.4 4. United States 10.6
5. United States 9.5 5. European Union (27) 10.2
SINGAPORE
Share of total exports in 2010 Share of total imports in 2010
By main destination (%) By main origin (%)
1. Malaysia 11.9 1. European Union (27) 12.3
2. Hong Kong, China 11.7 2. Malaysia 11.7
3. China 10.3 3. United States 11.5
4. European Union (27) 10.0 4. China 10.8
5. Indonesia 9.4 5. Japan 7.9
69
Tableau 12: Les cinq principaux partenaires commerciaux de la Chine, Hong Kong
et Taiwan en 2010 (part des exportations et importations totales des produits
manufacturiers)
D’après l’Organisation Mondiale du Commerce
5.3.2.3 Le Japon et la Corée du Sud
Un troisième cluster peut être formé par le Japon et la Corée du Sud. Celle-ci est la
quatrième plus grande destination des exportations japonaises et inversement. De plus,
le Japon est le deuxième importateur de la Corée du Sud.
Par ailleurs, le Japon est la première économie d’Asie à avoir connu un décollage
économique. Comme nous le mentionnions en début de chapitre, la Corée du Sud fait
CHINA
Share of total exports in 2010 Share of total imports in 2010
By main destination (%) By main origin (%)
1. European Union (27) 19.7 1. Japan 12.6
2. United States 18.0 2. European Union (27) 12.0
3. Hong Kong, China 13.8 3. Korea, Republic of 9.9
4. Japan 7.7 4. Taipei, Chinese 8.3
5. Korea, Republic of 4.4 5. China 7.6
HONG KONG
Share of total exports in 2010 Share of total imports in 2010
By main destination (%) By main origin (%)
1. China 52.4 1. China 44.7
2. European Union (27) 11.4 2. Japan 9.3
3. United States 10.7 3. European Union (27) 7.3
4. Japan 4.1 4. Singapore 7.0
5. India 2.5 5. Taipei, Chinese 6.6
TAIWAN
Share of total exports in 2010 Share of total imports in 2010
By main destination (%) By main origin (%)
1. China 26.7 1. Japan 20.8
2. Hong Kong, China 14.5 2. China 14.0
3. United States 11.6 3. United States 10.5
4. European Union (27) 10.5 4. European Union (27) 9.0
5. Japan 7.1 5. Korea, Republic of 6.0
70
partie des « Dragons » d’Asie et est donc la deuxième économie de la région à s’être
rapidement industrialisé.
Nous mettons donc le Japon et le Corée du Sud dans un même cluster.
Tableau 13: Les cinq principaux partenaires commerciaux du Japon et de la Corée
du Sud en 2010 (part des exportations et importations totales des produits
manufacturiers)
D’après l’Organisation Mondiale du Commerce
***
Notons que la Chine et le Japon figurent parmi les principaux partenaires commerciaux
de la plupart des pays de notre échantillon. Cela s’explique par le fait que ces deux pays
sont deux « géants » économiques et commerciaux. Toutefois, la réciprocité n’est pas
toujours de mise. Par exemple, les premiers partenaires commerciaux de l’Indonésie, en
termes d’importations et d’exportations, sont respectivement la Chine et le Japon.
Cependant, l’Indonésie n’est pas un partenaire commercial important pour ces pays.
Nous ne classons donc les pays dans un même cluster que s’il existe une certaine forme
de réciprocité dans les échanges commerciaux.
JAPAN
Share of total exports in 2010 Share of total imports in 2010
By main destination (%) By main origin (%)
1. China 19.4 1. China 22.1
2. United States 15.6 2. United States 10.0
3. European Union (27) 11.3 3. European Union (27) 9.6
4. Korea, Republic of 8.1 4. Australia 6.4
5. Taipei, Chinese 6.8 5. Saudi Arabia, Kingdom of 5.2
KOREA, REPUBLIC OF
Share of total exports in 2010 Share of total imports in 2010
By main destination (%) By main origin (%)
1. China 23.8 1. China 16.8
2. European Union (27) 12.8 2. Japan 15.3
3. United States 10.4 3. European Union (27) 10.0
4. Japan 6.0 4. United States 9.0
5. Hong Kong, China 5.4 5. Saudi Arabia, Kingdom of 6.1
71
À partir de ces données commerciales, il paraît possible de former un cluster composé
du Japon, de la Chine et de la Corée du Sud. Toutefois, le but de la méthodologie des
clusters étant de choisir une devise représentative de chaque cluster pour former un
panier monétaire, attribuer une même devise à plusieurs clusters pourrait causer un biais.
Ces pays se trouvant dans plusieurs clusters, nous augmenterions ainsi la chance de
choisir le yuan par exemple. Pour cette raison, nous imposons la condition qu’un même
pays ne peut se retrouver dans plusieurs clusters. Nous ne formerons alors pas de
quatrième cluster composé de la Chine, du Japon et de la Corée du Sud.
5.3.3 Les pays hors-clusters
Trois pays ne figurent dans aucun de ces clusters : les Philippines, l’Indonésie et la
Thaïlande. Il n’existe, en effet, pas de réciprocité dans les échanges de ces pays avec
leurs principaux partenaires commerciaux. Il pourrait être tentant de créer un cluster des
pays hors-cluster. Toutefois, ceci ne serait pas raisonnable puisque cela impliquerait le
regroupement de pays qui ne se ressemblent pas nécessairement sur le plan commercial.
Ces trois pays ne figureront donc pas parmi les paniers expérimentaux de type cluster
commercial.
***
Nous avons donc formé 3 clusters commerciaux. En choisissant une devise
représentative de chacun d’entre eux, nous pouvons former des paniers de 3 devises. Il
existe 12 combinaisons de paniers pour ces 3 clusters commerciaux. Appelons ces
paniers expérimentaux CLUSTER. Le tableau ci-dessous détaille la composition des
paniers expérimentaux CLUSTER1 à CLUSTER12.
72
Tableau 14: Composition des paniers CLUSTER1 à CLUSTER12
5.4 Mode de détermination des pondérations affectées à chaque devise
Une fois que les devises des paniers expérimentaux ont été choisies, il convient de
calculer les pondérations optimales qui minimisent la variance ou l’écart-type du panier.
Pour cela, nous allons procéder par minimisation sous contraintes.
Comme mentionné dans le chapitre 3, par analogie avec la gestion de portefeuille, nous
pouvons considérer les paniers expérimentaux comme des portefeuilles de devises.
Rappelons que la variance et la covariance d’un portefeuille de titres se calculent de la
manière suivante :
VAR(Rp) =
covij i,j =1,2...,N
Écart-type =
Où VAR(Rp) est la variance du portefeuille de devises
représente le poids du titre ou de la devise i
covij représente la covariance entre les titres ou devises i et j
Par exemple, pour trois titres ou devises, la variance du portefeuille peut s’écrire de la
manière suivante :
Panier Devises inclues
CLUSTER1 SGD, CNY, JPY
CLUSTER2 SGD, CNY, KRW
CLUSTER3 SGD, HKD, KRW
CLUSTER4 SGD, HKD, JPY
CLUSTER5 SGD, TWD, JPY
CLUSTER6 SGD, TWD, KRW
CLUSTER7 MYR, CNY, JPY
CLUSTER8 MYR, CNY, KRW
CLUSTER9 MYR, HKD, KRW
CLUSTER10 MYR, HKD, JPY
CLUSTER11 MYR, TWD, JPY
CLUSTER12 MYR, TWD, KRW
73
VAR(Rp) =
+
+
2 + 2 + 2
Rappelons également que :
cov (AB)= ecart-typeA *ecartypeB * coefficient de corrélation entre A et B
Nous allons donc chercher à minimiser la variance du panier en respectant trois
contraintes.
(i) La somme des pondérations dans le panier doit être égale à 100%
(ii) Les pondérations ne peuvent être négatives
Il a été expliqué dans le chapitre 4, que la vente à découvert ne serait pas
envisageable dans le cas d’un panier monétaire.
Tel que mentionné dans le chapitre 3, ces deux premières contraintes ont également été
considérées dans les travaux de Leroux et Albouy (1982) et Johnson et Zuber (1984).
Deux autres contraintes vont être ajoutées.
En effet, avec ces deux seules contraintes, nous pouvons déjà prévoir, à la lumière des
écart-types présentés au chapitre 6, qu’un problème de minimisation formulé de cette
façon résultera en une solution optimale à pondérations très disproportionnées. Par
exemple, dans le cas d’un panier incorporant le dollar de Hong Kong, dont l’écart type
est très faible (0.14%), une très grande proportion lui sera attribuée (de l’ordre de 90%)
au détriment des autres devises du panier. Il est donc nécessaire de spécifier des
contraintes supplémentaires pour obtenir des paniers plus équilibrés.
(iii) La pondération de chaque devise ne doit par être inférieure à 10% ni excéder
50%
Par définition, un panier monétaire doit être composé de plusieurs devises. La
présence d’une devise à hauteur de 90%, par exemple, n’est alors pas conforme
au concept de panier. Nous considérons que, pour un portefeuille de 5 devises,
une monnaie dont la pondération est en en dessous de 10% est trop peu
représentée par rapport aux autres. De même, une pondération supérieure à 50%
74
conduit à une surreprésentation d’une devise par rapport à toutes les autres (dans
le cadre d’un portefeuille de 5 devises). Notons également qu’en formulant la
contrainte de borne inférieure de cette manière, la contrainte (ii) est
nécessairement vérifiée puisque les pondérations ne pourrons être négatives.
Le panier AGREG constitue un cas particulier. Contrairement aux autres paniers
expérimentaux, il s’agit du seul panier composé de 10 devises. Il convient donc de
resserrer exceptionnellement les contraintes concernant les bornes des pondérations. En
effet, dans un panier de 10 devises, une monnaie présente à hauteur de 50% serait
surreprésentée par rapport aux autres et le panier se verrait fortement déséquilibré.
AGREG est un panier exploratoire dans lequel le nombre de devise est le double du
nombre maximal toléré (10 devises contre un nombre maximal défini aux alentours de
5). Pour cette raison, les bornes inférieures et supérieures vont exceptionnellement être
divisées par deux, de sorte que les pondérations ne peuvent excéder 25% au lieu de 50%
ni être inférieures à 5% au lieu de 10%. Ce resserrement de contrainte ne s’appliquera
qu’au panier AGREG. Par ailleurs, les contraintes (i) et (ii) devraient aussi être
respectées par AGREG.
***
Les compositions des 18 paniers expérimentaux étant définies et les contraintes de
minimisation formulées, nous pouvons à présent procéder au calcul des pondérations
optimales. Ceci sera effectué à l’aide des fonctions d’optimisation sous contraintes
proposées par le logiciel Microsoft Excel 2007 (SOLVEUR).
Chapitre 6. Description des données
Il a été vu que la construction d’un panier monétaire se fait en deux étapes. Dans un
premier temps, les devises à inclure sont choisies. Par la suite, les pondérations
accordées à chacune d’entre elles doivent être calculées.
Dans le chapitre 5, les devises de chaque panier expérimental ont été définies. La
première étape a donc été complétée. Dans ce chapitre, les données utilisées afin de
calculer les pondérations de chaque devise dans les 18 paniers expérimentaux sont
détaillées.
Rappelons que l’objectif est de construire des paniers monétaires alternatifs à l’AMU,
dont la performance, mesurée en termes d’écart-type, serait équivalente ou meilleure. Le
chapitre 5 rappelait la formule permettant de calculer la variance d’un portefeuille de
devises. L’écart-type n’est que la racine carrée de la variance. Les données nécessaires à
ce calcul sont les covariances entre les couples de devises, que l’on peut aussi
remplacer, par substitution mathématique, par les écart-types des variations des taux de
change et par les coefficients de corrélation entre les couples de devises.
Dans un premier temps, les taux de change des 10 devises retenues dans le chapitre
précédent seront décrits. Ensuite les écart-types des variations de ces taux de change
seront calculés, afin d’obtenir une mesure de la volatilité de ces monnaies. Enfin, les
coefficients de corrélation entre chaque couple de devises seront calculés et analysés.
6.1 L’évolution des taux de change
Nous travaillons à partir des taux de change mensuels des 10 devises concernées par
rapport au dollar américain sur la période s’étalant de janvier 1990 à décembre 2011,
soit un total de 264 observations par devise. Le point milieu entre les cours acheteurs et
vendeurs (« midpoint » entre le « bid » et le « ask ») a été considéré. Les taux retenus
sont ceux en vigueur à la fin de chaque mois. Ces derniers ont été extraits de la base de
données Bloomberg.
76
Les graphiques ci-dessous présentent les évolutions des taux de changes des principales
économies d’Asie orientale sur les 25 dernières années. Il peut être remarqué que le yen,
les dollars de Singapour, Taiwan et Hong Kong ainsi que le Ringgit sont relativement
stables, alors que le Won, le Baht et le Peso philippin fluctuent davantage sur la période
étudiée.
Particulièrement, comme nous l’avons mentionné dans le chapitre 4, le dollar de Hong
Kong est très stable puisque celui est rattaché au dollar américain par le biais d’une
caisse d’émission. De même, la forte volatilité de la rupiah s’explique par les épisodes
d’hyperinflation et de la redénomination future (Figure 1).
77
Figure 4: Évolution des taux de change par rapport au dollar américain du yuan, won et yen (taux annuels, point milieu, à la
fin de chaque année)
L’axe des ordonnées principal mesure les taux de change du yuan et l’axe secondaire, ceux du yen et du won.
CNY/USD
JPY/USD
KRW/USD
0
200
400
600
800
1000
1200
1400
1600
0
1
2
3
4
5
6
7
8
90
1/0
1/1
99
5
01
/01
/19
96
01
/01
/19
97
01
/01
/19
98
01
/01
/19
99
01
/01
/20
00
01
/01
/20
01
01
/01
/20
02
01
/01
/20
03
01
/01
/20
04
01
/01
/20
05
01
/01
/20
06
01
/01
/20
07
01
/01
/20
08
01
/01
/20
09
01
/01
/20
10
01
/01
/20
11
78
Figure 5: Évolution des taux de change par rapport au dollar américain des devises des nouveaux pays industrialisés d’Asie
(taux annuels, point milieu, à la fin de chaque année)
L’axe des ordonnées principal mesure les taux de change du ringgit et des dollars de Singapour et de Hong Kong. L’axe secondaire
mesure ceux du dollar de Taiwan, du baht et du peso.
MYR/USD
SGD/USD
HKD/USD
PHP/USD
THB/USD
TWD/USD
0
10
20
30
40
50
60
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
240
1/0
1/1
99
5
01
/01
/19
96
01
/01
/19
97
01
/01
/19
98
01
/01
/19
99
01
/01
/20
00
01
/01
/20
01
01
/01
/20
02
01
/01
/20
03
01
/01
/20
04
01
/01
/20
05
01
/01
/20
06
01
/01
/20
07
01
/01
/20
08
01
/01
/20
09
01
/01
/20
10
01
/01
/20
11
79
6.2 Les écart-types des variations des taux de change
À partir des taux de change des devises, les écart-types des variations de ces derniers peuvent
être calculés.
Le RIETI met à disposition les taux de change mensuels de l’AMU par rapport au dollar depuis
le 31 juillet 2000. Tout au long de notre analyse, nous nous servirons de l’AMU comme panier
de référence (benchmark) pour évaluer la performance de nos paniers expérimentaux. Pour des
fins de comparaison, nous calculerons donc l’écart-type de chaque panier expérimental à l’aide
des écart-types des devises individuelles depuis cette même date.
Comme les devises ont des ordres de grandeurs différents, nous calculons les écart-types à partir
des variations en pourcentage des taux de change. En effet, il serait par exemple insensé de
comparer l’écart-type du won, qui s’est récemment transigé entre 1000 et 1200 wons par dollar
américain avec l’écart-type du dollar de Singapour qui s’est transigé entre 1.2 et 1.5 SGD par
USD sur la même période. Inclure des écart-types aux ordres de grandeurs différents dans le
calcul de la variance du même portefeuille ou panier fausserait grandement les résultats. Nous
calculons donc les variations des taux de change entre chaque observation grâce à la formule
suivante :
Nous obtenons donc des variations en pourcentage. Les écart-types de ces variations seront donc
également exprimés en pourcentage. Le tableau ci-dessous présente les écart-types obtenus.
Tableau 15: Écart-types des devises étudiées (à partir des taux de change mensuels entre le
31 juillet 2000 et le 31 décembre 2011)
Les écart-types laissent entendre que le yuan et le dollar de Hong Kong sont les devises les plus
stables par rapport au dollar américain depuis 2000. Ce n’est pas surprenant puisque, comme
mentionné au chapitre 5, ces devises ne sont pas régies par un système de flottement libre mais
JPY CNY KRW SGD TWD
2.75% 0.40% 3.64% 1.74% 1.54%
HKD THB MYR PHP IDR
0.14% 1.69% 1.46% 2.05% 3.80%
80
plutôt par un système de caisse d’émission. Nous pouvions également nous attendre à ce que la
rupiah indonésienne ait l’écart-type le plus élevé pour les raisons expliquées au chapitre 4.
6.3 Les coefficients de corrélation
D’autre part, il est nécessaire de calculer les coefficients de corrélation des couples de devises.
Ces derniers ont été calculés à partir des taux de change mensuels par rapport au dollar américain
entre le 31 janvier 1990 et le 31 décembre 2011 pour l’ensemble des devises à l’exception de la
rupiah indonésienne et le peso philippin. En raison de la non disponibilité des taux de changes,
les coefficients de corrélation des couples de devises comprenant l’une de ces deux monnaies ont
été calculés depuis le 31 octobre 1991. Cela ne devrait pas affecter nos résultats de manière
significative.
Les coefficients de corrélation des différentes devises les unes par rapport aux autres sont les
suivantes :
Tableau 16: Coefficients de corrélation des taux de change par rapport au dollar américain
des couples de devises étudiées
Les corrélations supérieures à 0.70 ont été mises en lumière par un encadré. Nous pouvons alors
constater que le baht, le dollar de Taiwan, le peso, la rupiah et le ringgit ont de nombreuses
corrélations fortes avec les autres devises. Au contraire, le yuan n’en présente aucune; le dollar
de Hong Kong et le yen une seule avec, respectivement, la devise des Philippines et le dollar de
Singapour.
Il est important de noter la présence de plusieurs corrélations négatives (les couples yen/yuan,
yen/rupiah, yen/won, yen/dollar de Taiwan) et de corrélations quasi-nulles (les couples dollar de
Hong Kong/yuan, yen/ringgit, yen/peso et yuan/dollar de Singapour). Ces corrélations sont
CNY/USD HKD/USD IDR/USD JPY/USD KRW/USD MYR/USD PHP/USD SGD/USD THB/USD TWD/USD
CNY/USD 0.004 0.16 -0.20 0.42 0.48 0.25 0.02 0.54 0.49
HKD/USD 0.66 0.16 0.32 0.52 0.74 0.34 0.53 0.53
IDR/USD -0.002 0.81 0.87 0.89 0.23 0.80 0.90
JPY/USD -0.16 0.05 0.02 0.75 0.10 -0.02
KRW/USD 0.83 0.69 0.15 0.82 0.84
MYR/USD 0.87 0.41 0.96 0.93
PHP/USD 0.37 0.85 0.90
SGD/USD 0.45 0.27
THB/USD 0.91
TWD/USD
81
particulièrement intéressantes car elles vont mathématiquement contribuer à abaisser l’écart-type
des paniers expérimentaux. Nous pouvons donc nous attendre à ce que les paniers comprenant
ces couples de devises auront de meilleures performances que ceux qui les excluent.
***
À partir de ces données, nous allons calculer les pondérations qui minimisent les écart-types des
paniers expérimentaux. Nous apprécierons leurs performances à la lumière de celle de l’AMU.
Chapitre 7. Pondérations et performances des paniers expérimentaux
À partir des contraintes d’optimisation formulées à la fin du chapitre 5, nous allons calculer les
pondérations qui minimisent l’écart-type de ces paniers expérimentaux par rapport au dollar
américain. Ils seront ensuite comparés à l’écart-type de l’AMU (benchmark). Ce dernier, calculé
à partir des variations des taux de change mensuels entre le 31 juillet 2000 et le 31 décembre
2011, s’élève à 1.1785%.
Dans un premier temps, les résultats panier par panier seront analysés. Nous procèderons par la
suite à une analyse de sensibilité. Enfin une appréciation générale des résultats sera présentée en
fin de chapitre.
7.1 Pondérations et performance d’AGREG
Il a été mentionné dans le chapitre 6 que le panier AGREG est un cas particulier et qu’il
nécessitait un resserrement de contraintes (borne inférieure de 5% au lieu de 10% et borne
supérieure de 25% au lieu de 50%). Toutes les autres contraintes définies au chapitre 6
demeurent inchangées.
Les résultats du problème de minimisation de la variance du portefeuille AGREG sous les
contraintes spécifiées sont présentés dans le tableau suivant.
83
Tableau 17: Pondérations et écart-type obtenus pour AGREG (analyse par rapport à USD)
Les résultats du panier expérimental AGREG sont encourageants. En effet, son écart-type
optimal s’élève à 0.8748% ce qui est bien inférieur au panier de référence (écart-type de
1.1785% pour l’AMU sur la même période). En termes d’écart-type, AGREG performe donc
mieux que son benchmark.
Le renminbi ainsi que le dollar de Hong Kong sont les devises les plus représentées (à hauteur de
25% chacune). Leurs faibles corrélations (respectivement 0.40% et 0.14%) expliquent donc, dans
une certaine mesure, la bonne performance du panier56
. Le yen est représenté à hauteur de
11.04%, le dollar de Singapour à hauteur de 8.57%. Les autres devises ont des pondérations
avoisinant les 5%.
Ce panier offrirait donc une meilleure performance à un investisseur privé que l’AMU, en termes
de minimisation de l’écart-type des taux de change. Cependant, ce panier est composé d’un trop
grand nombre de devises pour être aisément répliqué. Il a étés calculé à titre exploratoire et il
semble faire ses preuves en termes de performance.
56
Comme nous l’avions anticipé en raison de la parité fixe du dollar de Hong Kong avec le dollar
américain
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2 Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 11.04% 2.75% 0.00092% 5% 25%
CNY 25.00% 0.40% 0.00010% 5% 25%
KRW 5.00% 3.64% 0.00033% 5% 25%
SGD 8.57% 1.74% 0.00022% 5% 25%
TWD 5.00% 1.54% 0.00006% 5% 25%
HKD 25.00% 0.14% 0.00001% 5% 25%
THB 5.39% 1.69% 0.00008% 5% 25%
MYR 5.00% 1.46% 0.00005% 5% 25%
PHP 5.00% 2.05% 0.00011% 5% 25%
IDR 5.00% 3.80% 0.00036% 5% 25%
Total 100%
Variance du portefeuille AGREG 0.0077%
Écart-type du portefeuille AGREG 0.8748%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
84
7.2 Pondérations et performances de SUDEST
Comme précisé précédemment, tous les paniers à l’exception du panier exploratoire AGREG
seront soumis aux contraintes d’optimisation spécifiées au chapitre 6. Pour le panier SUDEST
ainsi que tous les paniers expérimentaux subséquents, les bornes inférieures et supérieures des
pondérations optimales seront donc de 10% et 50% respectivement.
Les pondérations résultant de la minimisation de la variance du portefeuille SUDEST, composé
de 5 devises d’Asie du Sud-Est, sont présentés dans le tableau suivant.
Tableau 18: Pondérations et écart-type obtenus pour SUDEST(analyse par rapport à USD)
SUDEST a un écart-type optimal de 1.5399%. Si cet écart-type est faible en absolu, le panier
performe moins bien que son benchmark (rappelons que l’écart-type de l’AMU s’élève à
1.1785% sur la même période).
Les devises les plus représentées sont le dollar de Singapour et le ringgit (à hauteur de 43.12% et
26.88% respectivement). On constate que les devises les plus représentées dans ce panier ne sont
pas celles présentant les écart-types les plus faibles. En effet, le baht thaïlandais a un écart-type
inférieur à celui du dollar singapourien (1.69% contre 1.74%). Pourtant, le dollar de Singapour
est présent dans des proportions largement supérieures. Cela s’explique par le fait que ce dernier
présente des corrélations plus faibles avec les autres devises du panier que le baht. En effet, le
tableau des coefficients de corrélation présenté au chapitre 5 permet de constater que le baht est
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2 Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 43.12% 1.74% 0.00565% 10% 50%
THB 10.00% 1.69% 0.00029% 10% 50%
MYR 26.88% 1.46% 0.00155% 10% 50%
PHP 10.00% 2.05% 0.00042% 10% 50%
IDR 10.00% 3.80% 0.00144% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille SUDEST 0.0237%
Écart-type portefeuille SUDEST 1.5399%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
85
fortement corrélé avec 3 des devises du panier: à hauteur de 0.96 avec le ringgit, 0.80 avec la
rupiah et 0.85 avec le peso. À l’inverse, le dollar de Singapour ne présente aucune corrélation
avec les devises de SUDEST excédant 0.45.
Par rapport à AGREG et à l’AMU, SUDEST est plus intéressant dans la mesure où il comporte
moins de devises. Cependant, SUDEST sous-performe son benchmark, bien que son écart-type
reste intéressant en absolu.
7.3 Pondérations et performances de NORDEST
De manière analogue à SUDEST, le panier NORDEST est conçu de sorte à englober les 5
devises d’Asie du Nord-Est (yen, won, yuan, dollars de Hong Kong et de Taiwan). Les résultats
du problème de minimisation de la variance du portefeuille NORDEST, sous les contraintes
définies au chapitre 6, sont présentés dans le tableau suivant.
Tableau 19: Pondérations et écart-type obtenus pour NORDEST(analyse par rapport à
USD)
NORDEST a une très bonne performance, tant en termes absolus que relatifs par rapport à
l’AMU. Son écart-type s’élève à 0.6151%.
Les pondérations obtenues paraissent, à première vue, quelque peu surprenantes. En effet, la
minimisation résulte en des pondérations à chiffres ronds. Cela s’explique, en fait, par les
contraintes de bornes imposées. Le dollar de Hong Kong ayant l’écart-type le plus faible, la
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 10.00% 2.75% 0.00076% 10% 50%
CNY 20.00% 0.40% 0.00006% 10% 50%
KRW 10.00% 3.64% 0.00133% 10% 50%
TWD 10.00% 1.54% 0.00024% 10% 50%
HKD 50.00% 0.14% 0.00005% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille NORDEST 0.0038%
Écart-type portefeuille NORDEST 0.6151%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
86
pondération maximale lui a été attribuée par le logiciel de calcul afin de profiter de son effet à la
baisse sur l’écart-type total du panier. De manière analogue, le yen, le won et le dollar de Taiwan
ayant des écarts-types individuels plus élevés, la pondération minimale leur a été assignée afin
que leur effet à la hausse sur l’écart-type du panier soit limité. Concernant le yuan, sa
pondération est donc égale à la différence par rapport à 100% des pondérations totales.
Nous verrons par la suite, que le phénomène des chiffres ronds est récurent, et ce
particulièrement en ce qui concerne les paniers de type CLUSTER. Certains reprocheront à ces
paniers leur côté artificiel. Cependant, ceci ne constitue pas nécessairement un désavantage
puisque cela permet une certaine facilité dans les calculs.
La devise la plus représentée est le dollar de Hong Kong (50%). Il s’agit également de la devise
du panier ayant le plus faible écart-type sur la période étudiée. La majeure partie de la
performance de NORDEST est donc expliquée par le dollar de Hong Kong. Rappelons que le
dollar de Hong Kong est lié au dollar américain, ce qui explique sa relative stabilité par rapport à
cette devise et donc le faible écart-type.
De plus, la bonne performance de ce panier est aussi expliquée par la relative faiblesse des
coefficients de corrélation des 5 devises d’Asie du Nord-Est. À l’exception du coefficient de
corrélation entre le dollar de Taiwan et le won (0.84), les coefficients des autres couples de
devises n’excèdent pas 0.53. Particulièrement, l’inclusion de couples de devises à corrélation
quasi-nulle (dollar de Hong Kong et yuan), et surtout la présence de devises corrélées
négativement, neutralise les quelques corrélations fortes (-0.2 entre le renminbi et le yen, -0.16
entre le yen et le won, -0.02 entre le yen et le dollar de Taiwan).
Le panier expérimental NORDEST a donc une très bonne performance absolue et relative, par le
jeu à la fois des corrélations et des écart-types individuels des devises.
87
7.4 Pondérations et performances de PLUS3
Le premier panier expérimental de la catégorie des clusters économiques est le panier PLUS3,
regroupant le yen, le yuan et le won. Ce panier est similaire à NORDEST mais diffère par
l’absence des dollars de Hong Kong et de Taiwan. En raison de l’omission du dollar de Hong
Kong, privant le panier de son faible écart-type, nous pouvons nous attendre à ce que PLUS3
performe moins bien que NORDEST.
Les résultats du problème de minimisation de la variance du portefeuille PLUS3, sous les
contraintes définies au chapitre 6, sont présentés dans le tableau suivant.
Tableau 20: Pondérations et écart-type obtenus pour PLUS3 (analyse par rapport à USD)
Tel qu’anticipé, l’écart-type de PLUS3 est supérieur à celui de NORDEST (écart-type de
1.0467% pour PLUS3 contre 0.6151% pour NORDEST). PLUS3 surperforme tout de même le
benchmark.
La moitié du panier est composé de yuan. Il s’agit également de la devise qui a le plus faible
écart-type, ce qui explique en grande partie la bonne performance du panier. Tout comme
NORDEST, les couples de devises à corrélation négative jouent également en faveur d’un plus
faible écart-type du portefeuille. Le seul couple de devise à corrélation positive est le couple
CNY/KRW avec un coefficient de 0.42.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2 Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 32.67% 2.75% 0.00806% 10% 50%
CNY 50.00% 0.40% 0.00040% 10% 50%
KRW 17.33% 3.64% 0.00398% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille PLUS3 0.0110%
Écart-type portefeuille PLUS3 1.0467%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
88
7.5 Pondérations et performances de DRAGONS
Le deuxième panier expérimental de type cluster économique est le panier DRAGONS composé
des dollars de Singapour, Hong Kong et Taiwan ainsi que du Won. Les résultats du problème de
minimisation de la variance du portefeuille DRAGONS, sous les contraintes définies au chapitre
6, sont présentés dans le tableau suivant.
Tableau 21: Pondérations et écart-type obtenus pour DRAGONS (analyse par rapport à
USD)
DRAGONS a une performance intéressante avec un écart-type de 0.8237%. Il surperforme
l’AMU ainsi que tous les paniers expérimentaux analysés jusqu’à présent à l’exception de
NORDEST.
Il est composé à 50% de dollar de Hong Kong. La deuxième devise la plus représentée est le
dollar de Singapour à hauteur de 26.54%. De nouveau, le faible écart-type du dollar de Hong
Kong par rapport au dollar américain explique en grande partie la bonne performance de
DRAGONS. Les coefficients de corrélation sont, eux-aussi, relativement faibles à l’exception,
encore une fois, du couple dollar de Hong Kong et won (0.84).
Quelle serait alors la performance de DRAGONS si le dollar de Hong Kong était omis? Le
panier CLUSTER6 permet de répondre à cette question. Sa performance est analysée dans une
section subséquente.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 26.54% 1.74% 0.00214% 10% 50%
TWD 13.46% 1.54% 0.00043% 10% 50%
KRW 10.00% 3.64% 0.00133% 10% 50%
HKD 50.00% 0.14% 0.00005% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille DRAGONS 0.0068%
Écart-type portefeuille DRAGONS 0.8237%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
89
7.6 Pondérations et performances de TIGRES
Le dernier panier expérimental de type cluster économique est le panier TIGRES regroupant les
devises de la Malaisie, de la Thaïlande, de l’Indonésie et des Philippines. Les résultats du
problème de minimisation de la variance du portefeuille TIGRES, sous les contraintes définies
au chapitre 6, sont présentés dans le tableau suivant :
Tableau 22: Pondérations et écart-type obtenus pour TIGRES (analyse par rapport à USD)
Force est de constater, qu’avec un écart-type de 1.7504%, ce panier expérimental sous-performe
l’AMU (1.1785%).
Ceci s’explique, tout d’abord, par le fait que toutes les devises de ce panier ont des écart-types
individuels supérieurs à l’AMU. Le ringgit est la devise la plus stable de ce panier et son écart-
type est de 1.46%. D’autre part, les paires de devises de TIGRES ont de forts coefficients de
corrélation. En effet, ils se situent tous entre 0.80 (couple rupiah/baht) et 0.96 (couple
ringgit/baht). Il est donc tout à fait compréhensible que la performance de ce panier soit
médiocre relativement à l’AMU.
De plus, TIGRES présente lui aussi des chiffres ronds. Les raisons sous-jacentes sont les mêmes
que celles expliquant les pondérations de NORDEST.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 50.00% 1.46% 0.00535% 10% 50%
THB 30.00% 1.69% 0.00258% 10% 50%
IDR 10.00% 3.80% 0.00144% 10% 50%
PHP 10.00% 2.05% 0.00042% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille TIGRES 0.0306%
Écart-type portefeuille TIGRES 1.7504%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
90
7.7 Pondérations et performances de CLUSTER1
Les 12 paniers suivants sont des paniers expérimentaux de type cluster commercial. Ils
comportent tous 3 devises. Le premier, CLUSTER1, est composé du dollar de Singapour, du yen
et du yuan. Les résultats de la minimisation de la variance de ce panier, sous les contraintes
définies au chapitre 6, sont présentés dans le tableau suivant :
Tableau 23: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER1 (analyse par rapport à
USD)
Il peut être remarqué que CLUSTER1 a une bonne performance, à la fois en termes absolus
qu’en regard au benchmark. Son écart-type s’élève à 0.9345%.
Pour des raisons analogues à NORDEST, CLUSTER1 se caractérise par des chiffres ronds.
La devise la plus représentée est le yuan, à hauteur de 50%. Cette monnaie explique la plus
grande part de la bonne performance de CLUSTER1. En effet, son écart-type individuel s’élève à
0.40% et le yuan est faiblement corrélé avec les deux autres devises (coefficient de corrélation de
0.02 avec le dollar singapourien et de -0.2 avec le yen).
7.8 Pondérations et performances de CLUSTER2
Le deuxième panier de type cluster commercial est CLUSTER2. Il est composé du dollar de
Singapour, du yuan et du yen. Sa composition est similaire à CLUSTER1, à l’exception du yen
qui est remplacé par le won. Les résultats de la minimisation de la variance de CLUSTER2, sous
les contraintes définies au chapitre 6, sont présentés dans le tableau suivant.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2 Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 40.00% 1.74% 0.00486% 10% 50%
CNY 50.00% 0.40% 0.00040% 10% 50%
JPY 10.00% 2.75% 0.00076% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER1 0.0087%
Écart-type portefeuille CLUSTER1 0.9345%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
91
Tableau 24: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER2 (analyse par rapport à
USD)
CLUSTER2 a une performance médiocre. Son écart-type s’élève à 1.5852% et le panier sous-
performe donc l’AMU.
Pour des raisons analogues à NORDEST, CLUSTER2 se caractérise par des chiffres ronds.
Comme dans le cas de CLUSTER1, la moitié du panier est composé du yuan. Toutefois, cela ne
compense que partiellement l’inclusion du won qui a un fort coefficient de corrélation individuel
(3.64%). Par ailleurs, le retrait du yen prive CLUSTER2 de l’apport bénéfique, dans l’équation
de l’écart-type du portefeuille, du coefficient de corrélation négatif entre le yen et le yuan et de la
corrélation quasi-nulle entre le yen et le dollar de Singapour. Les corrélations entre le won et les
autres sont relativement plus élevées (0.15 avec le dollar singapourien, mais surtout 0.42 avec le
yuan). Tous ces éléments expliquent la médiocre performance de CLUSTER2 vis-à-vis de son
benchmark.
7.9 Pondérations et performances de CLUSTER3
Le troisième panier expérimental de la catégorie cluster commercial est CLUSTER3. Il est
composé des dollars de Singapour et de Hong Kong ainsi que du Won. Il diffère de CLUSTER2
par le remplacement du yuan par le dollar de Hong Kong. Celui-ci ayant un écart-type individuel
plus faible que le yuan, nous pouvons nous attendre à ce que la performance de CLUSTER3 soit
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 10.00% 1.74% 0.00030% 10% 50%
CNY 50.00% 0.40% 0.00040% 10% 50%
KRW 40.00% 3.64% 0.02122% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER2 0.0251%
Écart-type portefeuille CLUSTER2 1.5852%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
92
meilleure que celle de CLUSTER2. Les résultats de la minimisation de la variance de
CLUSTER3, sous les contraintes définies au chapitre 6, sont présentés dans le tableau suivant.
Tableau 25: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER3 (analyse par rapport à
USD)
L’écart-type de CLUSTER3 s’élève à 0.8663%. Sa performance est donc meilleure que celle de
l’AMU. Les deux devises les plus représentées sont les dollars de Hong Kong et de Singapour à
hauteur de 50% et 40% respectivement. Ceci a permis de neutraliser l’effet de l’écart-type élevé
du won dans sa globalité. De plus, les coefficients de corrélation de chaque paire de devises sont
raisonnables et n’excèdent pas 0.34.
Pour des raisons analogues à NORDEST, CLUSTER3 se caractérise par des chiffres ronds.
Comme anticipé, CLUSTER3 a une meilleure performance que CLUSTER2. Cela s’explique
non seulement par le fait que l’écart-type individuel du dollar de Hong Kong soit plus faible que
celui du yuan, mais aussi par le fait que la suppression du yuan a permis la suppression de
coefficients de corrélation plus élevés de l’équation, comme celui entre le yuan et le won.
Notons également, que CLUSTER3 performe même mieux que CLUSTER1. En effet,
CLUSTER1 comporte un couple de devise à corrélation forte (0.75 entre le dollar de Singapour
et le yen). Si cela avait été atténué par les corrélations négatives ou très faibles des autres couples
de devises, permettant ainsi à CLUSTER1 de surperformer le benchmark, cette combinaison de
devises n’a pas permis d’abaisser l’écart-type de CLUSTER1 à un niveau aussi faible que
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 40.00% 1.74% 0.00486% 10% 50%
HKD 50.00% 0.14% 0.00005% 10% 50%
KRW 10.00% 3.64% 0.00133% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER3 0.0075%
Écart-type portefeuille CLUSTER3 0.8663%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
93
CLUSTER3. Ce dernier, en plus de la présence du dollar de Hong Kong, dont l’écart-type est le
plus faible de l’échantillon de devises considéré, a des paires de devises aux corrélations plus
faibles et aux valeurs moins extrêmes (entre 0.15 et 0.35).
7.10 Pondérations et performances de CLUSTER4
CLUSTER4, quant à lui, est similaire à CLUSTER3 à l’exception du won qui est remplacé par le
yen. Nous pourrions penser, à première vue, que l’écart-type individuel du yen étant plus faible
que celui du won, la performance de CLUSTER4 serait meilleure que celle de CLUSTER3. Les
résultats de la minimisation de la variance de ce dernier, sous les contraintes définies au chapitre
6, sont présentés dans le tableau suivant.
Tableau 26: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER4 (analyse par rapport à
USD)
CLUSTER4 a un écart-type de 0.9470%, ce qui est inférieur que celui de l’AMU. Comme
CLUSTER3, les dollars de Hong Kong et de Singapour sont les deux devises les plus
représentées et leurs proportions sont les mêmes.
Cependant, contrairement à ce qui a été anticipé, la performance de CLUSTER4 n’est pas
meilleure que celle de CLUSTER3. En effet, le yen et le dollar de Singapour sont fortement
corrélés (à hauteur de 0,75), ce qui neutralise l’effet de l’écart-type plus faible du yen par rapport
au won.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 40.00% 1.74% 0.00486% 10% 50%
HKD 50.00% 0.14% 0.00005% 10% 50%
JPY 10.00% 2.75% 0.00076% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER4 0.0090%
Écart-type portefeuille CLUSTER4 0.9470%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
94
Pour des raisons analogues à NORDEST, CLUSTER4 se caractérise lui-aussi par des chiffres
ronds.
7.11 Pondérations et performances de CLUSTER5
CLUSTER5 diffère de CLUSTER4 par la substitution du dollar de Hong Kong par le dollar de
Taiwan. Son écart-type individuel étant bien supérieur à celui du dollar de Hong Kong, nous
pouvons nous attendre, toutes choses étant égales par ailleurs, à une moins bonne performance
que celle de CLUSTER4. Les résultats de la minimisation de la variance de CLUSTER5, sous
les contraintes définies au chapitre 6, sont présentés dans le tableau suivant.
Tableau 27: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER5 (analyse par rapport à
USD)
L’écart-type de CLUSTER5 s’élève à 1.3118% et le panier sous-performe l’AMU.
Conformément à nos attentes, CLUSTER5 sous-performe également CLUSTER4.
De nouveau, pour des raisons analogues à NORDEST, CLUSTER5 se caractérise par des
chiffres ronds.
Le dollar de Taiwan est représenté à hauteur de 50%. Les coefficients de corrélation entre le
dollar de Taiwan et les autres devises du panier sont plus faibles qu’avec le dollar de Hong
Kong. Toutefois, cela n’a pas compensé l’écart-type individuel sensiblement plus élevé du dollar
de Taiwan par rapport à celui de Hong Kong.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 40.00% 1.74% 0.00486% 10% 50%
TWD 50.00% 1.54% 0.00592% 10% 50%
JPY 10.00% 2.75% 0.00076% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER5 0.0172%
Écart-type portefeuille CLUSTER5 1.3118%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
95
7.12 Pondérations et performances de CLUSTER6
CLUSTER6 est le dernier panier expérimental de la catégorie des clusters commerciaux à inclure
le dollar de Singapour. Il diffère de CLUSTER5 par la substitution du yen par le won. Toutes
choses étant égales par ailleurs, une moins bonne performance que le panier précédent peut être
anticipée en raison de la plus forte volatilité du won. Les résultats de la minimisation de la
variance de CLUSTER6, sous les contraintes définies au chapitre 6, sont présentés dans le
tableau suivant.
Tableau 28: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER6 (analyse par rapport à
USD)
CLUSTER6 a un écart-type qui s’élevant à 1.4230%, ce qui, conformément à nos attentes, sous-
performe à la fois l’AMU et CLUSTER5. Ceci s’explique non seulement par la volatilité du
won, mais aussi en raison de l’inclusion d’une paire de devises à corrélations élevées (coefficient
de 0.84 entre le won et le dollar de Taiwan).
7.13 Pondérations et performances de CLUSTER7
La deuxième moitié des paniers de type cluster commercial met en scène le ringgit en
substitution au dollar de Singapour. CLUSTER7 comprend le ringgit, le yuan et le yen. Toutes
choses étant égales par ailleurs, nous pouvons nous attendre à ce que ce panier surperforme
CLUSTER1 (composé du dollar de Singapour, du yuan et du yen) en raison de la plus faible
volatilité du ringgit par rapport au dollar de Singapour. Les pondérations et écart-type optimaux
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 46.92% 1.74% 0.00669% 10% 50%
TWD 43.08% 1.54% 0.00439% 10% 50%
KRW 10.00% 3.64% 0.00133% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER6 0.0202%
Écart-type portefeuille CLUSTER6 1.4230%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
96
obtenus par minimisation de la variance, sous les contraintes définies au chapitre 6, sont
présentés dans le tableau suivant.
Tableau 29: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER7 (analyse par rapport à
USD)
Il peut donc être constaté, qu’avec un écart-type de 0.7446%, CLUSTER7 surperforme le
benchmark. En effet, la moitié du panier est composé de yuan et celui-ci est corrélé négativement
avec le yen. La corrélation entre le ringgit et le yen est également très faible (0.05).
Conformément aux attentes, CLUSTER7 surperforme CLUSTER1. Ceci est également dû au fait
que la corrélation élevée (0.75) entre le yen et le dollar de Singapour est absente de CLUSTER7.
7.14 Pondérations et performances de CLUSTER8
CLUSTER8 est composé du ringgit, yuan et won. Il diffère de CLUSTER7 par la substitution du
yen par le won. Toutes choses étant égales par ailleurs, nous pouvons nous attendre à une moins
bonne performance que celle de CLUSTER7 en raison de la présence du won qui est une des
devises les plus volatiles de notre échantillon, sur la période étudiée. Les pondérations et écart-
type optimaux obtenus par minimisation de la variance, sous les contraintes définies au chapitre
6, sont présentés dans le tableau suivant.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 36.84% 1.46% 0.00291% 10% 50%
CNY 50.00% 0.40% 0.00040% 10% 50%
JPY 13.16% 2.75% 0.00131% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER7 0.0055%
Écart-type portefeuille CLUSTER7 0.7446%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
97
Tableau 30: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER8 (analyse par rapport à
USD)
L’écart-type de CLUSTER8 s’élève à 1.0209%, ce qui est légèrement inférieur à l’écart-type de
l’AMU. Comme anticipé, la performance de CLUSTER8 est moins bonne que celle de
CLUSTER7 en raison de la présence du won. De plus, le won est fortement corrélé au ringgit (à
hauteur de 0.83). Comme précédemment, la moitié du panier est composé du renminbi, ce qui
abaisse sensiblement l’écart-type, de sorte que CLUSTER8 performe tout de même mieux que
l’AMU.
De nouveau, pour des raisons analogues à NORDEST, CLUSTER8 se caractérise par des
chiffres ronds.
7.15 Pondérations et performances de CLUSTER9
Le panier expérimental CLUSTER9 est obtenu en remplaçant le yuan par le dollar de Hong
Kong dans CLUSTER8. Par cette substitution, nous testons si la plus grande stabilité du dollar
peut améliorer la performance de CLUSTER8. Les résultats de la minimisation sont présentés
dans le tableau ci-dessous.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 40.00% 1.46% 0.00343% 10% 50%
CNY 50.00% 0.40% 0.00040% 10% 50%
KRW 10.00% 3.64% 0.00133% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER8 0.0104%
Écart-type portefeuille CLUSTER8 1.0209%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
98
Tableau 31: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER9 (analyse par rapport à
USD)
Nous pouvons, en effet, constater qu’avec un écart-type de 0.9460%, la performance de
CLUSTER9 est bien supérieure à celle de CLUSTER8. CLUSTER9 surperforme donc lui aussi
l’AMU. Comme attendu, le dollar de Hong Kong abaisse l’écart-type. Il représente la moitié du
panier.
Pour des raisons analogues à NORDEST, CLUSTER9 se caractérise par des chiffres ronds.
7.16 Pondérations et performances de CLUSTER10
Nous pouvons également tenter d’abaisser de nouveau l’écart-type de CLUSTER9 en substituant
la devise à forte volatilité, le won, par l’autre devise de son cluster commercial, le yen. Celui-ci a
un écart-type individuel plus faible. Nous formons alors CLUSTER10. Les résultats de la
minimisation sous les mêmes contraintes sont présentés dans le tableau suivant.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2 Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 40.00% 1.46% 0.00343% 10% 50%
HKD 50.00% 0.14% 0.00005% 10% 50%
KRW 10.00% 3.64% 0.00133% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER9 0.0089%
Écart-type portefeuille CLUSTER9 0.9460%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
99
Tableau 32: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER10 (analyse par rapport à
USD)
Comme prévu, avec un écart-type de 0.6992%, CLUSTER10 surperforme CLUSTER9 et donc
l’AMU. Le yen influence également l’écart-type à la baisse en raison de sa plus faible corrélation
avec les autres devises du panier que le won (0.16 entre le yen et le dollar de Hong Kong contre
0.32 entre le won et le dollar de Hong Kong et surtout 0.05 entre le yen et ringgit contre 0.83
entre le won et le ringgit).
7.17 Pondérations et performances de CLUSTER11
Si nous faisons, cette fois, varier la devise d’un autre cluster en remplaçant le dollar de Hong
Kong par celui de Taiwan, nous devrions nous attendre à une hausse de l’écart-type. Les résultats
de la minimisation de ce nouveau panier expérimental, CLUSTER11, sont présentés dans le
tableau ci-dessous.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 39.30% 1.46% 0.00331% 10% 50%
HKD 50.00% 0.14% 0.00005% 10% 50%
JPY 10.70% 2.75% 0.00087% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER10 0.0049%
Écart-type portefeuille CLUSTER10 0.6992%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
100
Tableau 33: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER11 (analyse par rapport à
USD)
En effet, la substitution du dollar de Hong Kong par celui de Taiwan augmente sensiblement
l’écart-type, de sorte que celui-ci ne sous-performe non seulement CLUSTER10 mais aussi
l’AMU. D’une part, le dollar de Taiwan a un écart-type individuel supérieur à celui de Hong
Kong, d’autre part, sa corrélation avec le ringgit est l’une des plus fortes de l’échantillon (0.93).
7.18 Pondérations et performances de CLUSTER12
Enfin, si nous considérons la dernière combinaison de panier expérimental de type CLUSTER,
en remplaçant le yen par le won, nous pouvons nous attendre à une performance médiocre. Les
résultats sont présentés ci-après.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 49.16% 1.46% 0.00517% 10% 50%
TWD 29.23% 1.54% 0.00202% 10% 50%
JPY 21.60% 2.75% 0.00352% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER11 0.0171%
Écart-type portefeuille CLUSTER11 1.3065%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
101
Tableau 34: Pondérations et écart-type obtenus pour CLUSTER12 (analyse par rapport à
USD)
Conformément aux attentes, CLUSTER12 sous-performe CLUSTER11 et l’AMU. Le won fait
non seulement partie des devises les plus volatiles de l’échantillon, mais, comme nous l’avions
vu précédemment, il est fortement corrélé à la fois avec le ringgit (0.83) et le dollar de Taiwan
(0.84).
Pour des raisons analogues à NORDEST, CLUSTER12 se caractérise par des chiffres ronds.
***
7.19 Analyses de sensibilité par relaxation de contraintes
Il est possible, dans le cadre d’une brève analyse de sensibilité, de vérifier dans quelle mesure
l’écart-type est affecté par les contraintes de bornes qui ont été imposées. Nous reviendrons pour
cela sur les paniers ayant abouti à des pondérations à chiffres ronds. NORDEST, en particulier,
sera analysé puisqu’il s’agit du panier expérimental offrant la meilleure performance.
Il a été expliqué que, pour NORDEST, le dollar de Hong Kong s’était vu attribué une
pondération de 50% en raison de son faible écart-type individuel. Nous pouvons nous attendre à
ce qu’une relaxation de contrainte de borne supérieure abaissera davantage l’écart-type total de
ce panier.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 50.00% 1.46% 0.00535% 10% 50%
TWD 40.00% 1.54% 0.00379% 10% 50%
KRW 10.00% 3.64% 0.00133% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER12 0.0270%
Écart-type portefeuille CLUSTER12 1.6447%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
102
Tableau 35: Pondérations et écart-type de NORDEST après relaxation de contraintes de
borne supérieure (analyse par rapport à USD)
Toute chose étant égale par ailleurs, en relâchant la borne supérieure de 50% à une pondération
de 65% (ou plus), le dollar de Hong Kong se voit alors attribuer une pondération de 60% et
l’écart-type diminue conformément aux attentes. La pondération maximale de 65% ne peut, en
effet, être affectée en raison à la fois de la contrainte (i) en vertu de laquelle la somme des
pondérations doit être égale à 100% et de la contrainte de borne inférieure de 10%.
Si la contrainte de borne inférieure est relâchée à 5%, l’écart-type est fortement diminué de
l’ordre de 40%, comme en témoigne le tableau ci-après.
À nouveau, les pondérations minimales ont été attribuées aux devises volatiles, la pondération
maximale au dollar de Hong Kong, et le solde au yuan.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 10.00% 2.75% 0.00076% 10% 65%
CNY 10.00% 0.40% 0.00002% 10% 65%
KRW 10.00% 3.64% 0.00133% 10% 65%
TWD 10.00% 1.54% 0.00024% 10% 65%
HKD 60.00% 0.14% 0.00007% 10% 65%
Total 100%
Variance portefeuille NORDEST 0.0037%
Écart-type portefeuille NORDEST 0.6093%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
103
Tableau 36: Pondérations et écart-type de NORDEST après relaxation de contraintes de
borne inférieure (analyse par rapport à USD)
De ces observations, il peut être conclu que la pondération plus faible des devises volatiles
affecte davantage à la baisse l’écart-type total du portefeuille que les pondérations élevées des
devises stables. En effet, par rapport à la performance initiale (0.6151%), la relaxation de la
borne supérieure de 15% permet seulement d’abaisser l’écart-type de NORDEST de 0.0058%.
Au contraire, la relaxation de la borne inférieure de 5% permet de diminuer l’écart-type du
portefeuille de 0.2338%.
Comme en témoigne le tableau ci-dessous, la relaxation simultanée des deux contraintes donne
un écart-type de 0.3638%, soit un gain de 0.2513% par rapport à la performance initiale, mais à
peine 0.0176% par rapport à la relaxation de la borne inférieure seule.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 5.00% 2.75% 0.00019% 5% 50%
CNY 35.00% 0.40% 0.00020% 5% 50%
KRW 5.00% 3.64% 0.00033% 5% 50%
TWD 5.00% 1.54% 0.00006% 5% 50%
HKD 50.00% 0.14% 0.00005% 5% 50%
Total 100%
Variance portefeuille NORDEST 0.0015%
Écart-type portefeuille NORDEST 0.3813%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
104
Tableau 37: Pondérations et écart-type de NORDEST après relaxation simultanée des
contraintes de borne inférieure et supérieure (analyse par rapport à USD)
***
7.20 Conclusions générales
Pour conclure, les résultats sont satisfaisants dans l’ensemble. Nous obtenons, en effet, 11
paniers dont l’écart-type est inférieur à celui de l’AMU, et 7 paniers avec un écart-type
supérieur.
Le panier performant le mieux est NORDEST. Nous sommes parvenu à diviser par un facteur
proche de 2 l’écart-type de référence (celui de l’AMU) tout en réduisant le nombre de devise à 5
(contre 13 dans l’AMU).
TIGRES connaît la plus mauvaise performance. Il combine, en effet, à la fois des devises très
volatiles et des devises fortement corrélées entre elles.
Le tableau ci-dessous récapitule la composition des paniers expérimentaux et les classifie par
ordre décroissant de performance.
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 5.00% 2.75% 0.00019% 5% 65%
CNY 20.00% 0.40% 0.00006% 5% 65%
KRW 5.00% 3.64% 0.00033% 5% 65%
TWD 5.00% 1.54% 0.00006% 5% 65%
HKD 65.00% 0.14% 0.00009% 5% 65%
Total 100%
Variance portefeuille NORDEST 0.0013%
Écart-type portefeuille NORDEST 0.3638%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
105
Tableau 38: Classement des paniers expérimentaux par performance par rapport au dollar
américain
À l’issue de l’analyse de ces résultats, nous pouvons conclure que le yuan et le dollar de Hong
Kong sont les deux devises qui ont les meilleurs effets sur l’écart-type des paniers
expérimentaux. Comme nous le mentionnions dans le chapitre 4, ceci n’est pas surprenant
puisque ces devises ont connu des épisodes de parité fixe avec le dollar américain (ceci est
encore d’actualité pour le dollar de Hong Kong). De plus, comme souligné dans le chapitre 6, ils
ont aussi une corrélation relativement faible avec les autres devises de l’échantillon, à
l’exception du couple dollar de Hong Kong et Peso (0.74). Nous pouvons également constater
que les paniers expérimentaux sous-performant le benchmark ne contiennent ni yuan, ni dollar de
Hong Kong, à l’exception de CLUSTER2.
Le yen a aussi un effet positif sur les performances de nos paniers, non pas par sa relative
stabilité (contrairement aux deux devises que nous venons de mentionner), mais plutôt par sa
faible corrélation avec les autres devises étudiées. À l’exception du couple JPY/SGD dont la
Panier Ecart-type Composition
NORDEST 0.6151% JPY, KRW, CNY, HKD, TWD
CLUSTER10 0.6992% MYR, HKD, JPY
CLUSTER7 0.7446% MYR, CNY, JPY
DRAGONS 0.8237% SGD, KRW, HKD, TWD
CLUSTER3 0.8663% SGD, HKD, KRW
AGREG 0.8748% 10 devises de l'échantillon
CLUSTER1 0.9345% SGD, CNY, JPY
CLUSTER9 0.9460% MYR, HKD, KRW
CLUSTER4 0.9470% SGD, HKD, JPY
CLUSTER8 1.0209% MYR, CNY, KRW
PLUS3 1.0467% JPY, KRW, CNY
AMU 1.1785% ASEAN+3
CLUSTER11 1.3065% MYR, TWD, JPY
CLUSTER5 1.3118% SGD, TWD, JPY
CLUSTER6 1.4230% SGD, TWD, KRW
SUDEST 1.5399% SGD, MYR, THB, IDR, PHP
CLUSTER2 1.5852% SGD, CNY, KRW
CLUSTER12 1.6447% MYR, TWD, KRW
TIGRES 1.7504% MYR, IDR, PHP, THB
106
corrélation s’élève à 0.75, les autres corrélations s’échelonnent entre -0.20 (avec le yuan) et 0.16
(avec le dollar de Hong Kong).
Le won, quant à lui, est une des devises les plus volatiles de l’échantillon avec la rupiah.
Cependant, son inclusion dans un panier n’est pas nécessairement néfaste pour l’écart-type
puisque sa volatilité peut-être compensée par sa faible corrélation avec d’autres devises comme
avec le yen (NORDEST, PLUS3) ou le dollar de Singapour (DRAGONS).
Par ailleurs, nous avons vu que la relaxation des contraintes de bornes (particulièrement la
contrainte de borne inférieure) permettait d’améliorer davantage la performance des paniers. Si
cela peut paraître intéressant à première vue, cela conduit malheureusement à des paniers trop
déséquilibrés. Dans des paniers de 3, 4 ou 5 monnaies, une devise présente dans des proportions
de 5% ou moins revient à ne pas inclure cette devise dans le panier. Parallèlement, nous sommes
d’avis qu’une devise présente dans des proportions dépassant les trois quarts est surreprésentée.
Il est tout de même intéressant de savoir qu’il est possible d’améliorer davantage sa performance
en relâchant les contraintes. Il sera de la discrétion des utilisateurs de le faire à leur guise si ces
derniers sont prêts à répliquer un panier avec une sous ou sur pondération de devises.
Les paniers de type CLUSTER sont certes des paniers comprenant un nombre très limité de
devises (3 devises). Il est vrai qu’un plus grand nombre de monnaies est en faveur d’une plus
grande neutralité des paniers monétaires, comme nous le mentionnions dans le chapitre 1.
Cependant, les expériences sur les marchés financiers montrent, d’une part, que les paniers
tendent à être simplifiés (à l’image du DTS) et d’autre part, que travailler avec un panier
comprenant un trop grand nombre de devises ou de pays peut être un choix trop ambitieux,
comme en témoigne la crise récente de l’Euro. Les paniers CLUSTER à 3 devises ne sont donc
pas dépourvus d’intérêt. Aux yeux d’un utilisateur privé, ne vaudrait-il pas mieux s’assurer d’une
bonne performance avec un petit panier, plutôt qu’une performance plus médiocre avec un grand
nombre de devises?
107
Chapitre 8. Les paniers expérimentaux asiatiques du point de vue d’un
utilisateur australien
Jusqu’à présent, les performances des paniers expérimentaux ont été analysées en travaillant à
partir des taux de change des devises asiatiques par rapport au dollar américain. En effet, de
nombreuses opérations commerciales se facturent en dollar et par le passé, les devises asiatiques
ont souvent été rattachées à cette monnaie.
Mais afin d’apprécier la qualité des paniers expérimentaux, il serait judicieux de se placer du
point de vue des partenaires commerciaux importants des pays d’Asie de l’Est et du Sud-Est. On
peut effectivement imaginer que ces derniers seraient les premiers intéressés par l’utilisation des
paniers monétaires de devises asiatiques comme instrument dans les échanges commerciaux.
Rappelons que le RIETI a également pris en compte les principaux partenaires commerciaux de
l’ASEAN+3 dans l’élaboration d’un panier pour ancrage de devise, à travers l’AMU-wide57
.
Pour la région Asie-Pacifique, l’Australie et la Nouvelle-Zélande se qualifient d’emblée pour ce
rôle.
Dans le cadre de cette étude, nous choisissons de nous concentrer uniquement sur le dollar
australien. A priori, les résultats obtenus avec le dollar australien seraient très proches de ceux
obtenus avec le dollar néo-zélandais puisque l’évolution de ces taux de change par rapport au
dollar américain est fort semblable, comme en témoigne la figure 6.
Une seule de ces deux devises sera alors étudiée. Le choix se portera sur l’Australie en raison de
la plus grande taille de son économie.
57
Les détails concernant les différents AMU et le RIETI sont décrits au chapitre 4
108
Figure 6: Évolution des taux de change des dollars australiens et néozélandais par rapport
au USD (taux mensuels entre le 31 janvier 1990 et le 31 décembre 2011)
De plus, le dollar australien est la cinquième devise la plus transigée sur les marchés des
changes58
. Il s’agit, en effet, d’une devise qui suscite un grand intérêt de la part des investisseurs
en raison du niveau relativement élevé des taux d’intérêts en Australie, de la stabilité de son
économie et de son système politique et la faible intervention de la Banque Centrale sur le
marché des capitaux. Comme nous le verrons dans les sections subséquentes, il s’agit aussi d’une
devise volatile qui offre une grande exposition aux marchés asiatiques et aux prix des matières
premières59
, ce qui attire l’intérêt des nombreux spéculateurs.
Depuis 1983, le mode de rattachement du dollar australien est le flottement libre. Il était
auparavant rattaché à un panier monétaire le TWI (Trade Weighted Index).
Ce chapitre est donc consacré à l’évaluation de la performance des paniers expérimentaux que
nous avions conçus au chapitre 5 par rapport au dollar australien. Nous verrons, tout d’abord, que
le fait de considérer de nouveaux taux de change nécessite le calcul de nouveaux écart-types et
coefficients de corrélation. Nous exprimerons ensuite le besoin de définir un nouveau panier de
58
Comme en témoigne le tableau 8 extrait de la Banque des Règlements Internationaux
59 Yeates C. (2 septembre 2010). “Aussie now fifth most-traded currency” [version éléctronique], The
Sydney Morning Herald, récupéré de http://www.smh.com.au/business/aussie-now-fifth-mosttraded-
currency-20100901-14nma.html
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.20
1/0
1/1
99
0
01
/01
/19
91
01
/01
/19
92
01
/01
/19
93
01
/01
/19
94
01
/01
/19
95
01
/01
/19
96
01
/01
/19
97
01
/01
/19
98
01
/01
/19
99
01
/01
/20
00
01
/01
/20
01
01
/01
/20
02
01
/01
/20
03
01
/01
/20
04
01
/01
/20
05
01
/01
/20
06
01
/01
/20
07
01
/01
/20
08
01
/01
/20
09
01
/01
/20
10
01
/01
/20
11
AUD/USD NZD/USD
109
référence (benchmark). Nous apprécierons enfin les résultats à la lumière de ce nouveau
benchmark et les comparerons aux performances obtenues par rapport au dollar américain
(chapitre 7).
8.1 Nouveaux écart-types et coefficients de corrélation
Le chapitre 5 présentait la volatilité des devises étudiées (mesurée par l’écart-type) ainsi que les
coefficients de corrélation entre les différentes monnaies par rapport au dollar américain.
Dans ce chapitre, nous explorons les performances des paniers expérimentaux en considérant les
taux de change des devises asiatiques par rapport au dollar australien. Il est donc nécessaire de
recalculer les écarts-types individuels des taux de change des devises asiatiques ainsi que leurs
coefficients de corrélation. Les niveaux de stabilité ainsi que les relations entre les devises
peuvent différer selon la monnaie de référence. Les tableaux ci-dessous présentent les écart-types
individuels et les coefficients de corrélation entre les devises étudiées, par rapport au dollar
australien.
Tableau 39: Écart-types des variations des taux de change des 10 devises étudiées par
rapport au dollar australien (entre le 31 juillet 2000 et le 31 décembre 2011)
Nous pouvons aisément constater que les devises étudiées sont généralement plus volatiles par
rapport au dollar australien que par rapport au dollar américain60
. L’écart-type le plus élevé par
rapport au dollar américain s’élevait à 3.80% (rupiah indonésienne) alors que par rapport au
dollar australien, les écart-types les plus faibles sont de l’ordre de 3.09% (dollar singapourien).
Ceci n’a rien de surprenant. Premièrement, l’économie australienne est très dépendante du prix
des matières premières. Or ceux-ci sont généralement très volatils. Deuxièmement, l’historique
des politiques de change de certaines devises d’Asie expliquent les écart-types par rapport au
60
Les écart-types des variations des taux de change par rapport au dollar américain étaient présenté dans
le Tableau 15
JPY CNY KRW SGD TWD
4.79% 4.10% 3.52% 3.09% 3.46%
HKD THB MYR PHP IDR
4.13% 3.58% 3.41% 3.71% 3.98%
110
dollar américain relativement faible. Comme nous l’avions déjà mentionné61
, le dollar de Hong
Kong est rattaché au dollar américain. De même, le yuan a connu une décennie de parité fixe
avec le dollar américain.
Remarquons par ailleurs que les monnaies stables par rapport au dollar américain ne le sont pas
nécessairement par rapport au dollar australien. Par exemple, des taux de change stables comme
HKD/USD et CNY/USD avaient des écart-types de 0.14% et 0.40% respectivement alors que
HKD/AUD et CNY/AUD ont des écart-types de 4.13% et 4.10% et font partie des monnaies les
plus volatiles. Contrairement à KRW/USD dont l’écart-type était l’un des plus élevés (3.64%),
KRW/AUD a le quatrième écart-type le plus faible après SGD/AUD, MYR/AUD et TWD/AUD.
Tableau 40: Coefficients de corrélation des taux de change des devises étudiées par rapport
au dollar australien (calculés à partir des taux mensuels à la fin de chaque mois depuis
janvier 1993)
Comme dans le tableau de coefficients de corrélation des taux de change des devises par rapport
au dollar américain (présenté au chapitre 5), les corrélations fortes (supérieures à 0.70) ont été
mise en lumière par un encadré.
On constate qu’il existe de nombreuses corrélations fortes et, surtout, aucune corrélation
négative. La corrélation la plus faible est celle entre CNY/AUD et IDR/AUD et s’élève à 0.04.
Au contraire, par rapport au dollar américain, la corrélation entre JPY/USD et CNY/USD
s’élevait à -0.20, celle entre KRW/USD et JPY/USD à -0.16, et celle entre JPY/USD et
TWD/USD à -0.02.
61
Dans le chapitre 4
CNY/AUD HKD/AUD IDR/AUD JPY/AUD KRW/AUD MYR/AUD PHP/AUD SGD/AUD THB/AUD TWD/AUD
CNY/AUD 0.85 0.04 0.71 0.25 0.40 0.29 0.81 0.23 0.63
HKD/AUD 0.44 0.64 0.65 0.67 0.58 0.86 0.49 0.89
IDR/AUD 0.28 0.83 0.90 0.90 0.54 0.88 0.76
JPY/AUD 0.30 0.30 0.39 0.82 0.41 0.65
KRW/AUD 0.84 0.78 0.60 0.80 0.83
MYR/AUD 0.94 0.64 0.94 0.91
PHP/AUD 0.74 0.92 0.85
SGD/AUD 0.68 0.88
THB/AUD 0.78
TWD/AUD
111
Les devises les plus fortement corrélées aux monnaies étudiées (par rapport au dollar australien)
sont : les dollars de Taiwan, de Singapour, la rupiah et le peso.
***
Pour toutes ces raisons, nous pouvons nous attendre :
(i) À ce que les écart-types des paniers expérimentaux appréciés par rapport au dollar
australien soient bien supérieurs aux écart-types de ces mêmes paniers par rapport au
dollar américain;
(ii) À ce que le classement des paniers sur la base des performances par rapport au dollar
australien soit bien différent au classement par rapport au dollar américain.
8.2 Besoin d’un nouveau panier de référence (benchmark)
Dans le chapitre 7, nous avions comparé la volatilité des paniers expérimentaux à l’AMU afin de
déterminer leur qualité en termes de performance. Dans ce chapitre, une méthodologie similaire
sera appliquée mais il sera nécessaire de déterminer un benchmark plus adapté au taux de change
par rapport au dollar australien.
En effet, l’AMU ne peut être utilisé puisque les volatilités des devises par rapport au dollar
australien feront en sorte que les ordres de grandeur des écart-types seront trop différents.
Rappelons que les taux de change de l’AMU par rapport au dollar américain ont un écart-type de
1.1785% sur la période étudiée, alors que les écart-types individuels des devises par rapport au
dollar australien ne sont pas inférieurs à 3.09%. De plus, le RIETI fournit les taux de change de
l’AMU par rapport à un certain nombre de devises (devises de l’ASEAN+3, dollar américain et
euro). Le dollar australien n’en fait malheureusement pas partie.
En revanche, le RIETI fournit les taux de change par rapport au dollar australien de l’AMU-
wide62
ce qui nous permet aisément de calculer l’écart-type des variations des taux de change de
ce dernier par rapport au dollar australien. De plus, nous cherchons dans ce chapitre à prendre en
62
L’AMU-wide est composé des devises de l’AMU auxquelles s’ajoutent les devises des principaux
partenaires commerciaux de l’ASEAN+3 soient l’Australie, la Nouvelle-Zélande et l’Inde. Les différents
AMU sont détaillés au chapitre 4.
112
compte les partenaires commerciaux de l’Asie de l’Est et du Sud-est. L’AMU-wide ayant la
même vocation, ce dernier sera choisi comme benchmark tout au long de ce chapitre.
L’écart-type des variations des taux de change mensuels de l’AMU-wide entre le 31 juillet 2000
et le 31 décembre 2011 s’élève à 3.34%.
8.3 Évaluation de la performance des paniers expérimentaux par rapport au dollar
australien
À l’aide de la même méthodologie que celle employée au chapitre 7, les pondérations
minimisant l’écart-type des paniers sous les contraintes (i), (ii) et (iii)63
ont été calculées. Les
résultats obtenus pour chaque panier sont exposés dans un premier temps, puis commentés.
Enfin, une analyse de sensibilité similaire à celle effectuée dans le chapitre 7 sera exécutée.
8.3.1 Pondérations et écart-types obtenus pour chaque panier expérimental
Dans cette section, les pondérations obtenues suite à la minimisation des écart-types des paniers
expérimentaux sont présentés. De manière analogue à l’analyse effectuée au chapitre 7, les
contraintes de bornes inférieures et supérieures ont été relâchées pour le panier AGREG,
puisqu’il représente un cas particulier.
Puisque les caractéristiques de chaque panier ont été discutées en détails dans le chapitre
précédent, nous ne les répèterons pas ici. En revanche, nous proposerons des analyses et
commentaires généraux dans la sous-section suivante.
63
Telles que définies au chapitre 6
113
Tableau 41: Pondérations et écart-type d’AGREG (analyse par rapport à AUD)
Tableau 42: Pondérations et écart-type de SUDEST (analyse par rapport à AUD)
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2 Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 5.00% 4.79% 0.00057% 5% 25%
CNY 23.77% 4.10% 0.00952% 5% 25%
KRW 22.14% 3.52% 0.00607% 5% 25%
SGD 10.33% 3.09% 0.00102% 5% 25%
TWD 5.00% 3.46% 0.00030% 5% 25%
HKD 5.00% 4.13% 0.00043% 5% 25%
THB 7.90% 3.58% 0.00080% 5% 25%
MYR 5.00% 3.41% 0.00029% 5% 25%
PHP 5.00% 3.71% 0.00034% 5% 25%
IDR 10.85% 3.98% 0.00187% 5% 25%
Total 100%
Variance du portefeuille AGREG 0.0888%
Écart-type du portefeuille AGREG 2.9804%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2 Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 50.00% 3.09% 0.02389% 10% 50%
THB 10.00% 3.58% 0.00128% 10% 50%
MYR 20.00% 3.41% 0.00465% 10% 50%
PHP 10.00% 3.71% 0.00138% 10% 50%
IDR 10.00% 3.98% 0.00158% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille SUDEST 0.0907%
Écart-type portefeuille SUDEST 3.0120%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
114
Tableau 43: Pondérations et écart-type de NORDEST (analyse par rapport à AUD)
Tableau 44: Pondérations et écart-type de PLUS3 (analyse par rapport à AUD)
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2 Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 10.00% 4.79% 0.00229% 10% 50%
CNY 22.15% 4.10% 0.00827% 10% 50%
KRW 47.85% 3.52% 0.02835% 10% 50%
TWD 10.00% 3.46% 0.00120% 10% 50%
HKD 10.00% 4.13% 0.00171% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille NORDEST 0.0968%
Écart-type portefeuille NORDEST 3.1117%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
JPY 10.00% 4.79% 0.00229% 10% 50%
CNY 40.00% 4.10% 0.02695% 10% 50%
KRW 50.00% 3.52% 0.03096% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille PLUS3 0.0909%
Écart-type portefeuille PLUS3 3.0150%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
115
Tableau 45: Pondérations et écart-type de DRAGONS (analyse par rapport à AUD)
Tableau 46: Pondérations et écart-type de TIGRES (analyse par rapport à AUD)
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 50.00% 3.09% 0.02389% 10% 50%
TWD 10.00% 3.46% 0.00120% 10% 50%
KRW 30.00% 3.52% 0.01115% 10% 50%
HKD 10.00% 4.13% 0.00171% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille DRAGONS 0.0922%
Écart-type portefeuille DRAGONS 3.0365%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 50.00% 3.41% 0.02904% 10% 50%
THB 30.00% 3.58% 0.01155% 10% 50%
IDR 10.00% 3.98% 0.00158% 10% 50%
PHP 10.00% 3.71% 0.00138% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille TIGRES 0.1195%
Écart-type portefeuille TIGRES 3.4564%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
116
Tableau 47: Pondérations et écart-type de CLUSTER1 (analyse par rapport à AUD)
Tableau 48: Pondérations et écart-type de CLUSTER2 (analyse par rapport à AUD)
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 50.00% 3.09% 0.02389% 10% 50%
CNY 37.78% 4.10% 0.02404% 10% 50%
JPY 12.22% 4.79% 0.00342% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER1 0.0642%
Écart-type portefeuille CLUSTER1 2.5344%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 48.98% 3.09% 0.02292% 10% 50%
CNY 12.04% 4.10% 0.00244% 10% 50%
KRW 38.98% 3.52% 0.01882% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER2 0.0846%
Écart-type portefeuille CLUSTER2 2.9082%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
117
Tableau 49: Pondérations et écart-type de CLUSTER3 (analyse par rapport à AUD)
Tableau 50: Pondérations et écart-type de CLUSTER4 (analyse par rapport à AUD)
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 50.00% 3.09% 0.02389% 10% 50%
HKD 10.00% 4.13% 0.00171% 10% 50%
KRW 40.00% 3.52% 0.01981% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER3 0.0900%
Écart-type portefeuille CLUSTER3 3.0004%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 50.00% 3.09% 0.02389% 10% 50%
HKD 39.01% 4.13% 0.02601% 10% 50%
JPY 10.99% 4.79% 0.00277% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER4 0.1198%
Écart-type portefeuille CLUSTER4 3.4613%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
118
Tableau 51: Pondérations et écart-type de CLUSTER5 (analyse par rapport à AUD)
Tableau 52: Pondérations et écart-type de CLUSTER6 (analyse par rapport à AUD)
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 50.00% 3.09% 0.02389% 10% 50%
TWD 40.00% 3.46% 0.01919% 10% 50%
JPY 10.00% 4.79% 0.00229% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER5 0.1038%
Écart-type portefeuille CLUSTER5 3.2218%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 50.00% 3.09% 0.02389% 10% 50%
TWD 10.00% 3.46% 0.00120% 10% 50%
KRW 40.00% 3.52% 0.01981% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER6 0.0885%
Écart-type portefeuille CLUSTER6 2.9756%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
119
Tableau 53: Pondérations et écart-type de CLUSTER7 (analyse par rapport à AUD)
Tableau 54: Pondérations et écart-type de CLUSTER8 (analyse par rapport à AUD)
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 50.00% 3.41% 0.02904% 10% 50%
CNY 34.76% 4.10% 0.02035% 10% 50%
JPY 15.24% 4.79% 0.00532% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER7 0.0965%
Écart-type portefeuille CLUSTER7 3.1059%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 19.22% 3.41% 0.00429% 10% 50%
CNY 36.14% 4.10% 0.02200% 10% 50%
KRW 44.65% 3.52% 0.02469% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER8 0.0878%
Écart-type portefeuille CLUSTER8 2.9626%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
120
Tableau 55: Pondérations et écart-type de CLUSTER9 (analyse par rapport à AUD)
Tableau 56: Pondérations et écart-type de CLUSTER10 (analyse par rapport à AUD)
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 49.87% 3.41% 0.02889% 10% 50%
HKD 16.96% 4.13% 0.00492% 10% 50%
KRW 33.17% 3.52% 0.01363% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER9 0.1076%
Écart-type portefeuille CLUSTER9 3.2795%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 50.00% 3.41% 0.02904% 10% 50%
HKD 19.14% 4.13% 0.00626% 10% 50%
JPY 30.86% 4.79% 0.02181% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER10 0.1055%
Écart-type portefeuille CLUSTER10 3.2476%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
121
Tableau 57: Pondérations et écart-type de CLUSTER11 (analyse par rapport à AUD)
Tableau 58: Pondérations et écart-type de CLUSTER12 (analyse par rapport à AUD)
8.3.2 Commentaires généraux sur les pondérations et les performances des paniers
expérimentaux
Conformément aux attentes, les écart-types des paniers par rapport au dollar australien sont plus
élevés que par rapport au dollar américain. Ces derniers s’échelonnent de 2.5344% pour le panier
ayant la meilleure performance, à 3.4613% pour celui dont la performance est la plus mauvaise
(contre 0.6151% et 1.7504% respectivement par rapport au dollar américain).
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 50.00% 3.41% 0.02904% 10% 50%
TWD 40.00% 3.46% 0.01919% 10% 50%
JPY 10.00% 4.79% 0.00229% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER11 0.1125%
Écart-type portefeuille CLUSTER11 3.3539%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
MYR 39.57% 3.41% 0.01819% 10% 50%
TWD 27.19% 3.46% 0.00887% 10% 50%
KRW 33.24% 3.52% 0.01368% 10% 50%
Total 100%
Variance portefeuille CLUSTER12 0.1087%
Écart-type portefeuille CLUSTER12 3.2977%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
122
Comme prévu, le classement des paniers sur la base de leur performance est sensiblement
différent de celui obtenu précédemment au chapitre 7 (par rapport au dollar américain). Ce
dernier est présenté ci-après.
Tableau 59: Classement des paniers expérimentaux par performance par rapport au dollar
australien
À l’issue de l’analyse du chapitre 7, par rapport au dollar américain, 11 paniers surperformaient
le benchmark contre 7 qui avaient une volatilité plus élevée que celle de l’AMU. Il s’agissait
déjà d’une bonne performance générale de nos paniers expérimentaux.
Évalués sur la base de leur performance par rapport au dollar australien, les paniers
expérimentaux obtiennent des résultats qui sont encore meilleurs; seuls 3 paniers sous-
performent l’AMU-wide, sans pour autant s’écarter de plus de 0.1221% de l’écart-type du
benchmark.
Ces 3 paniers sont CLUSTER11, TIGRES et CLUSTER4. À l’exception du dernier, ces paniers
démontraient déjà une performance médiocre au chapitre 7. Plus intéressant encore est le fait que
Panier Ecart-type Composition
CLUSTER1 2.5344% SGD, CNY, JPY
CLUSTER2 2.9082% SGD, CNY, KRW
CLUSTER8 2.9626% MYR, CNY, KRW
CLUSTER6 2.9756% SGD, TWD, KRW
AGREG 2.9804% 10 devises de l'échantillon
CLUSTER3 3.0004% SGD, HKD, KRW
SUDEST 3.0120% SGD, MYR, THB, IDR, PHP
PLUS3 3.0150% JPY, KRW, CNY
DRAGONS 3.0365% SGD, KRW, HKD, TWD
CLUSTER7 3.1059% MYR, CNY, JPY
NORDEST 3.1117% JPY, KRW, CNY, HKD, TWD
CLUSTER5 3.2218% SGD, TWD, JPY
CLUSTER10 3.2476% MYR, HKD, JPY
CLUSTER9 3.2795% MYR, HKD, KRW
CLUSTER12 3.2977% MYR, TWD, KRW
AMU-wide 3.3392% ASEAN+3, AUD, NZD, INR
CLUSTER11 3.3539% MYR, TWD, JPY
TIGRES 3.4564% MYR, IDR, PHP, THB
CLUSTER4 3.4613% SGD, HKD, JPY
123
la plupart des paniers qui sous-performaient leur benchmark par rapport au dollar américain ont à
présent une bonne performance par rapport au dollar australien (CLUSTER5, CLUSTER6,
SUDEST, CLUSTER2, CLUSTER12).
NORDEST présentait la meilleure performance dans l’analyse du chapitre précédent. Ce n’est
plus le meilleur panier si l’on considère les taux de change par rapport au dollar australien. Il
demeure néanmoins un panier à bonne performance.
Nous pouvons également constater que les écarts de performance des paniers par rapport au
benchmark sont plus faibles. En effet, par rapport au dollar australien, la meilleure performance
s’élève à une diminution proche de 25% de l’écart-type du benchmark et la plus mauvaise à une
augmentation de seulement 4% de l’écart-type du benchmark. Par rapport au dollar américain, il
avait été possible de diminuer l’écart-type de référence de presque 50%, mais la plus mauvaise
performance était une augmentation de l’écart-type du même pourcentage. Par conséquent, en
travaillant à partir du dollar australien, le potentiel de bonne performance est certes atténué, mais
les mauvaises performances semblent limitées.
Cependant, tout comme au chapitre 7, certains paniers ont des pondérations à chiffres ronds pour
toutes leurs devises. Cette caractéristique est légèrement atténuée dans l’analyse par rapport au
dollar australien (8 paniers sur 18 sont concernés contre 10 sur 18 par rapport au dollar
américain). Pour des raisons déjà mentionnées au chapitre précédent, il n’y a pas lieu de
s’alarmer pour ces pondérations.
8.3.3 Analyse de sensibilité
Comme nous l’avions effectué avec les taux de change par rapport au dollar américain, il serait
intéressant de s’attarder sur l’impact des contraintes de bornes sur l’écart-type. Pour cela, nous
avons analysé, pour cela, le panier NORDEST. Étant données les pondérations proposées (celles
minimisant l’écart-type de NORDEST par rapport au dollar australien), on constate qu’aucune
pondération n’atteint la borne maximale de 50%. Par conséquent, relâcher la contrainte de borne
supérieure ne devrait pas avoir d’impact sur l’écart-type du panier. Nous allons alors nous
concentrer sur un autre panier. Prenons l’exemple de SUDEST.
124
Comme attendu, la relaxation des contraintes permet de diminuer davantage l’écart-type. En
relâchant simultanément les contraintes de bornes inférieures (à 5%) et de bornes supérieures (à
65%), il est possible d’atteindre une performance de 2.9543% (contre 3.0120% sans la
relaxation).
Tableau 60: Pondérations proposées et écart-type du panier SUDEST après relaxation
simultanée des contraintes de borne inférieure et supérieure (analyse par rapport à AUD)
Contrairement à ce qui avait été obtenu lors de l’analyse du chapitre 7, la relaxation de la
contrainte de borne inférieure seule n’affecte pas l’écart-type de manière plus forte que celle de
la contrainte de borne supérieure seule. En fait, la différence est moins prononcée. Dans le
premier cas, on obtient un écart-type de 2.9730% et dans le deuxième, un écart-type de 2.9966%.
8.3.4 La Chine et les matières premières australiennes
Nous avons analysé les performances des paniers expérimentaux par rapport au dollar américain
dans le chapitre 7. Une différence majeure entre les dollars américain et australien (mais aussi
canadien) est le fait que ces derniers sont étroitement liés aux fluctuations des prix des matières
premières, en raison de la nature de leurs économies (économies de ressources naturelles).
DevisePondérations
optimalesÉcart-type * Pondération2xÉcart-type2
Borne
inférieure
Borne
supérieure
SGD 60.00% 3.09% 0.03440% 5% 60%
THB 5.00% 3.58% 0.00032% 5% 60%
MYR 25.00% 3.41% 0.00726% 5% 60%
PHP 5.00% 3.71% 0.00034% 5% 60%
IDR 5.00% 3.98% 0.00040% 5% 60%
Total 100%
Variance portefeuille SUDEST 0.0873%
Écart-type portefeuille SUDEST 2.9543%
* calculé à partir des variations des taux de change mensuels par rapport au dollar depuis le 31 juillet 2000
Contraintes de pondérations
125
Par ailleurs, la Chine est un grand importateur de matières premières. Par exemple, les minerais
et hydrocarbures représentent à eux seuls 26.7% des importations chinoises en octobre 201164
.
Une grande partie de ces matières premières proviennent d’Afrique, mais aussi d’Australie.
Par conséquent, la volatilité du taux de change du yuan par rapport au dollar australien est, dans
une certaine mesure, un reflet de la volatilité des prix des matières premières sur les marchés.
Plaçons-nous dans la situation hypothétique où un importateur chinois de matières premières
facturerait ses transactions en dollar australien. Au même titre que l’utilisation de produits
dérivés pour des fins de couverture, la facturation des matières premières en panier monétaire
plutôt qu’en dollar australien aura pour effet de réduire à la fois le risque de change et le risque
de fluctuation des prix des matières premières de manière indirecte.
Puisque le prix des matières premières est un facteur qui détermine le taux de change du dollar
australien, cela signifie qu’il s’agit d’une devise qui fluctue dans des sens contraires à beaucoup
d’autres devises (dont les pays sont des importateurs nets de matières premières). Il pourrait
alors être intéressant d’incorporer d’une autre manière l’Australie dans l’analyse. Au lieu
d’utiliser les taux de change des devises asiatiques par rapport au dollar australien, nous
pourrions, comme l’avait fait le RIETI dans le cadre de l’AMU-wide, constituer un panier dans
lequel figureraient à la fois le dollar australien et le yuan. Cette association devrait avoir un effet
stabilisateur. D’une part, depuis 2005 (fin de la parité fixe entre le yuan et le dollar américain),
les taux de changes du renminbi et du dollar australien on effectivement évolué dans des
directions contraires, comme en témoigne la figure 7. D’autre part, le coefficient de corrélation
entre les taux de changes AUD/USD et CNY/USD entre le 1er janvier 2006 et le 31 décembre
2011 a été fortement négatif (-0.61). Cela pourrait faire l’objet d’études subséquentes.
64
Organisation Mondiale du Commerce
126
Figure 7: Évolution des taux de change des dollars australiens et du yuan par rapport au
USD (taux mensuels entre le 1er janvier 2006 et le 31 décembre 2011)
***
Nous avions initialement travaillé avec les taux de change par rapport au dollar américain
puisqu’il s’agit de la devise de facturation ou de référence dans les échanges commerciaux ainsi
que de la plus transigée sur le marché des changes. Les résultats obtenus dans l’analyse initiale
étaient satisfaisants, mais nous nous apercevons, qu’en travaillant plutôt avec les taux de change
par rapport au dollar australien, les performances obtenues sont bien meilleures. Ceci nous
conforte davantage dans le choix des paniers expérimentaux.
127
CONCLUSION
Cette étude s’était donnée comme objectif d’explorer la conception et la performance de paniers
monétaires de devises asiatiques adaptés au secteur privé. L’hypothèse de départ était la
possibilité de trouver des paniers monétaires de devises asiatiques alternatifs à l’AMU, lesquels
corrigeraient les faiblesses de l’AMU en regard au secteur privé, tout en étant aussi performants.
Premièrement, une méthodologie de sélection de devises a été développée. Celle-ci se fonde sur
quatre critères: l’importance des devises sur le marché des changes, la convertibilité, l’intérêt
qu’elles suscitent et le poids des pays dans le commerce international. Une contribution de cette
étude réside, tout particulièrement, dans le troisième critère, puisqu’à ce jour aucune recherche
sur les paniers monétaires n’utilise l’offre de Non Deliverable Forwards comme indicateur de
l’intérêt des devises sur le marché des changes.
Ensuite, ces quatre critères de sélection ont amené à retenir un ensemble de 10 devises
considérées dans cette étude. Un point de distinction de celle-ci par rapport aux travaux du
RIETI est le fait qu’elle prend en compte le dollar de Taiwan dans l’élaboration des paniers.
Cet ensemble a permis la conception de 18 paniers expérimentaux. Un premier panier agrégé a
été formé à partir de toutes les devises de l’ensemble. Deux autres ont été formulés par régions
géographiques. Tous les autres paniers ont été développés selon une méthodologie de cluster et
sont regroupés en deux catégories : les clusters économiques et les clusters commerciaux. Les
pondérations minimisant les écart-types respectifs des paniers sous certaines contraintes leur ont
été attribuées. Par la suite, leurs performances ont été calculées et comparées à celle de l’AMU
qui constitue alors le panier de référence (benchmark).
Dans un premier temps, les performances ont été calculées en utilisant des taux de change par
rapport au dollar américain. Cette première analyse a fourni des résultats très encourageants. La
majorité des paniers expérimentaux (11 paniers sur 18) surperforment leur benchmark.
Dans un deuxième temps, les performances des paniers expérimentaux ont été appréciées avec
les taux de change par rapport au dollar australien, afin d’en vérifier la robustesse. Cette
128
deuxième analyse offre des résultats encore meilleurs que ceux obtenus à l’issue de l’analyse par
rapport au dollar américain puisque 15 paniers sur 18 surperforment leur benchmark.
Ces deux analyses ont donc permis de vérifier l’hypothèse de départ. Les paniers expérimentaux
ont non seulement une bonne performance mais sont également plus adaptés à des utilisations
dans le secteur privé, contrairement à l’AMU qui a été conçu par le RIETI dans une optique
macroéconomique d’ancrage de devises nationales.
Il faut cependant noter que, pour des fins de comparaisons, nous avons calculé les écart-types des
paniers expérimentaux sur la même période que l’AMU (à partir des taux de change mensuels
entre le 31 juillet 2000 et le 31 décembre 2011). Toutefois, une analyse sur une plus longue
période, comme par exemple, entre 1990 et 2011, aboutirait sans doute à des résultats bien
différents. En effet, la crise asiatique des années 1997-1998 a sensiblement augmenté la volatilité
de la plupart des devises. À titre d’exemple, l’écart-type du yuan qui s’élevait à 0.40% sur la
période étudiée, était de l’ordre de 3.17% entre 1990 et 2011. Celui de la rupiah est passé de
3.80% à 10.77% et celui du baht de 1.69% à 3.23%. Seuls les dollars de Hong Kong, Singapour
et Taiwan, ainsi que le peso restent relativement stables depuis 1990. Nous pourrions donc nous
attendre à des performances relativement médiocres sur une période s’étalant de 1990 à 2011.
Il faut également souligner que les pondérations obtenues à l’issue de cette étude ne seront pas
constante dans le temps. Étant donné que les taux de change fluctuent de façon constante, les
paniers monétaires seront périodiquement ajustés. Pour certains, cela soulève un problème de
pérennité des paniers expérimentaux, ce qui constitue non pas une limite de cette étude en
particulier, mais plutôt une limite au concept de panier monétaire en général.
Les pondérations à chiffres ronds obtenues pour certains paniers peuvent également en
décourager certains en raison de l’aspect artificiel que cela leur confère. Néanmoins, ces
pondérations permettent une facilité de réplication des paniers, ce qui d’un point de vue pratique,
peut être perçu comme un avantage. Ces pondérations affectent principalement les paniers à 3
devises de type cluster commercial. Rappelons que ces chiffres ronds ont été obtenus en raison
des contraintes de bornes qui ont été fixées. Dans le but de minimiser l’écart-type du panier, les
pondérations attribuées aux devises à fort écart-type se heurtent à la borne inférieure. Si celle-ci
n’existait pas, les pondérations auraient, fort probablement, avoisiné les 0%. À l’inverse, les
129
pondérations attribuées aux devises à faible écart-type se heurtent à la borne supérieure. Nous
avions constitué des paniers à 3 ou 4 devises dans une perspective de simplification de l’AMU65
.
Cependant, aux vues des chiffres ronds, 3 devises pourraient s’avérer être un nombre trop faible
pour des paniers monétaires.
Par ailleurs, si le retrait du dollar du Brunei a permis d’éviter la redondance avec le dollar de
Singapour, l’inclusion du dollar de Hong Kong dans notre ensemble de dix devises a inséré une
autre forme de redondance. Cela concerne tout particulièrement les paniers dont le dollar de
Hong Kong et le yuan entrent simultanément dans leur composition (AGREG et NORDEST), en
raison de la parité fixe du dollar de Hong Kong avec le dollar américain et de la décennie
d’ancrage du yuan à ce dernier. Bien que ceci n’affecte que deux paniers expérimentaux, cette
redondance constitue une faiblesse d’autant plus importante qu’elle concerne NORDEST, qui est
le panier ayant la meilleure performance.
De plus, NORDEST est composé de 10% de yen, 20% de yuan, 10% de won, 10% de dollar de
Taiwan et 50% de dollar de Hong Kong. Contrairement au DTS ou à l’ECU, qui prennent en
compte l’importance économique des pays et le poids dans le commerce international dans la
formule de calcul des pondérations, cette étude exploratoire calcule les pondérations qui
minimisent l’écart-type du panier66
. Par conséquent, le yen et le yuan se voient attribués des
pondérations relativement faibles. Malgré sa bonne performance, certains pourraient reprocher à
ce panier de ne pas accorder un poids suffisant au yen qui est la devise asiatique la plus transigée
sur le marché des changes67
, ou au yuan, la Chine étant devenue la deuxième puissance
économique mondiale.
***
Malgré ces quelques limites, cette recherche a abouti à des résultats généralement très
concluants. Elle reste toutefois contingentée puisqu’elle s’inscrit dans le cadre d’un mémoire de
65
À l’image du DTS qui a été simplifié de 16 à 5 puis 4 devises
66 La taille des économies et le poids dans le commerce international sont pris en compte dans le choix
des devises à considérer
67 Comme en témoigne le tableau 8
130
maitrise ès sciences. De nombreuses autres avenues auraient pu être explorées et pourraient faire
l’objet de recherches subséquentes. Nous en proposons ici quelques unes.
Dans cette étude, la rupiah est présente dans un moins grand nombre de paniers expérimentaux
en raison du fait que l’Indonésie n’a pu être classée dans un cluster commercial. Bien que la
rupiah soit volatile et fortement corrélée avec de nombreuses devises de l’échantillon, elle se
caractérise toutefois par une corrélation quasi-nulle avec le yen et faible avec le yuan (0.16) et le
dollar de Singapour (0.23). Il serait donc d’un intérêt potentiel de combiner ces couples de
devises dans d’autres paniers expérimentaux. De même, de nouveaux paniers expérimentaux
dans la catégorie cluster commercial pourraient être formés en incluant les autres devises hors-
cluster (peso et baht), d’autant plus que ces devises sont faiblement corrélées au yen (0.02 pour
le peso et 0,10 pour le baht).
Le dong avait également été retiré des devises étudiées principalement en raison du stade de
développement trop peu avancé de son marché des changes. À cause du potentiel économique du
Vietnam et de la croissance rapide de son marché des changes, de nouveaux paniers comprenant
le dong pourraient être formulés d’ici quelques années. Particulièrement, ses coefficients de
corrélation négatifs68
avec le yuan (-0.56), le yen (-0.41) et le dollar de Singapour (-0.23) en fait
une devise à fort potentiel dans le cadre de recherches subséquentes concernant les paniers
monétaires.
Le cas de la roupie indienne est également très intéressant. L’Inde est non seulement devenue un
géant démographique et économique, mais est également un acteur majeur sur la scène
internationale et entretient des relations commerciales étroites avec l’ASEAN+3. Le RIETI en
tenait compte, au même titre que l’Australie et la Nouvelle-Zélande, dans le cadre de l’AMU-
wide. Les observateurs économiques s’entendent sur le fait que l’Inde n’a pas encore fait part au
monde de son plein potentiel. Comme il a été fait dans cette étude avec le dollar australien, il
serait alors très pertinent d’étudier les performances des paniers expérimentaux à partir des taux
de change des devises par rapport à la roupie.
Enfin, nous avons expliqué à la fin du chapitre 8 qu’il existait des opportunités à incorporer dans
un même panier le dollar australien ainsi que le yuan en raison de la nature de leurs économies et
68
Coefficients de corrélation calculés à partir des taux de change par rapport au dollar américain
131
de leur corrélation négative (à hauteur de -0.61). De nouveaux paniers incorporant ce couple de
devise peuvent être explorés.
***
Après près d’une décennie durant laquelle le thème des paniers monétaires a été relativement peu
recherché dans le milieu académique, le sujet regagne peu à peu de l’intérêt auprès des
chercheurs universitaires.
La vocation de l’AMU est similaire à celle de l’ECU dans le sens où, à travers l’ancrage des
devises nationales à ce panier, il représente, pour certains, une première étape vers une devise
asiatique commune.
Toutefois, l’actuelle crise de l’Euro pourrait faire avorter ce projet, ou du moins, le retarder. Un
point commun majeur entre l’Union Européenne et l’Asie orientale est l’hétérogénéité des
économies. L’intégration économique européenne a commencé au lendemain de la deuxième
guerre mondiale avec un regroupement d’économies de tailles similaires (Allemagne, France,
Italie et Benelux). Elle s’est rapidement étendue à des économies plus petites et plus fragiles, qui
sont aujourd’hui les premières à connaître des difficultés. Parallèlement, l’ASEAN+3 regroupe
des géants économiques comme le Japon ou la Chine, des pays comme le Cambodge, le Laos ou
le Myanmar (considérés comme faisant partie des pays les moins développés selon les Nations
Unies) et des économies développées mais de très petites tailles (Singapour, Hong Kong).
L’hétérogénéité des économies en Asie orientale est donc bien plus prononcée qu’au sein de
l’Union Européenne.
Il sera intéressant de surveiller ce qu’il adviendra de l’AMU. Le succès des politiques de sortie
de crise de l’Union Européenne en diront probablement long sur ses perspectives de mise en
place en Asie orientale.
132
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