Analyse critique de la valuation économique des risques I. Le risque et l’interprétation (billet invité)

Le 3 janvier 2012 - 12:14 | Commentaires fermés

Je suis très heureuse de mettre en ligne ci-après un texte en trois parties de Nicolas Bouleau qui nous présente une analyse critique de la valuation économique des risques.

I. Le risque et l’interprétation

II. Le cas du crédit

III. Limite de la rationalité économique

Nicolas Bouleau, économiste et mathématicien, est directeur de recherches à l’Ecole des Ponts et chercheur associé au CIRED. Il est membre du groupe de travail sur la finance mis en place par la Fondation pour la Nature et l’Homme.

 

Pour comprendre comment se font les atteintes à l’environnement, la notion de risque doit être étudiée sous tous ses aspects historique, cognitif, et bien sûr quant à son appréhension sociétale. Depuis notamment Ulrich Beck, très nombreuses sont les réflexions à ce sujet, et on a souvent noté que le calcul économique était un outil imparfait voire dangereux en particulier par l’écrasement du long terme sous n’importe quelle actualisation exponentielle et corrélativement par la survalorisation de l’intérêt présent, une catastrophe lointaine « pesant » autant qu’une petite gêne immédiate.

Je voudrais pousser plus loin l’analyse ici pour dégager des insuffisances, philosophiquement graves, du processus de mathématisation lui-même et du raisonnement économique qu’il permet. Ceci conduit à s’interroger vraiment sur cette façon économique de penser qui est présentée comme une rationalité.

A. La mathématisation des risques n’est pas une opération anodine.

La représentation probabiliste des risques est classiquement un couple de grandeurs mathématiques : 1° une loi de probabilité qui gouverne les états qui peuvent se présenter, 2° une variable aléatoire, c’est-à-dire une fonction qui à chaque état fait correspondre un coût, bénéfice ou perte. Cette représentation est trop simple et trop idéale pour penser les risques. On n’est quasiment jamais dans une situation où ce modèle est bien renseigné. On ne connaît pas les probabilités des événements rares sur lesquels les données sont insuffisantes, on ne sait pas quelles corrélations prendre pour évaluer les dommages et on ne dispose pas d’une description complète de ce qui peut se passer.

De plus la décision dans l’incertain fondée sur ce schéma a le défaut de considérer que le processus interprétatif est clos. Or il est en émergence permanente. Dès qu’une nouvelle lecture est faite, elle engendre des risques nouveaux qui ne sont perçus que par ceux qui la comprennent. Si en 2006, personne ne voit que l’interprétation cas par cas de la croissance des prix de l’immobilier aux Etats-Unis peut laisser place à une autre interprétation si l’on tient compte de la décroissance de l’épargne globale des ménages, le risque correspondant n’est pas perçu. La mathématisation des risques évacue ces difficultés dans des hypothèses concernant les queues des lois de probabilité. Il ne suffit pas de dire que celles-ci sont mal connues. Elles sont par nature provisoires et fluctuantes en fonction des connaissances interprétatives que les agents dégagent par leur compréhension des phénomènes économiques. Les queues de lois sont relatives.

La technicité mathématique fait illusion de rationalisation, c’est particulièrement net en finance. Rappelons que la crise des subprimes survint dans un contexte où la finance est très mathématisée, conséquence de la « révolution Black-Scholes » (Pour plus de détails cf. N. Bouleau “Finance et opinion” Esprit nov. 1998 et “Malaise dans la finance, malaise dans la mathématisation” Esprit fév. 2009, p37-50). Les développements du calcul stochastique après la seconde guerre mondiale dus à l’école de K. Itô (1915-2008) fournissent un langage mathématique où le principe de non arbitrage s’exprime sous des hypothèses larges. D’où des procédés de fixation du prix (pricing) et de couverture (hedging) des options fournis par des équations aux dérivées partielles.

Il en a résulté trois phénomènes historiques — le développement des marchés dérivés aux Etats-Unis puis au Japon et en Europe — un appel nouveau de compétences académiques en mathématiques dans les banques — un renforcement du rôle politique de la finance qui s’est fait sentir lors de la construction européenne puis dans le mouvement de globalisation.

A partir du noyau de la couverture des options sur actions et sur devises, la formalisation mathématiques s’est ensuite étendue à des questions plus délicates : les modèles de taux. Il s’agit du marché des obligations et de la structure par termes des taux d’intérêts. On peut y appliquer le principe de non arbitrage, mais cela concerne le comportement des agents à cinq, dix ou vingt ans et les modèles sont donc très incertains. Leur incertitude est traitée dans le langage des probabilités (comme Keynes puis bien d’autres l’ont souligné, il y a un saut épistémologique entre l’aléa probabilisable et l’aléa non probabilisable parfois appelé incertitude).

Le niveau le plus ambitieux dans la mathématisation concerne la titrisation des créances et les mesures de risque. Là aussi une innovation mathématique est à mentionner. On s’est rendu compte que pour estimer le risque d’un portefeuille composé d’actifs aléatoires la méthode classique dite « value at risk » fondée sur un critère de la forme (niveau des pertes, probabilité de dépasser ce niveau) présentait des défauts logiques et on a montré que tout critère satisfaisant la cohérence souhaitée était d’une certaine forme mathématique appelée « mesure cohérente de risque » (Voir N. Bouleau Mathématiques et risques financiers O. Jacob 2010). Ces nouvelles méthodes se sont rapidement répandues. Elles permettent des calculs sur des portefeuilles complexes à condition de supposer connues les probabilités des événements rares, c’est-à-dire les queues de lois qui ont une grande influence sur les résultats. Ce sont donc des procédés qui quantifient les ignorances.

On a souvent souligné dans les commentaires de la crise que les nouveaux outils de ces marchés, CDO et surtout CDS, n’incitaient pas les opérateurs à la prudence (CDO collateralised debt obligations, CDS credit default swaps, et autres TCN titres de créance négociables). C’est exact, mais le plus important globalement est le fait qu’on s’est trompé en pensant que le risque d’un portefeuille était « dans » ce portefeuille. Le risque est de nature interprétative et il advient que l’interprétation locale (notation des dossiers par des grilles de critères) soit en contradiction avec une interprétation globale, de la même façon, par exemple, qu’une toile de Kandinsky comme Jaune, rouge, bleu, peut être vue abstraite ou comme allégorie (Cf. N. Bouleau Risk and Meaning, Aversaries in Art, Science and Philosophy, Springer 2011).

 

B. L’estimation économique des risques aplatît la réalité sur une seule interprétation.

Il est clair que le champ interprétatif est par nature pluriel, complexe, et que les décisions collectives y résultent nécessairement d’un processus politique. La mathématisation d’une situation où l’incertain intervient simplifie donc considérablement et ouvre la porte aux méthodes de « choix rationnel » c’est à dire d’optimisation stochastique. Mais ce faisant est-ce qu’on a gagné quelque chose ?

Oui, si l’on croit que l’essentiel est de ramener le réel à la monétisation la plus extensive possible, et que l’on estime sans importance que la projection de l’espace multidimensionnel de la signification vers le quantitativement valuable, c’est à dire vers une toise linéaire, puisse se faire de diverses façons.

Mais a contrario il faut noter d’abord que cet appauvrissement de la réalité, joue des tours à la pratique économique elle-même, comme le montrent les diverses crises. Ensuite et surtout que cette réduction a des conséquences extrêmes en matière d’environnement puisqu’elle instaure une relation d’équivalence. Un procédé, un matériau, une plante, une bactérie — à la limite un homme, un groupe humain — va se trouver éventuellement remplaçable par un dispositif artificiel, conçu pour lui être « économiquement » équivalent. Cette remarque, déjà bien connue à propos du travail ouvrier et du machinisme, se trouve prendre une dimension vertigineuse si l’on pense à la biodiversité où il n’y a pas de véritable réparation possible.
Mais aussi si l’on considère l’exploitation des ressources et, plus généralement l’incapacité de prendre en compte l’intérêt général en situation d’intérêts économiquement divergents, on joue alors à « un, deux, trois… soleil » (Cf. N. Bouleau « Un, deux, trois, soleil » Esprit décembre 2009).

La relation d’équivalence qu’est la monétisation permet évidemment un déploiement considérable de l’activité économique puisqu’elle rend faciles toutes sortes d’échanges de biens et de services. C’est la raison pour laquelle on est, aujourd’hui encore, obnubilé par l’avantage décisionnel qu’apporte l’analyse coûts-bénéfices, sans voir que la méthode elle-même prend une décision. Décision très particulière et typée (cf. Vers une société sobre et désirable, D. Bourg et A.Papaux eds, FNH-PUF 2010). Ce n’est pas magique, on a gommé une part de la réalité, la solution du problème qui en sort ne satisfait pas toutes les conditions de cette réalité.

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