Almeida, Alvaro & Goodhart, Charles & Payne, Richard, 1998. "The Effects of Macroeconomic News on High Frequency Exchange Rate Behavior," Journal of Financial and Quantitative Analysis, Cambridge University Press, vol. 33(03), pages 383-408, September.
Résumé de l'article
Cet article étudie avec des données hautes fréquences (5min) l'effet de la publication des news macro-économiques mensuelles sur le taux de change DEM / USD (Deutsche Mark / US dollar), sur une période de 3 ans allant du 1er janvier 1992 au 31 décembre 1994. Afin de calculer la surprise de l'annonce, l'anticipation des marchés pour chaque nouvelle est extraite de la base de données Money Market Services International (MMS), qui recense la prévision médiane des spécialistes le vendredi précédent chaque annonce (il existe donc au plus un décalage de 7 jours entre le sondage et la publication officielle). En accord avec la théorie de l'efficience des marchés, uniquement l'aspect surprise de l'annonce doit avoir un impact sur la variation de taux de change, ce qui implique un coefficient ß nul pour la variable "expected value" et l'absence de constante.
Entre 9 et 11 variables sont prise en compte pour chaque pays (inflation, production industrielle, chômage, balance commerciale...). La direction dans laquelle chaque news doit faire bouger le marché est inconnue, car cela dépend des croyances du marché en ce qui concerne le modèle de détermination de taux de change. Par exemple, dans le cas d'une hausse de l'activité réelle aux USA, un modèle monétaire suppose une hausse de la demande en monnaie domestique et donc une appréciation du dollar, tandis qu'un modèle keynésien prévoit une hausse de la demande en importation aux USA et donc une dépréciation du taux de change. Pour finir, un modèle basé sur la réaction de la Banque Centrale peut supposer une hausse future du taux d'intérêt afin de calmer les pressions inflationnistes causées par la hausse de l'activité, et donc entraîner une appréciation du dollar. Pour plus d'informations sur les différents modèles, lire Hoffman & Schlagenhauf (1985).
Chaque variable est étudiée séparément sur 36 périodes (chaque variable étant mensuelle et étudiée sur 3 ans), et les coefficients et t-values sont reportés dans un tableau. Pour les Etats-Unis, la variable ayant le plus d'influence est le "Non-Farm Payroll Employment", ce qui confirme le fait que les statistiques sur l'emploi sont considérées comme la variable clé pour évaluer la performance de l'économie américaine (Harris & Zabka (1995)).
Suite à des résultats antérieurs ayant montré que le taux de change DEM / USD est sensible aux annonces de la Bundesbank (Almeida (1997)), les auteurs ont vérifié l'hypothèse qu'une news macro publiée juste avant un meeting a davantage d'impact qu'une news publiée à une date éloignée d'un meeting de la Bundesbank. Pour vérifier cela, les auteurs ont donc réalisé le même type de régression que précédemment, puis ont comparé ces résultats avec une régression pondérée où chaque variable reçoit une pondération égale à l'inverse du nombre de jours avant le prochain meeting. La significativité des coefficients et le R-squared augmentent avec le second modèle, ce qui semble confirmer l'hypothèse. Pour l'Allemagne, la variable la plus importante est la masse monétaire M3 (avec coefficient négatif - remarque : le coefficient négatif suppose une dépréciation du dollar et donc une appréciation du mark), ce qui est cohérent avec un modèle de réaction de la Bundesbank. La Bundesbank avait en effet à l'époque une "money target" avec une bande de croissance pour M3 ; il semble donc logique qu'une hausse plus forte qu'attendue de M3 entraîne donc une appréciation du Deutsche Mark via l'anticipation de hausse des taux. Par contre, le coefficient positif (= dépréciation car on regarde la parité DEM / USD) en Allemagne devant le CPI n'est pas cohérent avec un modèle de réaction de la Banque Centrale, mais se rapprocherait donc d'un modèle keynesien (hausse des prix domestiques = hausse des importations = dépréciation).
Le fait que les marchés semblent se baser en majeure partie sur une fonction de réaction de la Banque Centrale implique donc que les coefficients ont peu de change d'être stables dans le temps car un changement d'objectif de la Banque Centrale ou une variation de la perception des marchés sur les priorités de la Banque Centrale auront un impact direct sur la significativité et le coefficient de chaque variable.
L'impact maximum a lieu environ 15 minutes après la publication de la news macro, ce qui selon les auteurs laisse donc envisager qu'il existe peut-être des opportunités de profit pour les agents capables de répondre rapidement à ces évènements non-anticipés.
Points intéressants
(1) Les auteurs ont vérifié l'adéquation des prévisions du MMS (non-détaillé dans le papier), en réalisant une simple régression de la prévision sur la valeur réalisée. Cette vérification est importante car certains auteurs (Aggarwal, Mohanty & Song (1995)) ont émis des doutes sur la rationalité des chiffres du MMS. Les auteurs arrivent cependant à la conclusion que les séries du MMS ne sont pas biaisées et qu'il est donc possible de les utiliser, en accord avec Pearce & Roley (1985).
(2) La stabilité temporelle des résultats est étudiée, en créant des variables indicatrices pour chaque année et en réalisant une régression avec nos trois variables. Les coefficients sont donc calculés pour chaque variable et chaque année, et un test est réalisé afin de vérifier que les coefficients estimés sont les mêmes pour chacune des trois périodes (et donc qu'il y a stabilité des coefficients), en calculant un chi-carré à deux degrés de liberté (= n - 1), avec donc comme valeur critique 5,99 pour un intervalle de confiance de 95%.
(3) La persistance de l'effet des news sur le taux de change est évaluée en considérant différentes fenêtres d'étude, de 5 minutes à 12 heures. Les auteurs arrivent à la conclusion que les news macro n'ont que très peu d'effets à long-terme sur les taux de change, ce qui implique donc que la réaction à court-terme est ensuite noyée par le bruit.
(4) La procédure de pondération en fonction du temps séparant la news macro de la prochaine réunion Banque Centrale est très intéressante, principalement lorsque le marché semble se baser sur un modèle de fonction de réaction à la Banque Centrale.
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