La notion de prime de risque (excès de rendement « ex-ante » d’un investissement par rapport à un autre sur une période donnée) est naturelle sur les marchés obligataires en raison des caractéristiques propres à ces produits : une date de maturité, une valeur de remboursement et des revenus fixés contractuellement. Ainsi, une prime de risque de 100bp sur du 10A in fine pour un émetteur privé Lambda signifie bien que le marché demande une rémunération supplémentaire de 100bp sur le taux actuariel par rapport à son équivalent Etat pour assumer le risque de défaut sur Lambda. L’extension de ces techniques au marché immobilier (ou au marché actions) n’est pas sans poser un certain nombre de problèmes méthodologiques qui semblent d’ailleurs souvent absents des préoccupations de certains auteurs (en particulier sur le marché action). Tel n’est pas le cas des auteurs de cette étude qui évoquent à plusieurs reprises leurs doutes sur les hypothèses des modèles (équations), sur les séries chronologiques (exhaustivité, cohérence) ou encore sur la qualité des estimations économétriques (pour ce qui est du modèle structurel que nous n’évoquerons pas ici).

Quels sont donc ces problèmes méthodologiques ?

Le calcul de la prime de risque d’un investissement immobilier se fait en deux étapes. Il convient, tout d’abord, de calculer le rendement d’un tel investissement sur une période donnée. Par rendement, on entend TRI net, c’est-à-dire le rendement global de l’investissement après réinvestissement des loyers, revente du bien immobilier en fin de période et déduction des diverses charges, impôts et autres assurances. Une fois ce TRI net calculé, il suffit de soustraire de ce montant le TRI net d’un placement monétaire ou obligataire « sans risque » sur la même période pour obtenir la prime de risque. A première vue rien de bien compliqué, sauf que (comme évoqué plus haut), les loyers futurs ainsi que la valeur de revente étant incertains, il est donc nécessaire de travailler sur des hypothèses.

Certaines hypothèses retenues par les auteurs sont discutables :

  • L’horizon de l’investissement est (a priori) de 3 mois - Si ce choix permet d’éluder en grande partie le problème des loyers futurs, il n’est pas exempt de critiques. La principale tient à la nature même de l’investissement immobilier qui ne peut être envisagé sérieusement qu’à long terme. Si l’achat d’actions peut être envisagé aussi bien à long terme (investissement) qu’à court terme (spéculation) du fait de la grande liquidité de ces marchés et de procédures de réglement-livraison simples et rapides tel n’est pas le cas du marché immobilier. Les délais de ventes se comptent en semaines (dans le meilleur des cas) et plus couramment en mois (3/6 mois étant considéré comme un délai de vente « normal » pour un bien immobilier). Ce choix d’un investissement sur une durée aussi courte ne peut être fait sans intégrer dans le modèle les conséquences en terme de liquidité (prévoir une prime de liquidité payée par l’investisseur pour vendre son bien dans des délais très courts) et/ou de règlement-livraison (prendre une durée standard – 3 ou 6 mois – et intégrer les frais de refinancement – prêt relais – dans le modèle en déduction du prix de vente). Cela ne va pas sans poser des problèmes supplémentaires de modélisation mais l’une et/ou l’autre de ces solutions nous paraît indispensable pour un simple motif de réalisme. Au total, ce choix d’un horizon de 3 mois sans adaptation aux réalités du marché immobilier tend à surestimer le TRI.
  • Non prise en compte de la fiscalité et autres frais et charges - Les auteurs le mentionnent en note de bas de page (p. 39) : En raison des difficultés rencontrées pour en tenir compte dans la pratique, aucun aspect ayant trait à la fiscalité (…) n’est intégré dans le raisonnement théorique présenté ici. Voila qui a le mérite de la transparence mais pas celui du réalisme. A la décharge des auteurs, il faut reconnaître qu’une intégration des impôts, charges, frais et autres assurances est effectivement compliquée du fait de leurs multiplicités, de méthodes de calcul parfois complexes et, surtout, pour une étude « historique », de leur caractère changeant. Néanmoins, l’investisseur du monde réel, lui, peut difficilement avancer ce type d’argument et déclarer à son percepteur, son notaire ou son assureur : Désolé, c’est trop compliqué à calculer, je ne paye pas !. Comme le rappelle à juste titre l’Express du 12/06/2003, investir dans l’immobilier suppose la prise en compte de toutes les dépenses que le propriétaire devra acquitter, et qu’il doit inclure dans son montage financier. Les différents frais, taxes et autres assurances sont d’ailleurs (pour info) brièvement décrits dans cet article. Au total, donc cette omission consiste à remplacer le TRI net par le TRI brut et donc à le surestimer. Par ailleurs, rien n’indique que le rendement « sans risque » qui sert de benchmark soit l’objet d’un traitement similaire (ce qui serait cohérent).
  • Introduction d’un biais dans les anticipations des agents - Le scénario central d’anticipation qui prévaut (dans les deux modèles) est de type pro-cyclique. Concrètement, le taux de croissance anticipé du prix sur la période est la moyenne des taux de croissance des prix sur les quatre périodes (trimestres) précédentes (cf. tableau p. 40). Un scénario neutre (croissance zéro) est bien introduit (uniquement pour le premier modèle !?) mais le scénario central est bien celui d’anticipations pro-cycliques. Rappelons à ce stade, que l’objectif des auteurs est de tester l’existence d’une bulle sur le marché de l’immobilier. Selon l’économiste Joseph Stiglitz, on qualifie de bulle (spéculative) un état du marché dans lequel la seule raison pour laquelle le prix est élevé aujourd’hui est que les investisseurs pensent que le prix de vente sera encore plus élevé demain alors que les facteurs fondamentaux ne semblent pas justifier un tel prix. En introduisant cette hypothèse d’anticipations pro-cycliques au cœur de leur modèle, les auteurs sont certains de ne pas détecter de bulle puisque la hausse des prix passés justifie des prix futurs en hausse eux aussi (donc un rendement toujours plus élevé). Si bulle, il y a, ce type d’hypothèse ne permettra de l’identifier qu’ex-post, plus vraisemblablement après quatre trimestres de baisse des prix (c’est d’ailleurs ce qui explique les primes de risque négatives au début des années 90). En clair, la prime de risque calculée par les auteurs peut être considérée comme un indicateur … retardé de la présence d’une bulle spéculative sur le marché de l’immobilier.
  • Le TRI du placement immobilier sur 3 mois est comparé à un taux obligataire 10A – Voilà qui est troublant (cf. tableau p. 40). En l’absence de précision des auteurs, nous avons déduit des différentes informations fournies que l’horizon d’investissement était de 3 mois. Nous ne sommes pas à 100% certain mais, si tel n’était pas le cas (horizon de 10A), les auteurs auraient du expliquer la façon dont ils estiment les loyers sur une période de 10A et leurs hypothèses de réinvestissement (ce qui n’est pas fait). D’autre part, le modèle d’anticipation évoqué au point 3 devient incohérent (en plus d’être arbitraire) si l’on considère un horizon de 10A (fonder un investissement à 10A sur une anticipation à 3M a-t-il un sens ?). D’où la forte présomption d’un horizon de placement à 3 mois. Pour les auteurs (conscients de certaines imperfections de leur modèle), c’est « d'avantage la façon dont évolue la prime de risque qui est intéressante à commenter plutôt que le niveau absolue de cet indicateur ». L’utilisation d’un « benchmark » 10A pour des rendements immobiliers à trois mois vient ruiner la cohérence temporelle supposée de leurs calculs en introduisant une variable étrangère à leur problématique : le spread de taux 10A-3M.

A ce stade, donner et commenter les résultats obtenus par les auteurs n’a pas grand intérêt et nous invitons le lecteur intéressé à se reporter à l’article dont il est question ici. Cet article est évidemment un cas d’école de modèle correct du point de vue de la syntaxe (formulation mathématique) mais incorrect sur le plan de la sémantique (l’objet d’étude). Cependant, tout les modèles de calcul de primes de risques (sur les marchés immobiliers ou actions) souffrent des mêmes maux : l’arbitraire dans le choix des hypothèses (horizon de placement, prix de revente, loyers, etc.). Si les modèles d’arbitrage (terme impropre) sont en général si peu pertinents c’est qu’ils sont construits sur des hypothèses simplistes et ne tiennent pas compte des fondamentaux de marché. Les auteurs de l’article présentent un second modèle (dit structurel) mais restent très réservés sur la qualité des estimations et, par conséquent, sur les conclusions à tirer.

Si les approches quantitatives ne semblent pas apporter de réponses claires au problème de la « surévaluation » des prix de l’immobilier, la question reste cependant ouverte. Comme le souligne Marc Touati (ex-Natixis) dans une note de conjoncture (écrite en 2005) : en sept ans, les prix de l'immobilier ont augmenté de quasiment 100 % dans l'Hexagone, le PIB français en valeur n'a progressé que de 25 %. Il s'agit donc d'un rapport de un à quatre. Hasard ou coïncidence, cet inquiétant rapport correspond presque exactement à celui qui prévalait de 1984 à 1990. Au cours de ces sept années, les prix de l'immobilier avaient effectivement augmenté de quasiment 200 %, mais le PIB en valeur avait progressé de près de 60 %. Pour être exact, le rapport est donc encore plus excessif aujourd'hui qu'il y a quinze ans. Depuis 2005, les deux quantités ont continués à croître dans les mêmes proportions (rapport de 1 à 4), la correction commence à peine...

Dans un prochain article, nous ferons un petit topo "technique" sur les applications du concept de prime de risque (d'origine obligataire) aux marchés actions et immobiliers.