Un rappel des indicateurs de surprises économiques

Pour justifier de tels mouvements, les observateurs ont dû trouver des arguments différents. Pour la plupart, ils ont mis en avant des signes d’affaiblissement des statistiques macroéconomiques (en mentionnant toutefois l’impact potentiel des guerres commerciales à la suite des barrières douanières imposées par les États-Unis).

Habituellement, des fluctuations à si court terme ne traduisent guère plus que des rumeurs qui méritent à peine d’être commentées. Mais une tentative d’explication de ces variations de cours a néanmoins retenu l’attention : celle reposant sur les indicateurs de surprises économiques de Citigroup.

Ces indices de surprises économiques comparent les statistiques macroéconomiques définitives et les attentes qu’elles suscitaient, et sont utiles pour deux raisons. Premièrement, ils permettent d’examiner toute une série de données d’un seul coup d’œil. Deuxièmement, et c’est le plus important, ils confirment que les marchés se préoccupent souvent des écarts par rapport aux prévisions plutôt que du niveau des statistiques elles-mêmes.

Et ces indicateurs ont en effet enregistré des retournements dans plusieurs pays, notamment au Japon et en Europe où ils sont actuellement négatifs, ce qui indique que les attentes sont déçues.

Toutefois, si ces mesures fournissent un certain nombre d’informations, il faut se garder de leur donner plus d’importance qu’elles n’en ont. C’est toujours le cas pour les variables simples mais il faut tenir compte de certaines caractéristiques propres aux indicateurs de surprises économiques.

Les indicateurs n’ont pas été créés dans ce but

À l’origine, les indicateurs de surprises économiques de Citigroup (Citigroup Economic Surprise indices – CESI) ont été créés pour transmettre des signaux de trading pour tirer parti des mouvements de devises à très court terme (initialement des délais d’une minute seulement). Nous avons utilisé ces indicateurs pour expliquer l’évolution des taux de change au comptant sur des périodes plus longues (en particulier ici et ici dans des articles qui semblent toujours d’actualité compte tenu des fluctuations récentes du dollar).

Par conséquent, les données statistiques qui composent les indicateurs (comme les créations d’emplois ou la production industrielle) ont été pondérées en fonction de l’impact que le degré de surprise de chacune avait eu auparavant (essentiellement durant la période ayant débuté en 1998) sur les fluctuations des taux de change sur des horizons tellement courts.

Malheureusement, les variables auxquelles les investisseurs vont prêter attention vont évoluer au fil du temps : la balance commerciale des États-Unis était auparavant le chiffre le plus important pour les marchés, tandis qu’aujourd’hui ces derniers tentent pour la plupart de déceler les signes d’une hausse des salaires. Il existe en effet des périodes importantes durant lesquelles les investisseurs de s’intéressent guère aux statistiques macroéconomiques (par exemple durant les périodes de tensions sur le plan géopolitique où lorsque la dynamique des entreprises n’est pas corrélée à l’économie dans son ensemble).

Le fait que les investisseurs concentrent leur attention ailleurs explique pourquoi l’impact sur les prix a été utilisé pour définir les pondérations au sein de l’indice et pourquoi ces pondérations varient dans le temps (elles sont réévaluées chaque année). Par exemple, à compter du mois en cours, les CESI ne comprendront plus le taux de chômage ni des indicateurs avancés, tandis que 32 publications statistiques ont été inclues dans leur calcul.

Ce n’est pas un hasard si les variables qui intéressent actuellement les marchés des changes sur un horizon à très court terme sont les mêmes dont se préoccupent les autres classe d’actifs, mais ce ne sera pas toujours le cas. Le constat selon lequel les CESI ne sont que peu corrélés aux fluctuations des cours des actions n’est donc pas surprenant. Il n’a jamais été question qu’ils le soient.

Une tendance inhérente à un retour à la moyenne : dans la construction de l’indicateur et dans les prévisions humaines

La tendance des CESI à un retour à leur moyenne est autre caractéristique qui les rend moins pertinentes quand il s’agit de tirer des conclusions concernant les perspectives à plus long terme de nombreux actifs. Cette caractéristique est intentionnelle : les vraies « surprises » doivent présenter la même probabilité d’être positives que négatives. Ce qui signifie qu’à long terme, on peut s’attendre en moyenne à aucune surprise économique.

Les CESI compare les statistiques des trois derniers mois et les anticipations moyennes. Ils ont aussi recours à un coefficient d’affaiblissement, de telle sorte qu’une surprise importante aujourd’hui influencera davantage l’indicateur que la même surprise trois mois en arrière. À elle seule, cette caractéristique indique que lorsque les CESI atteignent des niveaux extrêmes, ils sont presque certains de chuter ensuite, ce qui se traduit dans leur historique à long terme.

Nous pouvons ajouter à cela une classification comportementale des prévisions réalisées par les économistes. En tant qu’humains, nous avons tendance à réévaluer nos convictions lorsque nous sommes confrontés à de nouvelles informations ; si un économiste, convaincu que nous vivons dans un environnement marqué par un faible niveau d’inflation, est confronté à plusieurs reprises à des surprises liées à des regains d’inflation, il devrait finir par revoir à la hausse ses anticipations inflationnistes.

Les biais comportementaux pourraient accentuer les tendances de retour à la moyenne inhérentes aux indicateurs. Le phénomène d’ancrage peut aller de pair avec des réactions lentes face à la surprise initiale, tandis qu’après une période de surprise prolongée, on commence à extrapoler les tendances à mesure que l’on réévalue ses convictions. Les effets du comportement grégaire ne feraient qu’amplifier ce phénomène au niveau global.

Conclusion

L’évolution des fondamentaux doit absolument être prise en compte par rapport aux attentes initiales des investisseurs si l’on veut évaluer leurs conséquences sur les cours des actifs. Toutefois, un certain nombre d’enjeux dans la construction des CESI indiquent que ces derniers ne reflèteront pas toujours les mécanismes les plus pertinents. Il est également vrai que, pris isolément, ces indices ne reflètent pas la différence entre les données qui augmentent réellement, mais moins qu’attendu, et celles qui se détériorent plus que prévu. Au bout du compte, si les statistiques macroéconomiques et les bénéfices sont très décevants, on peut anticiper une chute des cours des actions, mais dans ce cas les CESI ne devraient rien nous apprendre que nous ne sachions déjà.

En mai 2017, la banque Citigroup elle-même mettait en garde contre l’utilisation abusive des CESI. Mais comme avec le ratio de Sharpe (et la volatilité elle-même), la tentation est grande de choisir un indicateur et de lui donner plus d’importance qu’il n’en a réellement.