Pour Carl Sagan, « if you understand exponentials, the key to many of the secrets of the universe is in your hand ». Mais tout le monde ne semble pas prêt à percer les secrets de l’universe. Ainsi, mi-novembre 2021, plus de 18 mois après le début de pandémie de SARS-COVID 19, le ministre de la santé affirmait « la circulation du virus s’est accélérée depuis maintenant quelques semaines, de l’ordre de 30% à 40% d’augmentation par semaine. Nous ne sommes pas encore dans une phase dite exponentielle » (cité dans Ouest France (2021)). Comme une augmentation à taux constant est précisément la définition d’une « croissance exponentielle », on peut s’interroger sur cette affirmation, qui révèle soit une lacune de numéracie de nos dirigeants, soit un élément de langage, le mot « exponentiel » devenant un mot tabou, qu’il ne faudrait pas mentionner ?
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Fibonacci, les lapins, le nombre d’or et les calculs actuariels
Léonard de Pise, souvent plus connu sous le nom de Fibonacci, a laissé sa trace dans les livres de mathématiques pour avoir étudié, ou plutôt modélisé, la reproduction des lapins. De la dynamique du nombre de lapins est né le nombre d’or, le fameux ratio magique, que l’on retrouve dans toute la peinture et l’architecte classique. Mais la contribution la plus importante est probablement le Liber Abaci, datant de 1202, dans lequel Fibonacci a introduit explicitement le principe d’actualisation financière en Europe. Fibonacci a grandi dans la colonie pisane de Bougie, en Algérie, où son père était officier des douanes. Et c’est probablement grâce à la culture arabe que les premiers calculs actuariels ont été formalisés.
La dynamique de reproduction des lapins et le nombre d’or
Fibonacci est connu par tous les étudiants du monde pour avoir posé le problème suivant:
partant d’un couple, combien de couples de lapins obtiendrons-nous après un nombre donné de mois sachant que chaque couple produit chaque mois un nouveau couple, lequel ne devient productif qu’après deux mois ?
Formellement, on cherche à décrire le comportement de la suite définie par la relation (avec deux valeurs initiales). Comme cette suite est linéairement récurrente d’ordre deux, on peut écrire son équation caractéristique. On obtient une équation du second degré,
, dont une des racines est connue sous le nom de « nombre d’or »,
qui vaut environ 1,618. On peut alors montrer que l’on obtient la formule dite de Binet,
Comme l’avait déjà remarqué Johannes Kepler, vers 1611, le taux de croissance des nombres de Fibonacci, c’est-à-dire , converge vers le nombre d’or,
. Ce nombre est appelé en anglais « golden ratio », car il s’agit aussi d’une proportion, d’un ratio, défini comme l’unique rapport
entre deux longueurs
et
, telles que la somme
sur la plus grande des deux (
sur la Figure 1) soit identique, autrement dit
Alors forcément, la plus grande longueur est 61,8% plus grande que la petite. Euclide évoquait ce ratio très particulier dans ses Eléments. Comme le montre la Figure 1, ce ratio est utilisé pour construire une spirale. Luca Pacioli, un moine franciscain italien du Moyen Age, l’appelle la “divine proportion“. En effet, comme l’avait énoncé Saint Thomas d’Aquin, « les choses qui sont dotées de proportions correctes réjouissent les sens », ce qui semble conférer un caractère quasi-divin à ce nombre.
Figure 1 : interprétations géométriques du nombre d’or
Comme le montre la Figure 1, à gauche, à partir de rectangles dont le rapport des longueurs des deux côtés est égal au nombre d’or, on peut construire itérativement une succession de carrés emboîtés, sous forme de spirale. On retrouve ce découpage dans la composition d’un grand nombre de tableaux de la Renaissance, mais aussi dans plusieurs ouvrages architecturaux. Et si l’on colle deux rectangles dont le ratio des longueurs des côtés est égal au nombre d’or, un verticalement et un horizontalement, le prolongement de la diagonale du rectangle horizontal passera par le sommet du rectangle verticale. Cette figure se retrouve dans de nombreux croquis de Le Corbusier.
La notion de récursivité
Au-delà du fait que c’est à Fibonacci que l’on doit le fameux nombre d’or, cette suite récursive est surtout très populaire en informatique pour introduire la notion de récursivité. En effet, un algorithme pour calculer les termes de cette suite est
F = function(n) {
if(n>1) Fn = F(n-1) + F(n-2)
if(n<=1) Fn = n
return(Fn) }
Cet algorithme est simple, mais le temps d’exécution est long, très long. Si certains notent qu’il croit exponentiellement vite, on peut montrer assez simplement que le temps d’exécution est donné par une relation de type de celle de Fibonacci.
La comptabilité, en chiffres romains
Mais souvenons-nous que Fibonacci est né à la fin du XIIème siècle. Si la géométrie n’a pas beaucoup changé, l’arithmétique, elle a beaucoup changé. Pour rappel, on comptait alors encore bien souvent à l’aide de la numérotation romaine. Cette dernière est basée sur 7 symboles, I (pour 1), V (pour 5), X (10), L (50), C (100), D (pour 500) et enfin M (1000). A partir de ces symboles, certains nombres se construisent par addition (par exemple 11 va s’écrire XI) et d’autres par soustraction (4 va s’écrire IV): un symbole plus petit placé avant correspond à une soustraction, et un symbole plus petit placé après, à une addition. On s’attend ainsi à ce que tous les symboles soient placés par ordre décroissant (et si c’est le cas, on les ajoute), mais s’il y en a un qui est placé avant, on va le soustraire. Aussi, DCXIV contient les symboles D (500), C (100), X (10), I (1) et V (5). Comme 1 est avant 5, c’est qu’il faut lire -1, et pas +1. Et donc DCXIV vaut 500+100+10-1+5 soit 614. De même XLV correspond à -10+50+5, soit 45. Il existait aussi une forme d’écriture multiplicative. Par exemple 300 pouvait s’écrire CCC ou IIIC. Et 80 IVXX (d’où une explication possible de la forme française de “quatre-vingt”).
L’origine de ces symboles se trouve dans les entailles pratiques par les étrusques, sur des bouts de bois, ou des os. Mais chez les étrusques, seule l’addition de symboles était autorisée. Par la suite, les égyptiens ont adopté un système décimal, et introduit l’addition (uniquement), ce qui a permis aux scribes de faire des observations statistiques, et des prévisions. Lorsqu’ils adoptèrent la langue et les pratiques grecques, vers 300 avant Jésus Christ, les égyptiens ont commencé à tenir de véritables documents comptables, avec des stocks de données agricoles, et des flux monétaires. A la même époque en Grèce, les lettres de change existaient, et le prêt à intérêt était fréquent. A Athènes, la cour des logistes avait le rôle d’expert-comptable. Les romains ont poursuivi et amélioré cette tradition, avec des livres de recettes et de dépenses. L’arithmétique était complexe, comme en témoigne Schärlig (2014), et pourtant, ce système d’encoches a été utilisé probablement jusqu’au XVIIème siècle, en Europe.
Le livre des calculs, Liber Abaci, et la règle de trois
Fibonacci est l’auteur d’un Liber Abaci, correspondant à un livre des calculs (Abaci donnera par la suite le terme abaque). En fait, alors que la norme à l’époque était d’utiliser l’arithmétique romaine, Leonardo s’est énormément inspiré des mathématiques arabes. Les nombres arabes présentaient l’avantage d’utiliser le système décimal, ce qui a fait gagner énormément de temps de calcul (on peut aussi remonter à l’arithmétique indienne, basé sur le même système). Il y avait ainsi neuf symboles correspondant à 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 (et le 0 a été introduit au Vème siècle). Afin d’illustrer la simplicité des calculs, Fibonacci évoque intensément l’utilisation de la « règle de trois » (même s’il ne l’appelle pas ainsi, il faudra attendre Le Gendre (1684) pour voir évoqué cette terminologie). Cette règle, relative à la théorie des proportions, se retrouve aussi beaucoup utilisée chez Euclide (au IIIème siècle avant Jésus Christ): « si quatre nombres sont en proportions, le produit des extrêmes [le plus grand et le plus petit] est égal au produit des moyens ». En fait, la règle de trois permet de trouver ce qui s’appelle parfois la « quatrième proportionnelle », qui est le quatrième nombre à mettre dans un tableau de proportionnalité dont 3 cases sur 4 sont déjà remplies. Certains ont appelé la règle de trois la « règle d’or ».
En actuariat, le calcul des provisions pour sinistres à payer par conservation des cadences de paiements, repose historiquement sur cette règle. Le Tableau 1 illustre ainsi l’utilisation de la règle de trois pour estimer les paiements futurs : fin 2014, 57 millions d’euros avaient été payé au titre des sinistres de 2014, et fin 2015, 83 millions ; si fin 2015, 63 millions avaient été payés au titre des sinistres de 2015, on peut estimer qu’un peu plus de 90 millions seront payés fin 2016. Ce montant est obtenu, dans la méthode dite Chain Ladder (décrite dans Charpentier et al. (2010)), par la règle de trois.
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paiements année 1 |
paiements année 2 |
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| 2014 |
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| 2015 |
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Table1 : illustration de la règle de trois en provisionnement
On retrouve de nombreuses utilisations de cette règle dans les calculs comptables (on pourra consulter Taulane (1689)), mais c’est surtout à Fibonacci qu’on doit la formalisation de la règle, dans un contexte financier.
Les bases de l’actualisation
Mais on doit surtout à Fibonacci d’avoir formalisé le calcul actuariel. Rappelons que la valeur actuelle d’un ensemble de flux financiers, versés dans le futur, à différentes dates s’écrit
où est le taux d’actualisation. Cette à cette formule que va aboutir Fibonacci, dans le Liber Abaci, lorsqu’il va tenter de résoudre le problème suivant
« Un homme se rend à Lucca pour affaires, où il double son argent. Il dépense là-bas 12 dinars. Ensuite, il va à Florence où il peut là encore doubler son argent, et il dépense encore 12 dinars. Puis il va ensuite à Pise, double encore son investissement, et dépense à nouveau 12 dinars. Quelle somme avait-il au début? »
Ce calcul de la somme initiale correspond fondamentalement au calcul d’une valeur actuelle. Pour reprendre les notations de Fibonacci pour investir 1 à Pise (la troisième ville), il faut disposer de ½½½, qu’il interprète comme un facteur d’escompte. Pour investir 1 à Florence (la seconde ville), il fallait disposer de ½½ au début. Etc. Pour connaître la somme initiale, on notera que le facteur d’actualisation est ½+½½+½½½, soit 7/8. Le capital initial est alors 7/8×12, soit 10 ½ . Avec des notations plus contemporaines, avec = 100%, on veut calculer,
On retrouve ici la définition classique de la valeur présente d’un ensemble de flux financier. Mais plus sophistiqué, Fibonacci propos ensuite le problème suivant
« Un soldat se voit offrir une annuité par un roi, de 300 par an, payée à une cadence trimestrielle, à hauteur de 75 par trimestre. Soudain, le roi change pour 300, payé en fin d’année. Le soldat est capable de gagner 2 pour 100 placés, par mois (à la fin de chaque trimestre) à partir de son investissement »
On retrouve ici un problème qui pourrait être posé à un examen sur les calculs actuariels.
Conclusion
Depuis Goetzmann (2005) et la redécouverte des travaux de Léonard de Pise, beaucoup considèrent que Fibonacci a introduit le calcul actuariel en Europe, ou plutôt son formalise, avec des notations très contemporaines. Mais il convient de rappeler que l’actualisation existait depuis bien longtemps. Des traces de formalisation se retrouvent dans toutes les cultures, à commencer probablement en Chine, où Les Neuf Chapitres sur l’Art des Mathématiques, datant de 263, évoquent un problème proche de celui présenté par Fibonacci (avec là encore un voyageur qui part dépenser son argent). On retrouvera ensuite ce problème (et sa résolution) dans des textes arméniens, dans des papyrus égyptiens, mais aussi sur le Lilivati de Bhāskarācārya, écrit en Inde vers 1150, juste avant la formalisation par Léonard de Pise. Mais la lecture de Fibonacci est facilité par l’utilisation de chiffres arabes, qui rendent les calculs plus proches de ceux que nous avons l’habitude de voir, tous les jours.
Références
Charpentier, A., Devineau, L. & Nessi, J.M. (2010) Mesurer le risque lors du calcul des provisions pour sinistres à payer. Risques 83, 93-100.
Fibonacci (1202). Fibonacci’s Liber abaci, traduit par Laurence E. Sigler A translation into modern English of Leonardo Pisano’s Book of calculation, Springer-Verlag, (2002).
Goetzmann, W. N. (2005) Fibonacci and the Financial Revolution. In Goetzmann and Rouwenhorst, The Origins of Value: The financial innovations that created modern capital markets, Oxford University Press.
Le Gendre, F. (1684). L’arithmétique en sa perfection.
Le Goff, J.P. (2000). Une mise en perspective historique de la quatrième proportionnelle à la fonction linéaire, in Cahiers de la Maison de la Recherche en Sciences Humaines, n° 24, L’épistémologie de la règle de trois. Caen, Presses Universitaires de Caen, déc. 2000.
Schärlig, A. (2014). Les moyens de calcul du comptable antique. Revue d’Histoire des Comptabilités, 6.
Taulane, J. (1689) Trésor d’arithmétique des marchands et des géomètres.
Taux d’intérêt négatifs et explosion des valeurs de rentes
Il y a quelques années, j’avais été sollicité pour rédiger les Annexes de l’ouvrage évaluation du préjudice corporel, de Max le Roy. Comme l’indiquait le descriptif du livre (à l’époque) j’ai un peu la pression car pas mal de jugements rendus sont basés sur mes calculs,
“La résolution 75-7 du comité des ministres du Conseil de l’Europe est intervenue pour faciliter l’harmonisation des législations et des jurisprudences en matière de réparation des dommages en cas de lésion corporelle ou de décès. Elle a proposé un certain nombre de principes qui, bien que non obligatoires pour les États membres, sont très largement suivis par les juridictions françaises. Ce sont ces principes et leur application en droit français qui sont exposés et commentés dans cet ouvrage qui rend compte, notamment, de la très importante réforme apportée en matière de recours subrogatoire des caisses de sécurité sociale contre les tiers par la loi n° 2006-1640 du 21 décembre 2006. Le barème de capitalisation de rentes tient compte des plus récentes tables de mortalité et prend pour base un taux d’intérêt de 5 % conforme aux données économiques et financières actuelles. Accompagné d’un barème fonctionnel indicatif des incapacités en droit commun, de tableaux de jurisprudence et de formules de jugement, l’ouvrage fait le point sur toutes les questions auxquelles sont confrontés les magistrats, avocats, experts, médecins, assureurs.”
En 2011, pour une mise à jour du livre, j’avais refait les calculs avec des tables mises à jours. Oui, à l’époque je trouvais que la priorité était d’arrêter d’utiliser les tables TD et TV qui dataient de 1988. Mais on était resté avec des taux à 5%. J’avais d’ailleurs été surpris (je peux le dire maintenant, il y a prescription) lorsque j’avais tenté de discuter le choix du taux d’intérêt, et qu’il m’avait été répondu “ah, ça change quelque chose ?“.
Oui, les taux d’actualisation impactent les valeurs des rentes. Et je n’avais pas idée à quel point. Le code utilisé pour construire les valeurs de rentes est assez simple.
> PRIX=function(annee=2011,age,sex="HOM", + taux=0.04, duree,C=1000){ + file = paste("http://freakonometrics.free.fr/", + sex,"-table-SPLx.csv",sep="") + B = read.table(file,header=TRUE,sep=",") + an = annee-age; if(an>2005){an=2005} + nom = paste("X",an,sep="") + L = B[,nom] + Q = L[(age+1):length(L)]/L[(age+1)] + actualisation = (1+taux)^(0:min(duree,120-age)) + prixsup = sum(Q[2:(min(duree,120-age)+1)]/ + actualisation[2:(min(duree,120-age)+1)] ) + prixinf = sum(Q[1:(min(duree,120-age))]/ + actualisation[1:(min(duree,120-age))] ) + return(C*c(prixsup,prixinf))}
Je renvois ici deux “prix” de rente, suivant que la rente est versée en fin ou en début d’année. Par exemple, avec un taux d’actualisation de 5% (comme dans le livre), pour un homme de 50 ans, si on considère une rente versée jusqu’à sa mort (j’ai mis ici une durée maximal de 150 années), la valeur actualisée espérée d’une rente (en tenant compte des probabilités de décès) de 1000 euros par an (encore une fois, tant que la personne est en vie) est de l’ordre de 17,000 euros.
> PRIX(age=50,sex="HOM",duree=150,taux=.05) [1] 16435.31 17435.30
Avec un taux d’actualisation de 0%, on atteinte plus du double.
> PRIX(age=50,sex="HOM",duree=150,taux=0) [1] 38822.48 39822.46
Et c’est encore pire pour les jeunes. Si on calcule pour plusieurs âges des rentes versées jusqu’au décès, avec différents niveaux de taux (5%, 2%, 0% et -2%, oui, je prends un taux négatif)
> vage=seq(15,65,by=5) > vp5=Vectorize(function(a) PRIX(age=a,sex="HOM",duree=150,taux=0.05)[1])(vage) > vp2=Vectorize(function(a) PRIX(age=a,sex="HOM",duree=150,taux=0.02)[1])(vage) > vp0=Vectorize(function(a) PRIX(age=a,sex="HOM",duree=150,taux=0)[1])(vage) > vpn2=Vectorize(function(a) PRIX(age=a,sex="HOM",duree=150,taux=-0.02)[1])(vage) > plot(vage,vpn2,type="b",col="red") > lines(vage,vp0,type="b") > lines(vage,vp2,type="b",col="blue") > legend("topright",c("taux -2%","taux 0%","taux 2%"),col=c("red","black","blue"))
on observe une explosion des rentes pour les jeunes (ce qui n’est pas non plus surprenant)
Pour un jeune de 20 ans, la valeur actualisée probable d’une rente est presque 10 fois plus élevée, si on passe d’un taux de 5% à -2%
> PRIX(age=15,sex="HOM",duree=150,taux=.05) [1] 19427.94 20427.93 > PRIX(age=15,sex="HOM",duree=150,taux=-.02) [1] 200778.3 201770.3
Ce qu’on peut visualiser sur le graphique ci-dessous (avec, par âge, 100 qui correspond à la valeur obtenue avec un taux de 5%)
> plot(vage,vpn2/vp5*100,type="b",col="red") > lines(vage,vp0/vp5*100,type="b") > lines(vage,vp2/vp5*100,type="b",col="blue") > abline(h=100,lty=2) > legend("topright",c("taux -2%","taux 0%","taux 2%"),col=c("red","black","blue"),pch=1)
Passer de 5% à 2% donnait des rentes plus important, en passant de 100 à 200. En passant à 0% on passe de 100 à 400 pour les jeunes. Mais en passant à des taux négatifs, on passe de 100 à 1000 !
Dans un scénarios où les taux restent encore bas longtemps, on peut imaginer que les indemnités versées aux victimes de préjudices corporels vont exploser dans les mois à venir…
Pauvres américains
Pendant nos vacances dans l’Aubrac avec des amis, Christian avait acheté Libé, et machinalement, j’ai entrepris de le survoler le lendemain matin (en sirotant mon café). Je suis tombé sur le paragraphe suivant qui a retenu mon attention pendant plusieurs jours…
L’auteur n’est pas n’importe qui, puisqu’il s’agit de Kenneth Rogoff (ici), grand spécialiste de l’économie américaine. Relisons la phrase afin de mieux comprendre ce qu’il dit: pour “25% des propriétaires immobiliers aux États-Unis” […] “la valeur de leur maison serait inférieure à leur crédit immobilier” 1. Je me permettrais de réécrire la phrase sous la forme suivante “pour un quart des propriétaires immobiliers américains n’ayant pas fini de rembourser leur crédit, la vente de leur maison ne leur permettrait pas de rembourser leur crédit” (c’est en tous les cas comme ça que je la comprends).
Cette petite phrase pourrait être intéressante, En tous les cas, elle semble importante dans l’argumentation visant à expliquer que les américains sont beaucoup trop endettés2. Mais 25%, en quoi est-ce vraiment exceptionnel ou incroyable voire inquiétant ? C’est quoi le pourcentage acceptable ou normal que l’on s’attendrait à avoir ?
N’ayant pas de statistiques sur le sujet, faisons des calculs.
- un peu de calcul d’actualisation de crédits
Car intuitivement, si un acheteur emprunte avec un faible apport, et sur une longue durée, son crédit va lui coûter cher, éventuellement plus cher que la maison. Au moins au début. Car avec le temps, la valeur du crédit diminue, alors que le prix de la maison, habituellement, augmente.
Considérons une maison de valeur 1 (a l’achat, histoire de simplifier, et de raisonner en pourcentage pour l’apport initial, par exemple). On dispose d’un capital initial 
(correspondant à l’apport), on contracte un crédit pour une durée 
, et on suppose que le taux pour le crédit est 
, et que le taux d’inflation est 
(la valeur de la maison peut augmenter dans le temps, mais aussi éventuellement baisser si la valeur de est négative). A la date 
, à son actif, le propriétaire possède la maison, d’une valeur 
(ce qu’il touche s’il revend la maison, si l’on oublie les frais associés); et au passif, il doit rembourser à la banque un montant 
, où 
est le montant des remboursement effectues tous les ans, i.e. solution de
Si on veut faire les choses proprement, il faudrait intégrer les frais de notaire (disons 7% de la valeur de la maison), ici notés 
,
La valeur de la maison est inférieure à la valeur du crédit si
(les frais de notaires étant payés à l’achat comme on l’évoquait auparavant, mais aussi en cas de revente3). On peut faire le calcul facilement, sous R,
valeur = function(t,T,a,r=.05,i=0,delta=.07){ k=(1-a+delta)/sum(1/(1+r)^(0:(T-1))) s=(1+i)^t v=(T-t)*k return(c(s*(1-delta),v))}
Par exemple, si est nul, on compare la valeur du crédit à la valeur de la maison au moment de l’achat. Pour quelqu’un ayant un apport de 25%, prenant un crédit avec 20 échéances (sur 20 ans) que l’on commence à rembourser le jour de la signature, la valeur de son crédit (sur une somme empruntée de 0.75) est de 1.2533, environ, si le taux de crédit est de l’ordre de 5%. C’est plus que la valeur (brute) de la maison (ici 1), voire beaucoup plus que ce que rapporterait la revente la maison, qui rapporterait 0.93, ce qui ne lui permet pas de rembourser le crédit….
> valeur(0,20,.25,.05,0) [1] 0.9300 1.2533
Sur la même durée, vu après la 5ieme échéance (i.e. au bout de 25% des échéances) avec toujours un apport initial de 25%, la valeur du crédit restant à payer à la banque est de l’ordre de 0.94, c’est à dire à peu de choses près, la valeur de revente de la maison s’il n’y a pas d’inflation (ou de perte de valeur du bien immobilier).
> valeur(5,20,.25,.05,0) [1] 0.9300000 0.9399846
Autrement dit, dans un monde avec une inflation nulle, avec des cohortes d’acheteurs constantes dans le temps, qui prendraient des crédits de 20 ans avec un apport de 25% de la valeur de la maison, 25% des emprunteurs ont, en moyenne, un crédit à rembourser supérieur à la valeur de revente de leur maison, comme le dit l’article. Cette proportion augment
- quand les taux d’emprunt augmentent
- quand la durée des emprunts augmente
- quand l’apport initial diminue
Mais on peut essayer de visualiser tout ça,
- visualisation des valeurs du crédit, et de la maison
dessin=fonction(T=20,a=.333,r=.05,i=.02,delta=.07){
S=V=rep(NA,T)
for(j in 1:T){
S[j]=valeur(j-1,T,a,r,i)[1]
V[j]=valeur(j-1,T,a,r,i)[2]}
YL=range(S,V)
plot(1:T-.5,V,type="b",col="red",ylim=YL)
lines(1:T-.5,S,col="blue",type="b")
}
Comme on le voit sur le dessin ci-dessous, la proportion des acheteurs dont la valeur du crédit excède la valeur de la maison est d’environ 20% (même avec un apport non négligeable, ici un tiers, et une inflation non nulle, ici 2%). On le voit sur le graphique ci-dessous, avec en bleu la valeur de la maison, et en rouge, la valeur du crédit,
On peut d’ailleurs faire varier les différents paramètres, comme le taux d’emprunt, avec une baisse (passant de 5% à 3%),
ou avec une hausse (passant de 5% à 7%),
On peut aussi faire varier l’apport initial (passant à 50%),
On peut enfin supprimer l’inflation, et supposer que le prix de la maison n’augmente pas vraiment…
Moralité? 25% semble effectivement important, trop important (pour une économie en bonne santé). Mais il ne faut pas se leurrer, car un pourcentage raisonnable (ou viable) semblerait être davantage aux alentours de 15% que de 0%.
- du crédit immobilier au crédit automobile
Et cela dit, 25% serait un pourcentage relativement faible si on regardait non pas les crédit immobiliers, mais les crédit automobiles. Car par rapport à la situation précédente, on est dans un cas où les taux sont élevés, et où la valeur du bien ne cesse de se dégrader. Par contre la durée est souvent plus courte. Une déflation de 10% n’est peut-être pas la meilleure modélisation qui soit de la perte de valeur du véhicule, mais en première approximation, ça devrait convenir,,,
Graphiquement, on a
Bref, dans le cas du crédit auto (où l’acheteur achèterait intégralement à crédit), dans une situation normale entre 70% et 80% des acheteurs de voiture à crédit sont dans une situation où la revente de leur voiture ne permettrait pas de rembourser leur crédit… Ne faudrait-il pas s’en inquiéter également ? Acheter à crédit un bien dont la valeur ne cesse de baisser, n’est-ce pas dangereux ?
1 au début de l’été, en discutant avec des couples d’amis, dont deux venaient d’avoir des postes de profs à l’autre bout de la France (et qui devaient revendre leur maison), j’ai été surpris de voir que quand ils parlaient de “ne pas perdre d’argent lors de la revente“, ils valorisaient la maison à partir du prix initial, auquel ils ajoutaient les frais de notaires, mais oubliaient le coût du crédit.
2 je me contenterais ici de discuter ce chiffre de 25%, et non pas de savoir si c’est grave que la revente de la maison ne permette pas de rembourser le crédit.
3 je préfère prendre en compte ces frais, car sinon, comme je l’avais déjà évoqué ici, l’achat d’une maison semble toujours une opération gagnante.
Mal calculer les probabilités tue les probabilités
Suite à un tweet d’Olivier, j’ai découvert avec stupéfaction l’article paru dans Libé sur le risque nucléaire (ici).
On apprend que la probabilité d’accident majeur est d’environ 0.0003 0,0003 par an pour chaque réacteur. Or l’Europe possède 143 réacteurs et donc, sur 30 ans, la probabilité d’un incident majeur est
et les auteurs de l’article concluent que “la probabilité d’occurrence d’un accident majeur sur ces parcs serait donc […] de plus de 100% pour l’Union européenne”
Etienne Ghys a déjà – brillamment – discuté ce chiffre avant hier (ici). Le soucis est que si 
est la proba annuelle d’incident par an et par réacteur, en supposant les centrales indépendantes, la probabilité d’avoir un incident sur 
réacteurs sur une durée de 
années est
Comme est supposé petit, un développement limité donnerait
Malheureusement, dans les développements limités de ce genre, s’il faut que soit petit, encore faut-il que la puissance ne soit pas trop grande….
En fait, si on retient que pour un réacteur nucléaire à eau pressurisée (REP) tels ceux exploités en Europe de l’Ouest, le risque de fusion du cœur est estimé à 0.00005 par centrale et par an (en reprenant les estimateurs mentionnés sur wikipedia, ici), la vraie probabilité d’avoir un incident majeur en Europe serait plutôt de l’ordre de
(avec une probabilité 10 fois supérieure, Etienne arrivait à 72%). C’est marrant car cette erreur commise en croyant qu’un développement limité serait légitime quand on utilise des probabilité annuelle sur des horizons plus longs était évoqué ici il y a un an jour pour jour, sur des problèmes d’actualisation….
Les abaques comme outils de pédagogie statistique
Comme je l’avais mentionné à propos d’un vieux papier paru dans Le Canard, c’est souvent compliqué de communiquer sur les retraites. C’est un sujet complexe et assez rapidement technique. Historiquement, les abaques sont les tables de calculs,
Mais il faut admettre que retrouve un peu n’importe quoi dans ce terme d’abaque…. Certaines sont évoquées ici ou là, voire làpour quelque chose de très joli. On notera qu’il existe une idée sous-jacente commune, à savoir construire un outil graphique permettant de visualiser comment 3 paramètres peuvent être liés (généralement, ils sont liés par une fonction complexe).
- Abaques et retraites
Parmi les outils que l’on retrouve dans les documents du COR, j’ai été surpris de voir ressortir l’utilisation des abaques (par exemple ici). On nous en fait même la promotion en vidéo,
Pour la petite histoire, j’avais évoqué son utilisation dans un graphique ici sur les problèmes d’échantillonnage. C’est effectivement un outil graphique intéressant, à condition de savoir le décoder…
L’idée est simple, à savoir lier les trois paramètres essentiels(ou supposés comme tels) du bilan d’un système de retraite, à savoir
- le niveau des prélèvements,
- le niveau de l’âge effectif de départ en retraite
- le niveau des pensions.
La difficulté est de trouver une forme graphique permettant de relier ces trois niveaux (la dimension 3 étant souvent trop abstraite). Par exemple dans les sondages, pour construire un intervalle de confiance, les abaques sont utilisées (comme ici) pour relier
- le niveau des intervalles de confiance (5%-95% ou 10%-90%)
- le niveau de probabilité attendu dans le sondage
- la taille de l’échantillon interrogé
On peut d’ailleurs trouver d’autres exemple en statistiques ici ou là. Mais pour revenir au problème des retraite, sur le graphique ci-dessous (appendix 1 ici), en abscisse on met le taux de remplacement (c’est à dire le ratio de la pension moyenne par rapport au revenu moyen) et en ordonnée on met le niveau d’un hausse du taux de cotisation (en points de cotisation). chaque ligne représente un âge moyen de départ en retraite effectif.
On se fixe alors des scénarios d’équilibre et on regarde la manière dont se déplacent les équilibres. J’avais prévu toute une analyse technique, mais je viens de me rendre compte qu’Antoine a mis en ligne un billet remarquable sur le sujet sur http://www.ecopublix.eu/2010/…, que je ne pourrais jamais égaler en clarté. Donc je vais proposer une autre construction d’abaque afin de montrer son intérêt pédagogique.
- Comprendre l’actualisation
Sur le site http://images.math.cnrs.fr/…, Xavier Caruso explique son émerveillement devant la difficulté de faire des calculs d’actualisation. En un sens, ça me rassure de voir que les calculs actuariels ne paraissent pas triviaux à tout le monde (et surtout plein de contre-intuitions). Xavier essaye d’expliquer la différence entre
- ouvrir un compte rémunéré à 4,5% sur lequel on dépose 500 euros chaque mois pendant 10 ans
- ouvrir un compte rémunéré à 4,5% sur lequel on dépose 60000 euros initialement sans plus jamais l’alimenter ensuite.
Si effectivement la somme des 120 versements de 500 euros correspond aux 60000 euros, la valeur intégrant les intérêts n’est pas du tout la même au bout de 10 ans, car dans le premier car, comme le disent les banquiers, “les intérêts se capitalisent“. Bon, si Xavier fait des maths (et donc des développements limités par avoir des formules fermés), on va plutôt faire ici un peu de calculs numériques. Tout d’abord, pour visualiser l’évolution des montants disponibles sur les comptes, rien de plus simple,
> tps=1/12*(1:120) > plot(tps,60000*(1+0.045)^tps,ylim=c(0,100000)) > lines(tps,cumsum(500*(1+0.045)^(tps)))
les montants au bout de 10 ans étant
> sum(500*(1+0.08525)^(1/12*(1:120))) [1] 93180.33 > sum(500*(1+0.045)^(1/12*(1:120))) [1] 75514.32
Ce qui confirme l’intuition que nous avions. Comme le note Xavier, il faudrait un taux d’intérêt deux fois plus grand pour le placement mensuel, la preuve
> sum(500*(1+0.09)^(1/12*(1:120))) [1] 95543 > sum(500*(1+0.08525)^(1/12*(1:120))) [1] 93180.33
Xavier obtient cette valeur en effectuant des développements limités. Il résume ça à l’aide du dessin
On peut aller plus loin, en notant qu’à taux sur le placement mensuel donné, ainsi que la maturité, le taux sur le placement bloqué qui rapporte la même valeur à échéance est donné par
>1))/(500*12*10))^(1/10)-1 [1] 0.04762238
(dans le cas d’un placement rapportant 9%). En fait, si on regarde le montant dont on dispose sur les comptes à chaque date, on obtient précisément les valeurs suivantes, en fonction du temps,
on retrouve effectivement qu’à 4,5%, les deux placements ne donnent pas le même montant à échéance (ici 10 ans). Alors que si le placement alimenté tous les mois rapportait 8,525%, on aurait exactement la même somme au bout de 10 ans
ou si on compare avec un placement à 9% (le double, ce qui est obtenu par développement limité), on obtient
Pour trouver la valeur exacte du multiplicateur en fonction du taux offert sur le compte bloqué et la maturité, la fonction est tout simplement
> taux=4.5/100 > T=10 > f=function(k){(1*12*T)*(1+taux)^T-sum(1*(1+k*taux)^(1/12*(1:(12*T)))) } > uniroot(f,interval=c(0,20))$root [1] 1.894332
L’idée d’utiliser une abaque peut s’avérer intéressante, car on essaye ici de relier
- le taux de rendement de l’argent bloqué
- le taux proposé pour le placement alimenté tous les mois
- la durée envisagée du placement
Je peux mettre en abscisse le taux du placement bloqué. En ordonné, je met le multiplicateur utilisé pour le placement alimenté tous les mois. A maturité donné (par exemple 10 ans en rouge), on peut regarder la valeur du multiplicateur pour que les valeurs à échéance coïncident,
On retrouve directement que le taux équivalent pour un placement alimenté tous les mois doit être 1,89 fois le taux offert sur le placement bloqué si on se fixe une échéance de 10 ans pour égaliser les placements. Le code est simplement le suivant
> tx=seq(0.005,.05,by=.001) > tps=seq(5,25,by=.25) > M=matrix(NA,length(tps),length(tx)) > for(i in 1:length(tps)){ + for(j in 1:length(tx)){ + T=tps[i] + taux=tx[j] + f=function(k){ + (1*12*T)*(1+taux)^T-sum(1*(1+k*taux)^(1/12*(1:(12*T)))) + } + M[i,j]=uniroot(f,interval=c(0,2))$root + }} > contour(tps,tx,M,lwd=2, + xlab="Durée du placement (en années)",ylab="Taux (du placement bloqué)") > abline(v=seq(5,25,by=1),lty=2,col="grey") > abline(h=seq(0,.05,by=.005),lty=2,col="grey")
Bref, l’actualisation est un sujet délicat (même ce n’est que des calculs de sommes et de puissances). Et faire des petits dessins permet souvent de mieux comprendre…
Fibonacci: des lapins à l’actualisation
Depuis qu’on peut facilement commander des livres d’occasion outre-atlantique, j’avoue en abuser un peu… La dernière commande que j’ai faite est le “origins of value“. Cet ouvrage, qui est une compilation d’articles d’histoire de la finance, contient un chapitre passionnant sur Leonardo Pisano alias Fibonacci. Pour remettre dans le contexte, Fibonacci vivait il y a fort fort longtemps, autour de 1200 (300 ans avant la renaissance et Léonard de Vinci). Je peux renvoyer ici par exemple pour une analyse de quelques uns de ses ouvrages.
Pour moi, Fibonnaci, c’était l’histoire de la reproduction des lapins, c’est à dire, l’étude
des suites récurentes pour ceux qui se souviennent de leurs cours de lycée, avec des suites de la forme
Le problème que l’on cherche à résoudre – posé par Fibonacci – est “partant d’un couple, combien de couples de lapins obtiendrons-nous après un nombre donné de mois sachant que chaque couple produit chaque mois un nouveau couple, lequel ne devient productif qu’après deux mois ?”. Pour ceux qui se souviennent de la résolution, l’équation charactéristique de cette relation de récurence est un polynôme de degré 2,
dont les solutions sont
et
Le premier nombre est souvent connu comme étant le nombre d’or (ici). Bref, Fibonacci a été recyclé abondamment par l’utilisation ésotérique de cette racine de polynôme de degré 2. Aussi, lorsque j’ai vu évoqué le nom de Fibonacci dans cet ouvrage de finance, j’ai eu peu peur, d’autant plus que certaines personnes faisant de l’analyse chartiste utilisent ce nombre d’or (comme l’évoque rapidement certains site, comme http://www.forexfibonacci.com/ ou http://www.fibonaccitrader.com/). Aussi, parler de Fibonacci en finance, c’est un peu comme parler de Nostradamus dans les modèles de prévisions.
Que nenni mon ami ! Fibonacci est l’auteur d’un Liber Abaci, correspondant à un livre des calculs. En fait, Leonardo s’est énormément inspiré des 
mathématiques arabes, alors que la norme était plutôt l’arithmétique romaine. Pour ceux qui ont essayé un jour dans leur vie de lire des nombres latins (même dans Astérix), la logique est assez déroutante ! Par exemple 888 s’écrit DCCCLXXXVIII… Essayez avec cette écriture de poser une addition ! Les nombres arabes – eux – utilisaient le système décimale, ce qui a fait gagné énormément de temps de calcul (on peut aussi remonter à l’arithmétique indienne, mais on sort largement du cadre de mon billet). Fibonacci évoque d’ailleurs constamment l’utilisation de la règle de trois (sans l’appeler ainsi, j’étais revenu ici sur l’origine de cette règle).
Dans son livre d’arithmétique des nombres arabes, Fibonacci montre une application intéressante: le calculs d’actualisation et des marges commerciales. William 
Goetzmann reprend tout cela dans un article publié en 2003, ” Fibonacci and the Financial Revolution” en ligne ici. Il faut aller pour cela dans le chapitre 12 du Liber Abaci, où Fibonacci parle de partage du profit (ce que nous appellerions l’allocation de capital, et que l’on retrouve dans les travaux sur les jeux coopératifs, en particulier les travaux de Shapley), mais aussi d’actualisationde flux futurs, et surtout, de réflexions sur la différence entre un taux annuel et un taux trimestriel. La version en anglaise est la suivante
ou encore
Dans la version originale, cela donne
Quand on pense qu’auparavant l’arithmétique se faisait en chiffre romain, et n’autorisait pas de raisonnements aussi subtils, on peut légitimement penser que Fibonacci est révolutionné le calcul actuariel (certes, en se contentant de traduire des textes arabes). Si on cherche à remonter encore dans le temps, on peut également citer un mathématicien indien, Brahmagupta, ब्रह्मगुप्त, vers 650, qui semble également avoir beaucoup inspiré Fibonacci.