La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Evaluation comparative du coût de lendettement des PPP Professeur Roger Strange Kings College London.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Evaluation comparative du coût de lendettement des PPP Professeur Roger Strange Kings College London."— Transcription de la présentation:

1 Evaluation comparative du coût de lendettement des PPP Professeur Roger Strange Kings College London

2 De quoi traite ce cours ? Cours fondé sur lArticle de Frederic Blanc-Brude & Roger Strange paru dans lédition Automne 2007 du Journal of Applied Corporate Finance. Les PPP représentent une méthode de plus en plus prisée pour financer dimportants projets dinfrastructures publiques. Une grande majorité de PPP voient le jour grâce à une méthode appelée project finance (financement du projet), qui peut se définir comme suit : collecte de fonds en vue de financer un projet indivisible dinvestissement de capitaux à grande échelle, dont les flux de trésorerie constituent la [principale ou] lunique source permettant de répondre aux obligations financières et de fournir des rendements aux investisseurs.

3 De quoi traite ce cours ? Préoccupations autour du coût de financement des PPP, qui est généralement supérieur au coût du financement public. Le coût de lendettement représente en règle générale la principale composante du coût de financement des PPP, dans la mesure où les accords de financement de projets reposent généralement sur un fort endettement (souvent compris entre 70 et 100%). LEtat est lultime garant de laboutissement du projet, et la plupart des prêteurs reçoivent, que ce soit de manière implicite ou explicite, des garanties de remboursement. On ne recense que de faibles taux de défaillance de paiement de la dette qui finance un projet. Mais pourquoi le coût dendettement est-il si élevé alors que le taux de défaillance est si faible ? (Pourquoi les prêts aux PPP coûtent 120 points de base ?)

4 De quoi traite ce cours ? Certains critiques suggèrent que les prêteurs captent des revenus immérités alors que les contribuables nen ont pas pour leur argent. Question : comment se détermine lendettement des PPP ?

5 Détermination financière de lendettement des PPP Les PPP impliquent un transfert de risques (p.ex. de construction, dexploitation, de demande) traditionnellement supportés par lEtat ou lautorité locale responsable vis-à-vis de la société du projet. Les accords de financement de projets reposent généralement sur un important endettement : – Les titulaires de la dette exercent un contrôle considérable et partagent une part de responsabilité significative dans le bon fonctionnement du projet. – Les titulaires de la dette du projet supportent la plupart des coûts dus à des imprévus ainsi quau comportement éventuellement opportuniste des clients du projet. Sattendre à ce que les prêteurs aient recours à la structure contractuelle du projet pour gérer les risques imprévus (p.ex. utiliser des contrats clé en main à prix déterminé pour gérer les risques de construction)

6 Détermination financière de lendettement des PPP Toutefois les prêteurs doivent chiffrer tout risque susceptible daffecter les revenus du projet et donc la capacité du projet à honorer sa dette, et ne pouvant pas être explicitement couvert par lintermédiaire de contrats. En dautres termes, les facteurs de risque non gérés doivent influencer la prime de risque supportée sur la dette du PPP. Un de ces facteur de risque consiste à pouvoir prévoir les flux de trésorerie à long terme (p.ex. risques liés aux revenus). Question : les prêteurs chiffrent-ils les risques liés aux prêts aux PPP et, auquel cas, quels facteurs ont une incidence sur la prime de risque ?

7 Les données Deux bases de données qui se recoupent : – Le premier ensemble de données est issu dune base multi-pays propre au secteur des projets autoroutiers européens (routes européennes) – Le second ensemble provient dune étude multisectorielle portant sur les projets PFI (initiative de financement privé) au Royaume-Uni (UK PFI) Plusieurs tranches (prêts individuels) liées à chaque projet – Incluent uniquement les prêts à taux variable – Incluent uniquement les tranches pour lesquelles lécart de taux était connu pendant la durée desdites tranches – Chaque tranche se présente sous forme dobservation unique dans les échantillons de données. Les deux échantillons de données portent sur des PPP conclus sur une période de 12 ans, de 1994 à 2005 – 125 observations dans léchantillon sur les routes européennes – 177 observations dans léchantillon sur les PFI anglais

8 Caractéristiques de léchantillon sur les routes européennes PaysNombre de PPPEcart créditeur moyen (pb) Pays-Bas355,00 Norvège382,60 Royaume-Uni34117,76 Espagne39104,24 France2112,50 Hongrie791,29 Allemagne2124,80 Portugal26132,25 Grèce3138,33 Irlande6115,83 Total125113,15

9 Caractéristiques de léchantillon sur les PFI anglais SecteurNombre de PPPEcart créditeur moyen (pb) Pont582,75 Défense1994,16 Education3794,87 Hôpital48100,66 Prison5107,59 Police16140,82 Bâtiments publics3192,50 Route29122,89 Chemin de fer urbain15127,19 Total177109,52

10 La variable dépendante Aux termes de lanalyse de régression des moindres carrés, la variable dépendante est représentée par la prime de risque – mesurée par lécart de tranche pondéré (points de base) sur le taux dintérêt sans risque (Libor ou Euribor). Lécart ne constitue pas la meilleure mesure de la prime de risque étant donné que les prêts comportent également des commissions dengagement et de participation : – Les données relatives aux commissions nétaient pas disponibles pour toutes les tranches. – Daprès les données disponibles, les commissions dengagement comme de participation sont corrélées de manière significative et positive aux écarts.

11 La variable dépendante Les prêts de financement des projets présentent souvent des structures de détermination financière par étapes qui reflètent les différents niveaux de risques de revenus associés aux différents types de projets (Figure 1 sur la version papier) : – Les écarts de taux sur les projets routiers décroissent généralement après la période initiale de construction (lorsque le projet risque dêtre retardé ou de dépasser le budget), puis augmentent ensuite dans la mesure où la plupart des projets sont exposés à un certain de risque de marché. – Les écarts de taux sur les projets de chemins de fer urbains augmentent pendant la première période dexploitation lorsquils font lobjet dune importante concurrence, puis diminuent une fois la réputation de la ligne ferroviaire établie. – Les écarts de taux sur les projets gouvernementaux (p.ex. écoles, hôpitaux) décroissent généralement à mesure que le prêt arrive à échéance, traduisant ainsi le fait que le principal risque de revenu associé à ce type de projets réside dans la délivrance de performance et non dans des paiements unitaires.

12 Les variables indépendantes Les variables contrôlées – Taille de la tranche (effet négatif attendu sur lécart de taux) – Maturité de la tranche (effet positif) – Taille du syndicat bancaire (effet positif / négatif) – Taux sans risque (effet positif) – Niveau dendettement du projet (effet positif)

13 Les variables indépendantes Types dinstruments de financement – Financement mezzanine (effet positif) – Crédit temporaire à court terme (effet négatif) – Refinancement (effet négatif) Incidences macroéconomiques du pays hôte – Variables nationales fictives [échantillon sur les routes européennes] – Variables sectorielles fictives [échantillon sur les PFI anglais] – Risque dinflation (effet positif) – Développement du marché des PPP (effet négatif)

14 Les variables indépendantes Risque de construction – Dépenses en capital sur le projet (effet positif) – Variables fictives relatives aux ponts [échantillon sur les routes européennes] – Variables fictives relatives aux tunnels [échantillon sur les routes européennes] Risque associé aux revenus – Variables fictives relatives aux péages réels (effet positif) – Variables fictives relatives aux péages virtuels (effet positif) – Taux de croissance escompté du trafic [échantillon sur les routes européennes] (effet négatif) – Volonté de payer des services de transport [échantillon sur les routes européennes] (effet négatif)

15 Commentaires sur les résultats de lanalyse de régression La méthode des moindres carrés est préférée à la méthode destimation. Ni le test de White, ni le test de Cook-Weisberg, ne démontre la présence dhétéroscédasticité. Les deux modèles évalués présentent un coefficient de détermination (R 2 ) avec des valeurs élevées et donc un excellent pouvoir explicatif : – 86% avec léchantillon sur les routes européennes – 85% avec léchantillon sur les PFI anglais Contribution décevante des variables contrôlées : – La maturité a un effet positif modeste mais significatif sur les écarts de taux dans les deux échantillons. – Les quatre autres variables sont insignifiantes dun point de vue statistique et entrent souvent en conflit.

16 Commentaires sur les résultats de lanalyse de régression Lintroduction de variables fictives dans les types dinstrument de financement contribue de manière significative au pouvoir explicatif du modèle : – Le recours à la dette mezzanine a permis daugmenter les écarts de près de 250 pb dans les deux échantillons. – Le recours au crédit temporaire à court terme a permis de réduire les écarts moyens de 28 à 38 pb. – Le refinancement sest révélé beaucoup moins onéreux dans les deux échantillons : 50 pb dans léchantillon sur les routes européennes et 20 pb dans léchantillon sur les PFI anglais

17 Commentaires sur les résultats de lanalyse de régression Les effets des variables macroéconomiques du pays hôte ont été mitigés : – Lintroduction de variables nationales fictives na pas contribué de manière significative au pouvoir explicatif du modèle associé aux routes européennes. – Lintroduction de variables sectorielles fictives na pas contribué de manière significative au pouvoir explicatif du modèle associé aux PFI anglais. – La perception du risque dinflation na pas été pertinente probablement à cause des charges unitaires qui tendent à être indexées sur linflation et des futurs coûts dentretien qui sont généralement répercutés de manière contractuelle. – Le développement du marché des PPP na pas eu leffet négatif escompté sur la prime de risque, du moins dans léchantillon sur les PFI anglais, dans lequel des centaines de projets PPP sont financés.

18 Commentaires sur les résultats de lanalyse de régression Les variables relatives au risque de construction ont abouti sur les résultats escomptés : – La taille du projet (mesurée en termes de CAPEX) a eu un effet positif significatif sur la prime de risque dans les deux modèles. – Les variables fictives relatives aux ponts et aux tunnels nont pas été pertinentes dun point de vue statistique dans léchantillon sur les routes européennes. De tels projets impliquent de forts risques de construction par rapport aux autres projets routiers, mais ces risques savèrent être gérés de manière contractuelle.

19 Commentaires sur les résultats de lanalyse de régression Lintroduction des quatre variables relatives au risque de revenu a très fortement contribué au pouvoir explicatif des deux modèles : – La variable dite du péage virtuel a été positive et pertinente dun point de vue statistique dans les deux modèles, ce qui vient confirmer que les écarts de taux étaient particulièrement élevés lorsque les revenus étaient recouvrés de cette manière plutôt que par lintermédiaire de moyens de paiement en fonction de la disponibilité. – La variable dite des péages réels sest également révélée positive et statistiquement pertinente dans les deux modèles, et les magnitudes des deux coefficients ont été supérieures à celles correspondant aux variables dites des péages virtuels. Ceci reflète le fait que les péages réels constituent la forme la moins risquée pour collecter les revenus, et ce risque se traduit par une prime de risque plus élevée. – Le taux de croissance escompté du trafic a un effet particulièrement négatif sur la prime de risque. Plus les taux escomptés sont élevés, plus le risque perçu sera faible. – Lindice du prix du transport est positif, mais peu pertinent dun point de vue statistique.

20 Conclusion Les accords de financement de projets reposent généralement sur un fort endettement : – Les titulaires des dettes (banques) exercent un contrôle considérable et partagent une part de responsabilité significative dans le bon fonctionnement du projet. – Les titulaires de la dette du projet supportent la plupart des coûts dus à des imprévus ainsi quau comportement éventuellement opportuniste des clients du projet.

21 Conclusion Toutefois, les banques représentent des investisseurs spéciaux dans la mesure où, contrairement aux investisseurs en actions, elles adoptent une approche beaucoup plus proactive à linstar des gestionnaires de risques. Ou bien, les banques sont incitées à sengager dans des stratégies actives de minimisation des risques. – Les banques auront recours à la structure contractuelle du projet pour minimiser le risque de crédit, le cas échéant. – les facteurs de risque non gérés (p.ex. risque associé aux revenus) auront une incidence sur les primes de risque. Limportance des primes de risque savère être un facteur compatible avec notre perception de la taille des risques pris. – Différents types de péage. – Différents instruments de financement.

22 Conclusion Le coût de lendettement des PPP est supérieur au coût du financement public dans la mesure où (a) les banques sengagent dans la détermination financière du risque, et (b) elles exercent un rôle de supervision et obtiennent ainsi certaines des informations attribuées. Le financement dun projet est une forme très développée et personnalisée de gouvernance dentreprise et de gestion des risques. Question : les bénéfices des PPP compensent-ils les coûts élevés ?


Télécharger ppt "Evaluation comparative du coût de lendettement des PPP Professeur Roger Strange Kings College London."

Présentations similaires


Annonces Google