Convergence des risques structurels et transmission inflationniste. Evaluation Post-Maduro

Intégration de trois chocs structurels concomitants :

1. Choc géopolitique Vénézuélien. Transition post-Maduro et exclusion de la Chine.
2. Choc de liquidité globale. Contraction balance sheet BCE et le stress repo persistant.
3. Choc de réallocation stratégique. Réallocation réserves souveraines vers énergie.

1. REVISITATION DU MODÈLE PROBABILISTE. APPROCHE BAYÉSIENNE HIÉRARCHIQUE

Notre étude (détaillée) décrit une révision d’un modèle probabiliste des chocs pétroliers utilisant une approche bayésienne hiérarchique. La classe `BayesianOilModel` initialise des priors (géologique, liquidité, rupture structurelle). Une méthode permet de mettre à jour le modèle avec de nouvelles preuves (données sur la Chine et les menaces américaines), conduisant à de nouveaux paramètres (exclusion Chine, intervention US) intégrés dans la modélisation du choc via une fonction déterministe, puis échantillonnage. Un résumé de la trace de Monte Carlo (CMC) donne une probabilité de hausse révisée. La seconde partie décompose structurellement les probabilités à travers une matrice de transition d’états (Stable, Stress, Crise) qui informe les probabilités conditionnelles d’un choc futur sous l’influence de facteurs géopolitiques, liquidité et structurels, résumées dans une équation composite pondérée par des coefficients (beta_1=0.32, beta_2=0.29, beta_3=0.39).

2. TRANSMISSION INFLATIONNISTE. MODÈLE DSGE AVANCÉ

Notre étude expose un modèle DSGE (Dynamic Stochastic General Equilibrium) avancé axé sur la transmission inflationniste, intégrant des canaux multiples.

2.1 Modèle DSGE nouvelle génération. Le modèle repose sur des équations structurelles incluant une Courbe de Phillips augmentée et une Règle de Taylor. Les paramètres clés du modèle définis sont le facteur d’escompte (beta=0.99), l’élasticité de substitution intertemporelle (sigma=1.5), et la rigidité des prix (theta=0.75).

La courbe de Phillips incorpore une réaction à l’écart de production (y_gap) et un effet direct du choc pétrolier (pass-through de 0.22). La Règle de Taylor modèle la réaction de la banque centrale à l’inflation et à l’output gap, avec un coefficient de réaction à l’inflation (phi_pi=1.8).

2.2 Canaux de transmission multipliés. L’analyse détaille quatre canaux par lesquels les chocs énergétiques impactent l’inflation :

1. Canal direct (énergie) : Impact immédiat de la variation du prix du Brent sur l’inflation de l’énergie (coefficients 0.18 pour le Brent US et 0.22 pour le Brent EU).

2. Canal indirect (Inputs Production) : Transmission retardée (jusqu’à t-5) des prix du Brent aux coûts de production via des coefficients gamma. Les effets sont plus marqués pour l’UE (facteur 1.3x par rapport aux US).

3. Canal des anticipations : L’inflation anticipée (pi^e) est fortement corrélée à l’inflation passée et aux anticipations futures de la banque centrale (CB).

4. Spirale salaires-prix : Les salaires (w_t) s’ajustent en fonction de l’inflation passée liée au pétrole et des anticipations d’inflation future.

2.3 Projections inflation détaillées : Des projections pour Q1-Q2 2026 sont fournies sous trois scénarios de prix du pétrole (70$, 85$ et 105$). Par exemple, en scénario de stress (Brent à 85$), l’inflation US (CPI Q2) est projetée à 5.4% (contre 4.3% en Baseline). Les calculs des pass-through dans ces projections indiquent un pass-through moyen de 0.19 pour les États-Unis et de 0.23 pour l’UE, cette dernière valeur étant expliquée par une dépendance énergétique accrue. Une accélération de l’inflation (0.5 à 0.7 point de pourcentage) est attendue entre le T1 et le T2 2026 due aux effets de transmission retardés.

3. CHOCS MACRO-STRUCTURELS CONCOMITANTS

Les chocs macro-structurels concomitants analysés touchent le commerce pétrolier Venezuela-Chine (Choc 1), la liquidité du marché européen (Choc 2) et la réallocation des réserves souveraines (Choc 3).

Le Choc 1, illustré par une simulation du modèle de gravité, anticipe une chute de 65-75% des exportations vénézuéliennes vers la Chine (soit une réduction de 320-360 kbbl/j) due à l’éloignement politique et aux sanctions. Ceci génère une demande supplémentaire de 250-300 kbbl/j sur le marché spot, poussant les prix à la hausse de 4 à 6 $/bbl.

Le Choc 2 modélise l’impact du resserrement quantitatif (QT) de la BCE, estimant qu’un désengagement mensuel de 25 milliards d’euros génère une contraction de la liquidité globale et une augmentation des primes de risque. Ce choc amplifie la sensibilité du prix du pétrole à la liquidité (bêta de 1.45).

Le Choc 3 évalue la réallocation des réserves souveraines vers l’énergie. Une augmentation projetée des allocations d’énergie pour la Chine, l’Arabie Saoudite, la Norvège, la Russie et le Singapour entre 2024 et 2026 représente un flux net d’investissement d’environ 10,6 milliards de dollars, équivalent à une pression acheteuse sur le pétrole de près de 0,13 million de barils par jour.

4. MODÉLISATION DES INTERACTIONS NON-LINÉAIRES

Notre étude présente une modélisation des interactions non-linéaires en finance, abordant deux aspects principaux : (i) un système dynamique stochastique et (ii) une simulation multi-agents de Monte Carlo.

La section 4.1 introduit un système dynamique stochastique décrivant l’évolution du Prix (P), de la Liquidité (L) et de l’Inflation (I) à l’aide d’équations différentielles. L’outil SymPy est utilisé pour définir ces équations, calculer la matrice Jacobienne du système linéaire local autour d’un point d’équilibre, et tenter de trouver les points d’équilibre non-linéaires en résolvant le système d’équations posé à zéro.

La matrice Jacobienne caractérise la sensibilité des taux de variation de chaque variable aux variations des autres variables du système.

La section 4.2 détaille une simulation de Monte Carlo multi-agents (classe `MultiAgentOilModel`) visant à modéliser la transmission d’un choc exogène (ici, un choc pétrolier) à travers divers acteurs du marché.

Le modèle agrège cinq types d’agents (fonds spéculatifs, fonds de pension, fonds souverains, banques, et investisseurs particuliers), chacun caractérisé par son poids relatif sur le marché, son effet de levier et son aversion au risque. La méthode `simulate_shock_transmission` évalue comment la réaction de chaque groupe, pondérée par son aversion au risque face au choc initial, contribue à l’impact global sur le prix. Notre exemple simule un choc de 30 % et quantifie l’impact final sur le prix, ainsi que la contribution spécifique de chaque catégorie d’agent à ce mouvement.

5. PROBABILITÉS REVISÉES ET DISTRIBUTIONS DE RISQUE

La section 5.1 (de notre étude) présente la simulation d’une distribution prédictive postérieure pour le prix du Brent au T1 2026, basée sur des chocs exogènes modélisés par des distributions Bêta : géographique (0.35 de poids, impact de 0.45), de liquidité (0.30, impact de 0.35) et structurel (0.35, impact de 0.40). Un bruit idiosyncratique est ajouté.

Le prix de base est de $61.77. La simulation, utilisant 50000 itérations, indique une médiane estimée à $68.35, le 75e centile à $73.70 et le 95e centile à $81.31. La probabilité d’une augmentation de prix supérieure à 15% est de 31.0%.

La section 5.2 détaille une matrice de corrélation conditionnelle appliquée en scénario de stress (VIX > 30). Cette matrice structurelle montre des corrélations négatives prononcées entre le Brent et le S&P500 (-0.75), et des corrélations positives entre le Brent et l’Or (0.70) ou les obligations européennes (0.60). Le déterminant de cette matrice est de 0.0048, et son nombre de condition est de 17.13, suggérant une structure d’interdépendance significative mais pas extrême dans ce contexte de stress.

6. IMPLICATIONS POLITIQUE MONÉTAIRE. ANALYSE DE ROBUSTESSE

Notre étude présente une analyse de robustesse des fonctions de réaction de la politique monétaire, illustrée par des simulations Python.

La section 6.1 introduit les fonctions de réaction généralisées, modélisant la réaction du taux d’intérêt directeur à l’inflation, à l’écart de production (output gap) et au stress financier (financial stress).

Un modèle flexible utilise des paramètres distincts selon trois régimes : normal, stress et crise. Les coefficients phi_pi, phi_y et phi_fs varient, indiquant que les banques centrales ajustent leur sensibilité aux variables économiques en fonction de la gravité du contexte (par exemple, phi_pi décroît de 1.8 à 1.2 du régime normal à crise, signifiant une moindre priorité à l’inflation en période de crise). Les simulations montrent une détermination du taux dans ces différents environnements.

La section 6.2 explore le dilemme Fed/BCE à travers une analyse de frontière d’efficacité politique monétaire. Ceci modélise le compromis (trade-off) entre la gestion de l’inflation et la stabilisation de la croissance.

Une contrainte d’efficience est imposée (phi_pi 2/4 + phi_y 2/2.5 le 1). La simulation explore diverses pondérations données à l’inflation (omega_pi) et à la croissance (omega_y) dans la fonction de perte. L’objectif est de déterminer les pondérations optimales qui minimisent cette perte tout en respectant la frontière d’efficience. Les résultats pointent vers une combinaison spécifique de phi_pi et phi_y considérée comme optimale pour l’institution considérée.

[…]

La synthèse probabiliste finale pour le T1 2026 indique une probabilité de 74.3% (IC 95%: [70.1%, 78.5%]) pour une hausse du prix du Brent de plus de 15%, décomposée entre les composantes géopolitique (28.5%), liquidité (23.8%) et structurelle (22.0%).

Les scénarios de prix du Brent fin T1 se distribuent comme suit : baseline à 50% ($68-72), stress à 30% ($75-85), crise à 15% ($88-100) et effondrement à 5% ($55-62). L’impact inflationniste attendu est de +2.4-2.9pp aux États-Unis (CPI 5.1-5.6%) et de +2.7-3.3pp dans la zone Euro (HICP 5.7-6.3%), avec une persistance de 6-9 mois (US) et 9-12 mois (EU).

Le monitoring critique repose sur quatre indicateurs : flux Chine-Venezuela (<150k bbl/j), balance sheet BCE (<-€40B/mois), réallocation des réserves (>8%) et corrélation pétrole-USD (<-0.55). Les déclencheurs opérationnels pour l’entrée sont Brent > $63.50 et VIX < 25, avec des prises de profit à $72.00 (30% de la position) et $78.00 (40% de la position), et un stop loss strict à $59.50.

Le rebalancement est hebdomadaire. Les risques de queue (probabilité <10% mais impact élevé) incluent une intervention militaire chinoise (Brent spike à $95-110), un effondrement simultané de la BCE (liquidité globale -25%), un défaut souverain en cascade (+300-400bps de prime de risque) et un changement de régime politique US (volatilité structurelle). Les limites du modèle concernent l’hypothèse de linéarité, les données retardées, l’irrationalité des marchés et l’incapacité à prévoir les chocs exogènes.