Chapitre 3. Présentation de la méthodologie et de la littérature sur l’analyse des
3.3. Étude de la littérature sur l’analyse des dynamiques des prix
3.3.2. La littérature sur les dynamiques des prix pétrochimiques et plastiques
3.3.2.2. Analyse des prix des plastiques
Les deux papiers suivant traitent plus spécifiquement de la dynamique des prix des matières plastiques. Le premier étudie l’impact des marchés du pétrole brut sur le marché des plastiques dans le cadre d’un modèle VAR structurel. Le deuxième papier est un Working Paper non publié qui reprend la méthodologie présentée dans Masih, Algahtani, et De Mello (2010) appliquée aux prix des plastiques et de leurs inputs.
i. La transmission des prix du pétrole sur le secteur des plastiques
Weinhagen (2006) est le premier à s’être intéressé à la relation entre les prix du pétrole brut et les prix des matières plastiques. Dans le cadre d’un modèle VAR structurel il étudie comment réagissent les marchés des produits chimiques organiques et des matières plastiques à des chocs sur l’offre de pétrole brut. Pour son analyse Weinhagen utilise les indices de prix producteur mensuel du pétrole brut, des produits chimiques organiques et des produits plastiques entre janvier 1974 et décembre 2003. Il utilise également les indices de production dans le secteur du plastique et dans l’ensemble de l’industrie publiés par la Réserve Fédérale. Après avoir vérifié la stationnarité des variables en différences premières à l’aide des tests classiques de stationnarité ADF, il estime un modèle VAR structurel composé des cinq équations69.
69 L’équation 1 modélise le prix du pétrole brut en fonction de l’indice de production industrielle ; L’équation 2 modélise le prix des produits chimiques organiques en fonction des prix du pétrole brut ; L’équation 3 modélise le prix des plastiques en fonction des prix des produits chimiques et de l’indice de production de plastiques : L’équation 4 modélise l’indice de production des plastiques en fonction
Il impose une série de restrictions a priori sur les coefficients des équations. Le modèle VAR ainsi estimé met en évidence la dépendance du secteur des matières chimiques organiques et des matières plastiques aux prix du pétrole brut. L’analyse des fonctions impulsionnelles montre qu’une augmentation des prix des inputs (pétrole brut et produits chimiques organiques) entraine une augmentation des prix des plastiques et une diminution de la production de plastiques. On voit ici l’effet classique du canal des coûts. L’analyse de la décomposition de la variance confirme que le prix des plastiques est la variable la plus endogène du modèle.
Enfin, à l’aide du modèle VAR obtenu, Weinhagen calcule les répercussions sur les variables dans le cas de 2 scénarios : un choc exogène sur les prix du pétrole et un choc sur la production industrielle. Il montre ainsi qu’une augmentation initiale des prix du pétrole brut de 8,2% (un écart type) entraine une augmentation des prix des produits organiques de 0,4% et une augmentation des prix des plastiques de 0,04%. La production de plastique baisse de 0,01%. L’effet est faible à court terme mais se cumule à long terme. Ainsi après 14 mois le prix des produits chimiques organiques aura augmenté de 2,02% et le prix des plastiques de 0,6%.
L’approche proposée par Weinhagen est intéressante mais limitée aux restrictions qu’il a imposées a priori sur les variables de son modèle VAR. Nous considérons qu’il serait plus judicieux de faire ce type d’analyse sur les prix des plastiques et des produits chimiques intermédiaires dans un cadre non structurel. Comme nous l’avons montré précédemment, il serait également judicieux de tester l’existence de relations de cointégration entre les prix pétrochimiques et plastiques publiés par les organismes de « price reporting ».
ii. Les dynamiques régionales des prix des plastiques
Masih, Eid, Ripple et DeMello (2008 Working Paper) étudient les prix mensuels entre janvier 1995 et janvier 2007 des matières plastiques et des principaux intermédiaires pétrochimiques à partir desquels les plastiques sont fabriqués. Le Working Paper reprend la méthodologie présentée dans Masih, Algahtani, et DeMello (2010) et Masih, Albinali et DeMello (2010). Les auteurs s’intéressent aux marchés européens
des prix des plastiques et de l’indice de production industrielle ; L’équation 5 modélise l’indice de production industrielle comme une variable exogène.
et asiatiques du polypropylène, du propylène, du naphta et du pétrole brut Brent en traitant les deux zones séparément.
D’après les premiers résultats, les prix des quatre variables sont cointégrés sur la période étudiée en Europe et en Asie. Le test de Johansen confirme l’existence d’une relation de cointégration sur chaque zone entre les quatre variables à l’aide des statistiques de la trace.
L’estimation du modèle à correction d’erreur permet de conclure que les prix des plastiques en Europe ont été essentiellement dirigés par les variations des prix des inputs (naphta et pétrole brut). En effet le terme de correction d’erreur est significatif uniquement pour ces deux variables. Inversement en Asie, les prix des plastiques semblent faiblement exogènes et n’ont pas été dirigés par les prix des inputs. Le terme de correction d’erreur est significatif dans les équations du propylène, du naphta et du pétrole brut. Nous retrouvons les mêmes types de résultats que dans le cas du marché de l’éthylène et du méthanol. L’évolution des prix des plastiques en Asie est davantage liée à la forte demande de plastiques et au dynamisme économique plutôt qu’à l’augmentation des coûts de production (prix des inputs).
Nous nous inscrivons pleinement dans la continuité des travaux de Masih, Eid, Ripple et DeMello. Notre objectif est de comprendre comment les prix des produits pétroliers, les prix pétrochimiques et les prix des plastiques sont liés et quelle information peut apporter l’existence de relation de long terme entre les différents produits de la chaine de transformation pétrochimique. Nous chercherons à comprendre plus particulièrement le sens des relations de causalité entre les différentes variables ; d’identifier quel est le rôle du pétrole brut dans cette structure (prix leader) et quel est le degré de sensibilité au prix du pétrole des différents produits (notamment des plastiques). Ces informations pourront être utilisées par la suite pour prédire à moyen terme les évolutions futures des prix des matières plastiques utilisées dans le secteur automobile.
3.4. Conclusion
L’étude de la littérature sur la modélisation des relations entres les prix pétroliers nous a permis d’identifier un certain nombre de résultats qui pourront s’appliquer à l’analyse des comportements des prix pétrochimiques et plastiques. En premier lieu, il est nécessaire d’étudier avec précaution les propriétés de stationnarités des variables à l’aide des tests de stationnarité (Dickey & Fuller, 1979, 1981 ; Phillips & Perron, 1988 ; Kwiatkowski & al, 1992). Les propriétés individuelles des prix ont un impact sur le choix des techniques utilisées dans la modélisation et permettent d’éviter les modélisations « fallacieuses ».
Deuxièmement, les prix pétroliers sont souvent cointégrés. À la vue des fortes relations qui lient les produits pétrochimiques le long de la chaîne de transformation et de leur dépendance aux prix du pétrole, il semble crédible qu’une ou plusieurs relations de cointégration puissent exister entre ces produits. Il faudra donc tester la cointégration à l’aide des tests d’Engle et Granger (1987) et de Johansen (1988). L’existence d’une relation de cointégration entre les variables doit s’accompagner d’une modélisation avec un terme de correction d’erreur et l’introduction de la cointégration dans la modélisation des variables peut améliorer la prédictibilité d’une des variables du système (Granger 1986). Nous devrons également porter une attention particulière à la présence de chocs structurels dans les séries de prix (Zivot & Andrews, 1992 ; Gregory & Hansen, 1996).
Enfin, les représentations vectorielles VAR et VECM nous permettront de comprendre la dynamique entre les prix des plastiques et les prix des inputs utilisés pour les fabriquer (monomères, pétrole brut...). Dans la modélisation VAR, il est préférable de traiter toutes les variables de façon endogène afin d’éviter d’imposer de fausses relations de causalité a priori (Fève, 2006). Les papiers qui respectent l’endogénéité des variables, confortent en majorité la théorie du canal des coûts de production. Les prix du pétrole brut semblent suivre une dynamique exogène et peuvent être utilisés pour modéliser le comportement des prix des produits situés plus en aval dans la chaîne de transformation. Cependant dans certain cas, il existe des mécanismes de rétroaction des prix des produits sur le prix du pétrole brut. Leur importance dépendra de plusieurs facteurs : types de produits étudiés, situation dans la chaîne de valeur pétrolière, période considérée...