FINANCEMENT DE L ETAT PAR LE MARCHE MAROCAIN DES ADJUDICATIONS. Par. Lamya AOUZAL

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FINANCEMENT DE L’ETAT PAR LE MARCHE MAROCAIN DES ADJUDICATIONS

Par

Lamya AOUZAL

Doctorante en Sciences Economiques, Laboratoire de la Performance Economique et Logistique à la FSJES de Mohammedia, Université Hassan II de Casablanca -Maroc.

aouzal.lamyae@gmail.com

&

Ahmed HEFNAOUI

Professeur de l’Enseignement Supérieur, Laboratoire de la Performance Economique et Logistique à la FSJES de Mohammedia, Université Hassan II- Casablanca- Maroc.

hefnaoui_ahmed@yahoo.com

Résumé :

Les dettes d’État saisissent l’intérêt de la plupart des investisseurs et des agents économiques.

En effet, les taux de financement de l’État sur les marchés financiers présentent une référence pour les entreprises. C’est l’économie au sens large qui profite du bon fonctionnement de la relation Etat- marchés. Cette étude rappelle les fondements de la relation entre État emprunteur et marchés. Et plus particulièrement, elle analyse le financement de l’Etat par le marché des adjudications des bons de trésor.

La présente recherche vise à mieux appréhender à travers la modélisation économétrique ARDL, les facteurs du dynamisme du marché des adjudications ayant un effet sur la structure à terme (court, moyen et long terme) des taux des bons de trésor. Enfin les résultats de cette étude pourraient orienter les autorités compétentes à l'élaboration des politiques économiques efficaces pour optimiser la satisfaction du financement de l’Etat et favoriser le développement du marché marocain des adjudications.

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http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 Mots-clés : Marché des adjudications ;Taux d’intérêt ;Bons de trésor ; financement ;structure à terme.

Abstract :

State debts capture the interest of most investors and economic agents. In fact, government- financing rates on the financial markets are a reference for companies. In the broad sense, the economy benefits from the smooth functioning of the state-markets relation ship. This study recalls the foundations of the relationship between the borrowing State and the markets. It analyzes the financing of the State by the auction market for treasury bills.

This research aims to better understanding through ARDL econometric modeling, the factors of the dynamism of the auction market having an effect on the future structure (short, medium and long term) of treasury bills rates. Finally, the results of this study could guide the competent authorities in the elaboration of effective economic policies to optimize the satisfaction of state funding and promote the development of the Moroccan auction market.

Keywords : Auction market ;Interest rate ;treasury bills ; financing ; term structure.

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Introduction

Le fonctionnement de l'économie implore des capitaux, vu que toutes les catégories des agents économiques y compris l'Etat se trouvent amener vers l’emprunt afin de financer leurs activités et couvrir leurs déficits. Ce qui signifie que ces agents ont des besoins de financement à satisfaire soit par l’intermédiation financière ou par les marchés de capitaux.

En théorie, les marchés financiers incluent tous les moyens permettant l’échange des instruments financiers librement notamment à travers des banques, d’autres institutions financières publiques ou privées et des institutions non financières.

En dépit de l’internationalisation grandissante des flux financiers, l’Etat joue un rôle important dans le financement de l’économie via les dépenses budgétaires, les dépenses fiscales visant l’orientation de l’allocation de l’épargne, la mobilisation des instruments financiers et son implication dans la régulation du secteur financier. Parallèlement, l’Etat a un effet direct sur la capacité de financement de l’économie à travers son propre besoin de financement couvert par la dette.

Les marchés financiers sont d’une grande nécessité pour l’État, et de même les investissements dans la dette d’État permettent de satisfaire le besoin des marchés. En effet, les taux de financement de l’État sur les marchés financiers présentent une référence pour les entreprises, les dettes d’État saisissent l’intérêt de la plupart des investisseurs et des agents économiques, c’est l’économie au sens large qui profite du bon fonctionnement de la relation État-marchés.

Le marché financier est né depuis 1929, mais sa contribution effective au financement de l'économie nationale n’a commencé à prendre de l'ampleur qu'à partir de 1993. Dès 1983, le Maroc a entamé une démarche de libéralisation de son économie, afin de moderniser, à l’instar des autres pays, le système financier national pour augmenter son efficacité, et développer son attractivité sur la scène internationale.

Ce travail rappelle les fondements de la relation entre État emprunteur et marchés, et plus particulièrement il analyse et évalue le financement de l’Etat par le marché des adjudications des bons de trésor. La question qui se pose à ce niveau est la suivante : Quel est l’impact des facteurs de développement du marché marocain des adjudications sur les taux des bons de trésor (court, moyen et long terme) ?

Pour y répondre, nous allons traiter, dans un premier axe, et à travers une approche historique l’évolution du financement de l’économie. Le deuxième axe sera consacré à une revue de littérature relative aux théories du développement des marchés financiers. Au niveau du

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http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 troisième axe, nous allons analyser le contexte du marché marocain des adjudications des bons de trésor. Quant au dernier axe, il sera réservé à l’étude économétrique de l’impact des facteurs de développement du marché marocain des adjudications sur les taux des bons de trésor (court, moyen et long terme).

1. L’évolution du financement de l’économie : Approche historique.

Lorsque la monnaie apparaît, certains agents possèdent un «cash» dont ils n'ont pas un usage instantané. Toutefois, la thésaurisation¹ a le souci de ne pas être rémunérée. Cet obstacle est surmonté par la création d'instruments qui servent en simultané d'investissement et de financement, les titres financiers. L’épargne pourrait alors être menée vers différents agents qui, en même temps, recherchent des fonds pour financer leur développement.

1.1.Passage d’un circuit monétaire à un circuit financier

Quand les besoins de financement grandissent, les circuits monétaires deviennent insuffisants en raison des garanties juridiques exigées par les agents à capacité de financement afin d’assurer la récupération et la rémunération de leurs fonds à l’échéance d’où l’apparition des titres financiers et puis circuits financiers.

Dans les économies où les relations financières sont simples, les agents à besoin de financement se financent directement auprès des agents à capacité de financement : il s’agit de financement de gré à gré. Ce mode de financement devient limité en évitant la diversification des portefeuilles des agents à capacité de financement favorisant ainsi l’apparition des intermédiaires (financement intermédié).

L’intermédiation garantit la « transformation » au niveau des maturités des titres entre émetteur exigeant le long terme et épargnants préférant le court terme. Également, le financement intermédié est indispensable dans la distribution des crédits, les opérations de compensations financières interentreprises, la souscription de contrats d’assurance, ainsi que pour les ménages et les petites entreprises pour se financer en matière de crédit et d’accès aux marchés (Lehmann. P-J, 2014).

Et lorsque les besoins de financement de l’Etat et des grandes entreprises deviennent lourds et compliqués pour être satisfaites par le financement intermédié, l’évolution des circuits financiers plus sophistiqués s’avère nécessaire à travers le recours au financement direct par les marchés.

Les marchés financiers assurent la diversification, la transformation des titres émis et leur liquidation en utilisant des procédures réglementaires permettant la satisfaction des volontés

1La thésaurisation : C'est le fait d'accumuler de l'argent. La thésaurisation est une préférence pour la liquidité de la part d'agents économiques à des fins de spéculation ou, plus souvent, par manque d'un meilleur emploi.

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de ventes et des instruments financiers qui sont négociables sur un marché secondaire et sont composés de titres de créances², de titres de propriété³, de parts ou d’actions d’organismes de placement collectif et d’instruments financiers à terme.

Le financement direct peut dans des conditions spécifiques engendrer des risques provenant de l’accroissement des émetteurs, les asymétries d’informations surtout pour les épargnants, la volatilité croissante des rémunérations et des cours des titres et la professionnalisation des institutions financières spécialisés en terme de regroupement sous forme de cartels oligopolistiques particulièrement en cas de crise.

1.2.Exigences du développement des marchés financiers

Dès 1980, plusieurs économies ont décollé vers la « marchéisation » financière au détriment de l’intermédiation débutant dans les pays anglo-saxons pour se répandre dans l’Europe avant de surgir graduellement dans les pays en développement. Cette évolution des marchés de capitaux est motivée par cinq raisons capitales (Lehmann. P-J, 2014) :

 La nécessité de l’augmentation de la masse de monnaie générant des capacités et des besoins de financement, déclenche le développement des marchés et la diversification des instruments financiers garantissant les transactions.

 Les évolutions technologiques au niveau de traitement de l’information et des communications ont incité à la déréglementation et la dématérialisation des titres et des procédures d’émission, d’accessibilité des intervenants aux marchés, de circulation des informations, de négociabilité et d’enregistrement.

 Les déficits budgétaires des Etats suite aux dettes grandissantes suscitent l’exigence de chercher à minimiser les coûts de financement.

 L’internationalisation progressive des marchés et leur décloisonnement implique la suppression des barrières légales (fiscales, économiques…). Ainsi, les taux d’intérêt se forment en se basant seulement sur la durée et le risque des titres. De nouveaux marchés ont surgis, sans réglementations fiscales ou institutionnelles, où le transfert de fonds n’est régi que par les différences de prix conçues par la loi de l’offre et de la demande réduisant ainsi le coût de financement.

 En raison de satisfaire les besoins des investisseurs et émetteurs, les Etats encouragent les innovations concernant toutes les composantes des marchés(titres ; méthode d’émission

;cotation…)

2Les titres de créances : représentent un droit de créance sur personne morale ou le fonds commun de créances qui les émet.

3Les titres de propriété :actions et autres titres donnant accès, directement ou indirectement, au capital ou aux droits de vote

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http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 2. Revue de Littérature relative aux théories du développement des marchés

financiers

Nombreux ceux qui ont tenté de mesurer le développement financier, et en particulier les facteurs de développement des marchés financiers en relation avec la croissance économique :

 Smith (1776) affirme que : « Toute augmentation ou diminution dans la masse des capitaux tend naturellement à augmenter ou à diminuer réellement la somme de l’industrie, le nombre de gens productifs, et par conséquent la valeur échangeable du produit annuel des terres et du travail du pays, la richesse et le revenu réel de tous ses habitants.» (Smith, 1843).

 A travers la célèbre équation des échanges⁴ d’I. Fisher (1911) et son corollaire, la théorie quantitative de la monnaie, stipule que « toute variation de la quantité de monnaie entraîne une variation de même sens du niveau général des prix ». La quantité de monnaie détermine directement le niveau des prix, sans que cela soit accompagné par une incidence sur le niveau de la production (Claude, 1959).

 John Hicks (1969), dans sa théorie de l’histoire économique, estime que la révolution industrielle est liée, d’une part à la mise en application des technologies nouvelles découvertes, et d’autre part à la révolution financière qui a favorisé l'accroissement massif des investissements. Le déclenchement de la révolution industrielle en Angleterre au XVIII^ème siècle et son expansion en Europe sont particulièrement justifiés par la liquidité des marchés de capitaux qui a permis le financement de l’innovation (Jacquet & Pollin, 2012).

 Goldsmith (1969) initiateur de la première grande étude en la matière, portant sur 35 pays pour une période de 103 ans (1860/1963). Goldsmith (1969) qui a considéré la croissance et les intermédiaires financiers comme étant endogènes, relève des liens concomitants entre le développement du système financier et la croissance, et conclue que le développement des marchés financiers locaux a un impact positif sur la croissance économique via l’efficacité de l'accumulation du capital (Euphémie & Atenga, 2005).

 G. Saint-Paul (1992) démontre à travers son modèle qu’en présence des marchés financiers, tout en développant un ensemble d’instruments financiers favorisant la diversification des risques, les producteurs adoptent la technologie la plus productive. Ce

4L'équation de Fisher s'écrit : MV + M'V' = PT, dans laquelle M représente la monnaie métallique, M' la monnaie fiduciaire, V et V’ leurs vitesses de circulation respectives, P le niveau général des prix et T le volume des transactions. Or, V, V’, T et le rapport (M'/M) sont tenus pour constants. Donc, en dernier ressort, M, à lui seul, détermine P.

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qui aura un effet positif sur l’accroissement de la productivité générale de l’économie et, par conséquent, la croissance économique (Saint-Paul, 1992).

 Zilibotti (1994) analyse les externalités de « densité » du marché financier (thick market externalities) qui réduisent le coût de l'intermédiation et maintiennent la croissance économique (Zilibotti, 1994).

 Devereux et Smith (1994) et Obstfeld (1994) indiquent qu’à travers les marchés de titres intégrés à l’échelle internationale, le risque est fortement partagé au niveau mondial. Ce qui en découle une reconstitution du portefeuille au profit des investissements les plus rentables. Ceci permet une meilleure allocation des ressources et par la suite la croissance économique (Emmanuel-Aka, 2005).

 Demirgüç-Kunt et Levine (1996) confirment ce lien entre développement du marché financier et croissance économique, ils ont utilisé des indicateurs du marché financier (taille, liquidité et intégration dans le marché financier international). Le taux de croissance de capital par tête est régressé sur des variables destinées à contrôler les conditions initiales (stabilité politique, investissement dans le capital humain, et conditions macroéconomiques) tout en intégrant l’indice composite de développement du marché financier. Ils déduisent une forte corrélation entre le développement du marché financier et la croissance économique de long terme (Demirguç-Kunt and Levine, 1996).

 Levine et Zervos (1998) déduisent que la liquidité des marchés financiers soutient la croissance à long terme. Ils ont repéré une corrélation positive entre d’une part, la liquidité du marché boursier et le développement des banques et d’autre part les taux de croissance, l’accumulation de capital et la croissance de la productivité des dix-huit années suivantes.

L’amélioration de la croissance se fait par l’opportunité d’échanger des instruments financiers plutôt que la taille des marchés (Jacquet & Pollin, 2012).

 Filer, Hanousek et Campos (1999) ont étudié la relation entre le développement des marchés financiers et la croissance économique, en utilisant un grand nombre de pays ayant des conditions et des niveaux économiques différents de l'activité boursière. Les auteurs estiment deux modèles à effet fixe et à effet aléatoire. Il en ressort qu’un marché financier dynamique est un moteur important de la croissance économique des pays en développement. Il existe donc une relation positive entre la capitalisation des marchés financiers et la croissance économique (Filer and al, 1999).

 Henry (2000) montre, à travers son étude basée sur un échantillon de 11 pays en développement durant une période de 1977 à 1994, que le niveau de l'investissement privé

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http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 est affecté positivement par la libéralisation des marchés boursiers (Henry, 2000).

En outre, Henry (2000) confirme que la libéralisation des marchés émergents est liée à une appréciation du cours boursier (Ndong, 2007).

 Levine (2005) résume son étude sur la finance et la croissance: « Globalement, l’ensemble des recherches actuelles suggèrent que les pays dont les banques et les marchés fonctionnent mieux se développent plus rapidement. Le biais de simultanéité ne semble pas affecter ces conclusions, et une efficacité accrue des systèmes financiers réduit les contraintes qui pèsent sur le financement externe des entreprises, indiquant qu’il s’agit là d’un des mécanismes par lequel le développement des marchés financiers influence la croissance » ( Levine, 2005).

 Guillaumont et Kpodar (2006) et Loayza et Rancière (2006) se sont intéressés à la prise en compte de l'instabilité financière dans l'analyse de la relation entre le développement financier et la croissance. Loayza et Rancière (2006) évaluent que cette relation est négative à court terme, en induisant l’effet de la fragilité financière due à la récurrence des crises financières et à la volatilité de l'indicateur de développement financier. Néanmoins, l'impact du développement financier sur la croissance économique reste positif et significatif à long terme (Eggoh, 2010).

3. Analyse du contexte du marché Marocain des adjudications des bons de trésor.

Le financement de l’Etat est basé principalement sur le marché des adjudications des bons de trésor⁵. Le but de son fondement étant la dynamisation du marché monétaire, la stimulation de la concurrence entre les investisseurs, le financement du trésor de façon avantageuse (en terme du taux et de durée) et la création d’un marché secondaire des bons de trésor admettant la négociation des bons entre leurs propriétaires.

En 1983, le trésor a intégré les circuits de financement du marché monétaire à travers l’émission des bons de trésor à 1 mois. La première opération introduisant la technique des adjudications des Bons de Trésor sur ce marché était en fin janvier 1989. Dès lors, plusieurs modifications ont affecté les caractéristiques d’émission et la procédure d’adjudication.

Le déficit du Trésor public qui spécifie la politique d’émission, l’importance des remboursements et le besoin d’implémentation des opérateurs qui influence la demande sont les facteurs primordiaux qui jouent sur l’accroissement des levées sur le marché des adjudications.

Graphe 1: Evolution du besoin de financement Graphe 2: Evolution de l’endettement du

5Un bon de Trésor est un titre de créance qui représente un emprunt émis par l’Etat à taux fixe ou à taux révisable. Ce titre de créance assure une rémunération à son détenteur (investisseur ou épargnant) qui devient créancier de l’Etat.

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du Trésor (en MM.DH) et du déficit budgétaire (en% du PIB)

Trésor (en MM.DH et en % du PIB)

Source : DTFE et calculs CDG Capital En moins de dix ans (2010-2018), la dette du Trésor a augmenté de 346 MM.DH, soit 38,4MM.DH en moyenne par an. L’évolution du besoin de financement durant cette période (2010-2018) est en dents de scie qui débute avec 28MM.DH en 2010 pour atteindre le sommet en 2012 (62MM.DH)avant de revenir à 38 MM.DH en fin de période (Rapport BAM, Juin 2017).

Comparativement à 2017, la dégradation du solde des comptes spéciaux du Trésor, qui a passé de 13,8 MM.DH à 6,3 MM.DH en 2018, a engendré un accroissement du déficit public de 4,2 MM.DH (soit 41,4 MM.DH en 2018).Le besoin de financement du Trésor a augmenté en 2018 de 170 M.DH par rapport à l’année précédente pour atteindre 38 MM.DH. De ce fait, le recours net du Trésor au financement intérieur s’est établi à 40 MM.DH [(Rapport DEPF, Juin 2017), (Rapport CDG capital, 2018)].

Graphe 2 : Besoins et sources de financement du Trésor entre Mars 2017 et Mars 2019 -En MM.DH-

Source : DTFE

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http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 Étant donné le solde positif enregistré par les comptes spéciaux du Trésor (12,9 MM.DH) et la diminution des opérations en instance (8,4 MM.DH), le besoin de financement du Trésor s’est établi à 9,6 MM.DH en Mars 2019 contre 16,5 MM.DH au même mois l’année dernière.

3.1.Marché primaire

Compte tenu de l’accroissement des besoins de financement du Trésor, le marché des adjudications des bons de trésor était plus dynamique en 2018 caractérisé par une levée de la demande lors des séances d’adjudications primaires particulièrement un renforcement des souscriptions sur le moyen terme. Également, grâce à une élévation intéressante des souscriptions par rapport aux remboursements, les levées nettes en 2018 ont augmenté comparativement aux deux années précédentes 2016 et 2017.

Graphe 4: Demande globale lors des séances des adjudications par maturité (en MM.DH)

Graphe 5: Evolution des souscriptions, tombées et levées nettes (en MM.DH)

Source : DTFE et calculs CDG Capital La demande globale lors des séances d’adjudications des BDT en 2018 a enregistré un accroissement de 2,1% pour atteindre 433 MM.DH, comparativement à 2017 qui a connu une baisse de 12,6%. Cette demande globale a été caractérisé par la consolidation des maturités du moyen terme qui ont représenté 65% (48% en 2017), alors que la part du court terme a reculé en représentant 18% contre 36% en 2017 et presque une stabilité du long terme environ 16%

de la demande globale.

Le taux de satisfaction⁶a passé de 26% et 23% respectivement en 2017 et 2016à 32% en 2018, cette évolution a porté particulièrement sur le moyen terme avec 37% contre 30% en 2017.

Malgré l’augmentation des tombées de 6,5% pour s’établir à 89,5 MM.DH en 2018, les levées nettes ont enregistré une hausse de 10,1% pour atteindre 29,4 MM.DH sachant que les levées brutes du Trésor public se sont élevées de 7,4% en 2018 (soit 118,9 MM.DH avec une moyenne mensuelle de 9,9 MM.DH) (Rapport CDG capital, 2018).

6Taux de satisfaction= Souscription par maturité/demande par maturité.

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Graphe 6 : Evolution des souscriptions, remboursements et des levées nettes entre Mars 2017 et Mars 2019 (en MM.DH)

Source : DTFE Au cours des trois premiers mois de 2019, les souscriptions ont baissé de 3,6% (soit 30,9 MM.DH) comparativement à la même période de l’année dernière. Ce repli a touché essentiellement les valeurs à court terme de 66,5% (19,1% des levées contre 59% en mars 2018) et les souscriptions au titre des maturités moyennes de 1,7% (25,6% des levées contre 26,9% un an auparavant). Alors que les souscriptions à long terme ont enregistré une hausse significative pour atteindre 17,1 MM.DH (soit 55,3% du total des levées du Trésor contre 14% à la même période de l’année dernière).

Les remboursements ont également progressé de 19,8% pour s’établir à 21,7 MM.DH en mars 2019. De ce fait, l’encours de la dette intérieure s’est élevé de 1,6% par rapport à fin 2018 pour se situer à 583,7MM.DH (Rapport DTFE, Mai 2019).

Graphe 7: Encours des BDT par maturité (en MM. DH)

Graphe 8: Courbes des taux primaires (en %)

Source : DTFE et calculs CDG Capital Tableau 1 : Evolution de la courbe des taux limites primaires BDT

Souscriptions Remboursements Levées nettes

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http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 Source : DTFE Les parts des maturités moyennes et longues ont enregistré un accroissement léger au niveau de l'encours des BDT contrairement au segment court terme qui a connu un repli. Ainsi, des modifications significatives ont été enregistrées au niveau de la courbe des taux marquant les segments moyens et longs terme.

L’encours global des BDT a signalé une hausse de 5,7% à fin 2018 afin de se placer à 546,2 MM.DH contre une augmentation de 5,5% en 2017. Le segment moyen terme a caractérisé les variations de la nouvelle structure des maturités avec une augmentation de 2% pour atteindre 39%, le long terme était en stabilité avec 58% du total de maturités, alors que le cours terme a reculé de 1% pour se situer à 4% du total.

En comparaison avec l’année 2017, les variations au niveau de la courbe des taux primaires en 2018 était moins significatives, en raison de la faible présence du Trésor sur le segment court terme et la stabilité du cadre monétaire. Aussi, compte tenu de la concentration du trésor sur le moyen terme et la tendance vers le segment long de la courbe (Rapport CDG capital, 2017).

Graphe 9: Evolution des taux sur le marché primaire des bons du Trésor sur le marché des adjudications

Source : DTFE Durant les trois premiers mois de l’année 2019, la courbe des taux sur le marché primaire des bons du Trésor est en tendance baissière particulièrement à partir des maturités de 2 ans. Ces diminutions se sont situées pour les maturités moyennes de 16,4 pbs pour arriver à 2,44%

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pour celles à 2 ans et de 16,2 pbs pour s’établir à 2,70% pour celles à 5 ans. Également, cette orientation baissière a touché les segments longs terme notamment les taux à 10 ans qui ont atteint 3,13% avec une baisse sérieuse de 25,7 pbs, et les taux à20 ans caractérisés par une diminution de 16 pbs pour revenir à 3,82% (Rapport DTFE, Mai 2019).

3.2.Marché secondaire

L’accroissement des levées nettes du Trésor durant l’année 2018 qui a pu renforcer le stock des bons de trésor en circulation, et la gestion active de la dette intérieure basée particulièrement sur des opérations d’échange des maturités inférieures ou égales à 2 ans par les maturités supérieures ou égales à 5 ans (atteignant 19,8 MM.DH à fin 2018) sont les principaux facteurs au dynamisme du marché secondaire des BDT en 2018 caractérisé par une tendance haussière de la demande lors des séances d’adjudication et la reprise des taux notamment au cours du quatrième trimestre.

Graphe 10 : Volumes secondaires par maturité (en MM.DH)

Graphe 11 : Courbe des taux secondaires

Source : DTFE et calculs CDG Capital Tableau 2 : Evolution de la courbe des taux des BDT sur le marché secondaire

Source : DTFE Les volumes secondaires des BDT (totales maturités) se sont amplifiés de 28% en 2018 par rapport à l’année précédente pour se situer à 319 MM.DH. Cette augmentation est repérée surtout dans les BDT court et moyen terme pour s’établir respectivement à 125,4 MM.DH

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http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 (58%) et 118,1 MM.DH (51%). Alors que les maturités longues ont connu un repli de 19%

sur le marché secondaire pour revenir à 75,4 MM.DH de la sorte qu’elles ont représenté uniquement 24% de la nouvelle structure globale du marché secondaire contre 39% des segments court terme et 37% pour le moyen terme.

Sachant que la variation des taux est déterminée généralement par un mouvement vendeur déclenché d’un paiement de l’IS provoquant alors un accroissement vif des taux, soit d’un mouvement acheteur découlant d’une implémentation des opérateurs engendrant une baisse des taux. Dès le début de l’année, le marché secondaire est marquée par une légère correction à la hausse des taux sur la plupart des maturités (abstraction faite pour les maturités de 20 ans (- 5pbs)) notamment la partie des segments court terme impactée par les rétrécissements monétaires et les glissements à la hausse du taux interbancaire. Également la partie des maturités moyennes revendiquée par le Trésor a enregistré une augmentation des taux émanant de la hausse progressive des fourchettes de taux à la demande approuvée relativement par les adjudications du Trésor (Rapport DEPF, Mars 2018).

Dans ces conditions, la liquidité du marché secondaire est caractérisée par une orientation haussière, illustrée par une amélioration du taux de rotation qui est passéde43% en 2017 à 46% en 2018, ce qui explique que 46% de l’encours de la dette émise par adjudication est échangée sur le marché secondaire (Rapport DTFE, Mars 2019).

4. Analyse économétrique des facteurs impactant les taux des bons de trésor(court, moyen et long terme) sur le marché marocain des adjudications.

4.1.Hypothèses de recherche.

Notre recherche s’appuie sur les hypothèses suivantes :

 L’évolution des levées du trésor influence significativement les taux des bons de trésor particulièrement les maturités courtes et moyennes.

 La demande des investisseurs sur le marché des adjudications est un facteur important dans la détermination des taux des BDT.

 La politique de l’Etat marocaine concernant son financement sur le marché des adjudications s’oriente vers la consolidation des segments moyens et longs terme de la courbe des taux.

4.2. Approche méthodologique

Afin de mener notre étude, nous allons utiliser la modélisation « Autoregressive Distributed Lag (ARDL) ou modèles autorégressifs à retards échelonnés ou distribués (ARRE) ».

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L'utilisation d'un modèle ARDL est méthodiquement justifiée par le fait que ce sont des modèles dynamiques caractérisés par la prise en compte de la dynamique temporelle (délai d’ajustement, anticipations, etc.) dans l’explication d’une variable (série chronologique) afin d’améliorer les prévisions et l’efficience des politiques (décisions, actions, etc.), au contraire du modèle simple (non dynamique) dont l’explication instantanée (effet immédiat ou non étalé dans le temps) ne relève qu’une part de la variation de la variable exogène (Kibala- Kuma. J, 2018).

L’avantage de l’approche ARDL est qu’il n’exige plus la stationnarité de toutes les variables du même ordre comme c’était le cas dans les modèles économétriques classiques. Ainsi notre modèle inclut des variables présentant des degrés d’intégration différents. La modélisation ARDL permet d’évaluer le niveau de cointégration à court et à long terme entre la courbe des taux d’intérêt et les facteurs qui l’expliquent. Les étapes préliminaires à la modélisation ARDL sont :

 Identification et choix du modèle économétrique

 Estimation du modèle économétrique et validation des résultats et des hypothèses.

4.3.Identification et choix du modèle économétrique

Pour mettre en évidence les facteurs influençant la structure des maturités des bons de trésor sur le marché marocain des adjudications, le choix des variables appropriées est nécessaire.

Nous utilisons dans le cadre de cette étude des données mensuelles durant la période du janvier 2005 à décembre2017. Le logiciel utilisé est Eviews (version 9), il est adapté pour effectuer des régressions ARDL. Nos sources de ces données sont les statistiques financières du FMI, le Ministère de l’Economie et des Finances, la Banque Mondiale, les rapports du CDG Capital Gestion et Bank AL -Maghrib.

Afin de mener notre analyse, nous retenons les variables exogènes suivantes :

 Levées brutes du trésor en milliards de dirhams (LEVEES) ;

 Demande des investisseurs en milliards de dirhams (DEMANDE);

Et les variables endogènes ci-dessous :

 Taux des Bons du Trésor à maturités13 semaines (T13S);

 Taux des Bons du Trésor à maturités2 ans (T2A);

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http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290

Nous pouvons à priori définir et justifier l'importance du choix de ces variables. Les levées du trésor déterminées par le déficit du trésor et l’importance des remboursements, et la demande des investisseurs sont les variables susceptibles d’expliquer la structure à terme des taux d’intérêt des bons de trésor (court terme : 13, 26 et 52 semaines ; moyen terme : 2 et 5 ans ; long terme : 10, 15 et 20 ans). Ainsi la prise en compte de ces variables permettra de mettre en évidence les effets des levées du trésor et la demande des investisseurs sur la structure à terme des maturités des bons de trésor sur le marché des adjudications.

Graphe 12 : Évolution des variables du modèle

0 20 40 60 80 100

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 DEMANDE

0 5 10 15 20

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 LEVEES

.02 .03 .04 .05 .06

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 T10A

.015 .020 .025 .030 .035 .040

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 T13S

.030 .035 .040 .045 .050 .055 .060

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 T15A

.030 .035 .040 .045 .050 .055 .060 .065

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 T20A

.015 .020 .025 .030 .035 .040 .045 .050

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 T2A

.00 .01 .02 .03 .04 .05

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 T26S

.015 .020 .025 .030 .035 .040 .045

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 T52S

.02 .03 .04 .05 .06

05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16 17 T5A

Source : Elaboré par auteurs sur Eviews 9.0 Tableau 3 : Statistiques descriptives des variables retenues

(17)

Source : Elaboré par auteurs sur Eviews 9.0 Il ressort des caractéristiques descriptives et de l’évolution des variables retenus pour notre étude que la demande des investisseurs est plus volatile que d’autres variables au regard de l’écart-type qui dépasse 19.4 (Std. Dev). On note également que les variables sous-étude sont normalement distribuées (Prob. Jarque-Bera > 5%), sauf pour les variables : taux des BDT à maturités 13 semaines, 26 semaines, 20 ans et la demande des investisseurs. Dans ce cas un test hétéroscédastique serait privilégié en présence d’effets ARCH.

4.3.1. Test de stationnarité des variables retenue

Cette stratégie fait appel au test de Dickey-Fuller (ADF) (1979) pour rejeter ou accepter l'hypothèse de racine unitaire. Ce test permet de déterminer l'ordre de différentiation d'une série macro-économique suivant son évolution au cours du temps (Bourbonnais. R, 2009).

Les hypothèses du test de stationnarité de Dickey – Fuller : H0 : Racine unitaire (non stationnaire), Ф1=1

H1: Non racine unitaire (stationnaire), Ф1<1

Tableau 4 : Test de racine unitaire ADF sur les variables Etape1 : Modèle (3) avec

constante et tendance

Etape 2 : Modèle (2) avec constante

Etape 3 : Modèle (1) sans constante

ni tendance

T-statistic -2.205

Décision (T13S)

La tendance est significative (prob=0.028<0.05) et On accepte H0 de racine unitaire(prob=0.634>0.05),

Processus non stationnaire

T-statistic -1.834 1.533 -0.432

La tendance n'est pas significative (prob=0.068>0.05)

La constante n’est pas significative (prob=0.127>0.05)

On accepte H0 de racine unitaire (prob=0.525>0.05),

T-statistic -1.844 1.203 -0.438

T13S T26S T52S T2A T5A T10A T15A T20A LEVEES DEMANDE

Mean 0.030056 0.030332 0.031784 0.033748 0.037121 0.041244 0.044644 0.046202 7.463417 34.51253 Median 0.032458 0.032942 0.033429 0.034825 0.038468 0.041540 0.043908 0.044726 7.428000 31.08200 Maximum 0.039741 0.041313 0.042586 0.046017 0.050670 0.056200 0.059415 0.061124 18.79440 97.19220 Minimum 0.018400 0.000000 0.019000 0.020100 0.021800 0.027500 0.031600 0.034900 0.000000 1.400000 Std. Dev. 0.005223 0.006422 0.005615 0.005971 0.006098 0.006455 0.006367 0.006246 4.738264 19.41741 Skewness -0.322454 -1.429890 -0.218352 -0.053005 -0.078768 0.122102 0.314903 0.823445 0.224592 0.733689 Kurtosis 1.945120 7.512819 2.162378 2.494705 2.768279 2.573948 2.513596 3.260473 2.178053 3.350541 Jarque-Bera 9.936407 185.5351 5.800081 1.732647 0.510327 1.567517 4.116085 18.07060 5.702856 14.79450 Probability 0.006956 0.000000 0.055021 0.420495 0.774790 0.456686 0.127704 0.000119 0.057762 0.000613 Sum 4.688732 4.731741 4.958261 5.264729 5.790888 6.433998 6.964387 7.207552 1164.293 5383.955 Sum Sq. Dev. 0.004228 0.006393 0.004887 0.005527 0.005764 0.006459 0.006284 0.006047 3479.927 58440.52

Observations 156 156 156 156 156 156 156 156 156 156

(18)

http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 Décision

(T52S)

La tendance n'est pas significative (prob=0.067>0,05)

La constante n’est pas significative (prob=0,23>0.05)

T-statistic -1.584 1.167 -0.511

Décision (T2A)

La constante n'est pas

significative (prob=0,244>0.05)

T-statistic -1.135 1.303 -0.786

T-statistic -0.789 1.695 -0.919

T-statistic -0.514 1.895 -1.04

T-statistic -0.778 1.854 -1.066

T-statistic 1.917 2. 985

Décision (LEVEES)

La constante est significative (prob=0,003<0.05)

On rejette H0 de racine unitaire (prob=0,014<0,05),

Processus stationnaire

T-statistic 1.778 5.522

Décision (DEMANDE)

La constante est significative (prob=0,000<0.05)

On rejette H0 de racine unitaire (prob=0,000<0,05),

Processus stationnaire

Source : Elaboré par auteurs sur Eviews 9.0 A l'issu des différents tests, nous constatons que les levées brutes du trésor et la Demande des investisseurs sont des processus stationnaires en niveau (intégrée d’ordre 0, I(0)). Alors que les variables (les taux des Bons du Trésor à maturités : 13 semaines, 26 semaines, 52 semaines, 2 ans, 5 ans, 10 ans, 15 ans et 20 ans) ne sont pas stationnaires, elles sont de type DS (Differency Stationary). Il faut les différencier et tester la stationnarité des séries en différence.

Tableau 5 : Test de racine unitaire ADF en différence sur les variables Différence première : Modèle (1) sans constante ni tendance

(19)

T- statistic

-14.69 T-

statistic

-7.999 Décision

(T13S)

On rejette H0 de racine unitaire(prob=0,0000<0,05),

Processus stationnaire

Processus stationnaire T-

statistic

-8.919 T-

statistic -7.82

On rejette H0 de racine unitaire (prob=0.0000<0.05),

statistic

-8. 341 T-

statistic -8.879

statistic

-8.753 T-

statistic -5.982

Processus stationnaire Source : Elaboré par auteurs sur Eviews 9.0 Les tests de racine unitaire confirment l'impossibilité de rejeter l'hypothèse selon laquelle les variables (les taux des Bons du Trésor à maturités : 13 semaines, 26 semaines, 52 semaines, 2 ans, 5 ans, 10 ans, 15 ans et 20 ans) sont intégrées d'ordre 1 (I (1)).

4.3.2. Choix du modèle économétrique

D’après les résultats obtenus des tests de stationnarité des variables retenus, nous constatons que ces variables ne sont pas intégrées au même ordre et ne dépassent pas l’ordre 1. Ainsi, le modèle adéquat afin de tester une relation de cointégration entre les variables endogènes et exogènes à court et à long terme est le modèle « Autoregressive Distributed Lag » (ARDL).

La forme générale des modèles ARDL : Ou

Yt : variable dépendante et Xt : variable indépendante b0 : traduit l’effet à court terme de Xt sur Yt.

Pour calculer l’effet à long terme de Xt sur Yt (soit « λ »), nous partons de la relation de long terme ou d’équilibre suivante :

donc

(20)

http://revues.imist.ma/?journal=FFI ISSN: 2489-1290 4.4.Estimation du modèle économétrique

Dans le cadre de notre étude, et afin de détecter les facteurs impactant la structure par terme des taux d’intérêt du marché des adjudications au Maroc, durant la période janvier 2005 – décembre 2017, nous allons estimer l’équation suivante :

𝐃𝐘𝐣,𝐭 = γ𝐣,0 + ∑^m𝒊=𝟏 α1𝐣𝐃𝐘𝐣,𝐭-𝐢 + ∑𝐏𝐢=𝟎 α2𝐣𝐃LEVEES𝐭-𝐢 + ∑𝐪𝐢=𝟎 α3𝐣𝐃DEMANDE𝐭-𝐢 + 𝛗𝐣,1𝐘𝐣,𝐭-𝟏

+ 𝛗𝐣,2LEVEES𝐭-𝟏 + 𝛗𝐣,3DEMANDE𝐭-𝟏 + e𝐣,1𝐭

𝐃𝐘𝐣,𝐭 = ∑^m𝒊=𝟏 𝜷1𝒋𝐃𝐘𝐣,𝐭-𝐢 + ∑𝐩𝐢=𝟎 𝛃2𝐣𝐃LEVEES𝐭-𝐢 + ∑𝐪𝐢=𝟎 𝛃3𝐣𝐃DEMANDE𝐭-𝐢 + 𝛍𝐣𝐄𝐂𝐓𝟏𝐣,𝐭-𝟏 + e𝐣,2𝐭

Avec 𝐃: opérateur de différence première ; 𝒀𝒋,𝒕(𝒋 = 𝟏, 𝟐, 𝟑, 𝟒, 𝟓, 𝟔, 𝟕, 𝟖) : variables dépendantes suivantes : taux des Bons du Trésor à maturités (13, 26 et 52)semaines, et taux à maturités (2, 5, 10, 15 et 20) ans ; γ𝐣,0: constante ; α1… α3: effets à court terme ; 𝛗1… 𝛗3: dynamique de long terme du modèle ; 𝒎, 𝒑 𝒆𝒕𝒒 : nombre de retard optimal du modèle ; µ𝐄𝐂𝐓𝟏𝐣,𝐭-𝟏:Terme de Correction d’Erreurs. Avec : -𝟏≪µ≤𝟎. La valeur absolue de µ (vitesse de convergence) détermine la vitesse d’ajustement de la variable dépendante vers sa valeur d’équilibre à long terme ; e𝐣,𝐭 : le résidu.

Le modèle ARDL vise la détermination des relations de cointégration à court terme et à long terme. Lorsque les variables sont intégrées d’ordres différents I(0) et I(1),on fait recourt au test de cointégration de Pesaran et Shin, et Richard J. Smith. (2001) appelé « test de cointégration aux bornes » ou « bounds test to cointegration ». Deux étapes à suivre pour appliquer le test de cointégration de Pesaran :

 Détermination du décalage optimal en se servant des critères d’information (Akaike-AIC, Shwarz-SIC) par parcimonie⁷.

 Recourir au test de Fisher pour vérifier les hypothèses :

𝝋𝒋,1= 𝝋𝒋,2= 𝝋𝒋,3 =𝟎: Existence d’une relation de cointégration 𝝋𝒋,1= 𝝋𝒋,2= 𝝋𝒋,3≠ 𝟎: Absence d’une relation de cointégration

Les valeurs de Fisher obtenuessont comparées aux valeurs critiques (bornes) simulées par Pesaranet al (Voir la table de Pesaran). La borne supérieure (2^ème ensemble) reprend les valeurs pour lesquelles les variables sont intégrées d’ordre 1 I(1) et la borne inférieure(1^er ensemble) concernent les variables I(0). Ainsi :

Si Fisher >borne supérieure: Cointégration existe Si Fisher < borne inférieure: Cointégration n’existe pas

Si borne inférieure < Fisher < borne supérieure: Pas de conclusion

7Parcimonie : Technique qui consiste à retenir le modèle significatif (faible AIC, SIC) qui a le moins de paramètres.

(21)

La validité du modèle ARDL est réalisée en cas d’homoscédasticité des résidus (test Breusch- Pagan-Godfrey et test ARCH) et d’absence de corrélation sérielle entre les variables (test de Breusch et Godfrey (BG) « LMTest »).

4.4.1. Résultats empiriques

A travers les équations ci-dessous (selon le modèle ARDL), nous allons estimer l’impact des levées du Trésor et la demande des investisseurs en BDT sur les taux à court (13, 26 et 52 semaines), moyen (2 et 5 ans) et long (10, 15 et 20 ans) terme.

Tableau 6: Les équations de la modélisation de l’impact des levées du Trésor et la demande des investisseurs en BDT sur les taux à court, moyen et long terme.

Equation 1 𝐃T13S= a1 + ∑^m1𝒊=𝟏 b₁𝐃T13S𝐭-𝐢 + ∑^𝐏¹𝐢=𝟎 b₂𝐃LEVEES𝐭-𝐢 + ∑^𝐪¹𝐢=𝟎

b₃𝐃DEMANDE𝐭-𝐢 + c₁T13S𝐭-𝟏 + c₂LEVEES𝐭-𝟏 + c₃DEMANDE𝐭-𝟏 + e1𝐭

Equation 2 𝐃T26S= a2 + ∑^m2𝒊=𝟏 b₄𝐃T26S𝐭-𝐢 + ∑^𝐏²𝐢=𝟎 b₅𝐃LEVEES𝐭-𝐢 + ∑^𝐪²𝐢=𝟎

b₆𝐃DEMANDE𝐭-𝐢 + c₄T26S𝐭-𝟏 + c₅LEVEES𝐭-𝟏 + c₆DEMANDE𝐭-𝟏 + e2𝐭

Equation 3 𝐃T52S= a₃ + ∑^m3𝒊=𝟏 b₇𝐃T52S𝐭-𝐢 + ∑^𝐏³𝐢=𝟎 b₈𝐃LEVEES𝐭-𝐢 + ∑^𝐪³𝐢=𝟎

b₉𝐃DEMANDE𝐭-𝐢 + c₇T52S𝐭-𝟏 + c₈LEVEES𝐭-𝟏 + c₉DEMANDE𝐭-𝟏 + e3𝐭

Equation 4 𝐃T2A= a₄ + ∑^m4𝒊=𝟏 b₁₀𝐃T2A 𝐭-𝐢 + ∑^𝐏⁴𝐢=𝟎 b₁₁𝐃LEVEES𝐭-𝐢 + ∑^𝐪⁴𝐢=𝟎

b₁₂𝐃DEMANDE𝐭-𝐢 + c₁₀T2A 𝐭-𝟏 + c₁₁LEVEES𝐭-𝟏 + c₁₂DEMANDE𝐭-𝟏 + e4𝐭

Equation 5

�T5A= a5 + ∑^m5�=� b13�T5A �-� + ∑^�5�=� b14�LEVEES�-� + ∑^�5�=�

b₁₅�DEMANDE�-� + c₁₃T5A_�-�+ c₁₄LEVEES�-� + c₁₅DEMANDE�-� + e5�

Equation 6

�T10A= a6 + ∑^m6�=� b16�T10A �-� + ∑^�6=� b17�LEVEES�-� + ∑^�6�=�

b₁₈�DEMANDE�-� + c₁₆T10A_�-�+ c₁₇LEVEES�-� + c₁₈DEMANDE�-� + e6�

Equation 7

�T15A= a7 + ∑^m7�=� b₁₉�T15A �-� + ∑^�7�=� b₂₀�LEVEES�-� + ∑^�7�=�

b21�DEMANDE�-� + c19T15A �-� + c20LEVEES�-� + c21DEMANDE�-� + e7�

Equation 8

�T20A= a₈ + ∑^m8�=� b₂₂�T20A_�-�+ ∑^�8�=� b₂₃�LEVEES�-� + ∑^�8�=�

b24�DEMANDE�-� + c22T20A �-� + c23LEVEES�-� + c24DEMANDE�-� + e8�

Source : Elaboré par auteurs.

Tenant compte du critère d’information SBC (voir le graphe 13), nous avons retenu le modèle ARDL (1,0,0) pour les deux équations 2 et 8, et le modèle ARDL (1,0,1) pour les équations (1, 3, 4, 5 et 6) et le modèle ARDL (1,1,1) pour l’équation 7.

Graphe 13 : Modèles retenus pour les équations (1 à 8) Modèle retenu pour l’équation

1

Modèle retenu pour l’équation 2

Modèle retenu pour l’équation 3