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Le Risque de Valeur Résiduelle : trois études quantitativesPrado, Sylvain 21 June 2010 (has links)
Malgré son poids économique et ses avantages, l'activité de leasing reste méconnue. Le leasing fait l'objet d'un nombre limité de travaux académiques, notamment sur une problématique qui lui est propre, le risque de valeur résiduelle. Dans l'activité de leasing, le bailleur prend le risque de ne pas récupérer suffisamment de capital lors de la revente de l'actif. Le risque de perte à la revente à la fin de la période contractuelle, ainsi que la tarification sont fortement impactés par le prix estimé de revente de l'actif (la valeur résiduelle). La thèse vise à fournir une contribution académique aux professionnels en charge de la gestion de ce risque dans le secteur du leasing. Trois thèmes sont abordés: la valorisation des actifs, la couverture des risques de valeur résiduelle, et la dimension macro-économique. Dans le premier chapitre, nous appliquons la méthode des prix hédoniques à un portefeuille européen de leasing, afin d'estimer la distribution des prix de revente d'automobiles. L'approche hédonique estime le prix d'un bien par la valorisation de ses attributs. Suite à une discussion sur les prix hédoniques, nous proposons un modèle opérationnel pour le marché de l'automobile d'occasion. Le modèle est appliqué à quatre pays européens (l'Allemagne, l'Espagne, la France et la Grande-Bretagne), et les distributions sont calculées sur deux modèles de véhicules (Audi A4 et Ford Focus) permettant la comparaison des profils de dépréciation et des risques de valeur résiduelle. Dans le deuxième chapitre, nous proposons un modèle statistique pour couvrir le risque de valeur résiduelle en utilisant la technique des copules gaussiens. A la suite d'une discussion sur la problématique du risque de valeur résiduelle et des modèles de risque de crédit existants, un nouveau produit dérivé est proposé et analysé : le Collateralized Residual Value (CRV). Le modèle est appliqué à un portefeuille européen de location longue durée d'automobiles. Nos résultats indiquent que ce produit financier est facile à adapter et à mettre en œuvre en fonction des caractéristiques du contrat et de la corrélation entre les actifs le composant. Le dernier chapitre répond à deux questions cruciales dans le secteur du leasing automobile : Quelles sont les interactions entre les automobiles neuves et d'occasion? Pouvons-nous utiliser ces interactions afin d'estimer le prix de revente des véhicules ? Les voitures neuves d'aujourd'hui seront les voitures d'occasion de demain, et l'on suppose une forme de compétition entre le marché du neuf et le marché de l'occasion. C'est pourquoi il existe quelques idées préconçues et de nombreuses théories sur les interactions entre le premier marché et le second marché. Nous proposons de développer la réflexion par une analyse macro-économique des marchés automobiles Français, Britanniques et Nord-Américains. Les différents concepts sont répertoriés et statistiquement contrôlés. Nos résultats indiquent que les relations entre les différents marchés semblent limitées en France et au Royaume-Uni, alors que le marché Nord-Américain est confronté à un mécanisme dit de `Scitovscky'. Dans tous les cas, les relations ne sont pas assez fortes pour expliquer complètement les comportements des marchés / Leasing, by its volume and its attributes, constitutes a significant mean of financing in the world. Leasing, however, sparked off a limited academic interest, many of its features have been unexplored and particularly on a critical point, the residual value risk. In the leasing industry the lessor faces a risk, at the end of the contract, in not recovering sufficient capital value from resale of the asset. The risk of loss on sales at the end of the contract term, as well as pricing, are critically impacted by the forecasted resale price of the asset (residual value). The thesis aims to provide an academic contribution directed at asset analysts in charge of residual value in the leasing industry. Three topics are discussed: asset valuation, residual value risk hedging, and macro economy perspective. In the first chapter, we apply the Hedonic methodology to European auto lease portfolios, in order to estimate the resale price distribution. The Hedonic approach estimates the price of a good through the valuation of its attributes. Following a discussion on Hedonic prices, we propose an operational model for the automobile resale market. The model is applied to four European countries (France, Germany, Spain and Great Britain), and distributions are calculated on two vehicle versions (Audi A4 and Ford Focus) allowing a comparison of market depreciation patterns and residual value risks. In the second chapter, we propose a model to hedge residual value risk using the Gaussian copula methodology. After discussing residual value risk and credit risk modelization, a new derivative product is introduced and analyzed; the Collateralized Residual Values (CRV). The model is applied to an European auto lease portfolio of operating lease contracts pertaining to a major company. Our results indicate that the financial product is easy to customize, and to implement through the contract characteristics and the level of correlation. In the third chapter, we aim at answering two critical questions of the Auto lease industry. What are the interactions between the new and the second-hand car markets? Can we use the interactions to estimate the car prices of tomorrow? Everybody knows that the new cars of today are used cars of tomorrow and some people assume a competition between new and used markets. There are numerous, preconceived ideas and academic theories regarding the interactions between primary and secondary markets. To investigate the relations, we provide a macroeconomic analysis of the French, the British and the US car markets. Our results indicate that the relations appear limited for France and the UK, whereas the US market faces a Scitovscky mechanism. Furthermore, they illustrate that the interrelations are not strong enough to fully explain and forecast market patterns.
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