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Le Risque de Valeur Résiduelle : trois études quantitatives

De
179 pages
Sous la direction de Valérie Mignon
Thèse soutenue le 21 juin 2010: Paris 10
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
-Risque de valeur résiduelle
-Produits dérivés de crédits
-Leasing
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.
Source: http://www.theses.fr/2010PA100082/document
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UNIVERSITÉ PARIS OUEST - NANTERRE LA DÉFENSE
T H ¨ S E
pour obtenir le grade de
Docteur de l’UniversitØ
de Paris Ouest - Nanterre La DØfense
Discipline : Sciences Économiques
prØsentØe et soutenue publiquement par
Sylvain Prado
Le 21 juin 2010
Le Risque de Valeur RØsiduelle
Trois Øtudes quantitatives
Directrice de thŁse : Mme ValØrie Mignon
Jury :
Mme Sandrine Lardic,
Maître de confØrences à l’UniversitØ Paris Ouest - Nanterre La DØfense
Mr Jean-François Lemettre,
Professeur à l’UniversitØ Paris Sud (Rapporteur)
Mme ValØrie Mignon,
Professeur à l’UniversitØ de Paris Ouest - Nanterre La DØfense
Mr Jamel Trabelsi,
Maître de ConfØrences à l’UniversitØ de Strasbourg (Rapporteur)ii
L’UniversitØ de Paris Ouest-Nanterre La DØfense n’entend donner aucune approbation ni
improbation aux opinions Ømises dans les thŁses; ces opinions doivent Œtre considØrØes comme
propres à leurs auteurs.Remerciements
Je tiens à remercier :
ValØrie Mignon pour sa comprØhension, pour avoir encadrØ mon travail avec beaucoup de
compØtences, pour m’avoir donnØ les moyens de rØaliser et de mener à bout cette thŁse.
Evguenia pour son appui, ses conseils, et l’aide indispensable fournie dans la rØalisation de
cette thŁse.
Jean-FrançoisLemettreetJamelTrabelsipouravoiracceptØderØdigerlesrapporssurcette
thŁse, ainsi que Sandrine Lardic pour sa participation au jury.
ChristopheBourgoinetHacŁneOuziapourl’aidesurLaTeXetgrâceàquilelecteuraentre
ses mains un travail bien plus lisible que lors de ma premiŁre mise en page.
L’intØrŒtdel’entrepriseGECapitalàl’Øgarddemontravail,etplusparticuliŁrementPierre
Olivier Bard, qui a contribuØ à un climat favorable à ma dØmarche intellectuelle.
Tous ceux avec qui j’ai eu le plaisir de collaborer au sein de GE : les Øquipes AMO monde,
Europe, allemandes, espagnoles, francaises, italiennes et britanniques.
Tous ceux qui m’ont fourni un retour constructif sur mon travail : Kamel Mathout pour la
relecturedemespremierstravaux,lelaboratoireEconomixlorsdusØminairelunch,l’universitØ
deBrunelàLondreslorsdelaconfØrenceQASS,l’universitØdeLimericklorsdelaIrishSociety
of New Economists Annual Conference.
iiiiv REMERCIEMENTSRØsumØ
MalgrØ son poids Øconomique et ses avantages, l’activitØ de leasing reste mØconnue. Le lea-
singfaitl’objetd’unnombrelimitØdetravauxacadØmiques,notammentsuruneproblØmatique
qui lui est propre, le risque de valeur rØsiduelle. Dans l’activitØ de leasing, le bailleur prend le
risque de ne pas rØcupØrer su¢ samment de capital lors de la revente de l’actif. Le risque de
perte à la revente à la …n de la pØriode contractuelle, ainsi que la tari…cation sont fortement
impactØsparleprixestimØdereventedel’actif(lavaleurrØsiduelle).LathŁseviseàfournirune
contribution acadØmique aux professionnels en charge de la gestion de ce risque dans le secteur
du leasing. Trois thŁmes sont abordØs : la valorisation des actifs, la couverture des risques de
valeur rØsiduelle, et la dimension macro-Øconomique.
Dans le premier chapitre, nous appliquons la mØthode des prix hØdoniques à un por-
tefeuille europØen de leasing, a…n d’estimer la distribution des prix de revente d’automobiles.
L’approche hØdonique estime le prix d’un bien par la valorisation de ses attributs. Suite à une
discussion sur les prix hØdoniques, nous proposons un modŁle opØrationnel pour le marchØ de
l’automobile d’occasion. Le modŁle est appliquØ à quatre pays europØens (l’Allemagne, l’Es-
pagne, la France et la Grande-Bretagne), et les distributions sont calculØes sur deux modŁles
de vØhicules (Audi A4 et Ford Focus) permettant la comparaison des pro…ls de dØprØciation et
des risques de valeur rØsiduelle.
Mots-clØs : modŁles hØdoniques, valeur rØsiduelle, marchØ automobile. Classi…cation
JEL : C51, G12, G32, D12.
Dansle deuxiŁme chapitre, nous proposons un modŁle statistique pour couvrir le risque
de valeur rØsiduelle en utilisant la technique des copules gaussiens. A la suite d’une discussion
sur la problØmatique du risque de valeur rØsiduelle et des modŁles de risque de crØdit existants,
un nouveau produit dØrivØ est proposØ et analysØ : le Collateralized Residual Value (CRV).
vvi RÉSUMÉ
Le modŁle est appliquØ à un portefeuille europØen de location longue durØe d’automobiles. Nos
rØsultatsindiquentqueceproduit…nancierestfacileàadapteretàmettreenœuvreenfonction
des caractØristiques du contrat et de la corrØlation entre les actifs le composant.
Mots-clØs : risque de valeur rØsiduelle, risque de crØdit, produits dØrivØs de crØdit, modŁle
factoriel, copules. Classi…cation JEL : C10, G13.
Le dernier chapitre rØpondàdeuxquestions cruciales dans le secteurduleasingautomo-
bile : Quelles sont les interactions entre les automobiles neuves et d’occasion? Pouvons-nous
utiliser ces interactions a…n d’estimer le prix de revente des vØhicules? Les voitures neuves
d’aujourd’hui seront les voitures d’occasion de demain, et l’on suppose une forme de compØ-
tition entre le marchØ du neuf et le marchØ de l’occasion. C’est pourquoi il existe quelques
idØes prØconçues et de nombreuses thØories sur les interactions entre le premier marchØ et le
second marchØ. Nous proposons de dØvelopper la r؇exion par une analyse macro-Øconomique
des marchØs automobiles Français, Britanniques et Nord-AmØricains. Les di⁄Ørents concepts
sont rØpertoriØs et statistiquement contrôlØs. Nos rØsultats indiquent que les relations entre les
di⁄Ørents marchØs semblent limitØes en France et au Royaume-Uni, alors que le marchØ Nord-
AmØricain est confrontØ à un mØcanisme dit de ‘Scitovscky’. Dans tous les cas, les relations ne
sont pas assez fortes pour expliquer complŁtement les comportements des marchØs.
Mots-clØs:SecondmarchØ,marchØautomobile,prix,causalitØ,corrØlationcycliques,VAR.
Classi…cation JEL : C32, E31, E37.Summary
Leasing, by its volume and its attributes, constitutes a signi…cant mean of …nancing in the
world.Leasing,however,sparkedo⁄alimitedacademicinterest,manyofitsfeatureshavebeen
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 su¢ cient 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
intheleasingindustry.Threetopicsarediscussed:assetvaluation,residualvalueriskhedging,
and macro economy perspective.
Inthe…rstchapter,weapplytheHedonicmethodologytoEuropeanautoleaseportfolios,
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.
Keywords : Hedonic model, residual value, automotive market. JEL Classi…cation :
C51, G12, G32, D12.
Inthesecondchapter,weproposeamodeltohedgeresidualvalueriskusingtheGaussian
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 …nancial product is easy to customize, and to
implement through the contract characteristics and the level of correlation.
viiviii SUMMARY
Keywords: residualvaluerisk,creditrisk,creditderivatives,factormodeling,copula.JEL
Classi…cation : C10, G13.
Inthethirdchapter,weaimatansweringtwocriticalquestionsoftheAutoleaseindustry.
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.
Keywords:second-handmarket,automotivemarket,prices,causality,cyclicalcorrelations,
VAR. JEL Classi…cation : C32, E31, E37.Table des matiŁres
Remerciements iii
RØsumØ v
Summary vii
Introduction GØnØrale xiii
General Introduction xxiii
1 The European used-car market at a glance 1
1.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2 The Hedonic theory underlies our model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.1 Goods attributes constitute the Hedonic theory. . . . . . . . . . . . . . . 4
1.2.2 An identi…cation problem appears in Hedonic models. . . . . . . . . . . . 5
1.2.3 Used cars are durable commodities. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.3 Some characteristics of the model are discussed. . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3.1 Coe¢ cients interpretation depends on used market substitution to new
market. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.3.2 Others products interact with price. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.3.3 Multicollinearity is a main issue in Hedonic models. . . . . . . . . . . . . 10
1.3.4 Which functional form? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.3.5 Unobserved tastes create heteroscedasticity. . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.4 We use the Hedonic model to estimate the distribution of resale price. . . . . . . 12
1.4.1 Ohta and Griliches have an empirical approach. . . . . . . . . . . . . . . 12
1.4.2 Statistical models are slightly di⁄erent by country. . . . . . . . . . . . . . 13
ixx TABLEDESMATI¨RES
1.4.3 We estimate the distribution of resale price. . . . . . . . . . . . . . . . . 14
1.4.4 An adjustment removes uncertain variables e⁄ects. . . . . . . . . . . . . 14
1.5 We apply the methodology to four European countries. . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.1 Models are created according to the information usually available in the
leasing industry. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1.5.2 TheregressionprovidesaHedonicpriceassessmentoftheEuropeanmar-
kets. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1.5.3 The analysis on Ford focus and Audi A4 give additional informations. . . 16
1.6 Conclusion and extensions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1.7 Appendix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.7.1 Appendix A : Methodological aspects. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
1.7.2 Appendix B : Regression equations and notations . . . . . . . . . . . . . 22
1.7.3 Appendix C : Regression results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
1.7.4 Appendix D : Pivot Point results . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
1.7.5 Appendix E : Graphical analysis : . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
2 Hedging residual value risk using derivatives 37
2.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
2.2 Leasing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.2.1 Main characteristics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.2.2 Residual value risk versus competitiveness . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
2.3 Model pre requisites . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.3.1 CDO are a subclass of ABS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
2.3.2 Default, default, default.... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
2.3.3 Basic elements on Copulas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
2.3.4 Speci…c pre requisites, the Gaussian copula . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
2.3.5 The initial one factor model is used for CDO pricing . . . . . . . . . . . 52
2.4 A modi…ed model : The leasing model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
2.4.1 Thereisasimilaritybetweencreditriskandresidualvaluerisk.Butthere
are also dissimilarities and speci…cally in Auto Lease. . . . . . . . . . . . 56
2.4.2 Homogeneous equipment type model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58
2.4.3 Heterogeneous equipment type model : a portfolio of three di⁄erent assets 60
2.4.4 Collateralized Residual Values . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62