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Proposition d’organisation des outils de gestion du risque de marché au bénéfice des filières cotonnières africaines

Proposition d’organisation des outils de gestion du risque de marché au bénéfice des filières cotonnières africaines par Jean Cordier, Professeur Agrocampus Rennes cordier@agrocampus-rennes.fr « Atelier de Dakar » Dakar, le 24-25 Novembre 2005.

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Proposition d’organisation des outils de gestion du risque de marché au bénéfice des filières cotonnières africaines

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  1. Proposition d’organisation des outils de gestiondu risque de marché au bénéfice des filières cotonnières africainespar Jean Cordier, Professeur Agrocampus Rennescordier@agrocampus-rennes.fr« Atelier de Dakar »Dakar, le 24-25 Novembre 2005

  2. Proposition d’organisation des outils de gestion du risque de marché au bénéfice des filières cotonnières africaines • Analyse du risque et du contexte 1.1. Analyse du risque – Conséquences économiques 1.2. Les outils de gestion du risque 1.3. Le problème fondamental du « producteur » et sa solution idéale • Présentation du modèle 2.1. Principes 2.2. Décomposition pratique du risque en « tranches probabilistes » 2.3. Gestion du risque par  « tranches » 2.4. Robustesse du modèle 2.5. Extension du risque « prix » au risque « revenu » 3. Conditions de mise en œuvre 3.1. Paramétrages généraux 3.2. Conditions de mise en œuvre par tranche Conclusion

  3. Partie 1 : Analyse du risque et du contexte 1.1. Analyse du risque – conséquences économiques 1.2. Les outils de gestion du risque 1.3. Le problème du « producteur »

  4. 1.1. Analyse du risque et du contexte • Le risque est naturel : chocs sur l’offre et sur la demande (risques climatiques, biologiques à CT, rupture technologique ou institutionnelle à LT) (risque coton CT est identique aux M.P. = 30-35 % de volatilité) • Niveau de prix et risque prix : deux concepts différents • Le niveau de prix est un problème de compétitivité et de concurrence loyale • Le risque prix correspond à un aléa autour d’une tendance + « jumps sans mémoire » • Conséquences économiques : • Court terme : choix et modes de production sous-optimaux • Long terme : choix des investissements et financements sous-optimaux => une prime de risque (un coût et non une opportunité) => perte de compétitivité => appauvrissement/disparition

  5. Analyse technique : • - Volatilité intra-annuelle • Stationnarité pluri-annuelle • Processus stochastique • Jumps sans mémoire • Analyse probabiliste

  6. + - Σ (+) + Σ (-) = 0 … mais calcul « ex post » et R2 très faible (pouvoir explicatif de la tendance)

  7. 1.2. Les outils de gestion du risque • Typologie des risques • Risques indépendants et systémiques • Risques « sages » ou « sauvages » • Risques unitaires ou combinés • Les outils de gestion du risque • Gestion symétrique (gratuite) ou asymétrique (coûteuse) • 3 familles d’outils privés : finance, assurance, professionnelle • Nombreux instruments de politique publique sur les marchés agricoles • Mapping

  8. Mapping des outils de gestion Catastrophique (sauvage) Filets de sécurité publics Contrats Hybrides Contrats d'assurance Contrats financiers La fenêtre privée Mutualisation professionelle et coopérative Lissage fiscal Normal (sage) Indépendant Systémique

  9. 1.3. Le problème fondamental du « producteur » et sa solution « parfaite » Prix FOB (base = 30) Avoir un prix plancher Bénéficier de la hausse 7?? 670 Coût de revient Être rentable 700 7?? Prix de marché Ft (prix de référence) hausse baisse

  10. Une réponse … Prix FOB (base = 30) • 7?? 670 Coût de revient 700 7?? Prix de marché Ft (prix de référence) hausse baisse

  11. Une autre réponse … Prix FOB (base = 30) • 7?? 670 Coût de revient 700 7?? Prix de marché Ft (prix de référence) hausse baisse

  12. Conclusion de la partie 1 • Des outils et des méthodes adaptés à des situations • Combinaison optimale à rechercher car il n’existe pas d’outil unique idéal • Gestion du risque « prix » (dit risque de marché) mais surtout risque « combiné » de revenu (et de marge) • Besoin de références (prix, rendement agricole, qualité) • Besoin de partenaires « filière » et de partenaires « services » • Besoin de définition de la catastrophe (choc, crise) pour intervention publique

  13. Partie 2 : Présentation du modèle 2.1. Principes 2.2. Décomposition pratique du risque en «  tranches probabilistes » 2.3. Gestion du risque par « tranches » 2.4. Robustesse du modèle 2.5. Extension du risque « prix » au risque « revenu »

  14. 2.1. Les principes du modèle • Gestion intra et inter-annuelle du risque prix • Gestion du risque sur indices => risque résiduel de base • « Producteur » = SC + agriculteur => besoin d’un système de partage de marge (marché local ou accord professionnel) • Le risque normal doit être géré par la filière (condition de performance) • Le risque catastrophique doit faire l’objet d’une intervention publique (partout sur la Terre) • Pas de « point fixe » sur un marché, car objectif des acheteurs et test fréquent de vulnérabilité

  15. 2.2. Décomposition pratique du risque en « tranches probabilistes » • Tranche A : Prix > 700 FCFA/kg Probabilité (Tr. A) : 90 % • Tranche B : 600 < Prix < 700 FCFA/kg Probabilité (Tr. B) : 5-10 % • Tranche C : Prix < 600 FCFA/kg Probabilité (Tr. C) : 1-5 %

  16. 2.3. Identification d’outils ad hoc par tranche de risque • Gestion du risque « Tranche A » par Filière Cotonnière (risk retention layer) • Sn > 700 FCFA/kg - Probabilité(Tranche A) ≈ 90 % • Lissage intra-annuel : ventes réparties dans le temps (dont ventes à terme) Lissage pluri-annuel : fonds interne et supranational • Gestion du risque « Tranche B » par Filière (market insurance layer) • 600 < Sn < 700 FCFA/kg - Probabilité(Tranche B) ≈ 5-10 % • Cession du risque au marché : produit financier structuré sur le prix éventuellement « augmenté » d’une assurance climatique sur le rendement (sinon autogéré) • Gestion du risque « Tranche C » hors Filière (market failure layer) • Sn < 600 FCFA/kg - Probabilité(Tranche C) ≈ 1 - 5 % • Aide publique directe nationale et/ou internationale

  17. Prix de marché du coton (exemple)

  18. Prix de marché et prix lissé LE1

  19. Prix de marché, prix lissé et tunnel Surplus Déficit

  20. - Fonds professionnel cumulé suivant options – (milliards de FCFA pour 250.000 tonnes) coton-fibre

  21. Prix de marché, prix lissé, tunnel …et prix filière

  22. Proposition • pivot PP = lissage exponentiel • Bornes : 90 % < PP < 110 % • Abond. Max : 20 % x PP • Droit de tirage max : 15 % x PP Proposition lissage pluri-annuel pour la gestion de la Tranche A - Sn > 700 FCFA/kg • Objectifs : • - Définition annuelle du prix d’objectif, du prix d’acompte/prix minimum • - Avantages cumulés du fonds interne et d’un fonds supranational • - Paramétrable par acteurs • - Système opérationnel Tirage maximal sur 1 million de tonnes de coton fibre/30 ans = 80 milliards FCFA, soit 122 millions d’euros

  23. Tranche B Gestion « Tranche B » par cession du risque au marché • Cession du risque 600<P<700 par la Société cotonnière • Achat annuel (ou pluriannuel) d’un produit financier structuré type « bear put spread » (méplat) • Tranche B paramétrable selon Tranche A (choix des acteurs) • Garantie d’un prix de vente à 700 (moins le prix du spread) • Valeur du spread incorporée dans gestion du fonds de lissage et droits de tirage

  24. Tranche C Gestion « Tranche C » - Traitement des chocs et crises • Risque hors marché ou « market failure layer » • 1 à 5 % de probabilité d’occurrence • Tranche C paramétrable selon tranche B … et Tranche A Selon hypothèses, pour 1.000.000 tonnes de coton fibre produites, pour un « choc » de 20-25 %, le besoin de don peut être estimé à 100 milliards de FCFA une fois tous les 30 ans environ (152 millions d’euros)

  25. Gestion coordonnée des Tranches A, B et C • Réduction de variabilité « normale » par lissage professionnel + droit de tirage • Prise en charge de situations limites par la filière cotonnière • Absorption des « crises » par anticipation combinée des professionnels et des aides extérieures à la filière

  26. 2.4. Robustesse du modèle • Robustesse des tranches (les paramètres 600 et 700) • Robustesse du lissage – Tranche A (… forte techniquement) • Robustesse du méplat – Tranche B (… théorique et optimisme opérationnel) • Soutenabilité du transfert – Tranche C (forte théoriquement y compris contraintes OMC, à confirmer pratiquement)

  27. 2.5. Extension du risque « prix » au risque « revenu » Les simulations montrent que : • Aléa du rendement agricole : possibilité de gestion par filière cotonnière • Complément à étudier d’une assurance récolte (ou climatique) • Pas de prise en compte de l’extension des surfaces (ou réduction)

  28. Partie 3 : Conditions de mise en oeuvre 3.1. Paramétrages généraux 3.2. Conditions de mise en œuvre par tranche

  29. 3.1. Paramétrages généraux • Paramétrisation des bornes des « Tranches » • valeur absolue des tranches (tendance LT, question du jump sans mémoire – technologie en particulier - • valeurs revenu et prix « catastrophe » • longueur du méplat • Paramétrisation du lissage (tranche A) • le coefficient de lissage • les bornes haute et basse du tunnel • le taux de mise en réserve (abondement) • le « partage » de rembours. tirage/fonds profess.

  30. 3.2. Conditions de mise en œuvre par tranches • Mise en œuvre de la Tranche A • accord interprofessionnel national répartition de la « marge » • détermination des prix de campagne ex-ante (printemps n) et ex-post (prix indices fin de campagne) => bonus et prix final • prise en compte de la variation des surfaces plantées (accord interprofessionnel) • conditions du droit de tirage • Mise en œuvre de la Tranche B • capacité du marché dérivé (liquidité du marché de référence et volonté des acteurs) – relation avec les « prestataires de service » • subvention éventuelle de la prime (progressivité de l’aide externe) • Mise en œuvre de la Tranche C • conditions d’accord des donateurs • répartition nationale-internationale de l’aide • circuit de l’aide

  31. En conclusion • Des acteurs locaux toujours plus « professionnels » • Information – relations prestataires – innovation - • Des acteurs locaux très « coordonnés » sur un projet • Un risque géré donc minimisation de la prime de risque • Une opportunité d’investissement pour productivité dans la filière coton et création de valeur par des efforts de différenciation => position favorable sur le niveau de prix

  32. ANNEXE 1 : Exemple 1 de formation de prix dans la Tranche A :prix à la hausse • Prix de marché année 2007-08 : 810 FCFA • Prix lissé LE1 : 750 FCFA • Borne supérieure du tunnel : 105 % de 750 = 788 FCFA • Borne inférieure du tunnel : 90 % de 750 = 675 FCFA

  33. Exemple 1 de formation de prix dans la Tranche A :prix à la hausse • Prix de marché année 2007-08 : 810 FCFA • Prix lissé LE1 : 750 FCFA • Borne supérieure du tunnel : 105 % de 750 = 788 FCFA • Borne inférieure du tunnel : 90 % de 750 = 675 FCFA • Surplus hors tunnel : 810 – 788 = 22 FCFA • Réserve maximale du fonds pro : 15% x 750 = 112 FCFA • Prix payé à la filière cotonnière nationale : • si fonds abondé, P = 788 + 22 = 810 FCFA • si fonds à compléter de 10 FCFA, P = 788 + (22 – 10) = 800 FCFA • si fonds à abonder de 22 FCFA, P = 788 FCA

  34. Exemple 2 de formation de prix dans la Tranche A :prix à la baisse • Prix de marché année 2007-08 : 660 FCFA • Prix lissé LE1 : 750 FCFA • Borne supérieure du tunnel : 105 % de 750 = 788 FCFA • Borne inférieure du tunnel : 90 % de 750 = 675 FCFA • Déficit hors tunnel : 675 – 660 = 15 FCFA • Réserve maximale du fonds pro : 15% x 750 = 112 FCFA • Prix payé à la filière cotonnière nationale : • si fonds abondé, P = 660 + 15 = 675 FCFA • si fonds non abondé P = 660 FCFA … • Droit de tirage • Activation du prix plancher Tranche B puis Tranche C

  35. ANNEXE 2 : Profil Marketing US pour le maïs selon un programme de conseil “conservateur”

  36. Profil Marketing US pour le maïs selon un programme de conseil “agressif”

  37. Différence entre le prix agriculteur et la référence de prix de marché pour maïs-soja 50/50, Central Illinois, 1975-2001

  38. ANNEXE 3.1 : Plan marketing annuel de la filière coton nationale • Février-Mars n : calcul de l’espérance de prix de la campagne coton pour l’année n/n+1 sur marché à terme NYBOT et marché dérivé = Fn Exemple : Fn = 60 cts/lb et $/€ = 1,18 => Fn = 735 FCFA • Février-Mars n : calcul de la base Tn (FOB à CIF) dans la dimension espace et forme ExempleTn = 30FCFA • Février-Mars n : calcul du prix pivot par lissage exponentiel Pn = a.Pn-1 + (1-a).Fn - Tn Exemple : Pn = 690 FCFA et annonce du prix d’achat minimum sur la base de (0,9 *690)= 621, de la rémunération de base de la SC et du rendt. égrenage • Août n+1 : calcul du prix final de campagne (sur indices) et du complément « producteur » • Août n+1 : Calcul annuel de l’abondement/prélèvement/tirage – gestion Tranches A et B – ou déclenchement procédure Tranche C

  39. ANNEXE 3.2 : Plan marketing annuel de la société cotonnière(exemple) • Vente forward (ou terme) d’une fraction de la future récolte (janvier à mars n) • Achat du bear put spread sur 100 % (en fait équivalent certain) de la future récolte (janvier n à mars n) • Détermination de la surface coton plantée (juillet n) puis estimation du rendement agricole coton (octobre - novembre n). Achat du coton au producteur (novembre n à avril n+1) • Ventes cash et cash forward (novembre n - juillet n+1) • Calcul du prix de vente effectif de la récolte (août n+1) + ajustements financiers avec interprofession (fonds de soutien/droit de tirage) => paiement du complément (le cas échéant)

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