Analyse de l'adéquation des réserves de change de la Serbie et des facteurs d'accumulation

1. Introduction & Contexte de la recherche

À l'ère de la mondialisation, les pays sont confrontés à une vulnérabilité accrue aux chocs externes. Cet article étudie l'adéquation des réserves de change de la République de Serbie (RS) et les principaux facteurs macroéconomiques à l'origine de leur accumulation du premier trimestre 2002 au troisième trimestre 2020. La recherche est motivée par la tendance observée parmi les économies de marché émergentes (EME) à constituer des coussins de réserves substantiels comme bouclier contre la volatilité des flux de capitaux et les crises financières, une stratégie validée lors de la crise financière mondiale de 2008-2009.

2. Méthodologie & Données

L'étude utilise une approche économétrique en séries temporelles pour analyser la relation de long terme entre les réserves de change de la Serbie et des variables macroéconomiques sélectionnées.

2.1 Spécification du modèle économétrique

L'analyse centrale repose sur un cadre de cointégration, approprié pour identifier des relations stables de long terme entre des séries temporelles économiques non stationnaires. Le modèle postule que les réserves de change (FER) sont une fonction de l'échelle économique, de la pression sur le taux de change et de la profondeur financière.

2.2 Sources des données et variables

L'analyse utilise des données trimestrielles. Les variables clés sont :

• Réserves de change (FER) : La variable dépendante, telle que rapportée par la Banque nationale de Serbie (NBS).
• Produit intérieur brut (PIB) : Un indicateur de la taille économique et de la capacité d'importation.
• Taux de change effectif réel (TCER) : Un indice mesurant la compétitivité du dinar. Une hausse (appréciation) peut signaler une pression sur les réserves.
• Agrégat monétaire (M2/PIB) : Un ratio représentant la profondeur financière et les passifs externes potentiels à court terme.

3. Résultats empiriques & Analyse

3.1 Tests de racine unitaire et de cointégration

Les tests de racine unitaire (par exemple, Dickey-Fuller augmenté) ont confirmé que toutes les séries temporelles étaient non stationnaires en niveau mais stationnaires en premières différences, c'est-à-dire intégrées d'ordre un, I(1). Les tests de cointégration subséquents (par exemple, la procédure de Johansen) ont révélé l'existence d'une équation de cointégration, indiquant une relation stable de long terme entre les variables.

3.2 Relation d'équilibre de long terme

L'équation de cointégration estimée montre les influences significatives suivantes sur l'accumulation de réserves en Serbie :

1. PIB (Activité économique) : Le moteur positif le plus significatif. Une économie plus importante nécessite et permet des réserves plus élevées pour des motifs de transaction et de précaution.
2. TCER (Pression sur le taux de change) : L'appréciation du dinar (hausse du TCER) est associée à l'accumulation de réserves, reflétant probablement l'intervention de la banque centrale pour freiner une appréciation nominale excessive.
3. M2/PIB (Profondeur financière) : La croissance de la masse monétaire au sens large par rapport au PIB influence positivement les réserves, ce qui correspond à la règle de Guidotti-Greenspan selon laquelle les réserves devraient couvrir la dette extérieure à court terme.

Résultat central : Les réserves de change de la Serbie dépassent systématiquement les niveaux suggérés par les critères d'optimalité traditionnels (par exemple, 3 mois d'importations). L'étude attribue cela à des facteurs spécifiques comme les dividendes versés aux investisseurs étrangers et certains segments d'investissement de portefeuille, qui sont souvent omis dans les évaluations standard.

4. Principaux résultats & Implications politiques

• La Serbie maintient un coussin de réserves supérieur aux métriques d'adéquation conventionnelles, offrant une protection robuste contre les chocs externes.
• L'accumulation de réserves est systématiquement liée à la croissance du PIB, aux politiques de gestion du taux de change et à l'approfondissement financier domestique.
• Les évaluations politiques doivent intégrer les sorties "invisibles" comme les dividendes des investisseurs pour obtenir une image fidèle de l'adéquation des réserves.
• La gestion active des réserves par la NBS semble être une réponse rationnelle aux vulnérabilités d'une économie émergente et ouverte.

5. Idée centrale & Perspective de l'analyste

Idée centrale : La Serbie ne thésaurise pas simplement des dollars ; elle met en œuvre une police d'assurance sophistiquée et fondée sur les données. L'article révèle que la stratégie de réserves de la Banque nationale de Serbie (NBS) est une frappe préventive contre la fragilité financière, dépassant les règles empiriques des manuels pour adopter un modèle informé par l'intégration unique du pays dans les flux de capitaux mondiaux. Il ne s'agit pas d'une accumulation passive ; c'est une gestion active des risques.

Enchaînement logique : L'argument est convaincant. Il commence par le contexte mondial (vulnérabilité des EME), établit la réalité empirique de la Serbie (réserves > métriques standard), puis utilise une économétrie robuste (cointégration) pour identifier les moteurs : l'échelle économique (PIB), le coût de la stabilité du taux de change (TCER) et l'ombre d'une fuite potentielle des capitaux (M2/PIB). La logique culmine sur le point crucial, souvent négligé : les métriques standard échouent car elles ignorent les passifs comme les dividendes des investisseurs. Cela fait écho à la critique plus large de la littérature sur la finance internationale, comme le travail de Jeanne et Rancière (2011) sur les motifs de précaution, qui soutient que les réserves optimales dépendent du risque et du coût de production d'une crise, et pas seulement de la couverture des importations.

Points forts & Limites : La force réside dans son orientation appliquée, pertinente pour les politiques, et sa méthodologie solide. Elle identifie correctement les facteurs "cachés" de l'adéquation des réserves. Cependant, le modèle est relativement parcimonieux. Il ne modélise pas explicitement la fonction de réaction de la NBS et n'intègre pas de variables prospectives comme l'appétit pour le risque mondial (par exemple, l'indice VIX), qui est un moteur clé des flux de capitaux vers les EME, comme le montre le travail de Bruno et Shin (2015) sur les flux bancaires mondiaux. Cela limite son pouvoir prédictif pour les trajectoires futures d'accumulation.

Perspectives actionnables : Pour les décideurs politiques d'économies similaires : 1) Établir des références dynamiques : Abandonnez la règle statique des 3 mois d'importations. Développez un tableau de bord spécifique au pays qui inclut des indicateurs de vulnérabilité financière. 2) Effectuer des tests de résistance pour les sorties cachées : Intégrez les données sur les rapatriements de bénéfices et la dette de portefeuille dans les évaluations de l'adéquation des réserves. 3) Communiquer la stratégie : Exprimez clairement la raison d'être du maintien de réserves "excédentaires" au public pour gérer les attentes et justifier les coûts d'opportunité. L'approche de la NBS, telle qu'analysée, fournit un modèle viable pour d'autres banques centrales d'EME naviguant dans le trilemme des comptes de capital ouverts, des taux de change gérés et de l'autonomie monétaire.

6. Cadre technique & Modèle mathématique

Le modèle économétrique central peut être représenté par une relation de cointégration de long terme :

$\ln(FER_t) = \beta_0 + \beta_1 \ln(GDP_t) + \beta_2 REER_t + \beta_3 (M2/GDP)_t + \epsilon_t$

Où :
- $FER_t$ est le niveau des réserves de change au temps $t$.
- $GDP_t$ est le Produit intérieur brut.
- $REER_t$ est l'indice du Taux de change effectif réel.
- $(M2/GDP)_t$ est le ratio de la masse monétaire au sens large sur le PIB.
- $\epsilon_t$ est le terme d'erreur stationnaire, représentant les écarts par rapport à l'équilibre de long terme.

La procédure de test empirique impliquait :
1. Test de racine unitaire : $\Delta y_t = \alpha + \rho y_{t-1} + \sum_{i=1}^{p} \gamma_i \Delta y_{t-i} + u_t$ (Test de $H_0: \rho=0$).
2. Test de cointégration (Johansen) : $\Delta Y_t = \Pi Y_{t-1} + \sum_{i=1}^{k-1} \Gamma_i \Delta Y_{t-i} + \varepsilon_t$, où $\Pi$ contient l'information sur les relations de long terme.
3. Estimation des coefficients $\beta$ confirmant $\hat{\beta_1} > 0$, $\hat{\beta_2} > 0$, et $\hat{\beta_3} > 0$.

7. Cadre d'analyse : Un cas pratique

Scénario : Un analyste d'une banque de développement régionale souhaite évaluer l'adéquation des réserves du "Pays X", une EME similaire à la Serbie.

Application du cadre (exemple non codé) :

1. Collecte de données : Rassemblez des séries temporelles trimestrielles pour le Pays X (2010-2023) : Réserves de change, PIB en USD, Indice TCER, M2 et Dette extérieure à court terme.
2. Calcul des métriques standard : Calculez les ratios traditionnels : Mois de couverture des importations, Réserves / Dette à court terme (ratio de Guidotti), Réserves / M2 (règle de Greenspan).
3. Analyse des écarts : Comparez les ratios du Pays X aux seuils (par exemple, 100% pour le ratio de Guidotti) et à un groupe de pairs (par exemple, les EME des Balkans).
4. Modélisation économétrique (inspirée par cet article) :
   • Spécifiez le modèle de long terme : $Réserves = f(PIB, TCER, Profondeur financière, Dette extérieure)$.
   • Effectuez des tests de racine unitaire et de cointégration.
   • Estimez la relation d'équilibre. La profondeur financière ($M2/PIB$) montre-t-elle un lien positif fort, suggérant une couverture contre la vulnérabilité ?
5. Intégration des "facteurs cachés" : Ajustez l'analyse en ajoutant des données sur :
   • Les dividendes annuels et les rapatriements de bénéfices par les investisseurs directs étrangers.
   • Les détentions d'obligations d'État domestiques par les non-résidents.
6. Synthèse : Concluez non seulement si les réserves sont "adéquates", mais *pourquoi* elles sont à leur niveau actuel (motivé par la croissance, par la politique ou par la vulnérabilité) et quels risques latents spécifiques elles peuvent ou non couvrir.

8. Applications futures & Axes de recherche

• Augmentation par apprentissage automatique : Les futurs modèles pourraient intégrer des techniques d'apprentissage automatique (comme les réseaux LSTM utilisés dans la prévision de séries temporelles financières) à l'économétrie traditionnelle pour mieux prévoir la demande de réserves sous différents scénarios de choc, en captant les non-linéarités.
• Données haute fréquence : L'intégration de données hebdomadaires ou mensuelles sur les flux de capitaux pourrait améliorer la réactivité du modèle aux arrêts ou aux afflux soudains.
• Analyse de réseau : La recherche pourrait analyser la position de la Serbie dans les réseaux financiers mondiaux pour comprendre les risques de contagion, à l'instar des études sur les expositions bancaires transfrontalières.
• Intégration du risque climatique : À mesure que la finance climatique se développe, les futurs modèles d'adéquation des réserves pourraient devoir prendre en compte les passifs potentiels liés aux catastrophes climatiques ou aux risques de transition, un domaine de pointe pour les banques centrales.
• Implications des MNBC : L'introduction potentielle d'une monnaie numérique de banque centrale (MNBC) pourrait transformer les paiements transfrontaliers et la gestion des réserves. Des recherches sont nécessaires sur la manière dont les MNBC pourraient affecter la demande et la composition des réserves de change.

9. Références

1. Frenkel, J. A., & Jovanovic, B. (1981). Optimal International Reserves: A Stochastic Framework. The Economic Journal, 91(362), 507–514.
2. Jeanne, O., & Rancière, R. (2011). The Optimal Level of International Reserves for Emerging Market Countries: A New Formula and Some Applications. The Economic Journal, 121(555), 905–930.
3. Bruno, V., & Shin, H. S. (2015). Cross-border banking and global liquidity. The Review of Economic Studies, 82(2), 535–564.
4. International Monetary Fund (IMF). (2015). Assessing Reserve Adequacy – Specific Proposals. IMF Policy Paper.
5. Bošnjak, M., Bilas, V., & Kordić, G. (2020). Determinants of Foreign Exchange Reserves: The Case of Emerging European Countries. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 33(1), 1-17.
6. National Bank of Serbia (NBS). (2020). Annual Financial Stability Report.
7. Davis, J. S., Cowley, J., & Morris, A. (2018). The Impact of Foreign Exchange Reserves on Emerging Market Spreads. Journal of International Money and Finance, 88, 213-228.