Leavevryonko
Entretiens 18 octobre 2026

Entretien avec un analyste quantitatif : comment modéliser les décalages de valorisation entre dette et capitaux propres

Analyste quantitatif devant des écrans de données financières
Marc Delacroix Analyste quantitatif senior
Marc Delacroix travaille dans l'analyse quantitative des marchés de crédit depuis plusieurs années. Il a accepté de répondre à nos questions sur les méthodes de modélisation des écarts de valorisation entre instruments d'un même émetteur.

Équipe Leavevryonko

Comment abordez-vous la modélisation d'un écart de valorisation entre obligations et actions d'un même émetteur ?

Marc Delacroix

Je commence toujours par ce que j'appelle la décomposition en valeur d'entreprise. L'idée est simple : la valeur d'entreprise totale est la somme de la valeur de marché de la dette et de la valeur de marché des capitaux propres. Si je peux estimer la valeur d'entreprise de façon indépendante, je peux vérifier si la somme des parties est cohérente. Dans la pratique, c'est rarement le cas. La valeur d'entreprise implicite dans les prix obligataires et celle implicite dans le cours des actions divergent souvent. C'est ce que j'appelle la tension de valorisation. La première question analytique est alors : cette tension est-elle due à un vrai mispricing ou à des différences légitimes dans les hypothèses utilisées par les deux marchés ? Répondre à cette question demande une analyse fondamentale de l'émetteur que les modèles seuls ne peuvent pas fournir. Les modèles quantitatifs sont des outils de structuration de la question, pas des réponses en elles-mêmes.


Équipe Leavevryonko

Quels modèles utilisez-vous pour convertir un spread de crédit en valeur d'entreprise implicite ?

Marc Delacroix

La famille de modèles la plus utile pour ce type d'analyse est celle des modèles structurels, initiée par Robert Merton dans les années 1970. Dans ce cadre, la dette d'une entreprise est modélisée comme une position vendeur sur une option put sur la valeur des actifs de l'entreprise. Les actionnaires détiennent une option d'achat sur ces mêmes actifs avec un prix d'exercice égal à la valeur nominale de la dette. Ce cadre permet de relier directement les valorisations des marchés de crédit et des marchés actions via la valeur d'entreprise et sa volatilité. En pratique, les modèles structurels simples ont des limites bien connues. Ils supposent que la valeur des actifs suit un mouvement brownien géométrique, ce qui ne capture pas les sauts brusques que l'on observe lors de crises de crédit. Ils peinent à reproduire les niveaux de spreads de crédit observés pour les maturités courtes. Et ils sont sensibles à des paramètres difficiles à calibrer directement depuis les marchés, comme la valeur et la volatilité des actifs non cotés. Je les utilise comme cadre de pensée plutôt que comme outil de valorisation précis.


Équipe Leavevryonko

Quelles sont selon vous les principales limites de l'approche quantitative dans ce domaine ?

Marc Delacroix

La limite la plus fondamentale est ce que j'appelle le risque de modèle circulaire. Pour calibrer un modèle structurel, j'ai besoin d'observations de marché. Mais si les marchés eux-mêmes sont mal valorisés, mes paramètres calibrés reflètent ce mispricing. Je mesure alors l'écart entre deux marchés potentiellement tous deux erronés. Ce n'est pas sans intérêt analytique, mais il faut en être conscient. La deuxième limite est la liquidité. Les modèles supposent implicitement que les prix observés reflètent des transactions continues dans des marchés profonds. Sur les marchés obligataires corporate, et encore plus sur les marchés de dette mezzanine ou subordonnée, les transactions peuvent être rares et les prix peu représentatifs de la valeur fondamentale. Troisièmement, les modèles ne capturent pas bien les aspects comportementaux et institutionnels qui influencent les prix. La structure des investisseurs, les contraintes réglementaires de certains fonds, les effets de momentum ou les phénomènes de flight to quality créent des pressions de prix que les modèles fondamentaux ne peuvent pas anticiper. Ces limites ne rendent pas les modèles inutiles. Elles rappellent qu'ils doivent être utilisés avec discernement et complétés par un jugement analytique qualitatif solide.


Équipe Leavevryonko

Comment intégrez-vous les covenants obligataires dans votre analyse quantitative ?

Marc Delacroix

Les covenants sont l'un des aspects les plus difficiles à modéliser quantitativement et l'un des plus importants analytiquement. Un covenant de levier maximum, par exemple, modifie fondamentalement le profil de risque d'une obligation en introduisant un mécanisme de protection conditionnel. Lorsque le ratio de levier de l'émetteur s'approche du seuil défini dans le covenant, la valeur de la protection pour le créancier augmente, ce qui devrait se reflèter dans le prix de l'obligation. En pratique, j'intègre les covenants de deux façons. D'abord, de façon qualitative, en identifiant les covenants actifs et leur distance actuelle par rapport aux seuils contractuels. Ensuite, de façon quantitative, en modifiant les paramètres de mon modèle structurel pour refléter la protection supplémentaire ou les contraintes imposées par les covenants. Cette approche hybride est nécessairement imparfaite. Mais elle permet d'intégrer une dimension contractuelle cruciale que les modèles purement basés sur les prix de marché ignorent complètement.


Équipe Leavevryonko

Quel conseil donneriez-vous à un analyste débutant qui souhaite développer ses compétences dans ce domaine ?

Marc Delacroix

Je lui dirais de commencer par les cas simples avant de se lancer dans les modèles complexes. Choisissez un émetteur dont vous connaissez bien le modèle économique, qui a émis à la fois des obligations cotées et dont les actions sont liquides. Lisez ses états financiers annuels et trimestriels avec attention. Calculez manuellement les valorisations implicites de la valeur d'entreprise à partir des deux marchés. Notez les divergences. Cherchez à expliquer ces divergences par les fondamentaux avant de les attribuer à un modèle. Cette démarche manuelle, laborieuse mais pédagogique, développe une intuition sur les ordres de grandeur et les dynamiques qui est difficile à acquérir autrement. Elle permet aussi de développer une méfiance saine vis-à-vis des résultats des modèles automatisés, qui produisent des chiffres précis sur la base d'hypothèses souvent discutables. En matière d'analyse de structure de capital, la qualité des questions posées est plus déterminante que la sophistication des outils utilisés pour y répondre.

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