Taux directeurs : le signe dépend des anticipations d'inflation

Définition : la prime de risque actions

La prime de risque actions (equity risk premium, PRA) mesure la rémunération supplémentaire qu’un investisseur exige pour détenir des actions plutôt qu’un actif sans risque, typiquement une obligation d’État. C’est l’écart entre le rendement attendu du marché actions et le taux sans risque. Plus cet écart est large, plus les actions sont jugées risquées relativement aux obligations ; plus il est étroit, plus le marché actions est valorisé cher au regard de son risque perçu.

J’ai constitué moi-même, par recherche, un corpus de cinq travaux de recherche monétaire et financière portant sur le lien entre taux directeurs et PRA, dont trois seulement le traitent frontalement en identifiant un choc, et je les traite avec la même discipline : ancrage systématique, séparation entre ce qui est établi par la source, ce que je convoque comme cadre externe, et ce qui relève de mon extrapolation.

Ce que dit déjà le contenu en ligne sur le sujet, et ce que cette analyse ajoute. Trois familles de contenus couvrent aujourd’hui la question taux directeurs et prime de risque actions. Les pages définitionnelles (glossaires financiers type Eco3min, Fairness Finance, FasterCapital) expliquent ce qu’est la PRA mais ne traitent pas du canal de transmission de la politique monétaire. Les notes de recherche actions de banques et de courtiers (par exemple Attijari CIB, Ajustement haussier de la prime de risque Actions, octobre 2025) suivent l’évolution de la PRA sur un marché donné et la relient aux rendements obligataires, mais restent descriptives, mono-marché, et sans identification structurelle d’un choc de politique monétaire. Le billet le plus proche du sujet que j’aie trouvé (Dyer & Jankauskas, Fed de New York, août 2026, cité au §5) teste directement le lien entre surprises de politique monétaire et prime de risque, mais sur un seul modèle et sans expliquer pourquoi le signe de l’effet peut s’inverser. La revue la plus étendue que j’aie trouvée est celle de Knox & Vissing-Jorgensen (Board of Governors de la Fed, FEDS 2026-023), qui couvre la littérature américaine sur données FOMC jusqu’en 2023, et que ses auteurs qualifient eux-mêmes de matériel préliminaire.

Ce que cet article ajoute, et ce qu’il n’ajoute pas. Il n’invente pas la grille de décomposition des chocs : elle vient de la littérature américaine, et je la reprends. Il apporte deux choses. D’abord un critère de lecture utilisable sans modèle, tiré de la méthode de Kapp & Kristiansen : le sens dans lequel bougent les anticipations d’inflation en même temps que les taux suffit à trier les deux types de chocs, dont les effets sur la prime de risque sont opposés. Ensuite une confrontation que je n’ai vue nulle part ailleurs : le chiffre de King, qui circule comme une constante, contre un travail sur échantillon long qui ne le retrouve pas, et contre ce que la méthode de King impose elle-même au signe qu’elle mesure. Le lecteur qui cherche l’état de l’art exhaustif ira au-delà de cet article ; celui qui veut savoir ce qu’un chiffre très cité vaut réellement devrait y trouver son compte.

Une limite à poser avant les résultats. Les travaux de ce corpus s’appuient sur des données arrêtées avant 2023 : jusqu’à mi-2022 pour les États-Unis, et jusqu’à fin 2019 seulement pour le travail zone euro qui porte le mécanisme central. Aucun ne couvre le pic d’inflation de 2022-2023 ni le régime de taux 2023-2026. Deux points de contrôle plus récents (un encadré de la BCE, 2024, et un billet de recherche de la Fed de New York, août 2026) prolongent la fenêtre d’observation en section 5. Aucun des deux n’a le même niveau de rigueur méthodologique, aucun ne couvre la zone euro, et leurs résultats ne convergent pas entre eux.

1. Mon idée maîtresse

Les trois travaux qui identifient un choc monétaire déplacent un raccourci arithmétique répandu (« les taux montent, donc la PRA baisse mécaniquement »), celui que reproduisent les notes de suivi de marché décrites plus haut, qui relient la prime de risque aux rendements obligataires sans jamais identifier de choc pour lui substituer un résultat plus fin : une hausse de taux ne contient pas une seule information, et trois canaux se superposent dans sa transmission à la prime de risque.

1. Le taux sans risque. À rendement actions attendu inchangé, le relever réduit l’écart entre le rendement actions requis et le rendement sans risque. Cette clause n’est pas une précaution de style : si le rendement attendu bouge lui aussi avec les taux, ce premier canal ne joue plus, et c’est précisément l’hypothèse que je juge la plus fragile du lot en section 4.
2. L’information macroéconomique. Une hausse de taux accompagnée d’anticipations d’inflation en hausse réduit la rémunération exigée pour le risque ; si les anticipations d’inflation baissent pendant que les taux montent, elle l’augmente.
3. L’appétit pour le risque. Une surprise monétaire pure, dépouillée de son contenu informationnel, pousse la prime de risque à la hausse. Le modèle qui l’établit étant linéaire, la réaction inverse à un choc accommodant y est symétrique par construction, et non par mesure : c’est une propriété de la méthode, pas un résultat. Le seul travail du corpus qui teste les deux sens séparément ne retrouve pas cette symétrie, et je le dis en section 5.

Le signe net dépend donc de ce que la hausse contient, pas du seul nombre de points de base annoncé. C’est précisément la séparation que Kapp & Kristiansen appliquent à la zone euro, en suivant une grille qu’ils empruntent eux-mêmes à la littérature américaine (Jarociński & Karadi, 2020 ; Gürkaynak, Sack & Swanson, 2004). L’ancrage européen porte sur leurs résultats, pas sur leur méthode. Je formalise cette lecture opérationnelle en une matrice à la section 6.

2. Ce que ces travaux établissent réellement, et ce qu’ils n’établissent pas

King (2023) : la composante prime de risque, chiffrée en résidu

King décompose les variations du marché actions américain entre 2020 et 2022 en trois composantes (profits attendus, actualisation sans risque, prime de risque) via un modèle VAR bayésien à la Campbell-Shiller, estimé sur données trimestrielles de 1990:T1 à 2022:T2, soit 130 trimestres, les valeurs de marché étant calculées à partir de moyennes de fin de trimestre.

Ce que « prime de risque » désigne ici, exactement. Pas une grandeur mesurée, mais ce que le modèle ne parvient à imputer à rien d’autre. King l’écrit sans détour : « The “risk premium” ERP_t is treated as a residual, it is the movement in stock prices that cannot be accounted for by changes in risk-free rates or expected profits. » Ce résidu absorbe donc aussi toute erreur de prévision des cash-flows et toute mauvaise spécification du modèle, et King le concède : « if market participants have in mind a different model for forecasting profits than the VAR, changes in ERP_t may reflect this misspecification ». Tout ce que cet article dit du « canal prime de risque » chez King doit se lire avec cette réserve.

Le chiffrage. Sa figure 6 (p. 11) chiffre l’épisode décembre 2021-mars 2022, le début du resserrement : effet total de politique monétaire sur les cours de −0,32 en points de log, décomposé en −0,11 pour les profits attendus, −0,09 pour l’actualisation sans risque, et −0,11 pour la composante résiduelle, soit environ 34 % de l’effet total. Trois précisions que je dois au lecteur. Ce partage n’est valide qu’en points de log, où les contributions s’additionnent ; en pourcentage de prix, la même part vaudrait environ 38 %. Les trois composantes somment à 0,31 et non à 0,32, écart d’arrondi que le papier ne commente pas. Et la composante profits attendus pèse exactement autant que le résidu, à −0,11 : mettre en avant la seule prime de risque force la lecture.

Ailleurs, p. 10, King écrit que « fluctuations in risk premiums accounted for more than one-third of monetary policy’s overall effect on the stock market through the end of 2020 ». J’ai longtemps présenté ces deux passages comme deux ancrages concordants du même « environ un tiers ». Ils ne le sont pas : ils portent sur deux fenêtres disjointes, l’une s’arrêtant fin 2020, l’autre couvrant quatre mois du début 2022. Deux chiffres voisins calculés sur deux périodes différentes se ressemblent, ils ne se confirment pas. Je ne retiens donc que celui de la figure 6, qui est daté.

Une réserve d’identification qui porte sur le signe lui-même. Les restrictions qui identifient le choc chez King ne sont pas neutres à l’égard du résultat mesuré. Il impose qu’un choc d’assouplissement exogène doive « 1) raise expected nominal profits, 2) cause risk-free discounting to decline, and 3) not cause risk premiums to increase ». La troisième condition contraint directement le signe de la composante que l’exercice chiffre ensuite. Ce n’est pas une objection de ma part contre l’auteur, qui la déclare ouvertement, mais elle interdit de lire ce résultat comme une mesure libre du canal.

King (2023), Federal Reserve Bank of Chicago. Les deux premières valeurs viennent de la réponse à un choc estimée sur l'échantillon complet (figure 4) ; la troisième de la décomposition d'un épisode daté (figure 6, p. 11). Deux exercices distincts : la proximité entre « à parts égales » et « 34 % » est une coïncidence numérique, pas une réplication.

Un confondant de premier ordre que je dois nommer explicitement. Le titre du papier de King, Monetary Policy and the Stock Market in the Covid Era, décrit lui-même le périmètre de l’échantillon : 2020-2022, une fenêtre dominée par des chocs budgétaires et de liquidité sans équivalent (programmes de soutien budgétaire exceptionnels, achats d’actifs à grande échelle de la Fed, réouverture post-confinement). Rien ne garantit que la part attribuée au canal prime de risque, environ un tiers, se généralise à un cycle de resserrement ordinaire, hors choc pandémique. King le reconnaît lui-même en note de bas de page : « changes in the structural environment could shift the reduced-form parameters. This could be a particular concern during the period in question, which saw many unprecedented economic developments. » Une étude plus longue sur le même sujet, publiée par la Fed de New York en août 2026 (voir §5), porte sur la période 1988-2020 et trouve un effet moyen d’un choc de taux sur la prime de risque faible et non significatif statistiquement. Je traite donc le chiffre « environ un tiers » comme un fait établi pour l’épisode Covid, pas comme une constante structurelle transposable à un régime de taux différent.

Kapp & Kristiansen (2021) : la zone euro, et la décomposition du choc

C’est le seul travail de ce corpus à porter frontalement sur la zone euro, et c’est celui qui porte le mécanisme central de cette analyse. Précision sur ce « seul » : c’est mon constat de recherche, pas une revendication des auteurs, qui écrivent seulement être « the first attempt to this end ».

La méthode, en deux temps qu’il ne faut pas confondre. Les auteurs estiment une prime de risque actions forward-looking pour la zone euro, puis construisent une série de surprises monétaires à partir de la variation des rendements autour des annonces, en valeurs de clôture. Ils partitionnent ensuite cette série en chocs de politique pure et chocs d’information, au moyen d’un BVAR à restrictions de signe. Le BVAR sert donc à trier les chocs, pas à mesurer leur effet : celui-ci est estimé après coup par une régression par moindres carrés ordinaires de la variation hebdomadaire de la prime de risque sur les deux séries de chocs. Ils testent l’Allemagne, la France, l’Espagne et l’Italie.

Le critère de partage, et c’est le passage le plus utile du papier pour un décideur. Ce qui distingue les deux chocs n’est pas un jugement sur le ton du communiqué, c’est un co-mouvement observable le jour même. Les auteurs l’écrivent ainsi : « If a positive monetary policy shock is accompanied by a simultaneous increase in inflation expectations, this is defined as a positive information shock. On the other hand, if inflation expectations decrease while rates increase, a “pure” contractionary policy shock is identified. » L’observable retenu est le taux d’inflation anticipée à un an dans un an (1y1y ILS). Autrement dit : les taux montent et les anticipations d’inflation montent avec eux, c’est un choc d’information ; les taux montent et les anticipations d’inflation reculent, c’est un choc de politique pure.

Le résultat, avec ce qui le borne. Sur leur tableau 1, le choc de politique pure porte un coefficient de +0,104 sur la prime de risque, significatif à 5 %, et le choc d’information un coefficient de −0,180, significatif à 1 %. Compte tenu de leur convention de signe, où « a positive monetary policy shock (an increase in yields) is interpreted as an unexpected monetary policy tightening », un resserrement monétaire pur fait monter la prime de risque actions, tandis qu’un choc d’information la fait baisser. Trois bornes s’imposent. Les régressions portent sur 87 observations hebdomadaires couvrant 2012 à fin 2019, 63 dans leur second tableau où la significativité du choc de politique retombe à 10 % : ce n’est ni un échantillon long, ni le « longer-term perspective » que promet le titre du papier, qui désigne la série de prime de risque, pas la fenêtre de régression. Le papier ne formule explicitement le résultat que dans le sens accommodant ; c’est moi qui le lis dans le sens restrictif, ce que la convention de signe autorise. Et surtout, leur propre résumé le dit : « Use of identified monetary policy shocks points to insignificant effects of monetary policy on the ERP. » L’effet du choc monétaire pris globalement n’est pas significatif. Ce sont uniquement ses deux composantes, une fois triées, qui le deviennent, avec des signes opposés qui se compensent largement. C’est exactement pourquoi la question à se poser porte sur la composition du choc, et c’est aussi le point de fragilité de toute cette analyse : si la partition est mal spécifiée, il ne reste rien.

Duarte & Rosa (2015) : un canal mécanique distinct

Duarte & Rosa établissent un fait de nature définitionnelle plutôt que comportementale. Ce travail ne teste aucun choc de politique monétaire : il décrit un niveau et son lien comptable au taux sans risque, et c’est pour cela que je ne le compte pas parmi les travaux qui identifient le canal.

Combinant vingt modèles d’estimation de la PRA sur données mensuelles de janvier 1960 à juin 2013, ils datent de juin 2012 un pic de la prime de risque actions américaine à 12,2 %, redescendu à 11,2 % en juin 2013, contre une moyenne inconditionnelle de 5,7 % entre modèles. Ils attribuent ce niveau à des rendements obligataires anormalement bas et non à des rendements actions attendus élevés, ces derniers restant proches de leur moyenne historique. Leur exercice contrefactuel le montre : en substituant au taux sans risque de juin 2012 la moyenne des rendements obligataires 1960-2013, la structure par terme de la PRA revient près de sa moyenne longue.

Une précision sur le statut de ce résultat. Substituer une valeur de taux dans une formule est une opération comptable sur un niveau, pas une prévision de ce qui se produit quand les taux montent effectivement. Que la PRA calculée revienne vers sa moyenne ne dit pas qu’une normalisation des taux y ramènerait la PRA observée, et cela vaut d’autant plus que l’exercice porte sur un régime de taux proche de zéro, très différent du régime actuel.

Ozdagli & Velikov (2020) : une élasticité qui dépend de la spécification

Ozdagli & Velikov mesurent les surprises de politique monétaire sur les contrats futures sur Fed Funds, dans une fenêtre de trente minutes autour de l’annonce, en suivant explicitement Kuttner, Bernanke & Kuttner et Gürkaynak, Sack & Swanson. Leur régression agrégée estime qu’« a 1 percentage point expansionary surprise (reduction in the federal funds target rate) leads, on average, to a 5 percent increase in stock prices », coefficient de 5,39 au tableau 1.

Ce chiffre circule comme s’il confirmait le résultat canonique de Bernanke & Kuttner (2005) : sur données quotidiennes couvrant juin 1989 à décembre 2002, ces auteurs établissent qu’une baisse-surprise de 25 points de base du taux directeur des fonds fédéraux est associée en moyenne à une hausse d’environ 1 % des indices larges, avec une réaction de signe et de significativité comparables en fréquence mensuelle. Le rapprochement avec Ozdagli & Velikov est inexact sur deux points. D’abord, ce n’est pas cette estimation-là que les auteurs rapprochent de Bernanke & Kuttner, mais leur estimation en fréquence quotidienne, à environ 3,5 %, dont ils écrivent qu’elle est « in line with earlier estimates of Bernanke and Kuttner (2005) ». Ensuite, ce 3,5 % suppose d’écarter une séance, celle du 18 mars 2008, où le S&P 500 monte d’environ 4 % malgré une surprise restrictive, à cause du rachat de Bear Stearns par JP Morgan. L’exclusion est déclarée par les auteurs, et elle est défendable. Mais eux-mêmes indiquent que la réintégrer fait tomber la même sensibilité de 3,5 % à 1,5 %. Une estimation qu’une seule séance divise par plus de deux ne fonde pas une élasticité robuste, et je ne la présente plus comme telle.

Reste le statut de l’accord lui-même. Ces auteurs travaillent dans la tradition d’étude d’événement de Bernanke & Kuttner, avec un héritage et des données partiellement communs : un biais qui affecterait la mesure des surprises FOMC affecterait les deux estimations de la même façon. Ce n’est pas la convergence de deux méthodologies indépendantes. Leur contribution propre est ailleurs, et elle est solide : en coupe transversale, les actions dont le cours réagit le plus positivement à un assouplissement surprise offrent en moyenne un rendement plus faible. Une réserve, que les auteurs posent eux-mêmes : ce qu’ils établissent est une prédictibilité en coupe transversale, pas une causalité.

Gourio (2012) : le cadre théorique qui explique les signes opposés

Gourio n’étudie pas les chocs de politique monétaire et ne propose aucune typologie des resserrements : il construit un modèle DSGE à risque de désastre variable pour reproduire la contracyclicité empirique de la PRA. Son apport ici est indirect et strictement théorique : dans son modèle, une hausse du risque perçu fait monter la prime de risque actions tout en faisant baisser le taux sans risque (fuite vers la qualité). Il explique donc pourquoi aversion au risque et taux sans risque peuvent évoluer en sens opposés durant un choc macroéconomique, ce qui rend concevable que les deux composantes d’une hausse de taux se neutralisent au lieu de s’additionner. Ce travail ne se prête pas à une figure chiffrée sans extrapoler au-delà de ce qu’il démontre, et il ne documente pas la distinction entre resserrement « en économie forte » et resserrement « punitif » : cette distinction relève de Kapp & Kristiansen, pas de lui.

3. Méthode et données

En clair, sans jargon. Les cinq travaux ne mesurent pas la même chose, et surtout, ils ne mesurent pas tous quelque chose. Trois seulement testent la réaction à un choc de politique monétaire identifié. Le premier suit, trimestre après trimestre de 1990 à mi-2022, la façon dont les cours de bourse réagissent aux décisions de la banque centrale, avec un examen détaillé de l’épisode Covid. Le deuxième sépare, pour la zone euro et sur huit années, ce que la banque centrale décide de ce qu’elle révèle involontairement sur l’état de l’économie. Le troisième mesure les surprises de politique monétaire dans une fenêtre de trente minutes autour d’une annonce de la Fed, puis regarde comment les cours y réagissent. Les deux autres jouent un rôle différent, qu’il faut nommer pour ne pas les compter en double : une revue qui combine vingt façons de calculer la prime de risque décrit un niveau et son lien comptable aux taux, sans tester aucun choc ; un modèle théorique simule une économie pour expliquer pourquoi deux effets peuvent se neutraliser, sans rien estimer. Ils éclairent le mécanisme, ils ne le confirment pas.

Ce qui compte, alors : trois façons de mesurer assez différentes retrouvent un rôle non négligeable de la composante prime de risque. Cette convergence porte sur l’existence de la composante, pas sur son signe ni sur son ampleur, et c’est exactement pourquoi je classe ce corpus en convergence mixte plutôt que forte. Une réserve supplémentaire sur la triangulation elle-même : le modèle de King et les modèles agrégés par Duarte & Rosa reposent sur la même logique de valeur actualisée, où le rendement attendu est ce que l’identité laisse une fois les flux prévus. Une erreur de modélisation des attentes de flux se propagerait aux deux de la même façon.

Détail méthodologique, pour vérification. Trois dispositifs identifient un choc de politique monétaire. Décomposition VAR bayésienne avec identification par restrictions de signe, sur données trimestrielles 1990:T1-2022:T2 (King). Partition des chocs par BVAR à restrictions de signe, puis régression par moindres carrés sur 87 observations hebdomadaires couvrant 2012 à fin 2019, zone euro et quatre pays membres (Kapp & Kristiansen). Étude d’événement en fenêtre de trente minutes autour des réunions FOMC (Ozdagli & Velikov).

Les deux autres travaux relèvent d’un autre registre et ne testent aucun choc. Agrégation en composante principale de vingt modèles hétérogènes sur données mensuelles 1960-2013 (Duarte & Rosa). Modèle d’équilibre général calibré, sans estimation économétrique directe du canal taux-PRA (Gourio).

Aucune des cinq études structurantes ne porte spécifiquement sur le cycle de resserrement 2022-2023 dans son intégralité : King s’arrête à mi-2022, et Kapp & Kristiansen est publié en 2021, ce qui limite la portée du corpus pour l’épisode le plus récent. Les deux lignes ajoutées en bas de tableau prolongent la fenêtre d’observation jusqu’en 2024 (BCE) puis jusqu’à la date de publication de cet article (Fed de New York, août 2026). Aucune des deux n’a le niveau d’identification structurelle des cinq premiers travaux, et leurs résultats chiffrés ne convergent pas entre eux sur l’ampleur de l’effet (voir §5).

Deux chocs « de 25 points de base » qui ne sont pas le même choc. Ce tableau et la section 2 font voisiner deux chiffres qui semblent contradictoires : une baisse des cours de 0,08 point de log chez King, soit environ 7,7 %, contre environ 1 % chez Bernanke & Kuttner (2005), pour un stimulus affiché de même taille. Ils ne mesurent pas le même objet. Le choc de King porte sur le rendement du Trésor à cinq ans dans un VAR trimestriel, ce qui correspond à un déplacement de toute la trajectoire de taux anticipée, donc à une action de politique bien plus lourde qu’un mouvement de 25 points de base du taux directeur. Celui de Bernanke & Kuttner est une surprise sur le taux directeur, mesurée en fenêtre d’annonce. Les deux ne sont pas comparables terme à terme, et le facteur huit entre eux ne signale aucune anomalie.

Trois approches différentes, un VAR bayésien américain, une partition de chocs zone euro et une étude d’événement à haute fréquence, ne partagent pas exactement les mêmes biais : qu’elles pointent toutes vers un rôle non négligeable de la composante prime de risque rend l’hypothèse d’un artefact commun plus difficile à soutenir. Deux réserves bornent malgré tout cet argument. À l’intérieur de la famille « étude d’événement », Bernanke & Kuttner et Ozdagli & Velikov ne comptent pas pour deux confirmations indépendantes, puisque la seconde mesure les surprises dans la tradition et avec le type de données de la première. Et King et Duarte & Rosa partagent le cadre de valeur actualisée, donc une part de leurs biais. La triangulation réellement indépendante repose sur deux travaux, King et Kapp & Kristiansen, qui portent sur deux continents et deux périodes différentes.

4. Mon analyse des hypothèses

En clair, sans jargon. Chacune de ces études repose sur un pari méthodologique qui, s’il est faux, changerait la conclusion. Pour King, le pari est que sa méthode statistique isole correctement le bon mécanisme (la prime de risque) plutôt qu’un autre effet qui lui ressemblerait dans les données ; si elle isole en réalité autre chose, le poids attribué à la prime de risque serait surestimé. Pour Kapp & Kristiansen, le pari porte sur la séparation elle-même : les restrictions de signe imposées doivent réellement distinguer ce que la banque centrale décide de ce qu’elle révèle sur l’économie ; si cette séparation est mal spécifiée, les signes opposés qu’ils obtiennent pour les deux types de chocs ne tiennent plus. Pour Duarte & Rosa, le pari est que le rendement que les investisseurs attendent des actions reste stable même quand les taux bougent ; si cette attente bouge elle aussi avec les taux, leur calcul surestime l’effet d’une remontée des taux sur la PRA. Le travail de Gourio n’arbitre aucun de ces paris, mais il fournit la raison théorique pour laquelle ils peuvent se contredire : dans son modèle, aversion au risque et taux sans risque évoluent en sens opposés durant un choc macroéconomique, si bien que deux effets attendus dans le même sens peuvent en pratique se neutraliser en partie.

Détail méthodologique, pour vérification. Le résultat de King repose sur une hypothèse d’identification que je juge fragile : les restrictions de signe imposées servent précisément à isoler le canal qu’on cherche ensuite à mesurer. Si cette identification est mal spécifiée (l’auteur le reconnaît lui-même), l’ampleur attribuée au canal de prise de risque pourrait être surestimée. Le résultat de Duarte & Rosa dépend d’une hypothèse différente : que le rendement actions attendu constitue une ancre stable, indépendante du niveau des taux. Si cette ancre se déplace elle-même quand les taux montent, l’exercice de « normalisation » surestime la baisse de PRA induite. Gourio formalise pourquoi ces deux canaux peuvent se neutraliser plutôt que s’additionner, mais il ne dit rien de la nature des chocs monétaires : la décomposition du choc entre composante pure et composante informationnelle vient de Kapp & Kristiansen, dont l’identification par restrictions de signe est elle-même l’hypothèse la plus discutable de leur travail.

5. Dépendance au contexte

Quatre des cinq travaux sont ancrés sur des données américaines et des cycles propres à la Fed. Un seul, Kapp & Kristiansen (2021), traite frontalement de la zone euro et de la BCE, en testant l’Allemagne, la France, l’Espagne et l’Italie ; ses régressions s’arrêtent fin 2019, donc bien avant le cycle de resserrement engagé en 2022. Le véhicule de publication de Gourio est certes la BCE, mais son modèle ne porte pas sur la zone euro. Pour un lecteur européen, le mécanisme central de cette analyse a donc un ancrage local ; l’ordre de grandeur chiffré, lui, reste américain. Duarte & Rosa écrivent explicitement que leur diagnostic est propre à l’environnement post-crise 2008-2013, un régime de taux proche de zéro très différent du régime actuel. Transposer leur contrefactuel à la période présente suppose que le mécanisme reste stable hors de la borne zéro, hypothèse plausible mais non testée dans le papier lui-même.

Un point de contrôle sur le cycle 2022-2024. Aucun des cinq travaux structurants ne couvre le resserrement monétaire déclenché en 2022. Un encadré de la BCE (Grothe, Manu & Tomov, Economic Bulletin, n°8/2024) offre un point de contrôle partiel : il documente que la prime de risque actions américaine est tombée à des niveaux parmi les plus bas de son historique récent depuis 2022, y compris pendant les phases de hausse la plus marquée des taux, portée par des profits attendus solides. Après le pivot de la Fed en décembre 2023, « interest rates exerted a smaller drag on equity prices », et le faible niveau de la prime de risque a continué de soutenir les valorisations. Ce que la méthode interprète. Ce constat est cohérent avec l’idée maîtresse de ce corpus sans en être une confirmation. Une réserve que je dois poser sur ce rapprochement : chez Kapp & Kristiansen, ce qui distingue un choc d’information est le co-mouvement des anticipations d’inflation, pas la solidité des profits attendus. Rapprocher les deux est mon interprétation, et rien dans ces travaux ne les rend équivalents. Ce n’est cependant qu’un encadré descriptif de la BCE, sans l’identification structurelle des cinq études principales : il complète le corpus sans en avoir la rigueur, et ne couvre que les États-Unis 2022-2024, pas la zone euro ni les 12 à 18 derniers mois.

Un second point de contrôle, jusqu’à 2026. Dyer & Jankauskas (Fed de New York, Liberty Street Economics, août 2026) testent directement si la structure par terme de la PRA réagit aux surprises de politique monétaire, à partir du modèle de Giglio, Kelly & Kozak (2024) estimé sur 1973-2020, appliqué aux surprises FOMC de la Fed de San Francisco sur l’échantillon commun 1988-2020. C’est le résultat le plus gênant du corpus pour la thèse que je défends, et je préfère le dire avant de le commenter. Les surprises de resserrement comme les surprises d’assouplissement y sont associées à une hausse d’environ 25 points de base de la prime de risque, de façon à peu près uniforme selon la maturité, le chiffre étant donné par les auteurs pour les surprises accommodantes et le mouvement décrit comme « similar » dans l’autre sens. Les auteurs qualifient l’effet de faible en magnitude économique et statistiquement non significatif, et intitulent leur graphique « Monetary Policy Shocks Have a Small Impact on Risk Premia ».

Reste le point qui me dérange vraiment. Si les deux sens de surprise poussent la prime de risque dans la même direction, ce n’est pas un canal de prise de risque à signe orienté, cela ressemble davantage à un effet d’incertitude, où toute surprise, quel qu’en soit le signe, augmente la rémunération demandée. C’est en tension directe avec la symétrie que je pose au §1, laquelle vient d’un modèle linéaire où elle est vraie par construction. L’effet n’étant pas significatif, cette observation ne tranche rien. Mais je ne peux pas la présenter comme un appui, et c’est une des raisons pour lesquelles je classe la convergence de ce corpus en mixte : les travaux s’accordent sur l’existence de la composante, pas sur son signe.

La synthèse américaine, et ce qu’elle implique pour ce corpus. Knox & Vissing-Jorgensen (Board of Governors de la Fed, Finance and Economics Discussion Series 2026-023) passent en revue et étendent la littérature sur les effets de la Réserve fédérale sur le marché actions : rendements actions, courbe des taux, primes de risque actions et dividendes attendus, avec une distinction explicite entre chocs de politique pure, nouvelles sur la fonction de réaction et effets d’information, sur des données FOMC allant jusqu’en 2023. Trois précisions sur son statut, qui bornent ce qu’on peut lui faire dire. Le document ne se présente nulle part comme la synthèse la plus complète disponible : ses auteurs écrivent « survey and extend », qualifient leur texte de « preliminary materials » et n’en tirent de leçons que « tentatively ». Il porte deux dates, le 25 août 2025 sous son titre et le 1er mai 2026 sur la fiche de la série. Et son périmètre est strictement américain, hors assouplissement quantitatif et hors coupe transversale.

Deux conséquences pour la lecture de cet article, dans l’autre sens que celui que j’écrivais. La première est méthodologique, et elle me retire un argument : la séparation entre composante de politique pure et composante d’information n’est pas une originalité zone euro que j’importerais. Kapp & Kristiansen déclarent eux-mêmes la reprendre de Jarociński & Karadi (2020) et d’Altavilla et alii (2019). Elle est américaine d’origine, et l’apport de Kapp & Kristiansen est de l’appliquer à la prime de risque actions de la zone euro. La seconde est de périmètre : leurs données FOMC vont plus loin que celles des trois travaux qui identifient un choc dans ce corpus. Précision sur ce que je n’ai pas fait : je n’ai pas confronté leurs ordres de grandeur aux miens, et cette confrontation reste à faire.

6. Applicabilité opérationnelle

Face à une hausse de taux annoncée, la question à se poser n’est pas seulement son ampleur mais sa composition. Et ce diagnostic n’est pas laissé à l’appréciation du lecteur : Kapp & Kristiansen en donnent le critère opérationnel, et c’est l’élément le plus directement utilisable de tout ce corpus.

Comment lire la composante dominante, le jour de l’annonce. Regardez le sens dans lequel bougent, ensemble, le rendement obligataire et l’inflation anticipée à un an dans un an, dans la fenêtre de l’annonce. Les deux montent : la décision est reçue comme une information sur une économie plus forte, et c’est le cas où la prime de risque tend à se comprimer. Les taux montent pendant que l’inflation anticipée recule : la décision est reçue comme un resserrement pur, et c’est le cas où la prime de risque tend à monter malgré la hausse du taux sans risque. Trois limites à ce mode d’emploi. C’est le critère d’identification d’un modèle, pas une règle de décision publiée comme telle par ses auteurs. Il est calibré sur la zone euro entre 2012 et 2019. Et il classe un choc, il ne prédit ni l’ampleur ni le délai du mouvement.

Traduction en gestion de portefeuille : je fais l’hypothèse, qu’aucun des deux travaux n’établit, que les actions à forte exposition à la politique monétaire au sens d’Ozdagli & Velikov (trésorerie faible, duration de cash-flows longue, forte volatilité de cash-flows, faible rentabilité opérationnelle, contraintes financières mesurées par l’indice de Whited-Wu) sont aussi celles dont la prime de risque réagit le plus à une surprise de taux. Ce que ces auteurs établissent est une prédictibilité de rendement en coupe transversale, pas une amplitude de réaction de prime de risque.

Ma matrice de lecture : composante dominante du choc × sensibilité au canal

La composante dominante du choc, seule, ne détermine pas la décision. Il faut aussi savoir quels titres du portefeuille y sont le plus exposés. Le corpus permet de construire un objet synthétique pour cela, absent des cinq études prises isolément : une matrice qui ajoute au diagnostic du §1 un second axe, le profil de sensibilité du titre au canal de prise de risque.

Pour classer un titre en colonne, je m’appuie sur trois signaux qualitatifs : le niveau d’endettement net relatif au secteur, la part des cash-flows sous contrat à échéance longue, et le niveau de trésorerie disponible. Ces trois signaux sont une adaptation heuristique de ma part à partir de certains mécanismes du papier d’Ozdagli & Velikov, pas leur indice publié. Leur indice d’exposition à la politique monétaire repose sur cinq variables : trésorerie, duration des cash-flows, indice de contraintes financières de Whited-Wu, volatilité des cash-flows et rentabilité opérationnelle. La dette nette n’y figure pas directement, les cash-flows réglementés pas du tout, et j’omets deux de leurs cinq variables. Je retiens malgré tout mes trois signaux parce qu’ils sont lisibles sur un compte de résultat sans reconstruire un indice académique, mais le lecteur doit savoir qu’il utilise mon approximation, pas leur mesure. Aucun des travaux retenus ne fournit de seuil numérique validé pour ces critères. La classification reste qualitative, pas un score chiffré.

Classification qualitative, pas un score chiffré. Deux avertissements. Un seul quadrant est ancré, celui du haut à gauche, et il ne l'est que pour sa ligne ; les trois autres relèvent d'une extrapolation à partir de caractéristiques de bilan. Et le croisement lui-même est de ma construction : les lignes viennent d'un modèle zone euro estimé sur 2012-2019, les colonnes d'un indice en coupe transversale sur données d'entreprises américaines, et aucun des deux travaux n'établit que ces deux dimensions se combinent.

Comment lire cette matrice. Les deux lignes supposent une hausse de taux : ce qui les distingue est le sens dans lequel bouge l’inflation anticipée au même moment. La colonne d’un titre se détermine par ses caractéristiques de bilan (dette, duration des cash-flows, trésorerie) : le lien entre ces caractéristiques et l’exposition monétaire vient d’Ozdagli & Velikov. La ligne se détermine par le co-mouvement des taux et de l’inflation anticipée dans la fenêtre de l’annonce, qui est le critère d’identification de Kapp & Kristiansen. Contrairement à ce que j’écrivais, ce diagnostic ne repose donc pas sur une appréciation libre du contexte : il a un observable, et c’est ce qui rend la matrice utilisable. Un seul quadrant est ancré dans le corpus, le haut-gauche, et il l’est par le seul coefficient de choc d’information de Kapp & Kristiansen. Le rapprochement avec l’encadré BCE (2024) sur les profits attendus solides est de mon fait : ces deux travaux ne retiennent pas le même observable.

Ce que cette matrice ne fait pas. Elle ne prédit ni l’ampleur du mouvement ni son timing. Elle ne remplace aucune des cinq études : elle organise leur lecture conjointe. Un investisseur qui l’utilise doit encore diagnostiquer, au cas par cas, la composante dominante du choc en cours et la colonne du titre concerné.

Pourquoi je ne raisonne pas par secteurs. La tentation est forte de traduire ces caractéristiques en catégories sectorielles, foncières cotées et utilities d’un côté, agroalimentaire de grande marque de l’autre. Je m’y refuse, et pas seulement faute de mesure. Ozdagli & Velikov contrôlent les effets d’industrie et les excluent volontairement de leur indice, précisément pour capter des différences entre entreprises au-delà de leur secteur. Reconstruire un classement sectoriel à partir de leur travail revient donc à réintroduire exactement ce que leur méthode retire, et cela ne se répare pas en déclarant l’extrapolation : l’objet est mal construit, pas simplement mal étayé. La lecture par caractéristiques de bilan, elle, correspond à ce que le papier mesure vraiment, et elle est directement lisible sur un compte de résultat.

Un cas mérite d’être signalé parce que la confusion est fréquente : les valeurs de croissance à cash-flows très distants partagent la duration longue avec les profils exposés, mais leur sensibilité tient davantage au canal d’actualisation qu’à la composante prime de risque. Duration longue et forte exposition monétaire ne sont pas synonymes.

Ce qui reste à faire, et que je n’ai pas fait. Vérifier cette lecture supposerait de reconstruire l’indice d’Ozdagli & Velikov sur un échantillon de titres, même réduit, et de publier le classement obtenu. Je ne l’ai pas fait. Tant que ce n’est pas fait, mes trois signaux de tri restent une heuristique dérivée d’un indice à cinq variables dont j’en omets deux, et non une mesure.

7. Risques et limites

Le risque principal de mésinterprétation est la confusion entre deux objets proches mais distincts : le niveau de la PRA, déterminé pour partie mécaniquement par le niveau des taux, et la variation de la PRA attribuable spécifiquement à un choc de politique monétaire. Aucun des cinq travaux structurants ne couvre la période 2023-2026 ni le régime de taux actuel, ce qui borne la portée directe de leurs chiffres pour une décision d’aujourd’hui.

Trois autres risques, que je classe par gravité. Le premier tient au mot « prime de risque » lui-même : chez King, ce n’est pas une grandeur mesurée mais un résidu, et le lire comme une mesure est le glissement le plus facile à commettre en lisant cet article. Le deuxième tient à la partition des chocs : tout l’édifice repose sur elle, et l’effet du choc monétaire non partitionné n’est, chez Kapp & Kristiansen, pas significatif. Le troisième est propre à la matrice du §6 : le croisement entre un modèle zone euro et un indice d’entreprises américaines est de ma construction, et aucun des deux travaux ne l’autorise explicitement.

8. Indépendance et fiabilité des sources

Une objection que je dois m’appliquer à moi-même. Six des huit sources de cet article sont publiées par une banque centrale et portent sur les effets de la politique monétaire, c’est-à-dire sur l’action de l’institution qui les publie. Cette objection ne peut pas être réservée à une seule d’entre elles : elle vaut pour presque tout le corpus, et c’est l’une des raisons pour lesquelles cet article ne peut pas prétendre à un niveau de preuve élevé. Le tempérament est réel mais partiel : la clause standard de ces séries précise que les vues exprimées sont celles des auteurs et non de l’institution, et Gourio est un chercheur extérieur à l’institution qui publie sa série. Une seule source du corpus a franchi une revue par les pairs externe : Ozdagli & Velikov, d’abord diffusé comme working paper de la Fed de Boston en 2016 puis publié en 2020 dans le Journal of Financial Economics (vol. 135(2), pp. 320-339). Une réserve d’usage : les verbatims et les numéros de tableau que je cite sont relevés sur la version working paper, seule accessible librement, et la pagination d’une version publiée diffère. Les deux points de contrôle post-2022 sont des formats courts, un encadré et un billet de recherche.

Ce que j’ai réellement ouvert, et ce que j’y ai trouvé. J’ai confronté au PDF source les citations de King (2023, p. 10), sa figure 6 (p. 11) et ses restrictions d’identification : elles sont exactes au chiffre près. J’ai ouvert le working paper n°2535 de la BCE, que je citais jusqu’ici sans adresse alors qu’il porte le mécanisme central de cet article : c’est de cette lecture que viennent l’échantillon de 87 observations, le critère de partage par les anticipations d’inflation, et la non-significativité du choc agrégé, trois éléments que je n’avais pas. J’ai ouvert la note du Board of Governors, dont j’ai corrigé le statut et la date. J’ai relu Ozdagli & Velikov jusqu’à leur note 19, celle qui chiffre l’effet de la séance écartée, et qui rend à Bernanke & Kuttner (2005) le résultat « 25 points de base pour 1 % ». Et j’ai lu le billet de Dyer & Jankauskas (2026) en intégralité. J’ai enfin ouvert Bernanke & Kuttner (2005) eux-mêmes : leur résultat, une hausse-surprise de 25 points de base associée à une baisse d’environ 1 % des indices larges sur données quotidiennes 1989-2002, avec une réaction comparable en fréquence mensuelle, est bien celui que la note 19 d’Ozdagli & Velikov leur attribue.

Une vérification que je rends au lecteur. Le pic de prime de risque à 12,2 % en 2012 chez Duarte & Rosa, que je disais avoir vérifié, figure maintenant au §2 : une vérification que le lecteur ne peut pas refaire sur le chiffre lui-même ne lui sert à rien.

9. Ce que j’en retiens

Ce corpus ne fournit pas d’estimation calibrée de la PRA actuelle : aucun des travaux retenus n’est conçu pour ça, et aucun ne couvre le régime post-2022. Ce qu’il apporte tient en deux choses, et je les sépare parce qu’elles n’ont pas la même solidité.

La première est un critère, et c’est la partie utilisable : le sens dans lequel bougent les anticipations d’inflation en même temps que les taux, dans la fenêtre d’une annonce, sépare deux chocs dont les effets sur la prime de risque sont de signes opposés. Il est observable, daté, et il ne demande aucun modèle au lecteur.

La seconde est une mise en garde contre un chiffre qui circule. « Environ un tiers de l’effet passe par la prime de risque » vaut pour quatre mois de 2022, et porte sur un résidu de décomposition dont le signe est partiellement contraint par la méthode qui le produit. Aucun travail ne l’a refait sur une autre période, et le seul qui mesure la réaction de la prime de risque aux surprises monétaires sur trois décennies, fût-ce sur une autre grandeur, ne la trouve pas significative. Savoir cela vaut mieux que de connaître le chiffre.

Écart au Standard Probans

Un écart subsiste, sur mon apport. J’ai écrit pendant plusieurs versions que l’originalité de ce texte était d’organiser le résultat autour de la variable qui détermine le signe, et de le traduire en exposition par catégorie de titres. Les deux prétentions étaient fausses. La grille de décomposition n’est pas mienne, elle n’est même pas européenne : Kapp & Kristiansen la reprennent de la littérature américaine, et la synthèse du Board of Governors l’emploie aussi. Quant à la traduction sectorielle, elle réintroduisait ce que ma source retire volontairement de sa mesure, et je l’ai retirée. Ce qui reste comme apport propre est plus modeste et, je crois, plus solide : donner au lecteur le critère observable qui trie les deux chocs, et établir ce qui borne réellement le chiffre de King, à savoir sa fenêtre de quatre mois, sa nature de résidu, la contrainte que l’identification impose à son signe, et l’absence de tout effet significatif dans le seul travail qui regarde la même question sur trois décennies. C’est moins que ce que j’annonçais.

Il faut enfin lire l’indice de solidité de la preuve de cet article pour ce qu’il dit. Il est passé de 58 à 35, non parce que les sources auraient changé, mais parce que je les avais mal notées : je créditais une réplication qui n’existe pas et une puissance statistique que 87 observations hebdomadaires ne portent pas. Un indice qui ne baisse jamais ne mesure rien.

Application par profil de décision

Enjeu et réversibilité selon le profil

King, T. (2023). Monetary Policy and the Stock Market in the Covid Era. Federal Reserve Bank of Chicago, Economic Perspectives n°5. chicagofed.org

Duarte, F. & Rosa, C. (2015). The Equity Risk Premium: A Review of Models. Federal Reserve Bank of New York, Staff Report n°714. newyorkfed.org

Ozdagli, A. & Velikov, M. (2020). Show Me the Money: The Monetary Policy Risk Premium. Journal of Financial Economics, vol. 135(2), pp. 320-339. Version working paper antérieure : Federal Reserve Bank of Boston, Working Paper n°16-27 (2016). bostonfed.org

Kapp, D. & Kristiansen, K. (2021). Euro area equity risk premia and monetary policy: a longer-term perspective. European Central Bank, Working Paper Series n°2535, avril 2021. ecb.europa.eu

Gourio, F. (2012). Macroeconomic Implications of Time-Varying Risk Premia. European Central Bank, Working Paper Series n°1463. ecb.europa.eu

Grothe, M., Manu, A.-S. & Tomov, T. (2024). What’s behind the resilience of US equity prices – market structure, earnings expectations or equity risk premia? European Central Bank, Economic Bulletin, Issue 8/2024. ecb.europa.eu

Dyer, H. & Jankauskas, T. (2026). Does the Equity Term Structure Respond to Monetary Policy Shocks? Federal Reserve Bank of New York, Liberty Street Economics. libertystreeteconomics.newyorkfed.org

Knox, B. & Vissing-Jorgensen, A. (2026). The Effect of the Federal Reserve on the Stock Market: Magnitudes, Channels and Shocks. Board of Governors of the Federal Reserve System, Finance and Economics Discussion Series 2026-023 ; le document porte la date du 25 août 2025, la fiche de la série celle du 1er mai 2026. federalreserve.gov

Lexique

• Restrictions de signe : méthode utilisée pour distinguer, dans un modèle VAR, un choc de politique monétaire des autres chocs économiques qui font bouger les mêmes variables en même temps ; elle impose que le choc identifié produise des effets de signe donné (ex. une hausse de taux fait mécaniquement baisser les prix à moyen terme) pour l’isoler du bruit statistique.
• Étude d’événement : méthode qui mesure la réaction des prix de marché dans une fenêtre de temps très courte (souvent quelques minutes ou quelques heures) autour d’un événement précis et daté, ici une annonce de la Réserve fédérale ; l’intérêt est d’isoler l’effet de l’annonce elle-même, en évitant que d’autres facteurs économiques ne viennent brouiller la mesure sur une période plus longue.