Chapter

Chapitre 3. L’évolution du cycle du logement et ses répercussions sur la politique monétaire

Author(s):
International Monetary Fund. Research Dept.
Published Date:
June 2008
Share
  • ShareShare

Related Material

Show Summary Details

Le présent chapitre examine en quoi les innovations survenues dans le financement du secteur du logement depuis une vingtaine d’années dans les pays avancés ont changé le rôle de ce secteur dans le cycle économique et dans le mécanisme de transmission de la politique monétaire. Il conclut que ces changements ont amplifié les répercussions du secteur immobilier sur le reste de l’économie en renforçant le rôle des biens immobiliers comme garanties. Il ressort de l’analyse que dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus développés, la politique monétaire doit suivre de plus près l’évolution du secteur immobilier, en adoptant une démarche de gestion des risques qui traite la dynamique des prix immobiliers comme l’un des principaux facteurs entrant dans l’évaluation des risques liés à la production et à l’inflation.

Les récentes explosions des prix du logement et de l’investissement dans l’immobilier d’habitation dans bon nombre de pays avancés et les fortes corrections qui s’en sont suivies dans certains d’entre eux ont relancé le débat sur le lien entre le logement et le cycle économique et sur la riposte de la politique monétaire à l’évolution du secteur du logement1.

Bien que l’on s’accorde généralement à reconnaître que les phénomènes liés au secteur du logement ont de profondes répercussions sur le niveau de l’activité économique, aucun consensus ne se dégage sur les raisons de cette causalité. Du reste, les vues divergent quant à la dynamique de l’investissement dans l’immobilier d’habitation, ses conséquences pour le cycle économique et l’impact des fluctuations des prix immobiliers sur la consommation.

Les changements spectaculaires qu’ont connus les systèmes de financement du logement durant les deux dernières décennies n’ont fait qu’accroître les incertitudes relatives au lien entre logement et activité économique. Une chose est certaine: les financements plus disponibles et moins coûteux ont contribué à la rapide croissance de la dette hypothécaire dans beaucoup de pays — même parmi les ménages dont les antécédents de crédit étaient insuffisants ou laissaient à désirer, ce qu’il est convenu d’appeler les emprunteurs de second rang (subprime). Une autre l’est moins: la question de savoir si ce phénomène a affaibli le lien entre le logement et le cycle économique.

Certains auteurs avancent l’hypothèse que ces changements ont effectivement affaibli ce lien, signalant, par exemple, qu’un accès plus facile au crédit permet aux ménages de mieux lisser les revers temporaires de revenu (Dynan, Elmendorf, and Sichel, 2006). En effet, les pays qui ont le mieux résisté au ralentissement conjoncturel du début des années 2000 — comme les États-Unis et le Royaume-Uni — étaient ceux où le secteur du logement affichait les meilleurs résultats. Cependant, à l’heure où les prix immobiliers et l’investissement dans le logement donnent des signes de modération dans plusieurs pays, on craint que les innovations financières n’amplifient les effets de débordement du secteur du logement sur le reste de l’économie.

Au vu de ce qui précède, le présent chapitre tente de répondre à la question de savoir si la transformation des systèmes de financement du logement des deux dernières décennies a eu des répercussions sur les liens entre le secteur du logement et l’activité économique, et d’en examiner les conséquences pour la conduite de la politique monétaire. Ce faisant, il pose un certain nombre de questions. La contribution du secteur du logement au cycle économique dans les pays avancés a-t-elle évolué durant ces vingt dernières années? Les différences au plan international quant au rôle du secteur immobilier dans le cycle économique s’expliquent-elles par les caractéristiques institutionnelles des marchés hypothécaires locaux? La politique monétaire doit-elle adapter sa riposte à l’évolution du secteur du logement?

De nombreuses études ont été réalisées sur le cycle du logement. La principale contribution du présent chapitre est double: premièrement, il suit une démarche transnationale, au lieu de ne s’intéresser qu’à un seul pays ou à un petit nombre. Deuxièmement, il s’appuie sur une méthodologie qui présente formellement le secteur du logement à la fois comme une source de volatilité et un mécanisme de transmission de chocs au reste de l’économie.

La principale conclusion qui se dégage de cette analyse est que la transformation des systèmes de financement immobilier a influé de deux manières sur le rôle du secteur du logement dans le cycle économique. Premièrement, l’utilisation croissante du logement comme garantie a amplifié l’impact de l’activité du secteur du logement sur le reste de l’économie en renforçant l’effet positif de la montée des prix immobiliers sur la consommation via un endettement accru des ménages, ce qu’il est convenu d’appeler l’effet d’«accélérateur financier». Deuxièmement, la politique monétaire se transmet désormais davantage par le prix du logement que par l’investissement dans ce secteur. Les faits montrent notamment que l’assouplissement des marchés hypothécaires et la plus grande concurrence qui y règne ont amplifié l’impact de la politique monétaire sur les prix immobiliers et, in fine, sur la consommation et la production. De plus, le relâchement de la politique monétaire semble avoir contribué à la récente montée des prix immobiliers et de l’investissement dans le logement aux États-Unis, encore que cet effet ait sans doute été amplifié par une moindre rigueur dans l’octroi des crédits et la prise excessive de risques par les prêteurs.

Le chapitre ouvre par ailleurs deux pistes sur la manière dont la politique monétaire devrait tenir compte de l’évolution du cycle du logement et des nouvelles caractéristiques des marchés hypothécaires. Premièrement, comme son impact est plus important sur les pays dont les marchés hypothécaires sont plus développés, il serait éventuellement souhaitable que dans ces pays la politique monétaire réagisse de manière plus explicite à toute évolution imprévisible du secteur du logement et des marchés hypothécaires. Deuxièmement, dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus développés, une politique monétaire sensible à l’inflation des prix immobiliers, en sus de l’inflation des prix à la consommation et des écarts de production, pourrait renforcer la stabilisation économique.

Ces suggestions ne vont cependant pas jusqu’à recommander que les objectifs de prix immobilier jouent un rôle dominant dans la conduite de la politique monétaire. Compte tenu des incertitudes liées aux chocs économiques et aux effets des taux d’intérêt sur les bulles de prix d’actifs, les prix immobiliers doivent plutôt être considérés comme un élément parmi tant d’autres pour apprécier de façon prospective la balance des risques, un élément certes essentiel pour les banques centrales qui mènent une politique monétaire fondée sur la gestion des risques. Pour permettre un suivi plus rapproché de l’évolution des prix immobiliers, il n’est pas nécessaire d’amender la mission officielle des principales banques centrales, il suffit de pouvoir interpréter avec une certaine latitude les mandats existants, par exemple en adoptant un horizon plus éloigné pour les cibles d’inflation et de production.

Évolution du financement du logement

Durant les trois dernières décennies, les systèmes de financement du logement de nombreux pays avancés ont connu une profonde transformation. Jusqu’aux années 80, les marchés hypothécaires étaient en général fortement réglementés. Ils étaient dominés par des institutions spécialisées qui ne subissaient qu’une concurrence limitée sur des marchés segmentés — il s’agissait en règle générale d’institutions de dépôts telles que caisses d’épargne aux États-Unis ou sociétés de crédit hypothécaire au Royaume-Uni. La réglementation plafonnait les taux d’intérêt et fixait des limites quantitatives aux crédits hypothécaires et aux calendriers de remboursement. Elle entraînait un rationnement chronique ou temporaire du crédit sur le marché hypothécaire et rendait difficile l’accès des ménages au crédit (Girouard and Blöndal, 2001).

La déréglementation des marchés hypothécaires amorcée au début des années 80 dans beaucoup de pays avancés a fait surgir une concurrence de la part de prêteurs non traditionnels. Les prix sont devenus ainsi plus réactifs et la gamme de services offerts s’est élargie, ce qui a eu pour effet de faciliter l’accès des ménages au crédit immobilier. Le processus de déréglementation a cependant pris des formes diverses selon les pays (Diamond and Lea, 1992).

Aux États-Unis, la déréglementation des marchés de financement du logement a coïncidé avec la suppression progressive de l’encadrement des taux d’intérêt en application de la Regulation Q au début des années 80 (Green and Wachter, 2007). Par ailleurs, le développement d’un marché hypothécaire secondaire a grandement facilité le financement des prêts via les marchés de capitaux. Ces phénomènes ont incité un grand nombre de banques et d’autres institutions financières à s’implanter sur le marché hypothécaire. Au Royaume-Uni, la déréglementation s’est principalement produite du fait de la suppression de l’encadrement du crédit (le «corset» a été aboli en 1980), laquelle a intensifié la concurrence sur le marché hypothécaire. Au Canada, en Australie et dans les pays nordiques, la déréglementation a aussi été relativement rapide et était presque achevée au milieu des années 80. Dans tous ces pays, la levée du plafonnement des taux créditeurs et débiteurs et des contrôles du crédit au début des années 80 a encouragé une plus grande concurrence dans de nouveaux segments du marché du crédit. Aux États-Unis, au Canada et en Australie, la part de l’encours des prêts des ménages provenant des institutions financières non bancaires a doublé entre les années 80 et 2005 (graphique 3.1, panneau supérieur). Cette évolution est allée de pair avec la mise en place de nouveaux instruments hypothécaires et avec le relâchement des politiques de prêt, autant de changements qui ont contribué à une croissance rapide du crédit hypothécaire dans ces pays (graphique 3.1, panneau du milieu).

Graphique 3.1.Dette hypothécaire et innovation financière

Dans les pays où l’innovation des marchés hypothécaires a été la plus rapide et la plus forte (États-Unis, Royaume-Uni, Canada, Australie et pays nordiques), les ménages contractent une part plus importante de leurs dettes auprès d’institutions financières non bancaires et le stock de la dette hypothécaire représente une part plus importante du PIB.

Sources: comptes nationaux; European Mortgage Federation, tableaux statistiques d’Hypostat; Réserve fédérale; base des données analytiques de l’OCDE; Statistique Canada; calculs des services du FMI.

1 Calculs basés sur les données des comptes nationaux. Voir chapitre 4 de l’édition de septembre 2006 des Perspectives de l’économie mondiale pour une explication de la méthodologie employée.

En revanche, dans certains pays d’Europe continentale et au Japon, le processus de réforme a été plus lent ou moins étendu. Il est certain que les restrictions sur les taux d’intérêt ont été progressivement supprimées et les barrières à l’entrée sur le marché hypothécaire ont été baissées en Allemagne, en France et en Italie. Cependant, les institutions financières du secteur public ont continué de dominer le marché hypothécaire d’habitation dans ces pays, ce qui a gêné la concurrence. En moyenne, dans ces pays les institutions financières non bancaires représentaient environ 1 % de l’encours total des prêts aux ménages en 2005 (soit seulement une légère progression par rapport au milieu des années 90), au lieu de quelque 30 % aux États-Unis. Au Japon, les contrôles de taux d’intérêt et de crédit ont commencé à être levés au début des années 80, mais le processus ne s’est achevé que vers le milieu des années 90. Le crédit immobilier ne s’est pas développé aussi vite dans les pays qui ont été lents à déréglementer les marchés hypothécaires que dans les pays précédents (graphique 3.1, panneau du milieu).

À l’issue de la déréglementation des marchés hypothécaires, les pays avancés ont tous évolué vers des modèles de financement du logement davantage axés sur la concurrence — où les ménages ont un accès plus facile au crédit de type immobilier, grâce à la plus grande diversité des sources de financement, des types de prêteurs et des produits de prêt. Malgré ces points communs, les contrats hypothécaires continuent d’être considérablement différents d’un pays à l’autre, ce qui s’explique par la portée et le rythme inégaux de la libéralisation du marché hypothécaire et par des différences de procédures légales et de structures réglementaires2.

L’accès des ménages au financement immobilier est fonction de certaines caractéristiques institutionnelles fondamentales du marché hypothécaire:

  • Le ratio prêt/valeur type (soit le ratio entre le montant du prêt hypothécaire et la valeur du bien) et la durée standard des prêts hypothécaires: des ratios prêt/valeur élevés permettent aux emprunteurs de s’endetter davantage, et les périodes de remboursement plus longues maintiennent à un niveau abordable les ratios service de la dette/revenu.

  • La possibilité de procéder à des extractions hypothécaires et d’effectuer des remboursements anticipés sans frais: la capacité d’emprunter à partir du patrimoine immobilier accumulé permet aux ménages de mettre en valeur leur richesse immobilière directement et d’emprunter davantage lorsque les prix immobiliers augmentent. Les frais pour remboursement anticipé limitent la capacité des ménages à refinancer leur crédit hypothécaire en cas de diminution des taux d’intérêt.

  • Développement de marchés secondaires pour les prêts hypothécaires: plus le marché secondaire est développé et plus il devrait être facile pour les prêteurs de mobiliser des financements via les marchés de capitaux et, toutes autres choses étant égales, de fournir des crédits aux ménages.

Pour faire la synthèse de toutes ces différences internationales, un indice composite de développement du marché hypothécaire a été élaboré à partir d’une simple moyenne de ces cinq indicateurs. L’indice se situe entre 0 et 1, les valeurs supérieures indiquant qu’il est plus facile pour les ménages d’accéder au crédit hypothécaire. Les résultats indiqués au tableau 3.1 montrent que des différences notables subsistent dans les profils institutionnels des marchés hypothécaires des pays avancés examinés, différences qui peuvent sans doute expliquer les fortes inégalités de stock de la dette hypothécaire des ménages (graphique 3.1, panneau inférieur)3.

Tableau 3.1.Différences institutionnelles entre marchés hypothécaires nationaux et indice du marché hypothécaire
Extraction hypothécaire1Refinancement (remboursement anticipé sans frais)1Ratio prêt/valeur type (%)1Échéance moyenne type (années)1Émissions obligataires couvertes (% de l’encours des prêts logement)2Émission de titres adossés à des créances hypothécaires (% de l’encours des prêts logement)2Indice du marché hypothécaire3
AllemagneNonNon70253,60,20,28
AustralieOuiLimité80257,90,69
AutricheNonNon60252,20,31
BelgiqueNonNon83201,90,34
CanadaOuiNon75253,60,57
DanemarkOuiOui803058,50,10,82
EspagneLimitéeNon702011,15,70,40
États-UnisOuiOui803020,10,98
FinlandeOuiNon75172,60,49
FranceNonNon75151,61,00,23
GrèceNonNon75176,20,35
IrlandeLimitéeNon70204,06,60,39
ItalieNonNon50154,70,26
JaponNonNon80254,70,39
NorvègeOuiNon70170,59
Pays-BasOuiOui90300,74,60,71
Royaume-UniOuiLimité75250,96,4
SuèdeOuiOui802510,10,90,66

Sources: Banque centrale européenne (2003); Catte et al. (2004); Calza, Monacelli, and Stracca (2007).

Moyennes 2003–06. Sources: European Mortgage Federation, Hypostat 2006; Bond Market Association et la Réserve fédérale pour les États-Unis; Dominion Bond Rating Services et Statistique Canada pour le Canada; Australia Securitization Forum et Banque de réserve d’Australie pour l’Australie; FinanceAsia.com et Banque du Japon pour le Japon.

La note 3, page 112, donne plus de précisions sur le calcul de cet indice.

Sources: Banque centrale européenne (2003); Catte et al. (2004); Calza, Monacelli, and Stracca (2007).

Moyennes 2003–06. Sources: European Mortgage Federation, Hypostat 2006; Bond Market Association et la Réserve fédérale pour les États-Unis; Dominion Bond Rating Services et Statistique Canada pour le Canada; Australia Securitization Forum et Banque de réserve d’Australie pour l’Australie; FinanceAsia.com et Banque du Japon pour le Japon.

La note 3, page 112, donne plus de précisions sur le calcul de cet indice.

Parmi ces pays, les États-Unis, le Danemark, l’Australie, la Suède et les Pays-Bas semblent avoir les marchés hypothécaires les plus souples et les plus «complets». Dans ces pays, le ratio prêt/valeur type est d’environ 80 %, la durée standard d’une hypothèque est de 30 ans, les produits spécifiquement conçus pour l’extraction hypothécaire sont largement commercialisés, et les prêts standard prévoient une option de remboursement anticipé sans avoir à dédommager le prêteur de capital pour des pertes de prêt ou de marché. Qui plus est, dans ces pays les marchés financiers sont relativement plus importants, comme source de financement pour les crédits hypothécaires. Par exemple, près de 60 % des crédits hypothécaires étaient titrisés aux États-Unis à la fin 2004, par rapport à environ 15 % dans l’UE-15 (voir BRI, 2006). Le fait que les pays d’Europe continentale tendent à se situer plus en retrait semble indiquer que les marchés hypothécaires de ces pays facilitent moins l’accès au financement.

Le secteur du logement et le cycle économique

Certains des principaux attributs du rôle du secteur du logement dans le cycle économique des pays avancés ont été bien établis4.

  • L’évolution des prix immobiliers réels a été étroitement corrélée au cycle économique. Cependant, comme le montre le graphique 3.2, les prix immobiliers réels tendent à être décalés par rapport aux crêtes et aux creux cycliques, en règle générale d’un ou de deux trimestres, les décalages pouvant être plus longs dans certains cas (6 trimestres au Canada, en Suède, en Allemagne et en Italie)5.

Graphique 3.2.Corrélation entre les prix immobiliers réels ou l’investissement immobilier d’habitation réel et l’écart de production1

(Abscisse en trimestres)

Dans la plupart des pays, les prix immobiliers réels tendent à être décalés par rapport au cycle économique. L’investissement immobilier d’habitation tend à devancer le cycle économique, à quelques exceptions près dans la zone euro et les pays nordiques.

Source: calculs des services du FMI.

1 Les prix et investissements réels sont exprimés en écart par rapport à une tendance log-linéaire.

2 Corrélations entre l’écart de production à t = 0 et les prix immobiliers réels à t = −8 … + 8. Par exemple, une corrélation positive à t = 2 signifie que les prix suivent l’écart de production de deux trimestres.

3 Corrélations entre l’écart de production à t = 0 et l’investissement immobilier d’habitation réel à t = −8 … + 8. Par exemple, une corrélation positive à t = −2 signifie que l’investissement réel devance l’écart de production de deux trimestres.

  • Pour plusieurs pays, il y a une relation claire entre activité économique globale et investissement dans l’habitation. Premièrement, l’investissement dans l’habitation annonce le cycle économique dans un certain nombre de pays, à quelques exceptions près dans la zone euro (Allemagne, Italie et Finlande) et dans les pays nordiques (Suède et Norvège) (graphique 3.2). Qui plus est, dans certains pays — les États-Unis, l’Irlande, le Royaume-Uni, le Danemark et les Pays-Bas — l’investissement dans l’immobilier d’habitation a sensiblement accentué les faiblesses de l’économie sur la voie de la récession (tableau 3.2)6. En moyenne, tous cycles et pays confondus, l’investissement dans l’immobilier d’habitation représentait 10 % de la faiblesse de la croissance du PIB un an avant la récession, avec un maximum à 25 % pour les États-Unis (voir Leamer, 2007).

Tableau 3.2.Contributions anormales à la faiblesse de la croissance du PIB un an avant les récessions

(Pourcentages)1

Moyenne pour toutes les récessions depuis 1970
Baisse cumulée anormale du PIB (en points de pourcentage)ConsommationInvestissementExportations nettesInvestissement privé résidentiel
publiqueprivéepublicrésidentiel privénon-résidentiel privéInventairesDernière récession (après 1995)2Quatre derniers trimestres
(contributions relatives − total = 100)
États-Unis−2,6141325108121856
Royaume-Uni−2,2816313213450
Japon−1,7916357332700
Allemagne−3,3194682251100
France−1,511134101464245
Italie−1,81320787182800
Pays-Bas−2,621831611183270
Canada−2,792028355309
Norvège−6,4114152135241528
Australie−1,715066015580
Suède−2,51413109793949
Espagne−2,05221811215280
Irlande−5,70333201532622
Danemark−3,1820416132370
Finlande−4,80281090632

L’appendice 3.1 donne plus de précisions sur le calcul des contributions anormales à la faiblesse de la croissance du PIB un an avant les récessions.

Dates des récessions: États-Unis: 2001:T1–2001:T4; France: 2002:T3–2003:T2; Allemagne: 2002:T3–2003:T2; Italie: 2002:T4–2003:T2; Pays-Bas: 2002:T3–2003:T2; Norvège: 2002:T2–2003:T1; Japon: 2001:T1–2002:T1. Dates obtenues en actualisant l’édition d’avril 2002 des Perspectives de l’économie mondiale.

L’appendice 3.1 donne plus de précisions sur le calcul des contributions anormales à la faiblesse de la croissance du PIB un an avant les récessions.

Dates des récessions: États-Unis: 2001:T1–2001:T4; France: 2002:T3–2003:T2; Allemagne: 2002:T3–2003:T2; Italie: 2002:T4–2003:T2; Pays-Bas: 2002:T3–2003:T2; Norvège: 2002:T2–2003:T1; Japon: 2001:T1–2002:T1. Dates obtenues en actualisant l’édition d’avril 2002 des Perspectives de l’économie mondiale.

Toutefois, selon certaines études, le lien entre secteur immobilier et cycle économique semble s’être affaibli durant la dernière décennie. À l’exception des pays de la zone euro, la vigueur du logement a été un atout durant la phase descendante du début des années 2000. Aux États-Unis, par exemple, le ralentissement conjoncturel enregistré en 2001 était atypique en ce sens que l’investissement dans l’immobilier d’habitation n’a que très peu contribué à la faiblesse du PIB avant la récession par rapport aux épisodes précédents (voir tableau 3.2). De plus, dans le tassement immobilier actuel, quelques pays ont pour l’instant réussi à résister à un profond renversement de cycle immobilier sans glisser dans une récession. De manière plus précise, aux États-Unis, en Irlande, en Suède, en Finlande, en Norvège et au Canada, la contribution de l’investissement immobilier d’habitation à la faiblesse de la croissance du PIB durant l’année écoulée a été bien plus importante que durant l’année qui a précédé d’autres récessions durant les trois dernières décennies (voir tableau 3.2)7.

Faut-il en conclure que le rôle du secteur immobilier dans le cycle économique a changé? Pour tenter de répondre à cette question, il faut tenir compte de deux facteurs. Premièrement, les récents cycles immobiliers sont inhabituels à maints égards, ne serait-ce que du point de vue de leur durée et de leur amplitude. Parmi les pays étudiés, la récente poussée des prix immobiliers a été en moyenne deux fois plus longue et trois fois plus forte que par le passé (tableau 3.3). Deuxièmement, en dépit d’une synchronisation plus marquée que la normale des cycles immobiliers dans les différents pays (voir l’édition de septembre 2004 des Perspectives de l’économie mondiale), le comportement du secteur du logement présente des différences considérables entre les différents pays. La montée des prix a été particulièrement nette en Australie, en Irlande, aux Pays-Bas, en Espagne et au Royaume-Uni, suivis par les États-Unis et quelques pays nordiques. À l’autre extrême se situent l’Allemagne et le Japon, où les prix sont restés plutôt stables, voire ont diminué durant la dernière décennie. Le ralentissement actuel du secteur du logement se manifeste également avec de grandes différences, au même titre que les perspectives d’ajustement (encadré 3.1).

Tableau 3.3.Caractéristiques des cycles des prix du logement1
Durée (trimestres)Amplitude (en %)
Expansions2639,2
Contractions1720,4
Expansion récente59116,6

Le tableau montre les moyennes des différents pays à partir des données trimestrielles des prix réels du logement dans les 19 pays de l’OCDE examinés dans le chapitre sur la période allant de 1970 à 2007. Une crête (un creux) est définie comme le niveau maximum (minimum) local des prix immobiliers réels. Si deux crêtes locales se produisent dans un même pays dans un espace de huit trimestres, la plus élevées des deux est retenue.

Le tableau montre les moyennes des différents pays à partir des données trimestrielles des prix réels du logement dans les 19 pays de l’OCDE examinés dans le chapitre sur la période allant de 1970 à 2007. Une crête (un creux) est définie comme le niveau maximum (minimum) local des prix immobiliers réels. Si deux crêtes locales se produisent dans un même pays dans un espace de huit trimestres, la plus élevées des deux est retenue.

Ces différences à l’échelle internationale nous rappellent que la dynamique du secteur du logement et son rapport à l’activité économique peuvent varier considérablement selon la multiplicité de facteurs locaux qui agissent sur l’offre et la demande. Par exemple, dans les pays où le marché du travail présente une plus grande souplesse et où le secteur du bâtiment se caractérise par une plus forte intensité de main-d’œuvre, les variations de la demande peuvent entraîner des réactions plus marquées sur le plan de l’offre de logement et de l’emploi dans le bâtiment et, in fine, avoir des retombées plus profondes sur l’activité économique. Les États-Unis ont justement un marché du travail très souple et un secteur BTP à forte intensité de main-d’œuvre, ce qui peut expliquer pourquoi une diminution de l’investissement immobilier constitue un indicateur avancé très important des phases de ralentissement conjoncturel (graphique 3.3)8.

Graphique 3.3.Caractéristiques du marché du travail et contribution de l’investissement d’habitation au cycle économique

La contribution de l’investissement d’habitation à la faiblesse du PIB avant les récessions est plus importante dans les pays dont le marché du travail est moins rigide et où le secteur du bâtiment représente une plus grande part de l’emploi.

Sources: UNIDO, Industrial Statistics Database; calculs des services du FMI.

1 L’intensité du bâtiment dans l’emploi est la moyenne sur la période 1979–2005 de la part du revenu correspondant à l’emploi dans le secteur du bâtiment par rapport à la moyenne internationale.

2 Indice de protection de l’emploi de l’OCDE (2004).

En revanche, dans les pays où les contraintes sur l’offre sont plus fortes, le cycle immobilier peut influer davantage sur la variation des prix que sur les niveaux de construction, ce qui peut avoir des répercussions sur la richesse des ménages et la consommation.

Les caractéristiques et la structure des marchés hypothécaires interviennent également dans le lien entre les marchés du logement et le cycle économique. Certains auteurs avancent d’ailleurs que le développement des circuits financiers de ces deux dernières décennies a peutêtre découplé le secteur du logement de l’investissement et de la consommation (voir Dynan, Elmendorf, and Sichel, 2006, et Campbell and Hercowitz, 2005). D’autres signalent que l’intégration croissante du financement immobilier aux marchés de capitaux a réduit l’élasticité de l’investissement d’habitation aux taux d’intérêt. Avec, par ailleurs, une politique monétaire plus stable et plus prévisible, cela a sans doute atténué l’importance macroéconomique de la transmission des chocs de politique monétaire par le biais du secteur du logement (Bernanke, 2007)9.

Financement du logement et phénomènes de contagion

Vu l’importance relative de la valeur du logement dans le patrimoine des ménages, les fluctuations des prix immobiliers devraient influer sur la consommation via les effets de richesse. Cela dit, ces mécanismes sont complexes, car le logement a un double rôle d’actif réel et de dépense nécessaire (un bien qui produit des services d’habitation). Autrement dit, une augmentation des prix immobiliers redistribue la richesse au sein du secteur des ménages au lieu de doper la richesse globale10. En voyant les choses sous cet angle, l’impact cyclique des prix immobiliers sur la consommation s’explique par l’importance du logement comme garantie: l’augmentation des prix peut accroître la valeur de la garantie dont les ménages peuvent disposer, relâcher les contraintes d’emprunt et promouvoir la consommation. Cet effet peut être particulièrement intense si les anticipations de revenu augmentent en même temps que les prix, ce qui donne aux ménages l’occasion d’emprunter sur la base de cette augmentation escomptée de revenu11.

Deux constats à l’échelle internationale soustendent l’hypothèse selon laquelle les prix immobiliers influent sur les dépenses des ménages, principalement du fait du rôle du logement comme garantie:

  • La corrélation entre consommation et prix immobiliers aux fréquences des cycles économiques est plus forte dans les pays où les valeurs d’indice hypothécaire sont plus élevées (graphique 3.4, panneau supérieur).

Graphique 3.4.Indice du marché hypothécaire, corrélation entre la consommation et les prix immobiliers, et propension marginale à long terme à consommer à partir de la richesse immobilière

Le lien entre consommation privée et richesse issue du patrimoine immobilier est plus fort dans les économies où les marchés du crédit hypothécaire sont plus développés.

Source: calculs des services du FMI.

  • Les coefficients qui relient la consommation au patrimoine immobilier dans un modèle économétrique (à correction d’erreur) de consommation sont supérieurs dans les pays où les valeurs d’indice hypothécaire sont plus élevées (graphique 3.4, panneau inférieur). L’évolution des systèmes de financement immobilier durant les deux dernières décennies a sans doute étendu le champ des retombées de la montée des prix sur le plan des garanties. Cependant, l’impact sur la volatilité de la consommation et de la production est théoriquement ambigu, car deux effets sont peut-être à l’œuvre qui se compensent mutuellement. Premièrement, les ménages peuvent être mieux à même de lisser leur consommation en présence de chocs adverses sur leurs revenus grâce à un accès plus facile aux financements garantis par leur patrimoine immobilier (Dynan, Elmendorf, and Sichel, 2006). Deuxièmement, les fluctuations macroéconomiques peuvent être amplifiées par des variations endogènes des contraintes de garantie liées aux valeurs immobilières — l’accélérateur financier analysé dans Kiyotaki and Moore (1997); Bernanke and Gertler (1995); Bernanke and Gilchrist (1999); et Iacoviello (2005).

Encadré 3.1.Évaluation des vulnérabilités aux corrections du marché du logement

Après une longue période de forte expansion, le secteur du logement donne depuis peu des signes d’essoufflement dans plusieurs pays avancés (voir graphique 1.6, panneaux inférieurs). En termes réels, la croissance des prix immobiliers accuse un certain ralentissement dans de nombreux pays, et dans quelques-uns d’entre eux — dont les États-Unis, l’Irlande et le Danemark — les prix réels du logement ont chuté durant l’année écoulée. En pourcentage du PIB, l’investissement immobilier d’habitation réel est, depuis peu, également en recul dans plusieurs pays, notamment en Australie, aux États-Unis et, surtout, en Irlande, où la diminution a été d’environ 3½ points de PIB par rapport aux maxima des cinq dernières années.

Quels sont les pays où les prix du logement et l’investissement d’habitation risquent le plus de chuter davantage? La présente analyse de la vulnérabilité à une correction du marché du logement s’appuie sur deux considérations: premièrement la question de savoir dans quelle mesure l’augmentation des prix du logement de ces dernières années échappe aux fondamentaux et, deuxièmement, l’appréciation de l’augmentation du ratio investissement immobilier d’habitation/PIB durant les dix dernières années.

Ampleur de la surévaluation des prix du logement

Pour chacun des pays, la croissance des prix immobiliers est modélisée comme une fonction d’un ratio d’accessibilité (ratio décalé prix du logement/revenu disponible), de la croissance du revenu disponible par habitant, des taux d’intérêt à court terme, des taux d’intérêt à long terme, de la croissance du crédit et de la variation des prix des actions et de la population en âge de travailler1. La part de l’augmentation des prix du logement qui ne parvient pas à être expliquée (désignée «écart de prix») pourrait être imputable aux variables omises dans le modèle — par exemple, volatilité macroéconomique, rythme de formation des ménages et immigration —, mais elle pourrait également être due à une surévaluation et, partant, pourrait servir à identifier les pays particulièrement susceptibles de connaître une correction des prix du logement.

Écarts des prix du logement

(Pourcentages)

Source: calculs des services du FMI.

Le premier graphique montre, pour la période 1997–2007, la part de l’augmentation des prix du logement que ne parviennent pas à expliquer les fondamentaux. Les pays qui ont enregistré les plus fortes augmentations «inexpliquées» étaient l’Irlande, les Pays-Bas et le Royaume-Uni. À la fin de la décennie, les prix du logement dans ces pays dépassaient d’environ 30 % le niveau justifié par les fondamentaux. Plusieurs autres pays, dont la France, l’Australie et l’Espagne, présentaient des écarts de quelque 20 %. Au vu de ce critère, les États-Unis se situent vers le milieu du classement de la vulnérabilité à une correction du logement, ce qui tient en partie au fait que les prix immobiliers américains ont déjà commencé à fléchir (ainsi que le constate l’U.S. Office of Federal Housing Enterprise Oversight, OFHEO, au troisième trimestre 2007, les prix réels du logement étaient 2¼ % en dessous de leur maxima de la fin 2006).

À l’évidence, bien qu’une part importante de ces écarts devrait être progressivement corrigée, la baisse nominale des prix du logement n’est pas le seul mécanisme d’ajustement. Un taux d’inflation modéré et le concours des variables fondamentales qui sous-tendent les prix immobiliers réels peuvent aussi contribuer à combler l’écart à terme. Inversement, une évolution négative de certains de ces fondamentaux pourrait creuser l’écart et exiger un ajustement encore plus important. Concrètement, la diminution des anticipations de revenu et le resserrement des conditions de crédit peuvent pousser davantage à la baisse les prix du logement.

Investissement immobilier d’habitation

Le ratio investissement immobilier d’habitation/production totale permet de voir dans quelle mesure l’économie est directement exposée à un affaiblissement du marché du logement. Normalement, cet investissement ne représente cependant pas une grande partie de l’économie. L’Irlande et l’Espagne font figure de notables exceptions; à la fin de 2007, l’investissement d’habitation y représentait 12 et 9 % du PIB, respectivement, contre une moyenne de quelque 6½ % pour les pays avancés (deuxième graphique). La part relativement faible du PIB qui revient à la construction de logements aide à comprendre pourquoi la contribution moyenne de l’investissement immobilier d’habitation à la croissance économique des pays avancés a été plutôt faible — à environ 5 % — durant les trois dernières décennies.

Cela étant, de fortes corrections dans la construction de logements peuvent avoir un effet non négligeable sur la croissance. Par exemple, aux États-Unis, la perte de 1½ point de PIB de l’investissement immobilier d’habitation réel depuis la fin de 2005 a contribué à une diminution de ¾ de point de la croissance du PIB en 2006 et 2007. De plus, comme le signale l’analyse du présent chapitre, cet investissement semble annoncer le cycle conjoncturel dans beaucoup de pays avancés, et donc un fléchissement de la construction de logements pourrait être un important facteur de ralentissement conjoncturel.

Ratio investissement immobilier d’habitation/PIB, trimestre le plus récent1

(Pourcentages)

Source: calculs des services du FMI.

1 Les données de 2007:T2 sont utilisées pour l’Allemagne, la Belgique, l’Irlande, la Nouvelle-Zélande, les Pays-Bas et le Royaume-Uni, et celles de 2007:T3 pour les autres pays.

2 La tendance linéaire de l’investissement d’habitation réel est calculée à partir des données de 1970:T2 jusqu’au trimestre le plus récent disponible.

Pour ces raisons, il pourrait être intéressant d’évaluer dans quelle mesure les pays avancés sont exposés à une baisse de régime de l’investissement d’habitation. Deux éléments peuvent servir à apprécier la vulnérabilité d’un pays à un recul de la construction de logements.

États-Unis: ratio investissement immobilier d’habitation réel/PIB

(Pourcentages; les parties grisées correspondent à des récessions)

Source: calculs des services du FMI.

Écarts des prix du logement et investissement immobilier d’habitation réel

Source: calculs des services du FMI.

1 L’écart de l’investissement immobilier d’habitation réel par rapport à la tendance linéaire est la différence entre l’investissement effectif (en pourcentage du PIB pour le trimestre le plus récent) et l’investissement prédit par une tendance linéaire partant du 2e trimestre de 1970.

Premièrement, à la fin 2007, le ratio investissement d’habitation/PIB semblait dépasser fortement les tendances historiques dans plusieurs pays, notamment en Espagne et au Danemark, mais également en France, en Italie, en Finlande et en Belgique (d’environ ¾ de point de PIB pour la zone euro) (voir deuxième graphique). Dans d’autres pays, le ratio au milieu ou à la fin de 2007 semble être proche de la tendance historique, voir en dessous. Plus précisément, du fait de la baisse de l’investissement immobilier d’habitation depuis le début de 2006, le ratio semble être revenu à la tendance en Irlande, aux États-Unis et en Australie. Cela ne signifie cependant pas que l’investissement ne baissera pas davantage dans ces pays. Avec la modération de la demande et l’élargissement du parc disponible, un ratio d’investissement inférieur à la tendance pourrait être nécessaire pour ramener le parc immobilier au niveau souhaité. En effet, durant les phases conjoncturelles descendantes des trois dernières décennies aux États-Unis, l’investissement immobilier d’habitation a diminué en moyenne d’environ 1 point de PIB par rapport à la tendance (cet écart a atteint un maximum de 2 points lors de la récession du début des années 80) (troisième graphique). Autrement dit, compte tenu des données historiques et du niveau toujours élevé du parc de logements invendus, aux États-Unis l’investissement immobilier d’habitation pourrait perdre de 0,5 à 1 point de PIB de plus durant les trimestres à venir.

Deuxièmement, il semble y avoir eu durant la dernière décennie un lien positif entre l’augmentation de l’investissement immobilier d’habitation et la surévaluation des logements (quatrième graphique). Il en ressort que les pays où les prix ont manifesté la plus grande exubérance sont également ceux qui ont connu la plus forte accélération d’investissement d’habitation, l’offre de logement ayant réagi aux signaux des prix. Dans ces pays, l’investissement d’habitation est sans doute plus exposé à d’autres corrections des prix du logement, en ligne avec les fondamentaux. Au vu de cela, le Danemark, l’Espagne et la France sembleraient être les pays les plus vulnérables, alors que le Royaume-Uni et les Pays-Bas sembleraient l’être moins, du fait que l’augmentation de l’investissement immobilier d’habitation n’a pas été aussi prononcée durant la dernière décennie, malgré la forte augmentation des prix du logement.

Conclusions

Le marché du logement de nombreux pays avancés a connu une expansion longue et forte durant ces dernières années. Ce phénomène ne s’est cependant pas manifesté de la même manière partout, du fait de la nature particulièrement locale de plusieurs des facteurs qui agissent sur l’offre et la demande de logement. Compte tenu de l’importance de ces facteurs locaux, la correction du marché américain du logement n’annonce pas nécessairement une période de correction dans les autres pays. Toutefois, en faisant la part de ces spécificités nationales, il apparaît que des tensions similaires s’exercent également sur d’autres marchés du logement.

Concrètement, les pays qui semblent particulièrement vulnérables à une correction plus poussée des prix du logement sont l’Irlande, le Royaume-Uni, les Pays-Bas et la France. Dans ces pays, il est difficile d’expliquer l’ampleur de la montée des prix à partir des fondamentaux. De plus, l’affaiblissement du marché du logement peut également peser sur la croissance du fait d’une diminution de l’investissement immobilier d’habitation. Les pays où les prix ont le plus augmenté semblent également plus vulnérables à ce phénomène — c’est notamment le cas du Danemark, de l’Espagne et de la France.

Note: Le principal auteur du présent encadré est Roberto Cardarelli, qui a reçu l’aide de Gavin Asdorian.1 Le présent encadré apporte de nouveaux éléments à une analyse comparable présentée dans les Perspectives de l’économie mondiale d’octobre 2007.

Bien que le rôle que peut jouer le financement immobilier dans le lissage de la consommation soit important, il ne s’applique peut-être pas entièrement à tous les ménages (Dynan and Kohn, 2007). Nombreux sont ceux dont les revenus baissent sans qu’ils soient pour autant en mesure d’emprunter pour lisser leur consommation, même dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus flexibles. En outre, si les pertes de revenu se produisent au même moment où les prix immobiliers fléchissent, certains ménages peuvent être amenés à modérer considérablement leurs dépenses. De plus, comme l’illustrent les récentes difficultés des emprunteurs sur le marché des subprimes aux États-Unis, l’accès plus facile au crédit hypothécaire a peut-être affaibli une forme importante de discipline chez certains emprunteurs. Du fait d’un endettement excessif, certains ménages peuvent connaître des difficultés financières en cas de choc adverse, et la réaction de la consommation au revenu, loin d’être lissée, risque de s’en trouver amplifiée (Debelle, 2004). Enfin, dans le cas des consommateurs qui connaissent des contraintes de crédit, même lorsque des formules d’extraction hypothécaires existent, les innovations qui facilitent les emprunts garantis par le patrimoine immobilier risquent d’intensifier la réaction de leur consommation à divers chocs économiques — conformément au principe de l’accélérateur financier12.

Le rôle du secteur du logement dans les fluctuations de la production a-t-il évolué dans le temps, et change-t-il d’un pays à l’autre? Pour répondre à cette question de manière plus systématique, nous avons estimé un modèle d’auto-régression vectorielle (VAR) pour les prix immobiliers réels, l’investissement d’habitation et d’autres grandes variables macroéconomiques et monétaires se rapportant à 18 pays, à partir de données trimestrielles pour la période allant de 1970 (ou la première année pour lesquelles des données sont disponibles) à 200613. Pour les pays présentant des séries chronologiques suffisamment longues, la période d’échantillonnage est divisée en deux volets — de 1970 au milieu des années 80, et du milieu des années 80 à 2006 — pour mieux examiner les changements dans le temps.

Le modèle prévoit un choc de politique monétaire sous la forme d’un dispositif d’identification récursif classique: les taux d’intérêt à court terme peuvent influencer les autres variables avec un décalage d’un trimestre, mais ils ont un effet immédiat sur les écarts entre taux courts et taux longs. Un choc de la demande de logement est inclus en combinant la stratégie d’identification récursive avec des restrictions de signe: à savoir que les chocs de la demande de logement n’ont pas d’effet contemporain sur la production et les prix, et ils font évoluer l’investissement dans l’immobilier d’habitation et les prix du logement dans la même direction14.

  • En moyenne, dans les pays analysés, les chocs de la demande de logement expliquent une part importante (un quart à près de la moitié) des fluctuations constatées dans l’investissement et les prix (tableau 3.4)15. Il semblerait donc que le secteur du logement tend à avoir sa propre dynamique (voir également Zhu, 2005). Cette dynamique interne s’est d’ailleurs renforcée durant la seconde période, ce qui laisse supposer que le secteur du logement est peut-être devenu ces deux dernières décennies une source de volatilité économique plus importante que par le passé.

Tableau 3.4.Décomposition de la variance des prévisions — Moyenne des pays1
Horizon (trimestres)141218
(production, en pourcentage)
1ère période4889
2e période14812
(investissement d’habitation, en pourcentage)
1ère période40312625
2e période49493933
(prix immobiliers, en pourcentage)
1ère période44292121
2e période62553830

Pourcentage de la variance de l’erreur de prévision d’une variable (par exemple production) à un horizon donné (par exemple 12 trimestres) du fait d’un choc de la demande de logement.

Pourcentage de la variance de l’erreur de prévision d’une variable (par exemple production) à un horizon donné (par exemple 12 trimestres) du fait d’un choc de la demande de logement.

  • L’impact des chocs de la demande de logement sur les fluctuations de l’économie globale varie sensiblement d’un pays à l’autre et dans le temps (graphique 3.5). Aux États-Unis et au Japon, ces chocs représentent de 20 à 25 % de la variance de la production (au bout de huit trimestres) durant la seconde période, soit une part nettement plus importante que durant la première. En revanche, les chocs de la demande de logement dans beaucoup de pays européens représentent 5 % de la variation de la production, voire moins. Il est intéressant de constater que, dans les pays où les chocs exogènes de la demande de logement influent davantage sur le marché immobilier, ces chocs ont également un impact plus marqué sur l’économie dans son ensemble (graphique 3.6).

Graphique 3.5.Part de la variation de la production attribuable aux chocs de la demande de logement1

(Pourcentages, à huit trimestres)

La part de la variation de la production attribuable aux chocs de la demande de logement varie considérablement d’un pays à l’autre.

Source: calculs des services du FMI.

1 L’absence de valeurs durant la première sous-période dans certains pays s’explique par le manque de séries chronologiques suffisamment longues sur les variables de logement. Voir appendice 3.1 pour plus de détails sur les données utilisées dans l’auto-régression vectorielle.

Graphique 3.6.Corrélation entre parts de la variation de la production et du secteur immobilier attribuables à des chocs de la demande de logement

(Pourcentages, à huit trimestres, 1983–2007)

Dans les pays où les chocs de la demande de logement expliquent une plus grande part des fluctuations des variables immobilières, ils expliquent aussi une plus grande part des fluctuations de la production.

Source: calculs des services du FMI.

Il ressort de ce qui précède que le rôle du marché du logement comme source de garanties d’emprunt renforce les effets que ce marché peut avoir sur l’économie dans son ensemble. Le graphique 3.7 illustre cette interprétation: il montre que, dans les pays où le système de financement du logement présente une plus grande souplesse, les effets de contagion du secteur du logement sont plus importants.

Graphique 3.7.Corrélation entre part de la variation de la production attribuable aux chocs de la demande de logement et indice du marché hypothécaire

(Pourcentages, à huit trimestres, 1983–2007)

Dans les marchés où les marchés hypothécaires sont plus développés, les chocs de la demande de logement tendent à expliquer une plus grande part des fluctuations de la production.

Source: calculs des services du FMI.

Le logement et le financement immobilier comme mécanisme de transmission de la politique monétaire

Le graphique 3.8 résume les principaux mécanismes de transmission de la politique monétaire par le biais du secteur du logement. Les variations de taux de change agissent sur la demande intérieure directement, par l’effet sur la construction de logements et sur les intentions de dépenses des ménages via l’évolution des coûts et de la disponibilité de crédit, et indirectement, par leur effet sur les prix immobiliers. Les prix immobiliers peuvent, à leur tour, agir sur la demande globale en faisant varier les incitations à l’investissement d’habitation (effet q de Tobin16) et la capacité des ménages à utiliser leur patrimoine immobilier comme garantie de financement de la consommation.

Graphique 3.8.Logement et mécanisme de transmission de la politique monétaire

Avant la déréglementation des marchés hypothécaires, les variations de la politique monétaire avaient généralement un effet considérable sur l’investissement immobilier d’habitation, par le biais de la disponibilité de crédit immobilier. Le financement du secteur était alors dominé par des prêteurs spécialisés qui finançaient les crédits hypothécaires à long terme principalement à partir de dépôts d’épargne à plus court terme dont la rémunération était plafonnée. Les augmentations de taux directeurs tendaient donc à tarir ces dépôts et, par ricochet, à rétrécir le produit net des institutions de crédit hypothécaire — d’où une moindre disponibilité de crédit.

À mesure que les marchés hypothécaires se sont intégrés plus généralement dans le système financier, le logement a pu se financer à partir d’un plus large éventail d’investisseurs, et la disponibilité de crédit a joué un rôle beaucoup moins important comme mécanisme de transmission de la politique monétaire. De fait, plusieurs auteurs attribuent à ce phénomène la réduction de l’amplitude des cycles d’investissement immobilier d’habitation aux États-Unis depuis le milieu des années 80 (voir Estrella, 2002; Schnure, 2005; et Bernanke, 2007).

Cela dit, au moins trois autres éléments signalent que la déréglementation financière a peut-être renforcé le rôle du logement dans la transmission de la politique monétaire. Premièrement, avec l’intensification de la concurrence dans le financement du logement les fournisseurs de crédit hypothécaire auront tendance à ajuster les taux d’intérêt plus rapidement en réaction à l’évolution des taux directeurs. Deuxièmement, comme les ménages et les entreprises ont accès à un plus large éventail de produits de crédit, l’investissement dans l’immobilier d’habitation et la consommation de biens durables peuvent réagir plus fortement aux variations de taux d’intérêt17. Troisièmement, un meilleur accès au crédit hypothécaire peut accroître la sensibilité des prix immobiliers aux taux d’intérêt et, partant, renforcer l’effet de la politique monétaire lié à la garantie (Iacoviello and Minetti, 2002).

Afin d’évaluer l’effet net de cette dynamique sur le rôle du logement dans la transmission de la politique monétaire aux États-Unis, le modèle de VAR permet de comparer la réaction de l’investissement dans l’immobilier d’habitation, des prix immobiliers et de la production aux chocs de la politique monétaire aux États-Unis durant les périodes qui ont précédé et suivi la déréglementation des marchés hypothécaires18.

Les résultats confirment qu’il y a des différences sensibles entre les deux périodes. Les chocs de la politique monétaire ont eu une incidence moins forte sur l’investissement dans l’habitation et la production durant la deuxième période, mais leurs effets ont été plus durables (graphique 3.9). Les prix immobiliers ont réagi plus lentement durant la seconde période, mais leur diminution était plus persistante et finalement plus forte — le déclin maximum étant atteint au bout de quatre années, par rapport à deux durant la première période19.

Graphique 3.9.Effet des chocs de la politique monétaire sur la production et les variables du secteur du logement aux États-Unis1

(Pourcentages)

Durant la seconde période, l’investissement dans l’immobilier d’habitation et la production réagissent moins au resserrement de la politique monétaire, mais leur déclin est plus persistant. Les prix immobiliers réels réagissent plus lentement, mais leur déclin maximum est plus prononcé que durant la première période.

Source: calculs des services du FMI.

1 Les chocs de la politique monétaire sont définis comme une augmentation d’un écart-type des taux d’intérêt à court terme.

Cependant, ces résultats ne tiennent pas compte des différences d’ampleur et de durée des chocs de la politique monétaire dans les deux sous-échantillons. Avant le milieu des années 80, la politique monétaire se caractérisait par de fortes fluctuations des taux d’intérêt — dans le premier sous-échantillon, le choc de la politique monétaire correspondait à une augmentation initiale de 130 points de base du taux des fonds fédéraux, avec un retour au niveau initial au bout de deux années environ. En revanche, depuis le milieu des années 80, la politique monétaire est devenue plus prévisible et systématique dans sa réponse — dans le second sous-échantillon, l’augmentation du taux des fonds fédéraux durant la période de chocs est bien plus modeste (35 points de base) et persistante (elle ne s’efface qu’au bout de trois ans).

Pour tenir compte de ces différences de chocs de politique monétaire, les réponses maxima des variables de production et de logement sont normalisées par l’augmentation des taux d’intérêt courts durant la période du choc — ce qui permet d’obtenir l’élasticité de ces variables à un resserrement de 100 points de base des taux d’intérêt. Cette normalisation semble signaler que l’élasticité de l’investissement immobilier d’habitation aux chocs monétaires aux États-Unis n’a que faiblement diminué durant la seconde période, alors que l’élasticité des prix immobiliers et de la production a augmenté (graphique 3.10)20.

Graphique 3.10.Élasticité de l’investissement immobilier d’habitation réel, des prix immobiliers et de la production à un relèvement de 100 points de base des taux d’intérêt courts1

(Pourcentages)

En normalisant le recul maximal des variables de production et de logement à partir de la taille du choc de la politique monétaire, il apparaît que l’élasticité de l’investissement d’habitation et de la production aux taux d’intérêt n’a que faiblement diminué aux États-Unis, et que l’élasticité des prix immobiliers s’est accrue dans la majorité des pays.

Source: calculs des services du FMI.

1 Réponses aux impulsions maximales à une variation d’un écart-type des taux d’intérêt à court terme divisées par la variation initiale du taux d’intérêt. Aucune donnée n’était disponible pour la première période pour l’Autriche, la Belgique, le Danemark, l’Espagne, la Grèce, l’Irlande et la Norvège. Dans le cas de l’Allemagne, les élasticités manquantes durant la seconde période s’expliquent par le «mauvais» signe de la réponse, probablement du fait de l’impact de l’unification (voir également Calza, Monacelli, and Stracca, 2007).

Pour les autres pays, il n’y a pas de profil de variation clair de l’élasticité de l’investissement dans l’immobilier d’habitation aux chocs de la politique monétaire, encore que la sensibilité se soit, semble-t-il, accrue au Royaume-Uni, aux Pays-Bas et en France. En revanche, la réaction des prix immobiliers et de la production aux chocs estimés de la politique monétaire est généralement plus forte durant la seconde période dans l’ensemble des pays considérés. Il importe notamment de souligner pour la présente analyse que les pays qui ont des marchés hypothécaires plus développés tendent également à avoir des élasticités plus fortes des prix immobiliers et de l’investissement immobilier d’habitation aux chocs de la politique monétaire durant la seconde période (graphique 3.11)21. De plus, la réaction de la production aux chocs de la politique monétaire est également plus forte dans les pays dont les marchés hypothécaires sont plus souples.

Graphique 3.11.Élasticité de l’investissement immobilier d’habitation réel, des prix du logement réels et de la production aux taux d’intérêt, et indice du marché hypothécaire1

Durant la seconde sous-période (1983–2007), l’élasticité des deux variables de logement et de la production aux taux d’intérêt tendait à être supérieure dans les pays où les marchés hypothécaires étaient plus développés.

Source: calculs des services du FMI.

1 L’élasticité de l’investissement immobilier d’habitation réel aux taux d’intérêt est, par exemple, la réaction maximale (en valeur absolue) de l’investissement immobilier d’habitation réel à une augmentation d’un écart-type du taux d’intérêt divisé par la taille de l’augmentation du taux d’intérêt au moment du choc.

Globalement, d’après ces résultats, le système de financement du logement exerce une profonde influence sur le rôle du logement dans le mécanisme de transmission de la politique monétaire, mais cette relation est complexe22. Ils montrent notamment que lorsque l’accès aux garanties immobilières est plus aisé, le prix du logement est plus étroitement lié aux chocs de la politique monétaire, et que les effets des chocs monétaires sur la production sont plus importants dans les pays où les marchés de financement immobilier sont relativement plus développés et concurrentiels. Par ailleurs, aucune relation systématique n’est mise en évidence entre le développement du marché hypothécaire et les effets des chocs de politique monétaire sur l’investissement immobilier d’habitation.

Le même dispositif de VAR peut servir à modéliser ce qu’il serait advenu des récents boums immobiliers si durant les cinq années précédentes la politique monétaire avait été systématiquement resserrée. Pour ce faire, deux scénarios contrefactuels peuvent être établis: l’un qui retrace l’évolution des prix immobiliers et de l’investissement immobilier d’habitation lorsque les taux d’intérêt restent constants durant la période, et l’autre qui situe les taux 100 points de base au-dessus des taux effectivement constatés23.

Si l’on compare les données contrefactuelles et le sentier effectif des variables immobilières, il apparaît que le niveau exceptionnellement bas des taux d’intérêt aux États-Unis entre 2001 et 2003 a quelque peu contribué à la forte expansion du marché immobilier, tant du point de vue de l’investissement d’habitation que de la poussée des prix jusqu’au milieu de 2005 (graphique 3.12), comme l’avance Taylor (2007)24. L’impact du relâchement des conditions monétaires sur le cycle du logement a sans doute été renforcé par la moindre rigueur des normes de prêt et la prise excessive de risque par les prêteurs, comme semblerait l’indiquer le cycle d’expansion–compression du crédit sur le marché américain des subprimes (Dell’Ariccia, Igan, and Laeven, 2008). Une analyse comparable a été réalisée pour deux pays européens plus petits: l’Irlande et les Pays-Bas, pays dont le marché hypothécaire présente un degré de souplesse sensiblement différent comme le montre l’indice utilisé dans le présent chapitre (0,34 pour l’Irlande et 0,69 pour les Pays-Bas). Dans le cas de l’Irlande, qui a un marché moins flexible, l’analyse ne signale pas qu’une politique monétaire plus rigoureuse aurait donné des résultats sensiblement différents pour le marché du logement. En revanche, dans celui des Pays-Bas, l’analyse fait apparaître que le resserrement de la politique monétaire durant cette période aurait pu contenir la dynamique du logement, notamment au regard des prix.

Graphique 3.12.Perspective contrefactuelle de la politique monétaire

(Taux de croissance en glissement annuel; en pourcentage)

L’augmentation des prix du logement et de l’investissement dans l’immobilier d’habitation aux États-Unis durant les six dernières années aurait été beaucoup plus limitée si les taux d’intérêt à court terme étaient restés inchangés. La différence aurait été relativement faible en Irlande et, notamment dans le cas de l’investissement d’habitation, aux Pays-Bas.

Source: calculs des services du FMI.

Les variations du cycle du logement devraient-elles influer sur la politique monétaire?

La récente montée des prix immobiliers dans de nombreux pays avancés et les perspectives d’un ralentissement de l’économie mondiale provoqué par la forte baisse de régime du marché immobilier américain, ont fait resurgir le débat sur la question de savoir si la politique monétaire devait réagir aux prix des actifs, et notamment des actifs immobiliers. On s’accorde généralement à reconnaître que, lorsque les prix des actifs s’effondrent — par exemple après l’éclatement d’une bulle —, la politique monétaire devrait réagir de façon rapide et décisive pour maîtriser l’inflation et stabiliser la production. Cependant, la convergence est moindre pour ce qui est de la meilleure démarche à suivre face à une montée des prix des actifs.

L’orthodoxie veut que les banquiers centraux s’abstiennent de cibler un niveau de prix d’actif particulier et ne réagissent à des variations de prix que dans la mesure où elles ont une incidence sur l’inflation et la production effectives ou escomptées (Mishkin, 2007). Les arguments qui sous-tendent cette démarche tiennent aux difficultés à identifier les bulles de prix d’actifs et à l’incertitude de l’impact de la politique monétaire sur ces prix.

D’aucuns estiment cependant qu’il pourrait être avantageux de «réduire la voilure», c’est-à-dire d’accroître les taux d’intérêt pour maîtriser le gonflement des bulles immobilières et contribuer à contenir l’accumulation de déséquilibres financiers (Borio and White, 2004, et Bordo and Jeanne, 2002). En prenant les devants de la sorte il serait possible de réduire les risques d’un effondrement fracassant pouvant avoir de graves conséquences pour l’économie réelle et l’inflation. Qui plus est, une politique monétaire qui se limiterait à «ramasser les pots cassés» une fois que les prix des actifs ont chuté risquerait d’encourager des variations excessives de prix et donner d’autant plus aux marchés l’impression que les paris des investisseurs ne présentent que très peu de risques (Ahearne et al., 2005).

Selon cet argumentaire, les banques centrales devraient se tenir prêtes à réagir aux poussées anormalement rapides des prix des actifs en resserrant la politique monétaire, même s’il semble peu probable que ces augmentations puisse agir sur l’inflation et la production à court terme. Cela ne signifie pas pour autant un changement du mandat des banques centrales, même si elles appliquent un régime de ciblage de l’inflation: le désalignement des prix des actifs doit être pris en considération du fait des risques qu’il présente pour la stabilité financière et de la menace d’une forte contraction de la production en cas d’éclatement d’une bulle, ce qui pourrait également réduire les tensions inflationnistes. Cependant, compte tenu du temps que les déséquilibres mettent à s’accumuler et à se dénouer, la prise en considération des prix des actifs risquerait de repousser l’horizon des cibles d’inflation au-delà de la période d’un à deux ans généralement utilisée dans de nombreux régimes de ciblage de l’inflation (Borio, 2006)25.

Un nombre grandissant de banquiers centraux — notamment à la Banque d’Angleterre, à la Norges Bank, à la Banque du Canada et à la Banque de réserve de Nouvelle-Zélande — ont récemment avancé que, dans quelques rares cas, les banques centrales devraient «réduire la voilure» face à des poussées exceptionnellement importantes des prix des actifs. La décision de la banque centrale de Suède au début de 2006 de relever son taux directeur malgré une diminution de ses prévisions d’inflation en est un exemple concret. Cette décision avait été justifiée par une référence explicite à l’augmentation de l’endettement des ménages et des prix immobiliers. Qui plus est, plusieurs déclarations récentes de dirigeants de plusieurs banques centrales — dont la Banque d’Angleterre, la Banque centrale européenne et la Banque de réserve d’Australie — reconnaissent que les banques centrales pourraient être amenées à examiner l’effet des prix des actifs sur l’inflation et la production audelà de l’horizon habituel d’un à deux ans (voir Mishkin, 2007).

Il ressort principalement de notre analyse que les innovations dans les systèmes de financement immobilier ont intensifié les effets de débordement du secteur du logement sur l’économie dans son ensemble et que le logement semble jouer un rôle particulièrement important dans le mécanisme de transmission monétaire dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus développés. Ces conclusions soulèvent la question de savoir si la réaction de la politique monétaire aux variations dans le secteur du logement devrait s’adapter au niveau de développement des marchés hypothécaires locaux.

Pour aborder cette question, nous avons élaboré un modèle macroéconomique offrant une présentation stylisée du secteur du logement, comme dans Calza, Monacelli, and Stracca (2007), de manière à illustrer en quoi le logement comme garantie de prêt peut agir sur la volatilité de la consommation et de la production.

Le modèle tient compte des contraintes de crédit dont peuvent souffrir une partie des consommateurs et suppose donc la coexistence de consommateurs «patients» et «impatients»: ces derniers ne lissent pas leur consommation à partir du revenu permanent, mais préfèrent consommer sur la période courante26. Leur accès au crédit est limité par la valeur de leur garantie, laquelle est intrinsèquement liée à l’évolution des prix immobiliers. Les marchés hypothécaires plus développés sont représentés par un ratio prêt/valeur plus élevé — paramètre qui détermine dans quelle mesure le logement peut servir de garantie pour financer l’acquisition de biens non durables. La politique monétaire suit une simple règle de taux d’intérêt de type Taylor, qui réagit aux variations des écarts d’inflation et de production.

Malgré sa nature stylisée, le modèle est conforme aux résultats empiriques de la VAR selon lesquels la production et la consommation réagissent plus aux chocs de la demande de logement dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus développés. Dans les pays où les ratios prêt/valeur sont supérieurs (90 %), à mesure que l’investissement dans l’immobilier d’habitation et les prix augmentent, du fait d’un choc positif de la demande de logement, les consommateurs impatients peuvent emprunter davantage à partir de leurs garanties qui gagnent en valeur et, partant, consommer plus de biens non durables, par rapport à ceux des pays où les ratios prêt/valeur sont plus bas (60 %) (graphique 3.13, panneau supérieur)27. De même, un ratio prêt/valeur plus élevé accentue la baisse de production et de consommation issue d’un choc financier négatif, présenté comme un resserrement exogène des normes de crédit qui limite la capacité des ménages à emprunter à partir d’une garantie quel que soit le niveau des prix immobiliers (graphique 3.13, panneau inférieur).

Graphique 3.13.Modèle macroéconomique où le logement sert de garantie: réactions de la consommation et de la production aux chocs selon divers ratios prêt/valeur

(Pourcentage d’écart par rapport au taux constant du modèle)

Sous l’effet d’un choc positif de la demande de logement et d’un choc financier négatif, la production et la consommation réagissent plus énergiquement dans les pays où les ratios prêt/valeur sont plus élevés.

Source: calculs des services du FMI.

Après avoir établi un modèle représentant les données empiriques sur le lien entre le logement et la volatilité de l’économie, l’étape suivante consiste à tirer quelques conséquences normatives pour la politique monétaire. Bien que le modèle soit fortement stylisé — et fasse abstraction de nombreux facteurs qui touchent les décisions de politique monétaire — la démarche est utile en ce sens qu’elle permet de voir comment la politique monétaire devrait s’adapter aux caractéristiques des marchés hypothécaires dans les pays où les limites d’emprunt sont liées aux valeurs des garanties et où certains ménages n’ont pas nécessairement la perspective à long terme qui est généralement attendue28.

Le modèle fait apparaître en premier lieu que, quel que soit l’objectif de politique monétaire, dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus développés, celle-ci doit réagir de manière plus décisive aux chocs financiers et de demande de logement, par rapport aux pays où les systèmes de financement du logement sont moins développés. Cela s’explique par le fait que ces chocs ont un effet plus sensible sur l’inflation dans les pays où le ratio prêt/valeur est supérieur, vu la réaction plus forte de la consommation et de la production. En guise d’exemple, et en supposant par souci de simplicité que la politique monétaire a pour seul objectif de stabiliser l’inflation, un choc positif de la demande de logement exigerait, dans un pays où le ratio prêt/valeur est plus élevé, un relèvement du taux d’intérêt directeur plus important que dans un pays où le ratio serait plus faible (graphique 3.14, panneau supérieur). En revanche, pour compenser l’impact déflationniste d’un choc financier négatif, il faudrait réduire davantage le taux directeur dans les pays où les ratios prêt/valeur sont supérieurs (graphique 3.14, panneau inférieur).

Graphique 3.14.Modèle macroéconomique où le logement sert de garantie: réactions des taux d’intérêt nominaux à un choc positif de la demande de logement et à un choc financier négatif, selon divers ratios prêt/valeur

(Pourcentage d’écart par rapport au taux constant du modèle)

Après un choc positif de la demande de logement et pour stabiliser pleinement l’inflation, les taux d’intérêt doivent augmenter davantage dans les pays où les ratios prêt/valeur sont plus élevés. Dans ces pays, les taux d’intérêt doivent fléchir davantage après un choc financier négatif.

Source: calculs des services du FMI.

Le modèle fait également apparaître que la politique monétaire devrait peut-être accorder une attention toute particulière aux prix immobiliers dans les pays dont les marchés hypothécaires sont plus développés, là où ces prix ont une fonction particulière au regard des garanties pouvant servir à l’obtention de crédit. Le tableau 3.5 montre en effet que la règle de politique monétaire qui réduit au minimum la fonction de perte de la banque centrale (avec la volatilité de l’inflation et des écarts de production comme arguments) comprend à la fois l’écart de production et l’inflation immobilière pour chaque type de choc examiné dans les pays où les ratios prêt/valeur sont de 90 %. En revanche lorsque ces ratios sont plus faibles — à 60 % — l’adjonction de l’inflation immobilière à la règle de taux d’intérêt de type Taylor n’améliore pas la stabilisation économique lorsque l’économie est frappée par un choc de la demande de logement ou un choc de productivité. La principale raison qui explique ce résultat est que dans ce modèle la réaction à l’inflation des prix du logement est un moyen efficace d’amortir la volatilité de la production provoquée par l’effet d’accélérateur financier qui résulte de la variation endogène de la valeur du logement servant de garantie. Puisque les pays où le ratio prêt/valeur est élevé sont précisément ceux où cette volatilité est forte, il y a fort à gagner à réagir aux variations des prix immobiliers29. En revanche, dans les pays où les marchés hypothécaires sont moins développés, l’intérêt accordé aux prix immobiliers n’apporte pas d’autres avantages par rapport à une règle de politique monétaire qui réagit à la fois à l’inflation et à l’écart de production.

Tableau 3.5.Coefficients optimaux dans la règle de Taylor1
Chocs financiersChocs de la demande de logementChocs de la productivité
Ratio prêt/valeur élevéRatio prêt/valeur faibleRatio prêt/valeur élevéRatio prêt/valeur faibleRatio prêt/valeur élevéRatio prêt/valeur faible
Croissance des prix du logement0,40,751,200,950
Écart de production0,350,150,10,100

La règle de Taylor est définie selon la formule it = ϕππt + ϕxXt + ϕqΔq où et πtxt sont des écarts de l’inflation et de l’écart de production à partir de leurs valeurs constantes, et Δq exprime la croissance des prix réels du logement. Les coefficients optimaux relatifs à la croissance des prix du logement et à l’écart de production sont ceux qui réduisent au minimum une fonction de perte quadratique, où les variances de πt et xt sont des arguments. Le coefficient d’inflation est maintenu constant et égal à 2. Ratio prêt/valeur élevé égal à 90 %. Ratio prêt/valeur faible égal à 60 %.

La règle de Taylor est définie selon la formule it = ϕππt + ϕxXt + ϕqΔq où et πtxt sont des écarts de l’inflation et de l’écart de production à partir de leurs valeurs constantes, et Δq exprime la croissance des prix réels du logement. Les coefficients optimaux relatifs à la croissance des prix du logement et à l’écart de production sont ceux qui réduisent au minimum une fonction de perte quadratique, où les variances de πt et xt sont des arguments. Le coefficient d’inflation est maintenu constant et égal à 2. Ratio prêt/valeur élevé égal à 90 %. Ratio prêt/valeur faible égal à 60 %.

Conclusions

Le net ralentissement du secteur du logement dans plusieurs pays avancés durant ces dernières années et les turbulences financières déclenchées par le volume croissant d’impayés sur le marché hypothécaire subprime aux États-Unis font craindre que, du fait des innovations des marchés hypothécaires, le secteur du logement ne soit une source d’instabilité macroéconomique.

D’après les données présentées dans le chapitre, il semblerait effectivement que les pays où l’innovation dans le financement du logement a été plus poussée sont plus exposés aux chocs issus du secteur du logement. Cela tient peut-être à ce que la plus grande «liquidité» du patrimoine immobilier dans ces pays a amplifié l’effet d’accélération financière des variations endogènes des contraintes de garanties liées à la valeur des logements. La modélisation stylisée du rôle du logement comme garantie permet d’expliquer ces constatations empiriques selon lesquelles les pays où les marchés financiers sont plus développés et où les ménages ont une perspective financière à court terme sont davantage exposés aux chocs immobiliers.

Le chapitre met par ailleurs en évidence que les prix immobiliers et la production globale sont devenus plus sensibles aux chocs de politique monétaire par suite de la déréglementation des marchés hypothécaires, et que cette sensibilité tend à être plus prononcée dans les pays où ces marchés sont plus développés. Quant à la sensibilité de l’investissement immobilier d’habitation à la politique monétaire, les résultats sont mitigés. Dans le cas des États-Unis, il semblerait que les chocs de politique monétaire ont eu un impact relativement plus faible sur cet investissement depuis le milieu des années 80, vraisemblablement du fait de la perte d’intensité de l’effet de rationnement de ces chocs et du caractère plus prévisible et plus systématique de la politique monétaire menée durant cette période. Dans d’autres pays, l’élasticité de l’investissement immobilier d’habitation aux chocs de la politique monétaire semble s’être accrue dans le temps. Globalement, les résultats rejoignent l’hypothèse d’un changement dans la transmission de la politique monétaire par le biais du logement dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus développés; autrement dit la politique monétaire se transmet aujourd’hui davantage par le prix du logement que par l’investissement d’habitation.

Le chapitre examine également en quoi l’évolution des marchés hypothécaires influe sur la politique monétaire. Premièrement, il signale que les responsables de la politique monétaire pourraient être amenés à réagir avec plus de détermination aux chocs de la demande de logement dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus développés — c’est-à-dire où les ratios prêt/valeur sont plus élevés et, partant, là où, en principe, les stocks de dette hypothécaire le sont également. Ils pourraient en outre devoir réagir plus vigoureusement aux chocs financiers qui agissent sur le volume de crédit disponible pour n’importe quel niveau de prix immobiliers donné. Autrement dit, le modèle tendrait à «prédire» une réduction plus sensible des taux d’intérêt aux États-Unis que dans la zone euro vu les récentes turbulences qui ont secoué les marchés du crédit — ce que corroborent d’ailleurs les événements qui se sont produits jusqu’à présent.

Deuxièmement, il ressort du chapitre que dans les pays où les marchés hypothécaires sont plus développés, la stabilisation économique pourrait se voir renforcée par une politique économique attentive à l’évolution des prix immobiliers en sus de l’inflation des prix à la consommation et de l’évolution de la production. Dans un cadre de gestion des risques, cette politique devrait tenir compte de l’incertitude quant aux facteurs qui alimentent la dynamique des prix immobiliers — et notamment de la question de savoir si ces prix expriment l’évolution des fondamentaux ou des mouvements spéculatifs — et de leur incidence sur l’économie. Il semblerait que les prix du logement soient pertinents dans le calcul des risques pesant sur les perspectives globales de l’activité économique et des prix, notamment lorsqu’ils évoluent rapidement et qu’ils semblent s’écarter des normes historiques.

Ce type de suivi des prix immobiliers ne signifie pas qu’il faille revoir la mission officiellement conférée aux principales banques centrales. Il pourrait se faire en interprétant avec plus de latitude les mandats existants, par exemple en repoussant l’horizon des cibles d’inflation et de production. De plus, il importe de faire en sorte que la démarche soit symétrique: de la même manière qu’un relâchement sensible peut se justifier pour réagir à un net ralentissement du secteur du logement, il peut également être utile de «réduire la voilure» pour limiter le risque d’une accumulation de déséquilibres immobiliers et financiers. À cet égard, la politique monétaire ne devrait pas assumer l’entière responsabilité de réagir à d’éventuelles bulles des prix des actifs; la politique réglementaire a également un rôle décisif à jouer pour se prémunir contre un relâchement intempestif des normes de prêt susceptible d’attiser des variations extrêmes des prix immobiliers.

Appendice 3.1. Données et méthodologie

Données

VariableSource
Prix immobiliers réelsOrganisation de coopération et de développement économiques (OCDE), Banque des règlements internationaux (BRI)
Investissement immobilier d’habitation réelOCDE, base de données analytique
Consommation privée réelleOCDE, base de données analytique
Revenu disponible réelOCDE, base de données analytique
Indices des prix à la consommationOCDE, base de données analytique
Taux d’intérêt à court termeOCDE, base de données analytique; base de données des Statistiques financières internationales (SFI); Perspectives économiques de l’OCDE; Haver Analytics
Taux d’intérêt à long termeOCDE, base de données analytique; base de données des SFI; Perspectives économiques de l’OCDE; Haver Analytics
Écart de la productionOCDE, base de données analytique
Richesse immobilièreOCDE
Indice boursierbase de données des SFI; Haver Analytics
Note: Les prix immobiliers nominaux sont déflatés à partir de l’indice des prix à la consommation (données de la BRI uniquement).
Note: Les prix immobiliers nominaux sont déflatés à partir de l’indice des prix à la consommation (données de la BRI uniquement).

Prix immobiliers

PaysSourceDébut
AllemagneOCDE1970:T1
AustralieOCDE1970:T1
AutricheBRI1986:T3
BelgiqueBRI1988:T1
CanadaOCDE1970:T1
DanemarkOCDE1970:T1
EspagneOCDE1971:T1
États-UnisOCDE1970:T1
FinlandeOCDE1970:T1
FranceOCDE1970:T1
GrèceBRI1993:T1
IrlandeOCDE1970:T1
ItalieOCDE1970:T1
JaponOCDE1970:T1
NorvègeOCDE1970:T1
Pays-BasOCDE1970:T1
Royaume-UniOCDE1970:T1
SuèdeOCDE1970:T1

Contributions à la croissance du PIB

Les contributions de l’investissement immobilier d’habitation et des autres composantes du PIB aux fluctuations de la production dans le cycle économique, présentées au tableau 3.2, ont été calculées comme suit:

  • La contribution trimestrielle de huit composantes à la croissance totale du PIB a été calculée pour 18 pays avancés. Les huit composantes sont 1) la consommation publique, 2) la consommation privée, 3) la formation brute de capital fixe publique, 4) l’investissement privé dans l’immobilier d’habitation, 5) l’investissement privé hors habitation, 6) les stocks, 7) les exportations, et 8) les importations. Dans la mesure du possible, nous avons utilisé des données de sources statistiques nationales. Lorsque celles-ci n’étaient pas disponibles, les contributions ont été estimées à partir des données de l’OCDE sur les comptes nationaux trimestriels et de la méthodologie décrite dans la publication Understanding National Accounts de l’OCDE (2007).

  • La contribution «anormale» des composantes à la croissance du PIB a été calculée à partir de la différence entre les contributions effectives et «normales» au PIB — ces dernières étant obtenues en lissant les contributions effectives sur l’ensemble de la période en utilisant une régression noyau (comme dans Leamer, 2007).

  • Les crêtes et les creux des cycles conjoncturels ont été déterminés à partir de la même méthodologie utilisée pour le chapitre «Récessions et reprises» de l’édition d’avril 2002 des Perspectives de l’économie mondiale. Cette méthodologie emploie un algorithme de datation simplifié de Bry-Boschan (1971), qui détermine les crêtes et les creux en log-niveau du PIB réel en cherchant d’abord des valeurs maxima et minima dans des créneaux de cinq trimestres, puis en choisissant des paires de maxima et minima adjacentes absolues tenant les critères minimaux de durée (cinq trimestres) et phase (deux trimestres) des cycles.

  • Les contributions anormales ont été ensuite cumulées sur les quatre trimestres précédant la crête du cycle conjoncturel. La moyenne du recul de croissance du PIB sur tous les cycles économiques depuis 1970 apparaît à la première colonne du tableau 3.2 (par exemple, la croissance du PIB cumulée était en moyenne de 2,6 points inférieure à la tendance l’année précédant une récession aux États-Unis).

  • Le reste du tableau montre les contributions des huit composantes à ce recul cumulé anormal de la croissance du PIB. Par exemple, aux États-Unis, la croissance inférieure à la tendance de l’investissement immobilier d’habitation privé expliquait 2 % des 2,6 points inférieurs à la croissance tendancielle du PIB durant l’année précédant les récessions. Une valeur nulle pour une composante particulière du PIB signifie que cette composante a intensifié la croissance du PIB durant cette période plutôt que contribué à son recul en-dessous de la tendance.

Propension à long terme à consommer à partir de la richesse immobilière

La propension à long terme à consommer à partir de la richesse immobilière, telle qu’elle apparaît au graphique 3.4, est calculée à partir du tableau 3.6 qui présente des estimations d’une spécification de la consommation à correction d’erreur où le revenu, le patrimoine boursier et le patrimoine immobilier sont des variables explicatives (voir une méthodologie similaire dans les Perspectives de l’économie mondiale d’avril 2002).

Tableau 3.6.Estimations du modèle de consommation à correction d’erreur
CanadaFranceAllemagneItalieJaponRoyaume-UniÉtats-Unis
Long terme
Revenu0,5470,690,6320,2710,067−0,1940,664
(0,116)(0,041)(0,047)(0,060)(0,036)(0,135)(0,025)
Richesse boursière0,0170,0170,0860,051−0,0380,0400,034
(0,007)(0,007)(0,021)(0,024)(0,023)(0,022)(0,005)
Richesse immobilière0,0080,0080,062−0,0100,0240,0680,137
(0,003)(0,003)(0,018)(0,003)(0,003)(0,009)(0,005)
Court terme
Variation du revenu0,4940,5020,9580,1940,3770,4940,643
(0,072)(0,141)(0,120)(0,101)(0,061)(0,199)(0,060)
Variation de la richesse boursière0,0330,0060,0420,062−0,0150,0250,007
(0,036)(0,008)(0,016)(0,028)(0,011)(0,017)(0,006)
Variation de la richesse immobilière0,0840,0170,1030,0040,0140,0580,121
(0,031)(0,008)(0,029)(0,007)(0,005)(0,016)(0,034)
Inflation−0,021−0,001−0,0190,005−2,320−0,016−0,010
(0,004(0,0005)(0,018)(0,005)(1,060)(0,010)(0,033)
Ajustement au long terme−0,350−0,203−0,990)−0,526−0,506−0,317−0,419
(0,070)(0,263)(0,287)(0,167)(0,153)(0,323)(0,120)
Observations46271530361947
Note: Les erreurs standard sont entre parenthèses. Données annuelles; la durée de l’échantillon varie selon les pays. Les coefficients de l’équation à court terme sont les propensions marginales à consommer à court terme. Les coefficients et erreurs standard sur l’inflation sont multipliés par 100.
Note: Les erreurs standard sont entre parenthèses. Données annuelles; la durée de l’échantillon varie selon les pays. Les coefficients de l’équation à court terme sont les propensions marginales à consommer à court terme. Les coefficients et erreurs standard sur l’inflation sont multipliés par 100.

Auto-régression vectorielle

Le modèle d’auto-régression vectorielle (VAR) estimé dans le présent chapitre comprend trois blocs. Le premier contient la production (PIB réel) et le niveau de prix (déflateur du PIB). Le deuxième contient l’investissement immobilier d’habitation et les prix immobiliers réels. Le troisième comprend les taux d’intérêt (nominaux) à court terme et l’écart entre les taux long et les taux courts.

Comme c’est généralement le cas dans ce type d’études, les chocs de politique monétaire sont identifiés à partir d’une stratégie d’estimation récursive par blocs. Autrement dit, les chocs sur les taux d’intérêt à court terme peuvent influencer les variables des premier et deuxième blocs, avec un décalage d’un trimestre seulement, mais ils ont un effet immédiat sur l’écart entre taux courts et taux longs.

Les chocs sur la demande de logement sont identifiés en combinant la stratégie d’estimation récursive par blocs et des restrictions de signe. Du fait de la stratégie d’estimation récursive par blocs, les chocs de demande de logement n’ont pas d’effet contemporain sur les prix ou la production. De plus, ces chocs sont ceux qui poussent les prix immobiliers et l’investissement immobilier d’habitation dans la même direction sur les quatre trimestres qui suivent. Comme il peut y avoir divers dispositifs d’estimation qui remplissent ces critères, c’est leur valeur médiane qui est présentée dans le présent chapitre.

Comme dans la grande majorité des études monétaires fondées sur les VAR (Christiano, Eichenbaum, and Evans, 1999), et bien que les tests standard de racine unitaire signalent que certaines des variables utilisées dans les modèles pourraient être intégrées d’ordre 1, nous estimons les systèmes par niveaux, sans modéliser de manière explicite les relations de cointégration. Sims, Stock et Watson (1990) montrent que dans le cas d’une cointégration entre les variables, la dynamique du système peut être estimée dans une VAR par niveaux. Une tendance temporelle a également été incluse, mais les résultats sont très similaires qu’elle le soit ou non.

Ce modèle est estimé séparément pour 16 pays de l’OCDE à partir de données trimestrielles couvrant la période de 1970 (ou la première année pour laquelle on dispose de données) à 2006. Pour les pays dont toutes les séries temporelles commencent en 1970:T1, l’échantillon est subdivisé en deux sous-périodes: l’une va de 1970:T1 à 1982:T4, et l’autre de 1983:T1 à 2007:T1. Les résultats ayant pour charnière 1985:T4 sont très similaires et sont disponibles sur demande.

Les pays pour lesquels on dispose de données depuis 1970:T1 sont l’Allemagne, l’Australie, le Canada, les États-Unis, la Finlande, la France, l’Italie, le Japon, les Pays-Bas, le Royaume-Uni et la Suède. Les pays avec des dates de démarrage différentes sont l’Autriche (1986:T3), la Belgique (1988:T1), le Danemark (1990:T1), l’Espagne (1995:T1), la Grèce (1994:T1), l’Irlande (1997:T1) et la Norvège (1978:T1).

Bibliographie

    AhearneAlan G.JohnAmmerBrian M.DoyleLinda S.Kole and Robert F.Martin2005House Prices and Monetary Policy: A Cross-Country StudyFRB International Finance Discussion Paper No. 841 (Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System).

    AokiKosukeJamesProudman and GertjanVlieghe2002House Prices, Consumption, and Monetary Policy: A Financial Accelerator ApproachBank of England Working Paper No. 169 (London: Bank of England).

    Banque centrale européenne2003Structural Factors in the EU Housing Markets” (Frankfurt am MaimGermany). Disponible sur l’Internet: www.ecb.int/pub/pdf/other/euhousingmarketsen.pdf.

    Banque des règlements internationaux (BRI)2006Housing Finance in the Global Financial MarketCGFS Publication No. 26 (Basel: Committee on the Global Financial System).

    BenitoAndrewJamie N.R.ThompsonMattWaldron and RobWood2006House Prices and Consumer SpendingBank of England Quarterly Bulletin (Summer).

    BernankeBen S.2007Housing, Housing Finance, and Monetary Policyopening speech atthe Federal Reserve Bank of Kansas City 31st Economic Policy Symposium, “Housing, Housing Finance and Monetary Policy,”Jackson Hole, WyomingAugust 31–September 1.

    BernankeBen S. and MarkGertler1995Inside the Black Box: The Credit Channel of Monetary Policy TransmissionJournal of Economic Perspectives Vol. 9 (Autumn) p. 2748.

    BernankeBen S. and SimonGilchrist1999The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework” in Handbook of Macroeconomics Vol. 1Ced. byJ.B.Taylor and M.Woodford (Amsterdam: North-Holland) Ch. 21.

    BordoMichael D. and OlivierJeanne2002Boom-Busts in Asset Prices, Economic Instability, and Monetary PolicyNBER Working Paper No. 8966 (Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research).

    BorioClaudio2006Monetary and Financial Stability: Here to Stay?Journal of Banking and Finance Vol. 30 (December) p. 340714.

    BorioClaudio and WilliamWhite2004Whither Monetary and Financial Stability? The Implications of Evolving Policy RegimesBIS Working Paper No. 147 (Basel: Bank for International Settlements).

    BryGerhard and CharlotteBoschan1971Cyclical Analysis of Time Series: Selected Procedures and Computer Programs (New York: National Bureau of Economic Research).

    CalzaAlessandroTommasoMonacelli and LivioStracca2007Mortgage Markets, Collateral Constraints, and Monetary Policy: Do Institutional Factors Matter?CEPR Discussion Paper No. 6231 (London: Centre for Economic Policy Research).

    CampbellJeffrey R. and ZviHercowitz2005The Role of Collateralized Household Debt in Macroeconomic StabilizationNBER Working Paper No. 11330 (Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research).

    CaseKarl E.2000Real Estate and the MacroeconomyBrookings Papers on Economic Activity: 2 p. 11962.

    CattePietroNathalieGirouardRobertPrice and ChristopheAndré2004Housing Markets, Wealth and the Business CycleOECD Economics Department Working Paper No. 394 (Paris: Organization for Economic Cooperation and Development).

    ChristianoLawrenceMartinEichenbaum and CharlesEvans1999Monetary Policy Shocks: What Have We Learned and to What End?” in Handbook of Macroeconomics Vol. 1Aed. byJohn B.Taylor and MichaelWoodford (Amsterdam: North-Holland).

    Commission européenne2005Housing and the Business CycleQuarterly Report on the Euro Area Vol. 4 (July) p. 3039.

    DebelleGuy2004Macroeconomic Implications of Rising Household DebtBIS Working Paper No. 153 (Basel: Bank for International Settlements).

    Dell’AricciaGiovanniDenizIgan and LucLaeven2008Credit Booms and Lending Standards: Evidence from the Subprime Mortgage MarketCEPR Discussion Paper No. 6683 (London: Centre for Economic Policy Research).

    DiamondDouglas B. Jr. and Michael J.Lea1992The Decline of Special Circuits in Developed Country Housing FinanceHousing Policy Debate Vol. 3 No. 3 p. 74777.

    DynanKaren E.Douglas W.Elmendorf and Daniel E.Sichel2006Can Financial Innovation Help to Explain the Reduced Volatility of Economic Activity?Journal of Monetary Economics Vol. 53 (January) p. 12350.

    DynanKaren E. and Donald L.Kohn2007The Rise in U.S. Household Indebtedness: Causes and ConsequencesFinance and Economics Discussion Series Working Paper No. 37 (Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System).

    ErcegChristopher and AndrewLevin2002Optimal Monetary Policy with Durable and Non-Durable GoodsFRB International Finance Discussion Paper No. 748 (Washington: Board of Governors of the Federal Reserve System).

    EstrellaArturo2002Securitization and the Efficacy of Monetary PolicyFederal Reserve Bank of New York Economic Policy Review (May) p. 24355.

    European Mortgage Federation2006. Hypostat (Brussels). Disponible sur l’Internet: www.hypo.org.

    GilchristSimon and MasashiSaito2006Expectations, Asset Prices, and Monetary Policy: The Role of LearningNBER Working Paper No. 12442 (Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research).

    GirouardNathalie and SveinbjörnBlöndal2001House Prices and Economic ActivityOECD Economics Department Working Paper No. 279 (Paris: Organization for Economic Cooperation and Development).

    GiuliodoriMassimo2004Monetary Policy Shocks and the Role of House Prices Across European CountriesDNB Working Paper No. 015 (Amsterdam: Netherlands Central Bank).

    GreenRichard K. and Susan M.Wachter2007The Housing Finance Revolutionpaper presented atthe Federal Reserve Bank of Kansas City 31st Economic Policy Symposium, “Housing, Housing Finance and Monetary Policy,”Jackson Hole, WyomingAugust 31–September 1.

    HardingDon and AdrianPagan2006Synchronization of CyclesJournal of Econometrics Vol. 132 No. 1 p. 5979.

    IacovielloMatteo2005House Prices, Borrowing Constraints and Monetary Policy in the Business CycleAmerican Economic Review Vol. 95 (June) p. 73964.

    IacovielloMatteo and RaoulMinetti2002Financial Liberalisation and the Sensitivity of House Prices to Monetary Policy: Theory and EvidenceWorking Paper in Economics No. 538 (Boston: Boston College Department of Economics).

    IacovielloMatteo and StefanoNeri2007Housing Market Spillovers: Evidence from an Estimated DSGE ModelWorking Paper in Economics No. 659 (Boston: Boston College Department of Economics).

    JarocińskiMarek and Frank R.Smets2007House Prices and the Stance of Policypaper presented atthe Federal Reserve Bank of St. Louis 32nd Annual Economic Policy Symposium, “Monetary Policy Under Uncertainty,”St. LouisOctober 18–19. Disponible sur l’Internet: research.stlouisfed.org/conferences/policyconf/papers2007/Smets_Jarocinski.pdf.

    KiyotakiNobuhiro and JohnMoore1997Credit CyclesJournal of Political Economy Vol. 105 (April) p. 21148.

    KlyuevVladimir and PaulMills2006Is Housing Wealth an ‘ATM’? The Relationship Between Household Wealth, Home Equity Withdrawal, and Saving RatesIMF Working Paper 06/162 (Washington: International Monetary Fund).

    LeamerEdward2007Housing Is the Business Cyclepaper presented atthe Federal Reserve Bank of Kansas City 31st Economic Policy Symposium, “Housing, Housing Finance and Monetary Policy,”Jackson Hole, WyomingAugust 31–September 1.

    McCarthyJonathan and RichardPeach2002Monetary Policy Transmission to Residential InvestmentFederal Reserve Bank of New York Economic Policy Review Vol. 8 (May) p. 13958.

    MishkinFrederic S.2007Housing and the Monetary Transmission Mechanismpaper presented atthe Federal Reserve Bank of Kansas City 31st Economic Policy Symposium, “Housing, Housing Finance and Monetary Policy,”Jackson Hole, WyomingAugust 31–September 1.

    MishkinFrederic S.2008Monetary Policy Flexibility, Risk Management, and Financial Disruptionsspeech delivered atthe Federal Reserve Bank of New YorkNew YorkJanuary 11. Disponible sur l’Internet: www.federalreserve.gov/newsevents/speech/mishkin20080111a.htm.

    MonacelliTommaso2008New Keynesian Models, Durable Goods, and Collateral Constraints” (unpublished). Disponible sur l’Internet: www.igier.uni-bocconi.it/whos.php?vedi=903&tbn=albero&id_doc=177.

    MuellbauerJohn2007Housing, Credit and Consumer Expenditurepaper presented atthe Federal Reserve Bank of Kansas City 31st Economic Policy Symposium, “Housing, Housing Finance and Monetary Policy,”Jackson Hole, WyomingAugust 31–September 1.

    Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE)2004A Detailed Description of Employment Protection Regulation in Force in 2003OECD Employment Outlook (Paris).

    SchnureCalvin2005Boom-Bust Cycles in Housing: The Changing Role of Financial StructureIMF Working Paper 05/200 (Washington: International Monetary Fund).

    SimsChristopher1998The Role of Interest Rate Policy in the Generation and Propagation of Business Cycles: What Has Changed Since the ’30s?” in Beyond Shocks: What Causes Business Cycles?ed. byJeffrey C.Fuhrer and ScottSchuh (Boston: Federal Reserve Bank of Boston).

    SimsChristopherJames H.Stock and Mark W.Watson1990Inference in Linear Time Series Models with Unit RootsEconometrica Vol. 58 (January) p. 11344.

    TaylorJohn B.2007Housing and Monetary Policypaper presented atthe Federal Reserve Bank of Kansas City 31st Economic Policy Symposium, “Housing, Housing Finance and Monetary Policy,”Jackson Hole, WyomingAugust 31–September 1.

    van ElsPeterAlbertoLocarnoBenoîtMojon and JulianMorgan2003New Macroeconomic Evidence on Monetary Policy Transmission in the Euro AreaJournal of the European Economic Association Vol. 1 (April/May) p. 72030.

    ZhuHaibin2005The Importance of Property Markets for Monetary Policy and Financial StabilityBIS Paper No. 21 (Basel: Bank for International Settlements).

Note: Les principaux auteurs de ce chapitre sont Roberto Cardarelli (chef d’équipe), Deniz Igan et Alessandro Rebucci. Ils ont bénéficié du concours de Gavin Asdorian et Stéphanie Denis et mené leurs travaux sous la direction de Tim Lane. Tommaso Monacelli et Luca Sala leur ont apporté leur soutien en qualité de consultants.

Voir documents présentés au symposium «Housing, Housing Finance, and Monetary Policy», Federal Reserve Bank of Kansas City 31st Economic Policy Symposium, Jackson Hole, Wyoming (31 août–1er septembre 2007). www.kc.frb.org/pblicat/sympos/2007/sym07prg.htm.

Les protections juridiques applicables aux garanties sont un facteur déterminant. Dans les pays où les prêteurs doivent assumer des coûts administratifs élevés et une longue attente pour réaliser la valeur de leur garantie en cas de défaut de paiement, ils sont moins enclins à accorder des prêts d’un montant plus élevé par rapport à la valeur du bien ou à prêter à des emprunteurs présentant plus de risques.

Pour l’extraction hypothécaire et le refinancement (sans frais de remboursement anticipé), des valeurs de 0, 0,5 et 1 sont assignées à chaque pays selon que l’extraction hypothécaire et le remboursement sans frais sont inexistants, limités ou généralisés, respectivement. Pour les autres quatre variables du tableau 3.1, chaque pays reçoit une note entre 0 et 1, égale au ratio par rapport à la valeur maximale dans l’ensemble des pays.

Les faits stylisés présentés dans cette section correspondent à 18 pays: Allemagne, Australie, Autriche, Belgique, Canada, Danemark, Espagne, États-Unis, Finlande, France, Grèce, Irlande, Italie, Japon, Norvège, Pays-Bas, Royaume-Uni et Suède. L’appendice 1 donne une description des données. Voir, entre autres, Case (2000), Girouard and Blöndal (2001), Catte et al. (2004), Commission européenne (2005), Banque centrale européenne (2003), et éditions d’avril 2003 et de septembre 2004 des Perspectives de l’économie mondiale.

L’édition d’avril 2003 des Perspectives de l’économie mondiale analysait l’impact macroéconomique des cycles d’«expansion–récession» immobilière et montrait que les récessions immobilières ont en général été suivies de périodes prolongées de très faible croissance.

Pour analyser les contributions des investissements en immobilier d’habitation et des autres composantes du PIB aux fluctuations de la production, nous utilisons ici la même méthodologie que dans Leamer (2007). Voir appendice 1 pour plus de détails sur le tableau 3.2.

Toutes les récessions aux États-Unis durant les 35 dernières années, à l’exception de celle de la fin des années 70, ont été précédées d’un ralentissement de l’investissement dans le logement d’une intensité au moins égale à celle enregistrée depuis le milieu de 2006.

D’autres facteurs structurels locaux peuvent intensifier ou atténuer les effets des chocs macroéconomiques issus du secteur du logement; citons la disponibilité de terrains, les systèmes locaux d’aménagement et les taxes locales d’habitation (voir Banque centrale européenne, 2003).

Plusieurs auteurs relient la diminution de la volatilité de la production et de l’inflation depuis le début des années 80 aux améliorations de la politique monétaire (voir l’édition d’octobre 2007 des Perspectives de l’économie mondiale).

Les augmentations de prix immobiliers opèrent principalement une redistribution de la richesse des ménages qui comptent consommer davantage de services d’habitation à l’avenir vers ceux qui entendent en consommer moins. Comme elles ne se traduisent pas nécessairement par une augmentation du niveau de vie des ménages dans leur ensemble, l’effet de ces augmentations sur la consommation devrait se situer aux alentours de zéro à long terme. À court terme, cependant, l’effet net peut être considérable si la propension marginale à consommer varie fortement d’un groupe de ménages à l’autre (voir Mishkin, 2007, et Muellbauer, 2007).

La théorie et l’expérience font apparaître dans un large éventail de pays un lien solide entre anticipations de revenu, évolution des prix immobiliers et dépenses (Benito et al., 2006).

Dans le modèle de l’équilibre général présenté dans la suite du chapitre, où le logement sert de garantie, cette contrainte de crédit s’exprime sous la forme des ménages «impatients», qui préfèrent la consommation courante plutôt que le lissage de la consommation (voir également Iacoviello, 2005, et Monacelli, 2008). Par exemple, à mesure que les prix immobiliers augmentent ou que les taux d’intérêt baissent, les consommateurs impatients voudront accroître le montant de leurs crédits hypothécaires en mettant à profit l’augmentation de la valeur de leur garantie ou refinancer leurs crédits et utiliser les fonds ainsi dégagés à diverses fins — telles que consommation, acquisition d’actifs financiers ou travaux d’aménagement. L’extraction hypothécaire semble effectivement avoir dopé la consommation et l’investissement immobilier d’habitation (travaux d’aménagement) dans les pays où cette formule a été prévalente durant la dernière décennie (Klyuev and Mills, 2006).

Le modèle couvre six variables: production, inflation (déflateur du PIB), prix immobiliers réels, investissement immobilier d’habitation, taux d’intérêt (nominaux) à court terme, et écart entre taux longs et taux courts. Voir appendice 3.1 pour une description des données utilisées.

Ce modèle est globalement similaire à celui qui a été récemment estimé pour les États-Unis dans Jarociński and Smets (2007). Voir l’appendice 3.1 pour plus de détails sur la méthodologie et les résultats de la VAR.

L’effet combiné des autres variables de la VAR — à savoir le PIB, l’inflation, les taux d’intérêt et les écarts entre taux courts et longs — représente le reste.

Cet effet veut que la rentabilité de l’investissement immobilier dépende du rapport entre les prix immobiliers et les coûts de construction. Lorsque les prix dépassent les coûts de construction, il devient rentable de construire de nouveaux bâtiments.

Après avoir estimé une équation de consommation pour le Royaume-Uni, Muellbauer (2007) montre que le relâchement des contraintes de crédit durant les deux dernières décennies a renforcé le rôle de la substitution inter-temporelle et, partant, le mécanisme de transmission de la politique monétaire par le taux d’intérêt. Par exemple, les ménages sont mieux à même de remplacer la consommation future par une consommation présente dans un contexte de diminution des taux d’intérêt.

Il s’agit de fonctions de réponse à une impulsion de choc de la politique monétaire, définies comme une variation d’un écart-type des taux d’intérêt.

Voir également McCarthy and Peach (2002).

Une augmentation de 100 points de base du taux directeur aux États-Unis entraîne une diminution estimée de l’investissement dans l’immobilier d’habitation d’environ 4 % durant la seconde période, contre 4½ % durant la première, estimations globalement conformes à celles de Jarociński et Smets (2007) et de Erceg et Levin (2002). S’agissant des prix immobiliers, une augmentation de 100 points de base du taux directeur aux États-Unis entraîne une réduction des prix immobiliers d’environ 3 % par rapport au niveau de référence de la seconde période, contre une baisse de 1 % durant la première période, estimations globalement similaires à celles de Jarociński et Smets (2007) et de Iacoviello et Neri (2007).

Bien que positive, la corrélation entre chocs de la politique monétaire et réactions maxima des prix immobiliers n’est pas statistiquement significative du fait de certains cas atypiques comme l’Espagne, la France et l’Italie, où les prix immobiliers réagissent fortement aux changements imprévus de la politique monétaire malgré le niveau relativement faible de l’indice du marché hypothécaire. Ceci peut s’expliquer par la pertinence des effets directs de trésorerie dans le mécanisme de transmission monétaire globale pour la zone euro (voir Giuliodori, 2004, pour des résultats comparables au sujet de la France et de l’Italie).

Calza, Monacelli, and Stracca (2007); Aoki, Proudman, and Vlieghe (2002); et Iacoviello and Minetti (2002).

Il convient de signaler qu’en imposant un sentier différent aux taux d’intérêt, la démarche se prête à la critique de Lucas — concrètement, que les décisions de dépenses seraient modifiées par un régime de politique économique différent. Cet effet devrait être limité par le fait que les hypothèses contrefactuelles sont considérées pendant une courte période. Voir également Sims (1998).

D’après Iacoviello et Neri (2007), les conditions monétaires expliquent une part non négligeable de l’augmentation des prix immobiliers aux États-Unis (plus d’un quart) et de l’investissement immobilier d’habitation (environ la moitié) entre 2000 et 2005.

Bien que le présent chapitre se centre sur la politique monétaire, les politiques prudentielles et de réglementation financière sont également des outils essentiels pour contenir les mécanismes procycliques des marchés financiers qui tendent à amplifier le cycle économique (voir Borio and White, 2004).

Les consommateurs impatients empruntent toujours le montant maximum possible par rapport à leur revenu, encore que les montants empruntés puissent ne pas suffire à leur permettre de consommer leur volume souhaité de services de logement et d’autres biens. Comme certains ménages empruntent autant que possible, le modèle prévoit la possibilité que certains n’aient pas une perspective à long terme de leur planification financière, ce qui est conforme aux récents enseignements tirés de la crise du marché des crédits subprime aux États-Unis.

Il convient de noter que les réactions de la politique monétaire examinées dans la présente section sont des réactions aux déterminants fondamentaux de la demande de logement, plutôt qu’à des phénomènes spéculatifs, tels que bulles, sur le marché immobilier.

Le modèle ne tient pas compte des incertitudes relatives aux types de chocs frappant l’économie et de la possibilité d’une distribution non normale à variation temporelle de ces chocs, et il ne permet donc pas de couvrir les aspects liés à la gestion des risques, lesquels sont essentiels dans la prise de décision liée à la politique monétaire (voir Mishkin, 2008). De plus, les conclusions ici présentées pourraient changer si l’objectif de la politique monétaire était la maximisation du bien-être plutôt que la stabilisation économique.

Gilchrist et Saito (2006) offrent des résultats semblables à partir d’un modèle fondé sur le prix des actions.

    Other Resources Citing This Publication