Optimiser la gestion de trésorerie par la modélisation économétrique des flux financiers

Résumé : Les organisations, quels que soient leur statut, leur taille, leur domaine d'activité et leur localisation doivent faire face à des entrées et des sorties de flux financiers. Pour la plupart d'entre elles, les enjeux financiers et non financiers liés à la régulation quotidienne de ces flux sont importants, parfois cruciaux. Cette régulation de la position globale de trésorerie vise notamment l'optimisation du placement des capacités de financement et de la couverture des besoins de financement. Les évolutions à l'oeuvre depuis plusieurs années concourent à rendre l'environnement du décideur en charge de cette régulation particulièrement incertain pour des horizons opérationnels très courts. Les modes habituels de régulation présentent certaines limites pour optimiser la décision en environnement incertain. L'objectif est ici de proposer une nouvelle approche combinant trois domaines théoriques : la théorie de la décision, l'économétrie des séries temporelles notamment sur données à haute fréquence, les modèles gestion de trésorerie. Elle conduit à une décision qui s'appuie d'une part sur les éléments objectifs, tant stochastiques que déterministes, d'autre part sur les éléments subjectifs. Pour tester sa robustesse, ce mode de régulation théorique est ici appliqué quotidiennement, pendant une année, aux positions globales de trésorerie du régime général de la sécurité sociale en France, dont les flux représentent plusieurs milliards d'euros chaque jour. Emmanuel Laurent, Docteur en sciences économiques de l'Université Paris IX-Dauphine, enseignant-chercheur au laboratoire Eurisco de cette même université. Il a également enseigné la finance et la gestion de trésorerie dans différentes écoles de commerce et masters, ainsi que l'économie dans le programme parisien de l'Université de Stanfo