Cycles économiques et quantité d’argent sur le marché

 
Une nouvelle étude de la Chaire « Finance pour l’innovation » d'Audencia, réalisée par Benjamin Le Pendeven et Max Berre, montre que les cycles économiques ont un impact direct et indirect sur les valorisations des startups. Dans l’environnement économique actuel chahuté, les auteurs ont voulu établir un nouveau modèle pour conceptualiser la valorisation pré-investissement.
En 2020 et 2021, le marché du capital-risque (CR) a atteint des sommets historiques tant en termes de valeur investie que de nombre d'opérations, que cela soit en France, en Europe ou ailleurs dans le monde. Le nombre de licornes a également atteint des sommets, passant de 45 en 2014 à 1 058 en 2021 dans le monde. Cependant, comme le montre une nouvelle étude de la Chaire « Finance pour l’innovation » d'Audencia de nombreuses jeunes entreprises en situation de levée de fonds risquent de connaitre des tours de table plus difficiles compte tenu des conditions du marché. En effet, les récents troubles macroéconomiques ont des conséquences concrètes sur les valorisations des startups.
C'est pourquoi le professeur Benjamin Le Pendeven, titulaire de la Chaire « Finance pour l'innovation » d'Audencia, et Max Berre, doctorant au sein de la Chaire, ont décidé d'étudier l’impact des facteurs macroéconomiques qui déterminent la valorisation des startups. Ils ont ainsi pu établir un modèle de corrélation entre les valorisations des startups et les conditions macroéconomiques.
Certains facteurs macroéconomiques influencent fortement la valorisation des startups
 
Dans leur étude, Benjamin Le Pendeven et Max Berre ont construit une base de données de 1 089 observations représentant 1 042 opérations sur 675 startups européennes entre 2000 et 2020.  Ils ont ainsi pu déterminer dans quelle mesure les conditions du marché et les facteurs macroéconomiques influencent les valorisations des startups. Ils ont ainsi découvert que le cycle économique (c'est-à-dire les mouvements économiques continus qui se produisent dans un pays sur une période donnée) est le facteur d'évaluation le plus important. Cependant, les cycles économiques non seulement influencent les évaluations des startups par un impact direct, mais aussi par le biais de facteurs macroéconomiques et macro-financiers qui ont un impact indirect sur les évaluations des startups. Nous assistons donc à un double niveau d'impact : direct et indirect.
 
Au niveau direct, les cycles économiques influencent les revenus des entreprises, la valorisation des actifs, les relations commerciales et la demande du marché, autant de facteurs qui affectent l'activité d'une entreprise. Au niveau indirect, ils influencent les primes de risque pays (utilisées par exemple dans les méthodes d'évaluation DCF) et la quantité d’argent investie par le capital-risque domestique (taille du marché du capital-risque chaque année).
 
Il apparaît que le capital-risque domestique est le facteur le plus significatif, étant lui-même notamment influencé par les cycles économiques et les taux d'imposition.

Alors que la « poudre sèche » (argent collecté par les fonds mais pas encore investi) est statistiquement importante, elle n'a qu'un effet mineur sur le modèle de valorisation. Cela signifie qu'une forte augmentation de cet argent à investir au niveau du pays n'entraînera qu'une augmentation relativement faible des valorisations des startups, et inversement.
 
Ce résultat peut sembler contre-intuitif : alors que les données montrent que les taux d'imposition ont un impact négatif sur cette « poudre sèche », cette étude révèle que les taux d'imposition sont en fait positivement associés aux valorisations des startups. Ainsi, des valorisations plus élevées entraînent des impôts plus élevés, et non l'inverse.
 
Les effets directs et indirects des facteurs macro-économiques sur la valorisation des startups
 
L'étude montre que les relations entre les valorisations des startups et les conditions macroéconomiques du marché peuvent être modélisées comme une relation complexe, à plusieurs étapes et partiellement indirecte.


Les auteurs ont donc ainsi constaté que l'impact sur les valorisations des startups est principalement déterminé par les cycles économiques. Même si d'autres conditions de marché macroéconomiques, telles que la prime de risque pays et l’argent investi en capital-risque, influencent les valorisations pré-investissement des startups, elles semblent agir essentiellement comme des canaux de distribution transmettant l'impact du cycle économique plutôt que comme des facteurs influençant la valorisation à part entière.
 
Lire le document de travail en ligne.
 

Méthodologie :
Benjamin Le Pendeven et Max Berre ont collecté un ensemble de données de plus de 1 089 observations représentant 1 042 transactions sur 675 startups entre 2000 et 2020 sur lesquelles le modèle a été testé. Ils ont été aidés par Early Metrics (une agence de notation de startups, et la chaire "Finance for Innovation" d'Audencia).
 
Les principaux paramètres à prendre en compte dans le modèle sont les cycles économiques, la prime de risque pays, le Cash-on-Market et d'autres indicateurs financiers comme le CAPM-Beta (une mesure de la volatilité, ou risque systématique, d'un titre ou d'un portefeuille par rapport au marché dans son ensemble) et le revenu de la startup. Les auteurs ont utilisé une approche de modélisation par équations structurelles qui leur a permis de prendre en compte divers paramètres tout en analysant des relations indirectes complexes, en évaluant les effets directs et indirects sur le processus d'évaluation des startups.
 
Pour représenter les phases de contraction et d'expansion d'une économie qui forment les cycles économiques, ils ont choisi d'utiliser la variable clé de l'écart de production. L'écart de production est la différence entre la production réelle d'une économie et sa production potentielle.
 
L'exécution du modèle sur l'ensemble des données fournit des informations à la fois sur le pouvoir explicatif des variables sur l'évaluation des startups avant le lancement et sur leur signification statistique.