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Titre :

L'impact des agences de notation sur les taux d'intérêt du gouvernement fédéral belge : Analyse empirique (2026)

Auteurs :

Nathan Paulus, Auteur ; Nicolas Bogaerts, Directeur de publication

Type de document :

Article : Article de revue

Dans :

Cahiers de recherche du CERPE (Centre de recherches en économie régionale et politique économique) (N°124, 2026/03)

Article en page(s) :

80 p.

Langues :

Français

Sujets-matières :

économie
Belgique
Etat fédéral
dette publique

Résumé :

" Ce working paper propose une analyse économétrique de l’impact des agences de notation sur les taux d’intérêt du gouvernement belge, repris comme le spread Belgique-Allemagne, entre 2005 et 2019. La méthodologie des trois principales agences de notations, Fitch Ratings, Standard & Poor’s et Moody’s, ainsi que leurs derniers rapports sur la Belgique sont également étudiés.
À partir des notations des agences, une variable agrégée de la note souveraine est construite et intégrée dans des modèles de régression linéaire mensuels. Afin d’isoler l’effet propre de la notation souveraine et d’éviter de lui attribuer un impact venant de variations de
paramètres économiques directement observables par les marchés, les modèles incluent également des variables macroéconomiques et financières utilisées par les agences pour former leurs notes. Ces paramètres sont déterminés en analysant la méthodologie des trois agences ainsi que leurs dynamiques avec les charges d’intérêts.
Les résultats de l’analyse montrent que les annonces d’un changement de notation exercent un effet significatif sur le spread plus important que celui du niveau de la note en lui-même. Ces annonces agiraient comme des chocs d’information sur les marchés financiers. L’impact du niveau de la note souveraine semble surtout refléter des éléments influençant le spread qui sont difficilement observables par les marchés, comme des facteurs qualitatifs tels que la stabilité gouvernementale ainsi que la cohérence et la crédibilité des politiques de l’État.
Une interdépendance entre le spread et la notation est également observée, soulignant une interaction entre les marchés financiers et les agences de notation : les marchés influencent les notations, qui en retour, peuvent amplifier ou atténuer les mouvements des taux dans un
phénomène de rétroaction.
Bien que l’impact des agences de notation sur le spread demeure présent, celui-se réduit sensiblement après la prise en compte des paramètres macroéconomiques. La majeure partie des variations du spread apparaît ainsi liée à l’évolution de l’environnement économique, en particulier à l’inflation et à la variation du taux d’endettement, qui ressortent comme les déterminants les plus significatifs.
Cette étude se concentre sur la notation souveraine, mais contient des implications pour les entités fédérées. D’une part, un changement de la notation souveraine entraîne fréquemment une réévaluation des notations sous-souveraine. D’autre part, les conclusions quant à la relation
des taux d’intérêt avec la notation souveraine peuvent raisonnablement être extrapolées à sa relation avec la notation des entités fédérées. Toutefois, sans une analyse particulière des notations sous-souveraine, ces implications doivent être interprétées avec prudence".

Note de contenu :

1. Introduction et question de recherche 5
2. Revue de littérature .6
3. Données 7
3.1. Les agences de notations 7
3.1.1. Notation de la dette souveraine 7
3.1.2. Notation des entités fédérées : la Région Bruxelles-Capitale 17
3.1.3. Rating index 19
3.2. Charges d’intérêt 21
3.3. Données macroéconomiques 22
3.3.1. Solde de financement (en % du PIB) 23
3.3.2. Dette publique (en % du PIB) 24
3.3.3. Position extérieure globale nette (en % du PIB) 26
3.3.4. Dette extérieure nette (en % du PIB) 28
3.3.5. Taux de croissance du PIB réel 29
3.3.6. PIB par habitant 30
3.3.7. Inflation 31
3.4. Période 32
4. Méthodologie 35
4.1. But de l’analyse empirique 35
4.2. Transformation des données 38
4.3. Modélisation 40
4.3.1. Base 41
4.3.2. Full 41
4.4. Hétéroscédasticité et autocorrélation 42
5. Analyse empirique 43
5.1. Base 44
5.2. Full 45
6. Robustesse du modèle 47
6.1. Fréquence des données 47
6.2. Multicolinéarité 47
6.3. Endogénéité 48
7. Analyse comparative : l’Espagne 49
7.1. Résultats pour l’Espagne 51
7.2. Comparaison Belgique – Espagne 53
8. Interprétation 54
9. Implications pour les entités fédérées 55
10. Conclusion 56
11. Annexes 59
12. Bibliographie 70
12.1. Littérature 70
12.2. Rapports institutionnels 71
12.3. Base de données 73

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