illustration des variations du taux de change

Comment limiter l’impact du taux de change dans vos analyses

Finance et Excel

Si votre activité est soumise aux variations du taux de change, comparer les performances d’une période sur l’autre peut s’avérer compliqué. Voici comment partiellement neutraliser cet impact taux de change dans vos analyses.

L’impact du taux de change illustré et son biais dans les conclusions par un exemple simple

Commençons par un exemple, et pour le simplifier à l’extrême, admettons que votre chiffre d’affaires soit de 100 EUR en année T pour 10 transactions (donc 10 EUR par transaction en moyenne). Admettons maintenant que la moitié de vos transactions viennent de votre site / filiale aux USA: les clients vont payer en dollars américains, la somme sera convertie en euros pour que la transaction soit consolidée en EUR dans votre base de donnée.

En année T+1, le taux de change USD vers EUR évolue de sorte que le taux passe d’une situation où il était de 1 USD = 1 EUR à désormais 1 USD = 0.9 EUR. L’Euro s’apprécie et au moment de faire le bilan de l’année T+1, pour le même nombre de transactions et à panier constant, on aura 5 transactions à 10 € (flux EUR => EUR)  et 5 transactions à 9 € (5 transactions à 10 USD = 50 USD <=> 45 EUR une fois la conversion réalisée avec le nouveau taux de change). Le chiffre d’affaires ainsi reconstitué sera maintenant de 50€ + 45€ soit 95€ d’où l’impression que l’activité est en baisse de 5% alors qu’il ne s’agit ici que de l’impact du taux de change. Une lecture rapide des chiffres pourrait entraîner une mauvaise prise de décision.

Dans le cas de cet exemple, la situation paraît relativement simple. Si par contre, vous cumulez cela avec plusieurs pays, plusieurs devises, plusieurs clients, des effets de gammes de produit, le tout conjugué avec une politique de pricing différencié et dynamique, la situation n’est pas aisée à analyser. Dès que les paramètres influençant le chiffre d’affaires se multiplient – ce qui est toujours le cas, le taux de change n’est souvent même plus considéré. Il est de même exclu de s’amuser à analyser chaque périmètre en fonction de la devise pour lire l’activité économique de l’entreprise.

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La solution: appliquer un taux de change virtuel

L’une des méthodes à utiliser consiste à déterminer un taux de change virtuel. Si dans votre base de données, votre chiffre d’affaires est exprimé en EUR alors que vos échanges sont libellés dans d’autres monnaies pré-consolidation, il y a de fortes chances à penser que le taux de change utilisé pour convertir la devise en monnaie locale sera le taux de change au moment de la conclusion de la transaction – à l’ouverture ou à la fermeture du marché du jour, le taux spot.

La technique est donc de reconvertir chaque flux monétaire depuis votre base en EUR en fonction du taux local du jour vers la devise de la transaction pour ensuite la reconvertir en utilisant un taux de change virtuel indépendant. 

Pour illustrer cela, dans l’exemple précédant, on aurait pu très bien choisir un taux de change totalement virtuel et fictif, lissant les variations sur les deux dernières années, par exemple pour le cas USD => EUR, choisir un taux de  1 USD =0.95 EUR sur toute la période.

Ce « taux moyen » en quelque sorte aurait donné 47.5€ pour les deux années, ce qui aurait eu pour effet de permettre une analyse en limitant l’impact du taux de change, le but recherché ici.

Une solution néanmoins perfectible

Si l’impact du taux de change peut ainsi être mieux pris en compte dans votre analyse, son effet peut se faire ressentir tout de même sur les volumes échangés.

En effet, prenons le cas d’un produit pour lequel le taux de change impacte fortement les ventes – la demande est dite sensible aux variations du taux de change. Dans ce cas, même si le total reste le même, le taux de change aura influencé le volume (en passant de 10 commandes à 13 par exemple). L’impact du taux de change se sera tout de même fait sentir.

Concrétement, dans les bases de données…

Cette technique demande de préparer plusieurs tables dans vos bases de données au préalable.

  • Une table avec le libellé original de vos transactions – qui doit être effectivement déjà au coeur de votre datawarehouse depuis son origine.
  • Une table contenant le taux de change du jour (spot) utilisé au moment de la conversion afin de pouvoir re-convertir chaque transaction dans sa monnaie locale – donc au minimum 3 colonnes.
  • Une table finalement contenant le taux de change virtuel défini pour chaque devise vers votre devise de consolidation.

Une fois les données préparées, il vous suffira d’appliquer la formule suivante:

montant_en_euro / taux_de_change_spot_du_jour * taux_de_change_virtuel = ca_neutre

En terme de jointure, il faut donc effectuer une double jointure sur les devises et la date du jour et sur la troisième table, joindre sur les devises.

La prise de décision s’en verra améliorée et cet effet totalement indépendant de l’activité économique de votre entreprise pourra être partiellement neutralisé.

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