Title: Prsentation PowerPoint
1INVESTMENT DES EN GESTION MODELES DEQUILIBRE
DANS LES MARCHES DES CAPITAUX KIM
OOSTERLINCKSOLVAY BUSINESS SCHOOLUNIVERSITÉ
LIBRE DE BRUXELLES
2CAPM (MEDAF)
- CAPM pour Capital Asset Pricing Model
- Objectif du modèle donner une estimation de la
relation entre le risque dun titre et le return
attendu pour ce dernier - Intérêt
- Offrir une référence pour pouvoir comparer divers
investissements - Permettre dévaluer des actifs financiers pour
lesquels il existe peu dinformations (Ex IPO) - MAIS limitations!
3Hypothèses
- Nombreux investisseurs price-takers et peu
riches par rapport au marché en général - Planification dinvestissement à une période (et
myope) - Univers dinvestissement limité aux actifs
échangeables - Existence dun actif sans risque
- Taxes et frais de transactions ignorés
- Investisseurs rationnels et optimisent le ratio
moyenne-variance - Investisseurs ont la même analyse et les mêmes
attentes (anticipations homogènes)
4Si hypothèses OK
- ALORS
- Tous les investisseurs investissent dans un
portefeuille de marché M (PDM) qui comprend tous
les actifs présents (en proportion égale à leur
capitalisation boursière sur celle du marché en
entier) - PDM est le portefeuille optimal par lequel passe
la CML - Tous les investisseurs détiennent le PDM et
lactif sans risques (proportions dépendent de
leur aversion au risque) - La prime de risque de marché du portefeuille est
proportionnelle au risque systématique et au
degré daversion au risque des investisseurs
5Si hypothèses OK
- Possibilité de déterminer le return attendu pour
un titre
On encore E (ri) rf ß (E(rM) rf)
Avec
6CAPM
- Par construction
- ß portefeuille moyenne pondérée par les
capitalisations boursières des ß des titres le
composant - ß 0 correspond à un portefeuille ne comprenant
que lactif sans risque - ß 1 correspond au portefeuille de marché
- Au plus ß est élevé au plus le portefeuille est
risqué - ? dun titre correspond à sa contribution au
risque total du portefeuille
7Security Market Line
SML
E(r)
E(rM)
Prime de risque
rf
1 ßM
ß
8Fair pricing et Alphas
E(r) ()
SML
17
?
15,6
E(rM) 14
Rf 6
1 ßM
ß
1,2
9Extensions du CAPM
- CAPM et contraintes de liquidité possibilité de
les incorporer - Relaxation de lhypothèse de myopie (OK si
préférences et distribution des returns
constantes avec le temps) - CAPM En pratique extrêmement utilisé
- Néanmoins pas toujours évident que valent les
termes de
re rf ße x prime de risque
10CAPM taux sans risque
- Dordinaire, /- consensus sur la détermination
du taux sans risque exemple taux dun emprunt
détat (supposé sans risque) - MAIS états pas forcément infaillibles (Cf
Argentine 2001) - Et crédibilité de leur politique monétaire et
fiscale - Incitations à repayer ses dettes souveraines
- Existe-t-il réellement un actif sans risque???
11(No Transcript)
12CAPM Prime de risque
- Aswath Damodaran (prof. NYU)
- http//pages.stern.nyu.edu/adamodar/
- Sondage auprès des visiteurs de son site (/-
21500 votants) - Prime de risque réponses
- gt 10 6
- 8-10 9
- 6-8 24
- 4-6 42
- 2-4 15
- 0-2 4
13Equity risk premium
Source Dimson, Marsh, Staunton (2002), Triumph
of the optimists
14Equity risk premium (country)
Source Dimson, Marsh, Staunton (2002), Triumph
of the optimists
15Equity risk premium (history)
Source Dimson, Marsh, Staunton (2002), Triumph
of the optimists
16CAPM Prime de risque
- Grande variété des réponses. Impact important sur
lévaluation surtout pour des sociétés au ß
élevé! - Quel ß observe-t-on historiquement?
- Brealey, Myers (2000) Période de 72 ans prime
de risque égale à 9. - Que serait un niveau de ß correct point de vue
théorique? - Mehra Prescott (1985), prime de risque
- US égale à 6 pour la période 1889-1978
- MAIS
17CAPM Prime de risque
- Si tel est le cas, le coefficient daversion au
risque devrait être largement supérieur à 2
(valeur dordinaire considérée comme raisonnable) - En effet, le risque des actions nest pas
suffisant pour expliquer la différence - Equity Premium Puzzle
- Kocherlakota (1996) Its still a puzzle
- Question rf trop bas ou rm trop élevé ou les 2?
- Différentiel de coûts de transaction entre bonds
et equity? - Individus très averses au risque?
18CAPM EPP
- Nombreuses tentatives théoriques pour lexpliquer
mais finissent par perdre lintuition des modèles
économiques de base (Critique Jorion Goetzmann,
1999). - Brown, Goetzmann, Ross (1995) suggèrent quil
sagit dun Survival Bias - Essentiel des études basée sur des donnes US ou
UK càd des marchés qui nont pas connu
dinterruptions gt prime de risque ex post sur
ces marchés semble extrêmement rassurante - Quid des marchés qui ont disparu ou ont été
interrompus?
19Global stock markets
- Jorion Goetzmann (1999)
- Marché US ne suffit pas. Si 0.4 chances de
disparaître une occurrence en 250 ans! - gt nécessité délargir les analyses précédentes
à dautres marchés - Etude basée sur 39 marchés avec et sans
interruptions - Séparation sur base de la continuité des marchés
- Return réel Return
- 39 pays
- Moyenne -0,47 3,11
- Médiane 0,75 4,68
- 11 pays continus
- Moyenne 1,88 5,09
- Médiane 2,35 5,20
20Source Jorion and Goetzmann (1999)
21CAPM et ß
- Problèmes destimation
- Portefeuille important nécessité de collecter
énormément dinfo (Covariances etc.) - Stabilité des relations
- Durée de léchantillon
- Erreurs destimation
22Arbitrage Pricing Theory
- Arbitrage possibilité de faire un gain certain
sans mise de fonds initiale - En théorie dans un marché fonctionnant
correctement, larbitrage devrait être
impossible. - En effet, sil existe pression du marché le
faisant disparaître - Donc par la suite supposition dabsence
darbitrage - Permettra de trouver des égalités devant être
respectées
23Modèles multifacteurs
- Modèles multifacteurs
- Modèle simple incertitude des returns provient
de 2 sources, une macroéconomique et une
spécifique - Dans ce cas
- ri E(ri) ?iF ei
- Avec ri le return réalisé, E(ri) le return
anticipé en labsence dinnovations point de vue
macro et firme, F la variation du facteur macro,
? la sensibilité des returns à ces variations et
e les variations spécifiques à la firme
24Modèles multifacteurs
- Modèle tentant mais suppose pour linstant que
tous les titres réagissent de la même manière à
tous les changements macro (business cycles,
inflation etc) - Essayer dincorporer ces différences de
sensibilité dans un modèle multifacteurs - Permettra déventuellement mieux estimer le
return attendu - Permettra certainement de mieux cerner les
risques macroéconomiques de la firme et donc
déventuellement les couvrir - Exemple modèles à deux facteurs changement dans
le business cycle (proxy changement non-anticipé
du PNB) et changement non-anticipé des taux
dintérêt
25Modèles multifacteurs
- Dans ce cas
- ri E(ri) ?iGDPGDP ?iIRIR ei
- Avec GDP les changements non-anticipés du PNB et
?iGDP la sensibilité du titre à ces changements
et IR les changements non-anticipés des taux
dintérêt et ?iIR la sensibilité du titre à ces
changements. - Exemple Compagnie aérienne versus compagnie
électrique dans zone résidentielle
26Modèles multifacteurs
- Mais jusquà présent pas dexplication concernant
E(r) - // avec le CAPM
- E(r) rf ? E(rm) - rf
- Mais peut aussi sécrire
- E(r) rf ? RPM
- Avec RPM la prime de risque du marché et ? la
sensibilité des returns aux incertitudes du
marché - Mais IMPORTANT ici pas de terme e , donc pas
de rémunération pour le risque spécifique
27En développant lidée
- Possibilité darriver à un modèle à plusieurs
facteurs - Comprenant une prime de risque par facteur
- Et un béta par titre par facteur
- Arrivée de lArbitrage Pricing Theory (APT) en
1976 (Stephen Ross) - Loi du Prix Unique Deux éléments identiques
point de vue financier devraient valoir la même
chose sinon gt Possibilités darbitrage
28APT
- Conceptuellement ? entre relations par absence
darbitrage et relations issues de notions de
risque-return - APT Hypothèses
- Possible de décrire les returns par un Modèle à
plusieurs facteurs - Existence dassez de titres pour pouvoir
diversifier et éliminer le risque systématique - gt Marchés ne supportent pas la persistence
dopportunités darbitrage - Portefeuille P dans modèle multifacteur
- rp E(rp) ?PF eP
- Possibilité de montrer que le terme en e 0 (de
par la diversification)
29APT
Soient A et B deux portefeuilles bien diversifiés
et de même Béta (Cf pente). Dans ce cas, par
absence darbitrage rééquilibrage immédiat
gtmême béta implique même return attendu
A
R ()
B
F
30APT
De plus pour la même raison, tous les returns des
portefeuilles bien diversifiés doivent se trouver
sur une même droite partant de rf
E(r) ()
A
10
D
C
Rf 4
? (facteur macro)
1
0,5
31APT
- Conditions précédentes ltgt Security Market Line
APT - MAIS APT peut être étendu à plusieurs facteurs
- Raisonnement théorique basé sur trois hypothèses
seulement - Plus de flexibilité
- Possibilité daugmenter le nombre de facteurs
- Pour un titre donné devrait normalement presque
toujours fonctionner
32APT multifacteurs
- Idem que précédemment mais
- Notion de factor portfolio béta de 1 pour
un facteur, nul pour tous les autres - SML multifacteurs une prime par facteur,
détermination des bétas de chaque facteur pour le
portefeuille - FACTEURS????
- Limiter leur nombre au strict nécessaire
- Prendre des facteurs considérés comme source de
risque important par les acteurs du marché
33APT multifacteurs
- Exemple Chen, Roll Ross (1986)
- IP changement de la production industrielle
- EI changement de linflation anticipée
- UI changement de linflation non-anticipée
- CG return excédentaire des oblis LT corporate /
oblis LT état - Gb return excédentaire des oblis état LT /
T-Bills - rit ?i ?iIPIPt ?iEIEIt ?iUIUIt ?iCGCGt
?iGBGBt eit
34Efficience des marchés
- Modèles précédents Possibilité de donner une
estimation du return attendu pour différents
titres. - Autre question Peut-on prévoir lévolution des
cours boursiers? - Kendall (1953) pas de prévisibilité apparente
- Ressemble à une marche aléatoire!
- Quid si ce nétait pas le cas????
35Efficience des marchés
- Toute nouvelle information aura un impact
immédiat sur les prix si elle doit en avoir un! - Le reste de linformation pertinente se trouve
déjà intégrée dans le cours boursier. - Marche aléatoire des cours provient du caractère
aléatoire de larrivée des informations et de la
compétition existant entre analystes pour trouver
le prix correct. - Marche aléatoire des cours reflet dun marché
efficient les cours reflètent toute
linformation disponible
36Efficience
Over-reaction et reversion
Cours
Réponse efficiente
Réponse retardée
0
-1
1
Jours avant (-) et après ()
Tiré de RWJ, 2005
37Efficience des marchés
- Testée de nombreuses façons
- Supposée pour étudier limpact de certains
événements particuliers (ex mergers etc
méthodologie devent studies Cf plus loin) - Mais débat sur lexistence de marchés toujours
efficients car ils nécessitent une collecte
dinformation conséquente de la part des acteurs
pour pouvoir exister (collecte qui serait inutile
si les marchés étaient 100 efficients!) - Possibilité de différencier lefficience suivant
le type dinformation
38Efficience des marchés
- Efficience faible toute linformation pertinente
du passé est incluse dans les cours ex cours
passés, volumes des échanges. En conséquence,
analyse de trends inutile - Efficience semi-forte toute linformation
publique est incluse dans les cours ex qualité
du management, nombre de licences, qualité de
linfrastructure de production etc. - Efficience forte toute linformation (publique
privée) est reflétée par le cours. Si tel était
le cas, il ny aurait pas moyen deffectuer
dinsider trading . La SEC ne croît pas en
lefficience forte doù lois interdisant
linsider trading.
39Efficience des marchés implications
- Inutilité de lanalyse technique (recherche de
trends et de lois permettant sur base des
cours passés de deviner les cours futurs).
Différents types de chartistes Dow Theory
(Primary Intermediate Minor) Trends approche
par vagues de Kondratieff, détermination des
points de résistance - Malédiction de léventuelle règle
fonctionnant car processus auto-destructeur - Analyse fondamentale (basée sur les revenus et
dividendes de la firme). Pour faire des gains,
une bonne analyse ne suffit pas, encore faut-il
quelle soit meilleure que celle des autres
40Gestion et efficience des marchés
- Particulier peu de chances de trouver des
mispricings au vu de la compétition et des
montants mis en jeu - Si les marchés sont efficients, une stratégie
passive se trouve justifiée buy hold strategy
avec un portefeuille diversifié - Explique aussi le développement spectaculaire des
Index funds (fonds répliquant un index, Vanguard
Index 500, coûts réduits 0.2 des actifs). 2001
1 Trillion investis sous cette forme - Rôle du management? Diversification, Fiscalité,
Analyse des spécificités des profils de risque
etc
41Event studies
- Efficience des marchés outil puissant
permettant de tester limpact de certaines
informations sur les cours boursiers. - Event study la méthode pour tester cet impact
- En temps normal (sur base dun modèle APT à un
facteur) - rt a ?rMt et
- Et donc
- et rt - (a ?rMt)
- Notion de returns anormaux différence entre le
return observé et le return prédit par le modèle
42Event studies
- Stratégie étudier les returns anormaux autour de
la date de diffusion de linformation à tester - Dabord évaluer les paramètres hors-événement
- Trouver les dates des événements (exemple
annonces de fusion et acquisition) - Déterminer les returns anormaux
- Et les returns anormaux cumulés (pour tenir
compte déventuelles fuites) - Intérêt supplémentaire possibilité de déterminer
des fuites illégales de linformation
43Observations defficience
- Efficience des marchés ne fait pas laffaire des
praticiens - Débat continu sur son existence
- Difficultés de mesures
- Amélioration de 0.1 des performances dun
portefeuille difficiles à discerner - Si on découvre une technique qui marche on
la garde (sinon elle sauto-détruit) donc seules
celles échouant sont reportées auprès du public - Chance versus meilleure compréhension journaux
et roulette russe
44Observations defficience
- Tests defficience faible existe-t-il une
autocorrélation des returns? Ou encore des hauts
returns sont-ils suivis de haut returns ou des
bas returns de hauts returns? - Etude empiriques montrent une très faible
corrélation positive pour des portefeuilles NYSE
sur de très courtes périodes (en hebdomadaire)
mais linverse pour des actions prises
individuellement en pratique pas de stratégie de
trading rentable - Sur périodes moyennes (3 à 12 mois), Jegadeesh et
Titman (JOF, 1993) performances dactions
individuelles imprédictibles mais portefeuilles
des récemment meilleures semble sur-performer par
rapport aux autres
45Observations defficience
- Sur le long-terme apparition de corrélations
négatives - Suggestion de lexistence de lubies ( fads )
le marché sur-réagit aux nouvelles - Sur-réaction explique la corrélation positive à
CT, puis correction donne une corrélation
négative impression de fluctuation autour dune
valeur correcte - MAIS il est possible que ces mouvements ne
reflètent que des variations de la prime de
risque du marché! - Contre-argument reversal effect
46Observations defficience
- Prévisibilité?
- Fama French (1988, JOFE) return du marché plus
élevé quand le dividend yield est haut (DIV/P) - Campbell Shiller (1988, JOF) return du marché
prévisible par les earning yields - Keim Stambaugh (1986, JOFE) return du marché
obligataire peut être prédit par la différence de
yields entre high et low grade bonds. - MAIS prédictibilité (et donc marché
non-efficient) ou variation de la prime de risque?
47Efficience semi-forte
- Problème des tests tests joints gt on teste à la
fois lhypothèse defficience et la qualité de
lajustement effectué pour tenir compte du risque
(souvent basé sur le CAPM) - Exemple Basu (JOF 1977) portefeuilles avec un
faible PER ont des returns plus élevés que ceux
dont le PER est élevé. Observation reste valide
même en ajustant les résultats pour les
différents bétas. Conclusion Mispricing ou
erreur en corrigeant avec le CAPM? - Effet petites sociétés, Banz (JOFE, 1981).
Petites sociétés ont des returns plus élevés même
en tenant compte du niveau de risque performance
supérieure en moyenne de 4.3
48Efficience semi-forte
- Effet petites sociétés apparemment concentré sur
les deux premières semaines du mois de janvier
uniquement! (Keim, 1983 Reinganum, 1983 et Blume
et Stambaugh, 1983, JOFE) - Explication suggérée ventes de titres pour
lesquels les investisseurs ont réalisé une
moins-value déductible fiscalement (mais pas 100
convaincant) - Autre explication petites firmes moins analysées
que les grandes par les investisseurs
institutionnels (donc moins dinfos et donc
nécessité dune prime plus élevée) neglected
firm effect mais aussi potentiellement exigence
dune prime de liquidité
49Efficience semi-forte
- Book to Market ratio, Fama et French (1992, JOF),
séparation des sociétés en fonction de leur ratio
Book/Market période 1963-1990 1er décile
return mensuel de 1.65, dernier décile 0.72 - ETC ensemble danomalies sans cesse
croissant - ltgt Marchés ne sont pas efficients??????
- Problèmes de prime de risque
- Versus
- Problèmes dinefficience
- Ou de data mining (avec des effets disparaissant
rapidement dans le temps) - Controverse toujours vive
50Analyses long-terme
- Retour à la moyenne?
- Fama French (1988)
- Existence dune forme de retour à la moyenne pour
les cours des actions (1926-1985) - Pas visible pour le court terme
- Mais existe pour horizons de 3 à 5 ans
- Degré de prédiction 40 larges sociétés, 25 pour
les petites - Goetzmann (1993)
- Test lalternance de marchés bullish et
bearish par rapport à une marche aléatoire.
Données actions cotées à Londres (sur 300 ans)
et à New York (sur 200 ans). Conclusions Mémoire
long terme pour LSE sur la période 1700-1989 pas
pour NYSE
51Analyses long-terme
- Goetzmann Jorion (1995) Dividend yield bonne
prévision des returns à long terme des actions? - Données séries de return mensuels et des
dividendes pour NYSE (CRSP data post 1926, Cowles
1871-1926) et bourse au Royaume-Uni - Tests faibles possibilités de prévisions sur
lensemble de léchantillon mais existent - Pour la période pré-1926 aux USA
- Sont fortes pour la période post-1926 au
Royaume-Uni - Et peuvent être significatives mais
contre-intuitives
52Analyses long-terme
- Explications potentielles
- Forte stabilité des returns avant 1926
- Biais du survivant et impact de lannée 1974
(outlier). Reflet dune possibilité de fin des
marchés financiers en UK - gt ce dernier est confirmé par un ensemble de
tests économétriques - Histoire relativise la persistance de ces
différents effets mais une autre piste est par
ailleurs suggérée la finance comportementale
53Finance comportementale
- Idée de base les preneurs de décision sont
humains et nagissent pas comme des machines - Remise en question de la rationalité des acteurs
faisant face à une prise de décision complexe - Soit par incapacité technique , par exemple
mauvaise estimation des probabilités de
survenance dun événement - Soit choix inconsciemment suboptimal
- Finance se tourne vers les études psychologiques
- Peuvent-elles aider à lever le voile sur les
raisons amenant les anomalies observées
précédemment???
54Finance comportementale
- Observations principales
- 1. Erreurs de prévisions
- Le poids des expériences récentes est surévalué
lorsque les acteurs effectuent des prévisions.
Tendance à surestimer les bénéfices dune société
dont les résultats récents ont été bons.
Optimisme gt? Cours gt? PER initial non justifié
et donc par un faible return ex-post pour les
sociétés avec un haut PER initial. - 2. Trop grande confiance en soi
- Les acteurs tendent à surestimer leurs
capacités. Explique limportance de la gestion
active (10 des titres seulement se trouve dans
des fonds indexés). Différence hommes vers
femmes!!!
55Finance comportementale
- 3. Aspect conservateur
- Il existerait un trop grand désir de
conservation. Difficulté pour les acteurs de
remettre en cause rapidement leurs croyances - Taille de léchantillon
- Tendance à traiter un petit échantillon comme un
grand. Extrapolation trop rapide sur base de trop
peu de données - Cadres de réflexion
- Les décisions sont influencées par le cadre de
réflexion dans lequel elles sinscrivent.
Différence dattitude suivant la formulation de
deux options identiques point de vue espérance
mathématique. Différence point de vue aversion au
risque en cas de gains versus pertes.
56Finance comportementale
- Comptabilité mentale
- Acteurs compartimentent leurs décisions. Ne
voient pas forcément leur portefeuille comme un
élément global. Préférence de réalisation des
gains versus des pertes. En cas de gain,
impression de réinvestir (ou de jouer) les gains
(pas forcément perçus comme leur appartenant) et
donc prise de risque plus aisée et plus élevée! - 7. Evitement du regret
- Acteurs nattribuent pas le même regret aux
décisions conventionnelles et non-conventionnelles
. En cas déchec, regret plus élevé dans le cas
de la seconde, la première ltgt malchance.
Explication suggérée pour les effets Book/Market
et Small firms. Courage nécessaire pour
investir dans ces titres nécessite une
compensation plus élevée -
57Finance comportementale et arbitrage
- Si les autres sont affectés par des
problèmes comportementaux , il devrait être
possible de réaliser des arbitrages. Pas si
évident daprès les tenant des théories de
finance comportementale! - Possibilité darbitrages impliquent daccepter un
risque (on peut avoir raison sur du LT mais être
mort ou avoir perdu ses clients entre-temps) - Coût dimplémentation
- Erreurs de modèles etc
58EFFICIENCE ????
- Validité de lapproche comportementale?
- Validité des anomalies???
- Fama (JOFE, 1998)
- Incohérence dans les anomalies présentées
- Exactitude statistique discutée (Cf problème des
tests joints) - Faible changement dans la méthodologie renverse
les conclusions! - Autre possibilité de Test Performance comparée
des Mutuals Funds
59Efficience des marchés Mutual Funds
- Pour linvestisseur question principale est-il
possible dexploiter les inefficiences
potentielles ? - Malkiel (1995, JOF) Calculs des Alphas sur une
période 1971-1991 pour un vaste échantillon de
fonds en prenant comme référence le SP 500
60Malkiel (JOF, 1995)
61(No Transcript)
62Efficience des marchés?
- Tests statistiques cours boursiers semblent
suivre une marche aléatoire - Analyse technique semble incapable de générer des
profits supérieurs (exception peut-être
medium-long term strategies) - Existence danomalies (mais inefficience ou
mauvaise évaluation de la prime de risque) - Performance des fonds actifs ne semble pas
indiquer que leurs gestionnaire puissent battre
le marché de manière continue