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Cours de gestion financière (M1)
Séance (4) du 10 octobre 2014Validation empirique du Medaf, finance
d’entreprise, gestion de portefeuilles
1
Validation empirique du Medaf, finance d’entreprise, gestion de portefeuilles
Validation empirique du Medaf Approches en coupe Difficultés pratiques Principales conclusions
Finance d’entreprise Utilisation du Medaf par les directions financières d’entreprise pour les
choix d’investissement Par les banques pour évaluer des entreprises Utilisation des betas, estimation des différents inputs, primes de risques
MEDAF et investissements financiers Gestion indicielle (SICAV, ETF) Médaf et analystes financiers Médaf et analyse financière : PER, valeurs de croissance, de rendement Médaf et gestion de patrimoine
2
Validation empirique du Medaf, finance d’entreprise, gestion de portefeuilles
Objectifs pédagogiques de la séance Savoir dans quelle mesure le MEDAF est compatible avec les
rentabilités boursières Connaître les approches simples pour tester le Médaf Les principales conclusions Les problèmes méthodologiques
Savoir comment les évaluateurs d’entreprise utilisent le MEDAF Connaître les principales pratiques
Les implications du MEDAF pour la gestion financière ? Pourquoi la gestion indicielle ? Les analystes financiers sont-ils
encore utiles pour la sélection de titres ? Les indicateurs d’analyse financière ont-ils une utilité ? Les choix d’investissement sont-ils en accord avec le Médaf ?
3
Validation empirique du MEDAF
Approches en coupe (cross-sectional regressions) Principe Erreur sur les variables : Miller et Scholes (1972) Utilisation de portefeuilles
Black, Jensen et Scholes (1972), Fama et MacBeth (1973)
Un nouveau biais de sélection ? Influence du PER (Basu (1977)), effet « small caps » (Banz (1981)),
ratio cours / valeur comptable (Fama et French (1992, 1993) ? Data snooping biases : Lo et McKinlay (1990)
La critique de Roll (1977) Observabilité du portefeuille de marché Le CAPM est une tautologie
Variabilité des primes de risque 4
Validation empirique du MEDAF
Approche en coupe / principe On doit vérifier que
Ou de manière équivalente
∗: rentabilité espérée du titre i au-delà du taux sans risque « Excess return »
On effectue une régression linéaire en coupe transversale On regarde les rentabilités en fonction des titres
∗
On teste statistiquement l’hypothèse que , ∗
Approche intuitive et directe
5
Validation empirique du MEDAF
On doit vérifier que On n’observe (au mieux) que . Les autres quantités , ,
ne sont pas observées Une idée intuitive consiste à les remplacer par des estimateurs
calculés à partir de données historiques
∗, ∗ : moyennes historiques des rentabilités au-delà du taux sans risque
: estimateur MCO (ou autre) de On teste alors la relation ∗ ∗
En faisant une nouvelle régression linéaire
∗
devrait être égal à ∗ et à 06
Validation empirique du MEDAF
Miller et Scholes (1972) ont mis en évidence un problème dans la méthode précédente Les betas estimés ne sont pas les
vrais betas « erreur sur les variables »
(explicatives) Influence de l’erreur sur les betas
estimés On sous-estime la pente de la SML
et donc la prime de risque de marché
On sur-estime l’origine de la SML et donc le taux sans risque
7
Validation empirique du MEDAF
Miller et Scholes (1972) et l’utilisation de titres individuels « erreur sur les variables » (explicatives)
Formalisation
, bruit d’estimation de (non corrélé avec
L’estimateur des MCO de est donné par ,
En faisant l’hypothèse que le bruit n’est pas corrélé avec
L’estimateur des MCO de est donc égal à ,
Et non pas ,
: sous-estimation de la prime de risque
Connaissant les termes précédents, on peut corriger le biais8
Validation empirique du MEDAF
Pour diminuer l’erreur sur le beta estimé, on a considéré des portefeuilles de titres et pas des titres individuels Black, Jensen et Scholes (1972), Fama et MacBeth (1973) , , , , , le risque spécifique est plus faible sur des portefeuilles L’estimation du Beta est alors plus précise On réduit l’importance du problème précédent d’erreur sur
la variable explicative La plupart des études en coupe des années 70 ont repris
cette première approche Résultats trop beaux pour être vrais ?
Goffin, graphiques 3.13, 3.14, 3.159
Eugène Fama
Validation empirique du MEDAF
Relations linéaires entre rentabilités betas estimés et moyenne des rentabilités Chaque point représente un
portefeuille de titres Ces portefeuilles sont
constitués de titres de betaestimés homogènes
Fama et MacBeth (1973) Marché américain
1941-1945 et 1961 – 1968 On remarque l’alignement
remarquable des points
10
Validation empirique du MEDAF
Black, Jensen et Scholes (1972) Marché américain 1931 – 1965
Toujours le même remarquable alignement des points
Ici, le taux sans risque est de 5%, la prime de risque
de 10% La rentabilité attendue pour un
titre de Beta égal à 1 est le « mythique » taux de 15%
Ce taux de rentabilité a servi de référence dans le monde de la finance jusqu’à la crise de 2008
11
Validation empirique du MEDAF
Utilisation de portefeuilles de titres pour tester le Médaf Résultats trop beaux pour être vrais ?
Alignement presque parfait du nuage de points Goffin, graphiques 3.13, 3.14, 3.15
S’agit-il d’une validation empirique du Médaf ? Supposons que , ,
Élimination du risque spécifique par diversification corrélation parfaite entre les portefeuille i et M , , en l’absence d’opportunités d’arbitrage
Voir exercices pour plus de détails Le portefeuille i est sur la CML
⇔ ,
12
Validation empirique du MEDAF
Black, Jensen et Scholes (1972) et de Fama et MacBeth (1973) vont dans le sens d’une relation linéaire entre betas et espérance de rentabilité Mais, les pentes (prime de risque) et origine (taux sans risque)
ne sont pas conformes à Ces études vont globalement dans le sens de l’acceptation d’une
version généralisée du MEDAF Sans actif risqué, appelé version zéro-beta du MEDAF développée par
Black (1972)
Lo & MacKinlay (1990) ont soulevé un autre problème pouvant influer sur l’estimation de la pente de la SML Il s’agit d’un raisonnement assez similaire à celui déjà évoqué à
propos du retour à la moyenne des betas Biais de sélection
13
Validation empirique du MEDAF
À nouveau, un biais de sélection ? L’utilisation de portefeuilles permet de diminuer le bruit
d’estimation des betas Par rapport à l’utilisation de titres individuels
D’où Black, Jensen et Scholes (1972) et Fama et MacBeth (1973)
Le tri des actions par niveau de beta estimé (ou beta ex-post) n’est pas anodin
Vrai beta des titres à fort beta estimé beta estimé Vrai beta des titres à faible beta estimé beta estimé Voire transparents sur Blume (1975) et retour à la moyenne des betas
Surestimation potentielle de la prime de risque ? Heureusement, BJS (1972) et FMB (1973) ont utilisés des
betas out of sample et donc pas de biais dans leurs études14
Validation empirique du MEDAF
Problèmes « résiduels » avec les approches en coupe
∗
Les sont corrélés entre eux Il faut ajuster la procédure de test
Au passage, c’est une erreur courante, car elle est pratique Les risques spécifiques ne sont pas corrélés avec le risque de
marché, mais ils peuvent très bien être corrélés entre eux Penser à Peugeot et Renault La corrélation entre leurs rentabilités n’est qu’en partie liée au
risque de marché (CAC40) Elle dépend aussi de leur appartenance commune au secteur
automobile et sont positivement corrélés
15
Validation empirique du MEDAF
Roll dans un article de 1977 a soulevé deux points importants : Le portefeuille de marché est difficilement observable Le MEDAF est dans certains cas automatiquement vérifié !
Point 1 : Le portefeuille de marché est difficilement observable Aux US, 1/3 des actifs tangibles propriété d’entreprises, 1/3 des actifs
des entreprises est financé par des actions On utilise des approximations : indice S&P500, CAC40 Le modèle peut n’être pas vérifié par ce que l’approximation du
portefeuille de marché par un indice est mauvaise
Point 2 : Le MEDAF peut être automatiquement vérifié ! Si on choisit comme portefeuille de marché, un portefeuille efficient En établissant le résultat théorique, on se rend compte qu’il est toujours
parfaitement vérifié si l’on utilise le portefeuille tangent
On ne peut donc tester que l’efficience de l’indice S&P50016
Validation empirique du Médaf : controverses
Instabilités temporelles : les conclusions des études dépendent beaucoup de la période d’estimation « Common risk factors in the returns on stocks and bonds »
Fama et French, 1993, Journal of Financial Economics Prolongement de Fama et French (1992), critiquant le MEDAF
Propose un modèle multi-facteurs En plus du Beta, le niveau de capitalisation boursière, la typologie
des entreprises (valeurs de croissance versus valeurs de rendement)
Grand succès académique mais de nombreuses controverses Cité par 11 649 autres articles scientifiques au 6 octobre 2013 Méthodologie contestée, y compris par les adeptes de cette approche
Instabilité temporelle des relations entre taille et/ou typologie des entreprises et rentabilités
17
Validation empirique du MEDAF
Controverses liées aux approches économétriques utilisées pour rejeter le MEDAF Effet taille : à beta donné, les petites capitalisations auraient
une rentabilité moyenne supérieure à celle des blue chips Banz, R. W. (1981). The relationship between return and market
value of common stocks. Journal of financial economics. http://www.coba.unr.edu/faculty/liuc/files/BADM742/Banz_sizeeffect_1980.pdf
Cette étude fait partie d’un ensemble d’études critiquant le MEDAF Notamment Fama et French (1992)
L’effet small caps pourrait être une illusion statistique Trier les actions par taille amène au rejet du modèle, ce qui n’est le
cas si on regroupe les actions en fonction du risque total « data-instigated grouping procedures should be employed
cautiously ». Lo et MacKinlay (1990)18
Validation empirique du Médaf
Narrative fallacy (Taleb) Tendance du système 1 à chercher et à trouver toutes sortes
d’explications (cad de causalités) séduisantes Système 1 : mécanisme associatif rapide de la pensée (Kahneman)
Confronté à l’étude de Banz sur l’effet taille, on peut dire : « Small is beautiful » : management plus réactif des petites
entreprises, capacités d’innovation plus grande, difficulté d’appréhension par les grands gérants de portefeuille, moindre suivi par les analystes financiers, prime d’illiquidité, etc.
qu’un spin-off est automatiquement créateur de valeur !
Plutôt que biais de sélection En outre, on va commencer à multiplier les études pour confirmer ce
qu’on a trouvé Biais de confirmation
19
Validation empirique du Médaf
On s’intéresse à l’effet taille parce que l’on sait déjà que : Les petites valeurs ont eu une performance plus élevée que les
grandes valeurs L’observation peut être un pur effet d’échantillonnage : chance
Cas particulier : valeurs américaines à un moment du 20e siècle
Ou au tri des valeurs selon des critères corrélés avec le beta Les tests statistiques usuels ne corrigent pas de ce qu’on appelle le
« data snooping » : Data snooping : concept et terminologie dues au statisticien D. Aldous Lo et MacKinlay (1990) pour les implications financières Illusion de la significativité statistique
January effect, Monday effect, week-end effect Même type de problème avec les stratégies de placement conseillées aux
investisseurs.20
Data‐Snooping Biases in Tests of Financial Asset Pricing Models, Lo & MacKinlay (1990)http://schwert.ssb.rochester.edu/f533/rfs90_lm.pdf
Validation empirique du MEDAF Instabilités temporelles
Le MEDAF fait intervenir des espérances Prime de risque
Pour aller plus loin : Equity Risk Premiums (ERP): Determinants, Estimation and Implications – The 2012 Edition
Aswath Damodaran, Stern School of Business http://people.stern.nyu.edu/adamodar/pdfiles/papers/ERP2012.pdf
On ne connaît pas les quantités ex-ante (ou a priori) qui interviennent dans le MEDAF
On n’observe que des rentabilités sur des périodes historiques plus ou moins longues On peut calculer des moyennes empiriques Les moyennes peuvent fluctuer au cours du temps Et s’écarter des espérances de rentabilité
21
22
Validation empirique du MEDAF détermination des primes de risque
Rentabilité de placements Selon les types d’actifs
Marché américain Valeur en 2000 d’un
placement de 1$ fait en décembre 1925
Taux de rentabilité composé
é
Taux réel ≈ taux nominal –taux d’inflation
Détermination de ?Valeur2000 Nominal Réel
Actions de forte capitalisation
2586 11,0 7,7
Actions de faible capitalisation
6403 12,4 9,0
Obligations privées 64 5,7 2,6
Obligations d’État 49 5,3 2,2
Bons du Trésor 17 3,8 0,7
5
23
Validation empirique du MEDAF détermination des primes de risque
Sur un période de 75 ans Action de faible capitalisation
ont eu la meilleure rentabilité Small caps
Puis actions de forte capitalisation Blue chips
Puis obligations privées Obligations d’État Enfin, Bons du Trésor
≈ Placement à court-terme sans risque pour les investisseurs $
Primes de risque positives ex-post
Valeur2000 Nominal Réel
Actions de forte capitalisation
2586 11,0 7,7
Actions de faible capitalisation
6403 12,4 9,0
Obligations privées 64 5,7 2,6
Obligations d’État 49 5,3 2,2
Bons du Trésor 17 3,8 0,7
5
Détermination de ?
Primes de risque (pente de la SML)
Trop beau pour être vrai? Écart de rentabilité entre le portefeuille de marché et le taux
sans risque
24
Placements glissants sur un horizon de 20
ansEmprunt à 20 ans au taux des obligations
d’étatInvestissement en
actionsSur le siècle dernier, toujours gagnant aux
États‐Unis
Chan et Lakonishok (1993) : grande imprécision de l’estimation des primes de risque
Primes de risque Possibilité de baisse des marchés sur de longues périodes : ?
ME
Les pentes des segments de droite en rouge, vert, bleu donnent une idée de sur différentes périodes : grande variabilité et estimation imprécise des primes de risques même en utilisant des données sur longue période
Primes de risque (pente de la SML)
The Most Important Number in Finance JP Morgan Capital Structure Advisory & Solutions, 2008
Description et mise en œuvre des différentes méthodes utilisées Prime de risque (US) estimée entre 5% et 7% https://www.jpmorgan.com/cm/BlobServer/JPMorgan_CorporateFinanceAdvisory_MostImportantNumber.pdf
?blobkey=id&blobwhere=1320577215193&blobheader=application%2Fpdf&blobheadername1=Cache-Control&blobheadervalue1=private&blobcol=urldata&blobtable=MungoBlobs
26
Primes de risque (pente de la SML)
Étude disponible sur le site de la banque mondiale http://www1.worldbank.org/finance/assets/images/Equity_Risk_Premiums.pdf
Même avec une période d’estimation de 50 ans, l’écart-type de l’estimateur de la prime de risque est d’environ 2,8%
Ce qui donne un intervalle de confiance de 11,3%(+/- 2 écart-types)
Il y a bien une grande incertitude des primes de risque historiques
27
Primes de risque
«Énigme de la prime de risque » Mehra, R., & Prescott, E. C. (1985). The equity premium:
A puzzle. Journal of monetary Economics http://www.dklevine.com/archive/refs41401.pdf Données US : 1889 – 1978
Prime de risque annuelle d’environ Vu le niveau élevé de , les
investisseurs devraient détenir plus d’actions Mais variabilité de
Siegel, J. J. (1999). The shrinking equity premium. The Journal of Portfolio Management
1802 – 1997 : , % 1802 – 1882 : . %
Variabilité des primes de risque US28Rajnish Mehra
Primes de risque
Dictature des 15% de rentabilité ? taux sans risque : 6% !? Prime de risque : 9% !? Cornell (1999) :
“So that there is no suspense, here is the bottom line: The future will not be as bright as the past”.
Cornell, B. (1999). The equity risk premium: the long-run future of the stock market (Vol. 65). John Wiley & Sons.
A nouveau, problématique de l’utilisation de données historiques pour mesurer des primes de risque à appliquer sur une période future
Mauvaise prise en compte des Betas Si les betas des banques baissent, les rentabilités attendues aussi
Berger et Rabaut (2013), Admati et Hellwig (2013) Révision à 10% des objectifs de rentabilité de SG Révision trop modeste ? Contraintes de communication financière ?
29
Secular stagnation Fad or fact?http://www.economist.com/blogs/freeexchange/2014/08/secular‐stagnation
Larry Summers : stagnation séculaire ?
Article dans « the economist » à propos de la prime de risque Shares and Shibboleths
http://www.economist.com/node/21550273 http://bcove.me/7qbp26gn (vidéo)
La prime de risque des actions par rapport aux obligations aux États-Unis sur la période 1980 – 2010 n’est que de 0,5%
Entre 2000 et 2011, cette prime de risque était de -7,6% …
Entre 1989 et 2012, le marché des actions japonaises a plongé de 75% !
30
Primes de risque
Primes de risque
Pour aller plus loin Dimson, E., Marsh, P., & Staunton, M. (2009).
Triumph of the optimists: 101 years of global investment returns. Princeton University Press.
http://www.econ.uniurb.it/materiale/2781_triumph_of_the_optimists.pdf
Dimson, E., Marsh, P., & Staunton, M. (2003). Global evidence on the equity risk premium. Journal of Applied Corporate Finance.
http://www.wu.ac.at/vw4/other/gc/whatwedo/bridging/symposia/2002/papers/paper_dimson.pdf
Hammond et al. "Rethinking the Equity Risk Premium: An Overview and Some New Ideas." Research Foundation of CFA Institute (2011)
http://74.115.228.67/wp-content/uploads/2014/01/2012fall_equityrisk.pdf
Fait partie de la formation des analystes financiers31
32
Validation empirique du MEDAFDivergence des primes de risques selon les pays
Rentabilité de placements Selon les pays Valeur en 2000 d’un
placement en actions de 1 $ fait en décembre 1899
Attention aux effets liés aux taux de change
Taux de rentabilité « ex-post »
Mondialisation financière devrait tendre à l’uniformisation des rentabilités « ex-ante »
Taux de rentabilité
Valeur 2000
Nominal%
Réel%
États-Unis 16 797 10,2 6,7
Royaume Uni 16 160 10,2 5,8
France 102 369 12,2 3,8
Suède 65 175 11,7 7,6
Italie 93 545 12,1 2,7
Détermination de ?
33
Validation empirique du MEDAFDivergence des primes de risques selon les pays
Rentabilité de placements Selon les pays Valeur en 2000 d’un
placement en actions de 1 USD
fait en décembre 1899 Attention aux effets liés aux
taux de change Taux de rentabilité « ex-post » Mondialisation financière
devrait tendre à l’uniformisation des rentabilités « ex-ante »
Taux de rentabilité
Valeur 2000
Nominal%
Réel%
États-Unis 16 797 10,2 6,7
Royaume Uni 16 160 10,2 5,8
France 102 369 12,2 3,8
Suède 65 175 11,7 7,6
Italie 93 545 12,1 2,7
Détermination de ?
Validation empirique du MEDAFDivergence des primes de risques selon les pays
Comparaisons internationales Jorion, P., & Goetzmann, W. N. (1999). Global
stock markets in the twentieth century. The journal of finance
39 pays, 1921 – 1996 La rentabilité des actions américaines au 20e
siècle est l’exception plutôt que la règle La rentabilité réelle la plus forte, soit 4,3% Alors que la médiane est de 0,8%
Biais du survivant : on prend comme norme le premier de classe Comparaisons ex-ante entre Argentine et USA Au début du 20 siècle, pays dans des situations
économiques comparables
34William Goetzmann
Philippe Jorion
Validation empirique du MEDAF
Après le temps des pionniers financiers (Fama et al) est venu celui des économètres de la finance …
Méthodologies plus rigoureuses Pour tester l’efficience du portefeuille de marché retenu Trois stratégies peuvent être retenues pour les tests Vérifier que les alphas de Jensen des titres sont bien nuls
Pas de rentabilité anormale des différents titres Vérifier que le portefeuille de marché maximise le ratio de
Sharpe Vérifier directement la composition du portefeuille de marché
Aboutissent en général à des conclusions plutôt négatives Mais le MEDAF continue à être utilisé faute d’alternative
35
Finance comportementale et MEDAF
La finance comportementale a pour objet l’étude des comportements des investisseurs en fonction des apports des neurosciences, d’expérimentations De manière positive et non pas normative dans le cadre de
l’axiomatique de l’utilité espérée de VNM Même si elle peut aussi aboutir à des formalisations
Prospect Theory de Kahneman et Tversky
Parmi les nombreux critiques du Médaf, on peut noter celle de Robert Haugen À partir d’analyses issues de la finance comportementale, il conclut
que les primes de risque observées sont la conséquence d’une volatilité excessive des marchés
36
Finance comportementale et MEDAF
Les résultats de R. Haugen sont extrêmes et controversés Les primes de risque pourraient être de l’ordre de 0,4% et
non pas de 6% … Beast on Wall Street: how stock volatility devours our wealth.
Prentice Hall, 1999.
Cei montre le niveau de divergence des analyses hétérodoxes par rapport aux pratiques dominantes
Dans un article célèbre, Shiller a défendu l’idée que la volatilité des cours boursiers était anormalement élevée par rapport à ce qu’elle devrait être dans un modèle DDM
Do Stock Prices Move Too Much to be Justified by Subsequent Changes in Dividends ‘?. The American Economic Review, 1981
Voir aussi http://www.irrationalexuberance.com/
37
Exubérance irrationnelle des investisseurs ?
38
Irrational exuberance, Robert Shiller
Finance comportementale et MEDAF
En abscisses, les PER (corrigés des effets de l’inflation)
En ordonnée, les rentabilités composées pour un investissement sur un horizon de
20 ans
Les différentes couleurs correspondent à différentes périodes
Acheter des actions quand les cours boursiers sont élevés par rapport aux bénéfices est en général une mauvaise
affaire
Optimisme exagéré ?
Finance comportementale et MEDAF
Rationalité des investisseurs ? Existence de bulles ?
Attitudes « mimétiques » ?
Excès de volatilité à court terme ?
Finance comportementale ?
Rôle stabilisant ou déstabilisant de la spéculation ?
« Le point de vue dominant est que les marchés ont toujours raison. Je pense, au contraire, qu'ils ont presque toujours tort ». (George Soros)
Finance comportementale et MEDAF Rationalité des investisseurs ?
Mimétisme « herding », instinct grégaire Ne pas confondre mimétisme de
comportement et conformisme en matière d’opinion
Mimétisme de comportement Un investisseur qui cherche à
suivre les mouvements à l’achat ou à la vente d’un autre investisseur qu’il estime plus qualifié et/ou mieux informé LTCM
40
The most common way people give up their
power is by thinking they don’t have anyAlice Walker
Finance comportementale et MEDAF
Mimétisme de comportement Toute transaction sur un marché est la
rencontre d’un acheteur et d’un vendeur Qui suit-on ? Toujours autant d’acheteurs que de
vendeurs Le marché est toujours à l’équilibre …
Mimétisme d’opinion Si tous les investisseurs s’accordent sur
le niveau de la prime de risque. « Bulle internet » des années 2000 Profits anticipés de Facebook Negative equity des banques Probabilité de défaut de l’Espagne Agreeing to disagree ?
4141
The most common way people give up their
power is by thinking they don’t have anyAlice Walker
Finance comportementale et MEDAF
Les remarques précédentes sur le mimétisme ne suffisent pas en soi à invalider le caractère efficient du portefeuille de marché. Il peut être pertinent pour un investisseur non informé de se
référer à l’opinion d’investisseurs compétents Sur le niveau de la prime de risque Sur les espérances de rentabilité des titres
Sur la constitution de portefeuilles constituant de bonnes approximations du portefeuille de marché
Des effets de « mode » peuvent conduire à une volatilité élevée des anticipations ou des primes de risques Et à une volatilité élevée ou une instabilité au cours du temps
de la performance du portefeuille de marché Sans remettre en cause l’efficience du portefeuille de marché.
42
Validation du Médaf (suite et fin)
Pour aller plus loin (suite) CAPM: an absurd model, de Fernandez (2014)
IESE Business School http://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=2505597
Critique radicale, mais très documentée des différents problèmes liés à la mise en œuvre du Médaf Primes de risque bien sûr Mais aussi estimation des Betas
Article intéressant pour mieux comprendre les problèmes pratiques liés à l’utilisation du Médaf par les directions financières d’entreprises, les cabinets spécialisés dans l’évaluation financières, les banques d’affaires conseils en M&A …
43
Médaf et finance d’entreprise
Importance du Medaf pour la finance d’entreprise Comment les entreprises utilisent le Médaf ?
Taux sans risque Primes de risque Betas « add-ons »
À partir d’enquêtes menées auprès d’entreprises, d’analystes financiers, d’universitaires Fernandez et al (2013), PWC (2010)
Bancel et Mitoo (2013), Brounen et al (2004), Baker et al (2009) pour le cas européen
Bruner et al (1998), Graham et Harvey (2001) pour les États-Unis
44
Médaf et finance d’entreprise
Le Médaf est le modèle de référence pour les directions financières
Pour déterminer le taux d’actualisation des cash-flows futurs associés à un investissement Ou un taux de rentabilité cible
Enquête de PricewaterhouseCoopers Corporate Finance “Signs of the times, Valuation Methodology Survey”
Cinquième édition (2009-2010) Auprès de 27 analystes et directeurs financiers
Pratiques d’évaluation financière les plus courantes Calcul du « coût du capital » Primes de risques
45
Médaf et finance d’entreprise
Le Médaf est une nécessité Trop grande déviations des rentabilités moyennes passées
pour les titres individuels Même si les betas des titres individuels fluctuent aussi, les
rentabilités espérées telles que données par le MEDAF permettent de rationaliser les choix d’investissement Moins grande dispersion des taux d’actualisation
Mais il faut choisir comment déterminer les différentes grandeurs intervenant dans le modèle
Et procéder éventuellement à des ajustements supplémentaires « Adaptation » du modèle théorique à la « sagesse » financière et
aux habitudes et pratiques professionnelles
46
Médaf et finance d’entreprise
Le cas McDonald’s Corp (MCD) Yahoo Finance fournit un Beta de 0,45 Google Finance nous indique un Beta de 0,34 Site du Nasdaq : Beta de 0,56
Indice utilisé pour le portefeuille de marché ? Quelle est la période d’estimation ? Fréquence des rentabilités observées ?
Rentabilité historique de 17%, celle de l’indice S&P500 de 11,2%
2,37% taux 10 ans US Treasuries 10/2014 Choisissons une prime de risque de 6% (cf étude JP
Morgan, 2008) On a alors une rentabilité attendue de 4,4%, 5,1%
ou 5,7% selon le Beta retenu contre 8,4% pour l’indice
47
48
Le CAPM est de loin le modèle le plus utilisé pour la détermination des taux d’actualisation des cash‐
flows futurs
Autres modèles : APT, modèle à 3 facteurs de
Fama et French, « deductive models » (primes de risque
implicites, Ibbotson, Associés en Finance)
Médaf et finance d’entreprise / taux sans risque
Détermination du taux sans risque ? La référence au taux des emprunts d’État prédomine Quelle maturité ?
Détermination de la maturité en fonction de la structure des cash-flows
Approche forfaitaire : maturité donnée a priori en fonction d’un horizon d’investissement standard ou d’une maturité de référence pour les obligations d’État. Bund 10 ans, T-Bond 30 ans, …
Cette obligation de référence peut changer au cours du temps « Effet de bord » : saut dans le taux sans risque de référence
La lettre Vernimen (12/2012) suggère de retenir des taux à court-terme et d’abandonner l’utilisation de taux longs.
http://www.vernimmen.net/Lire/Lettre_Vernimmen.php49
Médaf et finance d’entreprise / taux sans risque
Résultat d’une enquête internationale sur les taux sans risque utilisés
Plutôt en ligne avec les taux à long terme qu’avec les taux à court terme
Le risque de défaut des pays est en partie intégré dans le taux sans risque Divergence entre les taux
sans risque utilisés dans la zone euro
Ça ne colle pas avec l’idée d’un taux sans risque
50
Niveaux de taux sans risque 2013
Médaf et finance d’entreprise
Une enquête internationale récente sur les taux sans risque et la prime de risque de marché Market Risk Premium and Risk Free Rate used for 51
countries in 2013: a survey with 6 237 answers P. Fernandez, J. Aguirreamalloa et P. Linares, IESE Business School Enquête auprès de professeurs de finance et d’analystes financiers « Dires d’experts » et non pas approche économétrique La très grande majorité des répondants utilisent et ont une opinion sur
le niveau de et de
Les niveaux moyens de sont de l’ordre de 6% Il diffèrent peu selon les pays ! Les intervalles de confiance également Mais la dispersion des niveaux est importante
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Médaf et finance d’entreprise Enquête sur les niveaux de
Une assez grande cohérence des valeurs médianes Primes de risques (un peu) plus élevées pour la Chine ou le Brésil Une assez grande dispersion des opinions des experts On est bien en-deçà des 9% ou plus qui prévalaient naguère
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Médaf et finance d’entreprise
Revenons à l’étude de Damodaran (2012) sur les primes de risque
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Dispersion des primes de risque historiques
(1970 – 1996) beaucoup plus élevées que dans le transparents précédent
Primes négatives pour l’Allemagne et l’Italie
Retour sur la comparaison entre
Argentine et États‐Unis ex‐ante en 1900 et ex‐
post en 2000
Médaf et finance d’entreprise / prime de risque
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Médaf et finance d’entreprise / prime de risque Avantages comparés des méthodes historiques et implicites de
détermination de la prime de risque (source JPMorgan)
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Médaf et finance d’entreprise / prime de risque
Prime de risque implicite entre 1998 et 2008 (US)
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Médaf et finance d’entreprise / prime de risque
Détermination de la prime de risque : méthode du ratio de Sharpe On détermine d’abord le ratio de Sharpe La prime de risque est alors le produit du ratio de Sharpe par le niveau de
volatilité implicite du portefeuille de marché Mesuré par exemple à travers l’indice VIX
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Médaf et finance d’entreprise / prime de risque
Détermination de la prime de risque : méthode du ratio de Sharpe Les niveaux ainsi obtenus sont élevés
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Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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Les responsables financiers (directeurs et analystes)
pénalisent les petites sociétésTaux de rentabilité exigés plus
élevés
Toujours la croyance en la superformance des smalls
caps …
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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Les responsables financiers (directeurs et analystes) demandent parfois des rentabilités plus élevées
quand le risque spécifique est plus élevé
Le Médaf fournit un taux de rentabilité « de base »
Auquel on ajoute diverses primes
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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Les responsables financiers (directeurs et analystes) demandent souvent des rentabilités plus élevées quand le risque spécifique est plus
élevé
Les sources de risques spécifiques mentionnées :
Dépendance excessive de l’entreprise par rapport à son
dirigeantUn seul client ou fournisseur
Croissance anticipée des profits très rapide
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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Les responsables financiers (directeurs et analystes) demandent
souvent des rentabilités plus élevées quand le risque spécifique
est plus élevé
Les sources de risques spécifiques mentionnées
Dépendance excessive de l’entreprise par rapport à son
dirigeantUn seul client ou fournisseur
Pas de « track record »Croissance anticipée des profits très
rapide
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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Les startup sont particulièrement pénalisées
Il y a une extrême diversité des pratiques et des primes
spécifiques demandées aux startup
« à la tête du client »
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
Enquête de PWC (suite) Impact de la crise de 2008 sur les primes de risque Pour 2/3 des répondants, non. Pour 1/3 oui Double peine : les professionnels de la financent rajoutent
une prime de liquidité au taux sans risque, en temps de crise Comportement amplificateur de crise des techniques financières
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Médaf et finance d’entreprise
D’où viennent les Betas ? Analystes et directeurs financiers sud-africains
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Prédominance de Bloomberg
Peu de calculs internes par les directions financières ou les analystes
Choix du proxy pour le portefeuille de marché
En général un indice d’actions local large ou étroit
Très rarement un indice international MSCI : Morgan Stanley Capital
Internationalhttp://www.msci.com/
Médaf et investissements financiers
Le Médaf et la théorie des choix de portefeuille ont des conséquences structurantes pour la gestion de fonds Gestion passive
Portefeuille de marché efficient Va dans le sens de détenir uniquement de l’indice bousier Pas de sélection de titres (stock-picking) Développement de Sicav indicielles et d’ETF
Quel rôle faut-il alors donner à l’analyse financière et aux analystes financiers ? Ont-ils encore une utilité ? Comment la mesurer ?
Peut-on faire un lien entre indicateurs classiques d’analyse financière et gestion de portefeuilles ?
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Médaf et gestion passive
On rappelle que selon la théorie, tous les investisseurs détiennent les mêmes actifs de base Actif sans risque Portefeuille de marché constitué de tous les actifs risqués
Intégration parfaite des marchés de capitaux Pas de coûts de transactions ou d’asymétries d’information Anticipations homogènes
Tous les investisseurs sont exposés au même risque systémique ou risque de marché On retrouve ce résultat dans la plupart des modèles d’équilibre Même en s’écartant du cadre moyenne-variance Partage optimal des risques
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Médaf et gestion passive
La théorie précédente est un argument en faveur de la gestion indicielle passive On ne peut battre le portefeuille de marché
Choisir un portefeuille le plus proche possible du portefeuille de marché et de s’en tenir là
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Gestion active
Pas de stock‐pickingou de « market‐timing »
Gestion passive
Stock‐picking
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Médaf et gestion passive
Utiliser des Sicav permet d’économiser du temps
Les gestionnaires professionnels ont accès à plus de marchés Investissement sur la bourse
de Singapour… Ils investissent dans de très
nombreux titres Diversification Ne pas mettre « tous ses œufs
dans le même panier » permet de diminuer le risque.
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Les portefeuilles des particuliers sont insuffisamment diversifiés
Il est plus facile pour un fonds commun de placement d’accéder au « portefeuille de marché »
Dans le cadre d’une gestion indicielle passive
Ceci peut prendre la forme de fonds indiciels
Ou de « trackers »
Médaf et gestion passive
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Médaf et gestion passive
Axa Indice France Valeur liquidative : 465,86 euros au 20/10/2006 Nombre de parts : 471 987 Actif net : 219 880 milliers d’euros Évolution de la valeur de la part depuis 1 an
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Médaf et gestion passive
ETF : Exchange Traded Fund parts du fonds cotées en
Bourse Achat en Bourse comme une
action Prix d’achat d’une part : cours
de Bourse et non pas valeur liquidative
EDHEC European ETF Survey : pour ou contre ?
Médaf et gestion passive
Trackers : fonds visant à dupliquer l’évolution d’un indice (CAC40, Eurostoxx,…) Moyen économique d’investir
notamment sur des marchés étrangers
Frais de transaction réduits Concurrence pour les
gestionnaires de fonds traditionnels Lyxor ETFCAC40 ISIN FR0007052782 coté
sur Next Track Émis par une banque
Risque de défaut
Comparaison entre la rentabilitécumulée du tracker et celle du CAC40
TR: total return ; dividendes réinvestisPR: price return ; hors dividendes
Médaf et gestion passive
Quelques vidéos sur la question des fondsindiciels
Warren Buffett talks index funds (50’’) So many investors, brokers and money managers
hate to admit it, but the best place for the average retail investor to put his or her money is in Index Funds. http://www.youtube.com/watch?v=rEX81lGhMwM 2008, 50 000 vues
Kahneman: Think 'Fast And Slow' About Index Funds (5’34) When it comes to the stock market, index funds are
generally the smartest decision http://www.youtube.com/watch?v=hOm6rD4m4V0 2013
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Médaf et analystes financiers
Les gestionnaires de SICAV sont-ils compétents ? En matière de « Stock-picking » (sélection de titres) ? Achat de titres sous-évalués, vente de titres surévalués
Écart entre le cours boursier et la « valeur fondamentale »
Nécessite des compétences en analyse financière Qui paye pour l’analyse financière ? Paradoxe de Grossman et Stiglitz : si les marchés sont efficients sur le
plan informationnel, personne (problème du passager clandestin).
Conflits d’intérêt Les analystes financiers sont plutôt « sell-side » que « buy-side »
Ils sont employés plutôt par les banques que par les investisseurs Muraille de Chine entre analystes financiers et « market-makers »
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Médaf et analystes financiers
Analyse des comptes de
France Télécom au moment de l’explosion de la bulle internet
chute brutale du bénéfice net
en 2001
Évolution notable du free cash‐flow dès 2000
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Médaf et analystes financiers Prévisions des analystes : le consensus de marché
BPA : bénéfice par action ; EPS : « Earnings per share »
En jaune, évolution des prévisions
moyennes des BPA pour l’année en cours et pour l’année à venir
En bas du graphique, les contributeurs et leurs dernières estimations de
BPA
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Médaf et analystes financiers Prévisions de l’analyste Travaille et consensus de marché
Capacité supérieure de certains analystes à
anticiper les résultats des entreprises
Ici France Télécom
Mais cela peut dépendre de l’horizon
Il est difficile de s’écarter du consensus
Surtout pour les jeunes !
Pourquoi ?
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Analystes financiers honnêtes ? Le « cas Henry Blodget »
spécialiste de la nouvelle économie chez
traitait la société « AtHome » de «piece of crap» dans des messages internes
dans le même temps, recommandait chaudement aux investisseurs d’en acheter les actions.
lui et son équipe avaient été partie prenante de cinquante-deux transactions commerciales entre décembre 1999 et novembre 2000.
En récompense, l’analyste avait vu sa rémunération annuelle passer de 3 millions à 13 millions de dollars.
Muraille de Chine entre activités de conseil et analyse financière Nécessité de mettre en place des systèmes de contrôle interne ou
externe, a priori ou a posteriori pour éviter ces déviances … Qui nuisent aux investisseurs, à la réputation de la banque en question et
la réputation de la place financière concernée
Médaf et analystes financiers
Médaf et analystes financiers Alex, Monsieur Chateaudur menace à nouveau de se passer de nos conseils
financiers... Ses affaires marchent mal, il n’a aucun nouveau marché en vue et il ne voit
pas il continuerait à nous payer des avances sur honoraires. Nous devrions aller le voir avec Clive pour le convaincre de notre valeur. Dites lui la vérité. Insistez sur le haut niveau d’expertise des équipes de
Megabank et notre grande envie d’être davantage impliqués dans activités de Chateaudur SA...
Peattie et Taylor (les auteurs d’Alex, planche quotidienne dans le Telegraph) sont emblématiques de la culture de la City http://en.wikipedia.org/wiki/Alex_%28comic_strip%29
Médaf et analystes financiers Chez Chateaudur SA... Notre analyste financier dans le secteur de la mécanique, dont les avis font
autorité, meurt d’envie d’envoyer une bonne volée à votre société, monsieur Chateaudur...
Heureusement, tant que vous restez un de nos clients, nous pouvons encore l’en empêcher.
http://www.alexcartoon.com
Médaf et analystes financiers
Les gestionnaires de SICAV sont-ils compétents (suite) ? On a déjà évoqué la problématique du choix de titres (stock picking)
Qu’en est-il du « Market timing » ? « Achat d’actions quand « le » marché est sous-évalué Vente ou réduction des investissements quand le marché est
surévalué Stratégie « momentum » : acheter après une hausse, vendre
après une baisse (pari sur l’existence de tendances) Stratégie « contrarian » : pari sur l’existence de corrections Marche aléatoire : imprévisibilité des cours boursiers ?
Fama et les notions d’efficience faible, semi-forte et forte des marchés Hansen pour une formulation plus rigoureuse des idées de Fama
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Médaf et analystes financiers
Compétence des gestionnaires de SICAV Vif débat aux États-Unis dans les années 60
Et depuis …
En moyenne, les gérants ne font pas mieux qu’un investissement dans le portefeuille de marché
Peu de persistance dans les performances des gérants Sauf pour les plus mauvais …
Faible proportion de gérants « battant le marché » Diminution de cette proportion au cours du temps
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Médaf et analystes financiers
Performance des fonds en fonction des frais de gestion En abscisse les fonds classés en fonction
de leur frais de gestion Par déciles
En ordonnée, la performance moyenne des fonds pour un décile donné Mesurée par le ratio de Sharpe
Barras, Scaillet et Wermers (2010) montrent que 1% des gestionnaires obtiennent des performances permettant de couvrir les frais de gestion Proportion diminuant avec le temps
…
Le principal déterminant de la performance n’est‐il pas le
montant des frais de gestion ?
Médaf et analystes financiers Professional money managers and their influence
http://www.youtube.com/watch?v=txTaBKZ8qrs http://www.dnatube.com/video/23729/Lec-20--Professional-Money-Managers-
and-their-Influence
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Robert Shiller, Yale University
2011 1h12mn
Médaf et analystes financiers
Malkiel, « A random walk down Wall Street » Selon Malkiel, un singe lançant des fléchettes, les yeux bandés, sur la
cote du WSJ ferait aussi bien, voire mieux (!) que les gérants professionnels
Le Wall Street Journal a (presque) repris l’idée à son compte Pick your stock for contest (concours d’investissement)
http://online.wsj.com/news/articles/SB10000872396390444450004578002154211568128
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L’honneur est saufMais de peu …
Et les frais de gestion…
Burton Malkiel
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Médaf et analystes financiers
Sur la difficulté de sélectionner des gérants de fonds : « j’ai déjà entendu parler de cette méthode pour sélectionner des actions », mais jamais des gérants »
En écho, à la fable du Wall Street Journal
Médaf et analystes financiers There are no shortcuts in investing
http://www.youtube.com/watch?v=pGIzygsvqck
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William Sharpe Stanford University
1h35mn
Médaf et analyse financière (stock picking)
Utilisation d’indicateurs pour l’investissement en actions Par les investisseurs institutionnels En tête, un critère simple P/E Price to Earnings Ratio Rapport entre capitalisation
boursière et résultat net Élevé pour une valeur de croissance Une mesure plus sophistiquée
comme le Beta est couramment utilisée
Un Beta plus élevé est souvent associé à un PER plus élevé
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Source : BofA Merrill LynchUS Equity & US Quant Strategy
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Médaf et analyse financière (stock picking)
Actions « Growth » (valeurs de croissance) : Moins de fonds propres, plus de perspectives de croissance Jeunes entreprises, nouvelles technologies
Actions « Value » (valeurs de rendement) : Gestion de l’eau, Concessions d’autoroutes, … Marchés stables et matures, profits peu variables (faibles Betas), Peu de perspectives de croissance (faibles PER) Autre définition couramment utilisée : valeur de marché inférieure à
valeur comptable (voir en fonction du contexte)
Ingrédients de l’évaluation « fondamentale » ou « interne » Cash-flows distribués aux bailleurs de fonds, dividendes anticipés
(DDM : discounted dividend models), Risque de fluctuation des dividendes ou des cash-flows PER : Price Earnings Ratio (rapport entre le cours de l’action et le
bénéficie par action)
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Médaf et analyse financière (stock picking)
Warren Buffet chantre de l’investissement dans les actions valeur
“Price is what you pay, Value is what you getWhether we’re talking about socks or stocks, I am buying quality merchandise,
when it is marked down”
Médaf et analyse financière (stock picking)
Liens entre Médaf et outils d’analyse financière En principe, le Beta et seulement le Beta devrait expliquer les
rentabilités attendues sur les titres ou les portefeuilles de titres Autres variables « explicatives » des espérances des rentabilité
positivement corrélées avec les Beta ? Par exemple, on peut s’attendre à ce que les valeurs de croissance
aient un Beta plus élevé que les valeurs de rendement Le PER (ou P/E) price to earnings ratio
Rapport entre le cours de l’action et le résultat par action Compétiteur du Beta ? Le principal problème est la dépendance de ce ratio par rapport à
des méthodes comptables particulières et au pilotage du résultat Plus élevé pour les valeurs de croissance que de rendement ? Est-il lié au Beta ?
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Lien entre PER et Beta ? What Determines Price-Earnings Ratios?
William Beaver et Dale Morse, 1978, Financial Analysts Journal
PER : ratio entre le prix de l’action au 31 décembre et les résultats de la même année (hors éléments exceptionnels)
Beta estimé à partir de rentabilités mensuelles Sur une période de 5 ans suivant l’année d’étude
Les actions sont regroupées en fonction du niveau de PER en 25 portefeuilles
Pour chaque portefeuille, on calcule le PER médian et le Beta médian
Un calcul à partir de moyennes pondérées par les capitalisations boursières donne des résultats similaires
93
PER élevés liés à Betas élevés …
Ou l’inverse selon les années …
Instabilité temporelle
Médaf et analyse financière (stock picking)
Liens entre PER et Beta (suite)
Variables explicatives : taux de distribution, beta, taux de croissance des résultats sur les 5 dernières années
Résultats de la régression instables au cours du temps Notamment l’impact du niveau du Beta sur le PER Colinéarité entre les variables explicatives Comment définir le lien entre ces variables ? L’effet marginal des économètres ne correspond pas à la notion
intuitive de lien94
Médaf et analyse financière (stock picking)http://people.stern.nyu.edu/adamodar/pdfiles/pe.pdf
Le MEDAF et la pratique : conseil financier, gestion de patrimoine
Les détenteurs d’actifs risqués sont plutôt riches, âgés et ayant une bonne connaissance du monde économique
Les portefeuilles d’actifs financiers sont peu diversifiés Les riches âgés ont plus d’actifs risqués que les (peu
nombreux) jeunes et riches À l’encontre des recommandations des spécialistes Capital humain (background risk), cycle de vie
(immobilier), contraintes d’endettement ? À l’intérieur des actifs risqués, la part des obligations
décroit avec le niveau de risque Contrairement aux prédictions de la théorie Théorème de séparation en 2 fonds de Tobin
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Le MEDAF et la pratiqueQui détient des actifs financiers (risqués)
Dans quelle mesure la théorie relative à l’efficience du portefeuille de marché a-t-elle un caractère réaliste ? Difficulté pratique de constituer le portefeuille de marché
On peut s’intéresser aux portefeuilles effectivement détenus par les investisseurs En pratique, les portefeuilles sont insuffisamment diversifiés
L’intermédiation financière, contrats d’assurance-vie, fonds communs de placement facilite la diversification
Avec trop de concentration dans les actifs immobiliers On peut s’interroger sur le caractère pertinent des préférences
moyenne-variance Au niveau individuel, les critères de choix de nombreux
investisseurs sont plus complexes et difficiles à formaliser
96
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Le MEDAF et la pratique Qui détient des actifs financiers (risqués)
Patrimoine en valeurs mobilières des personnes physiques professions et catégories socioprofessionnelles (PCS) supérieures
concentrent l’essentiel de la détention des valeurs mobilières
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Le MEDAF et la pratiqueQui détient des actifs financiers (risqués)
Répartition régionale des actionnaires individuels 4,4 millions de ménages actionnaires individuels Soit 20% du nombre de ménages 1,3 millions en Ile de France, soit 30% des ménages
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Qui détient des actifs financiers ?
Île de France
Ouest et Est parisiensÀ quoi correspond la tâche
claire ?
100
Qui détient des actifs financiers ?
Détention d’actions (en % de ménages de la commune) Palmarès des communes d’Ile de
France Milon la Chapelle, Neuilly sur
Seine, Saint-Nom-la-Bretèche, Gadancourt, Louveciennes, Marnes-la-Coquette, Paris 16, Paris 7, Paris 8, Vaucresson, Le Vésinet
Palmarès des communes provinciales de plus de 2000 habitants Saint-Didier-au-Mont-d’Or,
Bondues, Ecully, Mouveaux, Bois-Guillaume, Lyon 06, …
101
Le MEDAF et la pratiqueQui détient des actifs financiers (risqués) Patrimoine des personnes physiques Les ménages les plus aisés ont des portefeuilles plus
risqués et plus diversifiés
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Le MEDAF et la pratiqueQui détient des actifs financiers (risqués)
Portefeuilles en valeurs mobilières par tranche d’âge Les « riches » sont en général âgés (théorie du cycle de vie)
Le MEDAF et la pratique
On rappelle que d’après le théorème de séparation en 2 fonds de Tobin
Les investisseurs devraient détenir une proportion variable (selon leur niveau d’aversion vis-à-vis du risque) d’actif sans risque et de portefeuille tangent
La composition du portefeuille d’actifs risqués devrait être la même pour tous les investisseurs
Ceci est en contradiction avec les recommandations gestionnaires de portefeuilles
Il semble en effet que plus le niveau de risque augmente, plus la part relative de la poche obligataire est faible
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Le MEDAF et la pratique CANNER, N., MANKIW, N. G., & WEIL, D. N. (1997). An Asset
Allocation Puzzle. THE AMERICAN ECONOMIC REVIEW. http://stat.wharton.upenn.edu/~steele/Courses/956/SeparationTheorem/MankiwSep
aration.pdf
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La proportion des obligations par
rapport aux actions décroit avec le
niveau de risque …