L’émergence des stratégies d’investissement passives

Gestion indicielle ne signifie pas gestion passive

Selon John Rekenthaler (2015), il est préférable de parler du couple de gestion active / indicielle plutôt que de gestion active / passive. En effet, la gestion passive et indicielle ne sont pas synonymes car ce sont deux processus différents. Un fonds passif n’exprime pas de point de vue tandis qu’un fonds indiciel reproduit une liste de valeurs. Par conséquent, un fonds Smart Beta est un fonds indiciel et non pas un fonds passif. La classification gestion active / indicielle compte une catégorie pour la première, et deux catégories pour la seconde (pondération par capitalisation boursière / pondération alternatives (Smart Beta)), tandis que la classification gestion active / passive comporte trois catégories pour la première et une seule pour la seconde. Ces distinctions peuvent être délicates à appréhender aux premiers abords. Néanmoins, cela laisse sous-entendre que le terme de gestion active est utilisé dans un trop grand nombre de sens. L’illustration suivante, créée par Tom Idzorek (2015) de Morningstar, permet toutefois de clarifier ces notions. La couleur verte illustre la « neutralité », tandis que la couleur orange représente une tentative active d’amélioration. Les fonds passifs sont totalement vert.

Leur stratégie vise à pondérer des composantes en fonction de leur capitalisation boursière. La reproduction de cette pondération est mise en oeuvre de manière passive sans chercher à l’améliorer. Les trois autres types de fonds sont en partie ou totalement orange, ce qui signifie qu’ils ne peuvent pas être considérés comme « passifs ». Les fonds à bêta stratégique (Smart Beta) implémentent leur stratégie de manière similaire aux fonds passifs et sont considérés comme des fonds indiciels. Néanmoins, la construction des plans de pondération est mise en oeuvre de manière active. Les fonds actifs traditionnels font aussi écho aux fonds passifs, mais à travers leur pondération plutôt que la mise en oeuvre. Ils partent des capitalisations boursières, puis s’en écartent (parfois sensiblement) sur la base des décisions de leur gérant. Les fonds actifs alternatifs sont totalement orange. Ils ne se basent pas sur un indice classique pondéré selon la capitalisation boursière. Ces derniers restreignent leur univers d’investissement ou combinent leurs actifs de façon à se donner des points de départ inhabituels. Ils mettent ensuite en oeuvre leur stratégie de manière active. Les fonds actifs alternatifs facturent en général les frais de gestion les plus élevés. (Rekhentaler, 2015)

La performance de quelques méthodologies

Smart Beta La première colonne de la figure 9 présente l’évaluation de méthodologies d’investissement dont la performance dépend du même jeu de donnée utilisé dans la section précédente. Cass Business School (2015b) utilise un ensemble de règles appropriées à chaque cas, afin de fixer annuellement la pondération pour les 500 actions. Les règles de certaines stratégies sont assez simples, tandis que d’autres sont plus complexes. Pour la stratégie « Equally-Weighted », un poids égal (0.2%) est attribué à chacune des 500 actions. L’indice « Diversity-Weighted » mélange l’approche de la capitalisation boursière et celle de la stratégie « Equally-Weighted ». La stratégie « Inverse Volatiliy-Weighted » assigne la pondération la plus importante à l’action avec la volatilité la plus faible et la pondération la plus faible à l’action avec la volatilité la plus élevée. La stratégie « Equal Risk Contribution » est similaire à la stratégie « Inverse Volatiliy-Weighted ». Cependant, la pondération est calculée de sorte à déterminer un poids pour chaque action qui contribue de manière égale à la volatilité du portefeuille. L’approche « Minimum Variance » tient compte de toutes les combinaisons d’actions possibles et leur alloue les pondérations dans le but de construire un portefeuille avec la volatilité la plus faible possible. L’approche « Maximum Diversification » assigne un poids aux actions dont la combinaison maximise la diversification des titres au sein du portefeuille, en minimisant la corrélation moyenne entre tous les titres d’un portefeuille. L’approche « Risk Efficient » maximise le ratio de Sharpe où le rendement espéré de chaque action doit être proportionnel à la déviation à la baisse11 historique. Finalement, l’approche « Fundamentally-Weighed » définit les pondérations en fonction de la valeur comptable, des ventes, des dividendes et des cash-flows d’une compagnie, etc.

Ces résultats semblent dévaloriser la méthodologie ScrabbleTM mise au point par la Cass Business School (2015b), et ce malgré une performance relative satisfaisante. Par ailleurs, toutes ces stratégies d’investissement surperforment celles basées sur la capitalisation boursière. La figure 9 ne fournit que peu d’informations quant à l’élaboration de chaque stratégie. Aussi, elle ne tient pas compte des aspects pratiques présents en réalité, tels que le turnover ou les coûts de transaction. La figure 10 présente plus d’informations sur les stratégies d’investissement Smart Beta et sur la méthodologie ScabbleTM. La deuxième colonne de la figure 10 expose pour chaque stratégie, la taille moyenne des composantes de l’indice en proportion à la taille moyenne des composantes de la stratégie produite par capitalisation boursière. Par exemple, la taille moyenne d’une action associée à la stratégie « Equally-Weighed » représente 24% de la taille moyenne d’une action rattachée à la stratégie produite par capitalisation boursière. En effet, toutes ces stratégies attribuent des poids aux actions qui sont en moyenne plus faibles que celui de l’indice de référence. En revanche, la stratégie « Fundamentally-Weighted » implique de détenir en moyenne des actions de large capitalisation, où la taille moyenne des actions observée représente 87% de celle de l’indice de référence. Par ailleurs, il faut préciser que ces approches Smart Beta ont tendance à avoir un biais sur les positions sur action de petite taille.

La troisième colonne de la figure 10 considère la part active moyenne de chaque indice en relatif à l’indice de référence. Cette statistique permet vérifier le degré de gestion active d’un gérant de fonds. Plus le nombre est élevé, plus la gestion est active. La plupart des stratégies ont une part active élevée, néanmoins les stratégies « Minimum Variance » (88.4%) et « Maximum Diversification » (78.9%) sont particulièrement élevées. La quatrième colonne de la figure 10 observe le turnover du portefeuille12 de chaque méthodologie, généré par le rebalancement annuel de l’indice. La méthodologie de capitalisation boursière possède la rotation la plus faible : en moyenne 5.44% du portefeuille est vendu à la fin de chaque année. Les stratégies « Minimum Variance » (37.3%), « Maximum Diversification » (47.9%) et « Risk Efficient » (29.6%) possèdent la moyenne annuelle la plus élevée. Toutes choses égales par ailleurs, des niveaux de rotation importants impliquent des frais de transaction élevés. Le turnover élevé des approches Smart Beta réduit-il en pratique son attractivité par rapport à un investissement dans l’indice de référence ? Les estimations de la cinquième colonne de la figure 10 permettent d’analyser cela. En utilisant le taux de rotation, le seuil de rentabilité des coûts de transaction est calculé, de manière à égaliser le ratio de Sharpe des stratégies alternatives à celui de la stratégie produite par capitalisation boursière. Par exemple, si le « bid-ask spread13 » moyen sur les actions US est de 3.8%, la stratégie « Equally-Weighted » produit un ratio de Sharpe similaire à l’indice de référence. Dans tous les cas, les coûts de transaction devraient être relativement élevés afin d’effacer l’avantage de performance des approches Smart Beta. Cependant, le turnover important des stratégies alternatives ne suffit pas à expliquer les différences de performances. En effet, les indices Smart Beta introduisent en pratique des règles visant à réduire le turnover. (Clare, Thomas et Motson, 2015b)

D’où provient la performance du Smart Beta? Si la performance des stratégies Smart Beta ne peut être ni expliquée par le turnover du portefeuille et les coûts de transaction, ni par la chance, d’où provient-elle ? Le modèle Fama-French à trois facteurs, amélioré avec le facteur additionnel du « Momentum », permet de répondre en partie à cette question. Le rendement du portefeuille est décomposé par l’exposition aux facteurs de risque suivants : « Market », « Size », « Value » et « Momentum ». Le reste est généré grâce au talent du gérant ou par la chance / malchance. Ces résultats sont résumés dans la figure 12 : Tout d’abord, la deuxième colonne de la figure 12 présente le rendement excédentaire annualisé de chaque stratégie. La stratégie « Equally-Weighted » surperforme la stratégie produite par capitalisation boursière de 1.32% pa. Les cinq colonnes suivantes décomposent ce rendement excédentaire par facteur de risque. Ensuite, la troisième colonne désigne la part de performance liée à l’exposition au facteur de risque « Market ». Pour cinq des stratégies, l’exposition au marché détériore leur rendement excédentaire. Ce résultat signifie que ces stratégies ne sont pas négativement exposées au marché mais qu’elles sont en moyenne moins exposées à ce facteur de risque. La quatrième colonne établit de manière similaire l’exposition au facteur de risque « Size » qui contribue en général de manière positive au rendement excédentaire. La faible valeur négative de -0.01% de l’approche « Minimum Variance » indique que cette stratégie n’obtient pas de performance additionnelle liée au facteur de risque.

Selon la figure 12, la majeure partie de la performance additionnelle provient d’une exposition positive au facteur de risque « Value ». L’approche « Fundamentally-Weighted » obtient une performance additionnelle de 1.25% pa. L’avant-dernière colonne de cette figure montre que seules les approches « Minimum Variance » et « Maximum Diversification » obtiennent des rendements additionnels grâce à leur exposition au facteur de risque « Momentum », contrairement aux autres stratégies d’investissement dont la performance est diminuée par ce facteur. Finalement, la dernière colonne de la figure ci-dessus présente la part de performance additionnelle qui n’est pas attribuée à ces quatre facteurs de risque. Dans certaines situations, cette valeur est plutôt élevée. Dans le cas de la stratégie « Maximum Diversification » elle est de 0.58% pa. (Clare, Thomas et Motson, 2015b) EDHEC-Risk Institute Venture (2015) souligne qu’en pratique, la prime sur le facteur « Value » résultant d’une stratégie type « Fundamentally-Weighted » se capture à travers des données fondamentales15. Néanmoins, plusieurs variables telles que les ventes, les dividendes, la valeur comptable et les cash-flows sont utilisés par des fonds ou des indices comme facteur de risque. Cette nouvelle approche est justifiée de plusieurs manières par le marketing qui se limite à fournir de meilleurs indicateurs quant à l’empreinte économique des entreprises.

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Table des matières

Déclaration
Remerciements
Résumé
Table des matières
Liste des figures
1Introduction
1.1Le Smart Beta
1.2Problématique
1.3Méthodologie
1.4Pertinence
1.5Styles de gestion
1.5.1La gestion active est-elle justifiée ?
1.5.2L’émergence des stratégies d’investissement passives
1.5.3L’efficience des marchés
1.5.4Surperformer l’indice de référence
1.6Définition du Beta et de l’Alpha
1.6.1Beta
1.6.1.1Le lien entre le risque et la performance
1.6.1.2Le risque systématique
1.6.1.3L’équation du CAPM
1.6.1.4Un exemple
1.6.2Alpha
1.6.2.1En pratique
1.6.2.2Le facteur chance
1.6.3Mesurer la performance
1.6.3.1L’indice de référence
1.6.3.2Ratio de Sharpe
1.6.3.3Ratio de Sortino
1.6.3.4Tracking error
1.6.3.5Ratio d’information
1.6.4La gestion indicielle
1.6.5Les origines du Smart Beta
1.6.5.1L’investissement à faible volatilité (« Low volatility investing »)
1.6.5.2L’effet taille (« The size effect »)
1.6.5.3L’effet P/E (« The PE effect »)
1.6.5.4L’effet Book to Price (« The Book to Price effect »)
1.6.5.5L’effet dividende (« The dividend yield effect »)
1.6.5.6L’effet Momentum (« The momentum effect »)
1.6.5.7Résumé des anomalies
1.6.5.7.1Un exemple : S’exposer au facteur de risque dividende
1.6.6Assembler tous les facteurs
1.6.6.1Le modèle à trois facteurs de Fama & French
1.6.6.2Le modèle à 5facteurs de Fama & French
1.6.6.3Du Beta alternatif au Smart Beta
1.7Smart Beta
1.7.1Une dénomination commune
1.7.2La définition d’un univers Smart Beta
1.7.3Une classification plus fine de la gestion active et indicielle
1.7.3.1Gestion indicielle ne signifie pas gestion passive
2Analyse
2.1.1Avant Propos
2.1.2La méthodologie d’investissement de Cass Business School
2.1.2.1« Factor fishing »
2.1.3La performance de quelques méthodologies Smart Beta
2.1.4Malchance ou mauvaise conception?
2.1.4.1« Data mining »
2.1.5D’où provient la performance du Smart Beta?
2.1.5.1Méthodologies de pondérations non-robustes
2.1.5.2Exposition non-diversifiée aux facteurs de risque
2.1.5.3Combiner l’exposition aux facteurs de risque
2.2Facteurs assemblés
2.2.1Construire des portefeuilles Smart Beta
2.2.2Combinaisons de stratégies Smart Beta
2.2.3« Momentum » et « Trend following »
2.2.4Un indice fixe de portefeuille Smart Beta
2.2.5Conclusion
2.3De quelle manière le Smart Beta change-t-il l’approche de l’investisseur face à la Due Dilligence?
2.3.1Contrôler la performance d’un gestionnaire de fonds actif
2.3.1.1Choisir un manager
2.3.1.2La chance et les compétences
2.3.1.3Que se produit-t-il si le manager part ?
2.3.2Trouver et contrôler les investissements Smart Beta
2.3.2.1Contrôler le Smart Beta: Quelle est la différence?
2.3.2.2Comprendre et contrôler les investissements Smart Beta
2.3.2.3L’importance de la transparence
3Conclusion
Bibliographie

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