Modèles à facteur unique ou modèles multifacteurs pour mesurer la performance des stratégies actions telles que la valeur et la croissance

Introduction

Il existe de nombreuses méthodes et modèles différents utilisés par les investisseurs pour évaluer la performance des actions. Les modèles d'évaluation peuvent être grossièrement divisés en modèles à facteur unique et modèles à facteurs multiples. Les modèles les plus appropriés pour mesurer la performance dépendent des préférences et de la stratégie de l'actionnaire concerné. Par exemple, un investisseur peut rechercher un certain rendement annuel, tandis qu'un autre peut souhaiter diversifier son portefeuille avec une action qui n'est pas liée aux autres actions du marché. Selon l'objectif et la stratégie d'investissement, certaines méthodes de mesure peuvent donc être plus appropriées que d'autres. La mesure de la performance consiste toujours à trouver un équilibre entre le risque et le rendement (Burmeister et al., 1998, p. 1).

Cet article analyse les avantages et les inconvénients des modèles à facteur unique par rapport aux modèles à facteurs multiples pour mesurer la performance des stratégies boursières. Après avoir défini les termes « modèle à facteur unique » et « modèle multifactoriel » et présenté un aperçu historique, nous analysons les aspects pratiques de l'utilisation des deux modèles. Les deux modèles trouvent leur origine dans la théorie du portefeuille, une branche de la théorie des marchés financiers. La théorie du portefeuille a été formulée pour la première fois par Harry M. Markowitz en 1952.

Définition d'un modèle à facteur unique

Depuis les années 1960, des modèles à facteur unique sont utilisés pour mesurer les performances sur les marchés financiers. Citons par exemple le modèle d'évaluation des actifs financiers (MEDAF) (Mondello, 2017, p. 143), développé par William F. Sharpe (Burmeister et al., 1998, p. 1). Le CAPM est un modèle de risque d'équilibre pour le marché des capitaux. Il tient non seulement compte de la théorie du portefeuille, mais détermine également le risque d'un actif qui ne peut être éliminé par la diversification (cf. blog ETF). Le modèle évalue les investissements et la stratégie selon ce modèle consiste à acheter des investissements sous-évalués et à vendre des investissements surévalués. Le CAPM est l'un des modèles d'investissement les plus utilisés, en partie en raison de sa simplicité (Mondello, 2017, p. 145). Il prédit qu'un seul type de risque non diversifiable influence le rendement. Ce type de risque est le risque de marché.

Un autre exemple est le modèle de marché. Celui-ci compare le rendement attendu d'un investissement avec le rendement du portefeuille de marché et peut être représenté sous la forme d'une courbe d'efficacité (Mondello, 2017, p. 143). Le modèle de marché utilise les performances du marché comme seul facteur pour estimer les rendements des actions. Pour observer le marché, on utilise l'indice boursier, qui est considéré dans ce modèle comme suffisamment représentatif de l'évolution du marché. Le modèle de marché est donc considéré comme un modèle empirique. Il représente une relation linéaire entre le rendement du marché et le rendement d'une action.

Définition et évolution historique du modèle multifactoriel

Contrairement au modèle à facteur unique, les modèles multifactoriels mesurent et analysent les investissements non seulement sur la base d'un seul facteur, tel que la valorisation d'un actif, mais aussi sur la base de plusieurs facteurs. Un exemple de modèle multifactoriel est la théorie de l'arbitrage des prix (APT) de Stephen Ross. Celle-ci remonte aux années 1970 et prend en compte de nombreux facteurs de marché pour déterminer les rendements des actions (Mondello, 2017, p. 215). Comme le modèle APT tient compte de plusieurs facteurs, il peut prendre en considération différentes sources de risque. Il s'agit par exemple des taux d'intérêt, de l'inflation et de l'activité des entreprises, qui peuvent avoir une influence considérable sur la volatilité des actions (Burmeister et al., 1998, p. 2). L'APT ne mesure donc pas le risque d'une seule manière, comme le CAPM. Cependant, ni le type ni le nombre de risques ne sont spécifiés. L'APT considère les risques de manière générale, qui peuvent résulter de différents facteurs de risque. Ceux-ci comprennent, par exemple, l'inflation, les taux d'intérêt, la confiance des actionnaires dans les performances de l'entreprise et leur évolution inattendue, l'activité réelle d'une entreprise et un indice de marché (Burmeister et al., 1998, p. 3).

Un autre modèle multifactoriel est le modèle à trois facteurs, qui remonte à Eugene Fama et Kenneth French. Il est donc également connu sous le nom de modèle à trois facteurs de Fama-French. Ce modèle postule qu'il suffit de prendre en compte trois facteurs pour déterminer le rendement des actions. Ces trois facteurs sont l'évolution du marché, la taille de l'entreprise en termes de capitalisation boursière et le rapport entre la valeur comptable d'une action et sa valeur marchande. Cela explique également la différence de rendement entre les actions à forte valeur comptable et celles à faible valeur comptable. À l'aide du modèle à trois facteurs, il a également été établi que les actions particulièrement performantes présentent deux caractéristiques spécifiques. Premièrement, leur capitalisation boursière est faible et, deuxièmement, le rapport entre la valeur comptable et les capitaux propres de l'entreprise concernée est élevé. Le modèle à trois facteurs de Fama et French est donc en fait un développement du CAPM, auquel deux facteurs supplémentaires sont ajoutés pour déterminer le risque lié aux actifs.

Fondements du risque d'investissement

Dans chaque portefeuille, certaines forces et certains risques peuvent influencer le rendement des actions individuelles. Plus un portefeuille est diversifié, plus il est probable que ces effets soient neutralisés (Burmeister et al., 1998, p. 2). On peut ici faire une comparaison avec une compagnie d'assurance, qui ne peut pas prédire le risque d'accident de chacun de ses assurés, mais bien celui de l'ensemble de ses assurés (Burmeister et al., 1998, p. 2). Tout comme les compagnies d'assurance, les portefeuilles diversifiés ne sont pas sans risque, mais soumis à des influences économiques générales.

Chaque action et chaque portefeuille est exposé à un ou plusieurs risques, ce qui se traduit par un profil de risque spécifique. Le profil de risque est lié au rendement attendu d'un portefeuille et détermine à la fois la volatilité d'une part et le rendement d'autre part. Le profil indique également comment le portefeuille se comportera dans différentes conditions économiques. Par exemple, si l'activité d'une entreprise est plus importante que prévu dans le cas des sociétés commerciales.

Applications spécifiques des modèles multifactoriels

Les modèles multifacteurs sont l'une des techniques statistiques utilisées pour déterminer les rendements boursiers. En tant que modèle multifacteur, ce chapitre se concentre sur le modèle APT et le modèle à trois facteurs, qui sont les modèles multifacteurs les plus courants.

Le modèle APT repose sur plusieurs postulats. L'un d'entre eux est qu'un investisseur ne peut espérer un rendement positif pour aucune combinaison d'actifs sans prendre de risque et sans effectuer un investissement net de ressources. Cela signifie que les gains d'arbitrage purs ne sont pas possibles, car ils impliquent à la fois des risques et des investissements. Le modèle APT offre donc une base logique pour évaluer le rapport risque/rendement.

Applications spécifiques des modèles à facteur unique

Le modèle de marché était initialement utilisé pour observer l'évolution des rendements de l'ensemble du marché et prédire les rendements des titres individuels. Étant donné que tous les titres du marché n'évoluent pas de la même manière, cette approche ne peut être utilisée que pour des portefeuilles relativement importants.

Facteurs macroéconomiques déterminants pour les rendements boursiers

Pour appliquer les modèles, qu'il s'agisse de modèles à facteur unique ou à facteurs multiples, à la prévision des rendements boursiers, il faut d'abord déterminer les facteurs à prendre en compte (Burmeister et al., 1998, p. 7). Dans le modèle APT, trois approches différentes peuvent être utilisées :

1ère approche :

Calculer les facteurs de risque à l'aide de techniques statistiques telles que l'analyse factorielle et les composantes principales.

2e approche :

Les facteurs peuvent être remplacés par des portefeuilles bien diversifiés.

3e approche :

Les facteurs de risque peuvent être mesurés à l'aide des données macroéconomiques et financières disponibles. Cela nécessite une compréhension de la théorie économique et une connaissance des marchés financiers.

Chacune de ces approches présente certains avantages et inconvénients dans la pratique. La première approche est par exemple utile pour déterminer le nombre de facteurs de risque significatifs. De nombreuses études empiriques ont déjà été menées à ce sujet et ont conclu que le nombre adéquat de facteurs de risque pour expliquer les rendements des actions est de 5 (Burmeister et al., 1998, p. 7). Un point faible de cette estimation est qu'elle peut être difficile à interpréter, car elle repose sur des conditions économiques non linéaires et que leurs combinaisons linéaires peuvent changer au fil du temps.

La deuxième approche peut donner un aperçu de la stratégie la plus judicieuse qu'un investisseur peut suivre ou qui est réalisable.

La troisième approche propose une série de facteurs qui permettent une interprétation économique des risques et des primes de risque. Cette approche peut également être considérée d'un point de vue purement statistique. D'un point de vue statistique, cette approche présente l'avantage de ne pas se baser uniquement sur les rendements boursiers, mais également sur des informations économiques, alors que les deux premières approches expliquent les rendements boursiers uniquement à partir des rendements boursiers. Ces informations économiques supplémentaires comprennent, par exemple, l'inflation et le développement économique en général. Les estimations statistiques qui intègrent ces informations supplémentaires peuvent donner de meilleurs résultats, mais les variables économiques peuvent également être sujettes à des erreurs et le choix des facteurs économiques inclus dans l'analyse détermine la précision de celle-ci.

Application pratique : Mesurer la valeur et la performance de croissance

Cette section examine comment les théories et les facteurs décrits jusqu'ici s'appliquent à la mesure concrète de la performance d'un actif ou d'un portefeuille. La mesure statistique alpha est utilisée pour mesurer la valeur (Burmeister et al., 1998, p. 27).

Pour mesurer le succès d'un investissement, les modèles monofactoriels utilisent uniquement les rendements sur une période donnée. La performance d'une action ou d'un actif sur cette période est déterminée, et la performance du portefeuille est analysée (Schüppert, 2014, p. 3). Si seule la performance est considérée, comme c'est le cas dans les modèles monofactoriels, le risque n'est pas pris en compte, ce qui peut conduire à une interprétation erronée de la performance. Selon la tolérance au risque de l'investisseur, un fonds plus performant peut s'avérer la moins bonne option qu'un fonds moins performant s'il présente également un risque plus élevé. Le modèle APT et d'autres modèles multifactoriels considèrent non seulement la performance pure d'une action ou d'un fonds comme unique facteur, mais aussi l'aspect important du risque. Comme expliqué précédemment, le risque et le rendement constituent donc le fondement de toute mesure de performance à l'aide d'un modèle multifactoriel. La validité de l'analyse dépend principalement des facteurs sélectionnés et des informations disponibles. Ces facteurs peuvent être choisis selon divers critères et approches, en fonction des objectifs de l'investisseur. Son appétit pour le risque et ses objectifs de rendement influencent cette décision.

En pratique, les données boursières et les données économiques générales sont généralement utilisées pour mesurer la performance (Schüppert, 2014, p. 3). Les données boursières sont analysées sur une période de cinq ans, et les indices sectoriels sont utilisés comme facteur supplémentaire afin d'appréhender le développement économique du secteur concerné et d'en tenir compte lors de la mesure de la performance. Cette classification sectorielle est importante car les entreprises de différents secteurs sont soumises à des conditions économiques très différentes. Les conditions économiques et le développement économique général constituent un autre facteur important dans les modèles multifactoriels (Schüppert, 2014, p. 5).

Les facteurs utilisés pour mesurer la performance dépendent notamment de la performance mesurée.

Le risque de défaut (ou risque de liquidation) est un exemple de facteur permettant de mesurer la valeur en tant que performance. Les indicateurs de croissance peuvent être le « faible risque » ou la poursuite de la tendance, ainsi que la stabilité des bénéfices (situation critique), car ils décrivent la croissance par rapport au risque.

Résumé et conclusion

L'analyse des modèles à un seul facteur et des modèles multifactoriels a révélé que ces derniers permettent d'obtenir des résultats plus précis en matière de mesure de la performance. Les modèles à un seul facteur peuvent servir de modèles théoriques, mais en pratique, ils sont incomplets. Par exemple, ils ne prennent pas en compte le risque comme facteur significatif de performance, ni d'autres facteurs influençant la performance des actions, tels que la conjoncture économique générale (comme l'inflation) ou l'évolution des marchés et des secteurs. Ces facteurs peuvent être facilement intégrés aux modèles multifactoriels, ce qui leur permet de fournir des résultats plus précis. Cependant, la qualité de la mesure de la performance dépend des facteurs sélectionnés. Ces derniers dépendent eux-mêmes de l'objectif d'investissement et d'autres conditions, comme la taille du portefeuille et la tolérance au risque de l'investisseur. Par conséquent, aucune généralisation n'est possible ; les facteurs les plus pertinents doivent être choisis au cas par cas.

Bibliographie

Burmeistger, Edwin ; Roll, Richard ; Ross, Stephen A. (1998) : Guide pratique de la théorie de l’arbitrage.

Mondello E. (2017) : Finance. Springer Gabler, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-13199-9_5

Schüppert, Julian (2014) : Mesure de la performance en bourse : Représentation quantitative des cours et des stratégies d’investissement. Verlag C. H. Beck. ISBN 978-3-95850-561-2

Ressources Internet

https://etf-blog.com/multi-faktor-modelle-in-der-kapitalmarkttheorie/#Capital_Asset_Pricing_Modell (consulté le 27 août 2021).

Kill, Roland : https://www.gabler-banklexikon.de/definition/dreifaktorenmodell-70836 (consulté le 27 août 2021).