Validation empirique du MEDAF - Jean-Paul LAURENT

Cours de gestion financière (M1)
Séance (4) du 10 octobre 2014
Validation empirique du Medaf, finance
d’entreprise, gestion de portefeuilles
1
Validation empirique du Medaf, finance
d’entreprise, gestion de portefeuilles

Validation empirique du Medaf




Finance d’entreprise




Approches en coupe
Difficultés pratiques
Principales conclusions
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




Savoir comment les évaluateurs d’entreprise utilisent le MEDAF


Connaître les approches simples pour tester le Médaf
Les principales conclusions
Les problèmes méthodologiques
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


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)



Black, Jensen et Scholes (1972), Fama et MacBeth (1973)
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


On effectue une régression linéaire en coupe transversale



« Excess return »
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
à0
6
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


L’estimateur des MCO de




est donné par
En faisant l’hypothèse que le bruit
L’estimateur des MCO de
Et non pas
,
(non corrélé avec
,
n’est pas corrélé avec
est donc égal à
,
: sous-estimation de la prime de risque
Connaissant les termes précédents, on peut corriger le biais
8
Eugène Fama
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, 3.15
9
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 beta
estimés 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



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




D’où Black, Jensen et Scholes (1972) et Fama et MacBeth (1973)
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 études
14
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 :



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 !



Le portefeuille de marché est difficilement observable
Le MEDAF est dans certains cas 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&P500
16
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 »



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



Fama et French, 1993, Journal of Financial Economics
Prolongement de Fama et French (1992), critiquant le MEDAF
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


Confronté à l’étude de Banz sur l’effet taille, on peut dire :



Système 1 : mécanisme associatif rapide de la pensée (Kahneman)
« 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
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 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
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
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 Valeur
2000
?
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
3,8
0,7
5
Bons du
Trésor
17
22
Validation empirique du MEDAF
détermination des primes de risque

Sur un période de 75 ans

Action de faible capitalisation
ont eu la meilleure rentabilité Actions de




Blue chips
Puis obligations privées
Obligations d’État
Enfin, Bons du Trésor


Small caps
Puis actions de forte
capitalisation


Détermination de ≈ Placement à court-terme sans
risque pour les investisseurs $
Valeur
2000
?
Nominal Réel
2586
11,0
7,7
6403
12,4
9,0
Obligations
privées
64
5,7
2,6
Obligations
d’État
49
5,3
2,2
3,8
0,7
5
forte
capitalisation
Actions de
faible
capitalisation
Primes de risque positives ex- Bons du
post
Trésor
17
23
Chan et Lakonishok (1993) : grande imprécision de l’estimation des primes de risque
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
Placements glissants sur un horizon de 20 ans
Emprunt à 20 ans au taux des obligations d’état
Investissement en actions
Sur le siècle dernier, toujours gagnant aux États‐Unis
24
Possibilité de baisse des marchés sur de longues périodes : ?
Primes de risque
EM
Les pentes des segments de droite en rouge, vert, bleu sur différentes périodes : donnent une idée de 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=CacheControl&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 US
Rajnish Mehra
28
Secular stagnation Fad or fact?
http://www.economist.com/blogs/freeexchange/2014/08/secular‐stagnation
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”.



Larry Summers : stagnation séculaire ?
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
Primes de risque

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

Pour aller plus loin

Dimson, E., Marsh, P., & Staunton, M. (2009).
Triumph of the optimists: 101 years of global
investment returns. Princeton University Press.


Dimson, E., Marsh, P., & Staunton, M. (2003).
Global evidence on the equity risk premium.
Journal of Applied Corporate Finance.


http://www.econ.uniurb.it/materiale/2781_triumph_of_the_o
ptimists.pdf
http://www.wu.ac.at/vw4/other/gc/whatwedo/bridgin
g/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/wpcontent/uploads/2014/01/2012fall_equityrisk.pdf
Fait partie de la formation des analystes financiers
31
Validation empirique du MEDAF
Divergence 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 « expost »
 Mondialisation financière
devrait tendre à
l’uniformisation des
rentabilités « ex-ante »
Détermination de ?
Taux de
rentabilité
Valeur
2000
Nominal
%
Réel
%
16 797
10,2
6,7
Royaume
16 160
Uni
10,2
5,8
ÉtatsUnis
France
102 369
12,2
3,8
Suède
65 175
11,7
7,6
Italie
93 545
12,1
2,7
32
Validation empirique du MEDAF
Divergence 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 »
Détermination de ?
Taux de
rentabilité
Valeur
2000
Nominal
%
Réel
%
16 797
10,2
6,7
Royaume
16 160
Uni
10,2
5,8
ÉtatsUnis
France
102 369
12,2
3,8
Suède
65 175
11,7
7,6
Italie
93 545
12,1
2,7
33
Validation empirique du MEDAF
Divergence des primes de risques selon les pays

Comparaisons internationales



La rentabilité des actions américaines au 20e
siècle est l’exception plutôt que la règle



Jorion, P., & Goetzmann, W. N. (1999). Global
stock markets in the twentieth century. The journal
of finance
39 pays, 1921 – 1996
Philippe Jorion
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
William Goetzmann
34
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
Finance comportementale et
MEDAF

Exubérance irrationnelle des investisseurs ?
Irrational exuberance, Robert Shiller
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 ?
38
« 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 ?





Existence de bulles ?
Attitudes
« mimétiques » ?
Excès de volatilité à
court terme ?
Finance
comportementale ?
Rôle stabilisant ou
déstabilisant de la
spéculation ?
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
The most common way people give up their power is by thinking they don’t have any
Alice Walker
40
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.
The most common way « Bulle internet » des années 2000
people give up their Profits anticipés de Facebook
power is by thinking they Negative equity des banques
don’t have any
Probabilité de défaut de l’Espagne
Alice Walker
Agreeing to disagree ?
41
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


Critique radicale, mais très documentée des différents
problèmes liés à la mise en œuvre du Médaf



http://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=2505597
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
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)
48
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 cashflows
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.php
49
Médaf et finance d’entreprise / taux sans
risque



Résultat d’une enquête
internationale sur les taux
sans risque utilisés
Niveaux de taux sans risque 2013
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
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
51
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
52
Médaf et finance d’entreprise

Revenons à l’étude de Damodaran (2012) sur les primes de
risque
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
53
Médaf et finance d’entreprise / prime de risque
54
Médaf et finance d’entreprise / prime de risque

Avantages comparés des méthodes historiques et implicites de
détermination de la prime de risque (source JPMorgan)
55
Médaf et finance d’entreprise / prime de risque

Prime de risque implicite entre 1998 et 2008 (US)
56
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
57
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
58
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
Les responsables financiers (directeurs et analystes) pénalisent les petites sociétés
Taux de rentabilité exigés plus élevés
Toujours la croyance en la superformance des smalls
caps …
59
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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
60
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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 dirigeant
Un seul client ou fournisseur
Croissance anticipée des profits très rapide
61
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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 dirigeant
Un seul client ou fournisseur
Pas de « track record »
Croissance anticipée des profits très rapide
62
Médaf et finance d’entreprise / « add-ons »
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 »
63
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
64
Médaf et finance
d’entreprise

D’où viennent les Betas ?

Analystes et directeurs financiers sud-africains
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 International
http://www.msci.com/
65
Médaf et investissements financiers

Le Médaf et la théorie des choix de portefeuille ont des
conséquences structurantes pour la gestion de fonds

Gestion passive





Quel rôle faut-il alors donner à l’analyse financière et aux
analystes financiers ?



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
Ont-ils encore une utilité ?
Comment la mesurer ?
Peut-on faire un lien entre indicateurs classiques
d’analyse financière et gestion de portefeuilles ?
66
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
67
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
Gestion active
Gestion passive
Pas de stock‐picking
ou de « market‐timing »
Stock‐picking
68
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.
69
Médaf et gestion
passive





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 »
70
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
71
Médaf et gestion passive

ETF : Exchange Traded Fund EDHEC European ETF Survey : pour ou contre ?  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
72
Médaf et gestion passive

Trackers : fonds visant à
dupliquer l’évolution d’un indice
(CAC40, Eurostoxx,…)




Comparaison entre la rentabilité
cumulée du tracker et celle du CAC40
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
TR: total return ; dividendes réinvestis
PR: price return ; hors dividendes
Médaf et gestion passive


Quelques vidéos sur la question des fonds
indiciels
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
74
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


Nécessite des compétences en analyse financière



Écart entre le cours boursier et la « valeur fondamentale »
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 »
75
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
76
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
77
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 ?
78
Médaf et analystes financiers

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
79
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




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...
http://www.alexcartoon.com
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.
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
82
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
83
Médaf et analystes financiers

Performance des fonds en fonction
des frais de gestion



Le principal déterminant de la performance n’est‐il pas le montant 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
…
84
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-Managersand-their-Influence
Robert Shiller, Yale University
2011 1h12mn
85
Burton Malkiel
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
L’honneur est sauf
Mais de peu …
Et les frais de gestion…
86
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
87
Médaf et analystes financiers

There are no shortcuts in investing

http://www.youtube.com/watch?v=pGIzygsvqck
William Sharpe Stanford University
1h35mn
88
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
Source : BofA Merrill Lynch
US Equity & US Quant Strategy
Un Beta plus élevé est souvent
associé à un PER plus élevé
89
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)
90
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 get
Whether we’re talking about socks or stocks, I am buying quality merchandise, when it is marked down”
91
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 ?
92
Médaf et analyse financière
(stock picking)

Lien entre PER et Beta ?

What Determines Price-Earnings Ratios?



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


William Beaver et Dale Morse, 1978, Financial
Analysts Journal
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
PER élevés liés à Betas élevés …
Ou l’inverse selon les années …
Instabilité temporelle
93
Médaf et analyse financière (stock picking)
http://people.stern.nyu.edu/adamodar/pdfiles/pe.pdf

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 lien
94
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
95
Le MEDAF et la pratique
Qui 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
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
97
Le MEDAF et la pratique
Qui 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
98
Qui détient des actifs
financiers ?
Ouest et Est parisiens
À quoi correspond la tâche claire ?
Île de France
99
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, BoisGuillaume, Lyon 06, …
100
Le MEDAF et la pratique
Qui détient des actifs financiers (risqués)


Patrimoine des personnes physiques
Les ménages les plus aisés ont des portefeuilles plus
risqués et plus diversifiés
101
Le MEDAF et la pratique
Qui détient des actifs financiers (risqués)

Portefeuilles en valeurs mobilières par tranche d’âge
 Les « riches » sont en général âgés (théorie du cycle de vie)
102
Le MEDAF et la pratique

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


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
103
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
La proportion des obligations par rapport aux actions décroit avec le niveau de risque …
104