Cours de gestion financière (M1) - Jean-Paul LAURENT
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Cours de gestion financière (M1) - 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 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