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Le blog officiel de BNP Paribas Asset Management

Investissement factoriel : le diable est dans les détails

De plus en plus d’investisseurs cherchent à s’exposer à certains facteurs de risque particuliers dans leurs portefeuilles, dont la valorisation, la qualité, le faible risque et le momentum, encouragés par les études suggérant le bénéfice de telles expositions. Pour ce faire, ils investissent généralement dans des fonds indiciels d’actions ou des ETF qui misent sur les entreprises les moins chères (valorisation), les plus profitables, les mieux gérées (qualité) et les moins risquées avec les meilleures tendances en termes de prix et de bénéfices (momentum).

De plus en plus d’investisseurs cherchent à s’exposer à certains facteurs de risque particuliers dans leurs portefeuilles, dont la valorisation, la qualité, le faible risque et le momentum, encouragés par les études suggérant le bénéfice de telles expositions. Pour ce faire, ils investissent généralement dans des fonds indiciels d’actions ou des ETF qui misent sur les entreprises les moins chères (valorisation), les plus profitables, les mieux gérées (qualité) et les moins risquées avec les meilleures tendances en termes de prix et de bénéfices (momentum).

Cependant, le mode d’allocation de ces actions peut faire toute la différence. Comme nous l’avons vu dans notre dernier article, la suppression minutieuse des expositions non désirées à d’autres facteurs de risque peu rémunérateurs accroît la surperformance ajustée du risque de la stratégie d’investissement factorielle. Nous appelons cette opération la « purification » des primes factorielles. La diversification des informations utilisées pour évaluer le prix, la rentabilité, la bonne gestion, le risque d’une entreprise ou les tendances suivies par les cours et les bénéfices peut aussi contribuer à accroître la performance. Nous appelons cette opération la diversification des primes factorielles. Enfin, l’ajustement dynamique de la part active du portefeuille factoriel afin que le risque actif global par rapport à l’indice de référence (c.-à-d. la tracking error) reste constant dans le temps accroît aussi la performance ajustée du risque, un point que nous avions déjà abordé dans un précédent article.

Les résultats de nos recherches sont disponibles au chapitre 4 du récent ouvrage intitulé « Factor Investing, From Traditional to Alternative Risk Premia » par Emmanuel Jurczenko, doyen adjoint et professeur de finance à l’École Hôtelière de Lausanne, publié le mois dernier par ISTE Press - Elsevier.

Le problème des approches trop simplistes

Les universitaires ont tendance à utiliser des approches simplistes pour démontrer l’existence des primes factorielles. Par exemple, la bibliothèque de données disponible sur le site web du professeur Ken French montre la performance des stratégies de simple valorisation (HML) et de momentum (Mom) dans les actions. Cette bibliothèque de données est souvent utilisée par les universitaires et les professionnels pour évaluer les expositions d’un fonds aux facteurs de momentum et de valorisation, c.-à-d. le degré de performance d’un fonds attribuable à des biais en faveur d’actions de type « décoté » ou « momentum ».

Le facteur de valorisation HML privilégie simplement les actions les moins chères (c.-à-d. dont le ratio valorisation comptable-valorisation de marché est le plus élevé) aux actions les plus chères (dont le ratio valorisation comptable-valorisation de marché est le plus faible). Le facteur de momentum Mom privilégie les actions qui affichent la plus forte performance sur 12 mois (à l’exception des plus récents) à celles dont le momentum est le plus faible sur le même laps de temps. Ces préférences se traduisent par des sur- et sous-pondérations d’actions dans un portefeuille « long-only ». Par ailleurs, les performances mentionnées sur le site de Ken French sont les performances relatives potentiellement générées par ces sur- et sous-pondérations.

Les facteurs de valorisationHML et de momentum Mom n’utilisent qu’une seule source d’informations, ce qui signifie qu’il n’y a pas de diversification de l’information pour évaluer le prix ou la tendance d’une action. En outre, la méthodologie de Ken French ne permet pas d’assurer la neutralité sectorielle ou de neutraliser explicitement une exposition au portefeuille de marché (beta). Par conséquent, les performances liées aux facteurs de valorisation HLM et de momentum Mom disponibles sur le site de Ken French peuvent être influencées par d’autres facteurs de risque, comme des expositions sectorielles actives, ou corrélées aux performances du portefeuille de marché. Enfin, la méthodologie de Ken French n’utilise rien pour changer dynamiquement la part active ce qui permettrait de conserver un niveau de risque actif constant. La volatilité des performances liées aux facteurs de valorisation HML et de momentum Mom est donc susceptible de varier fortement dans le temps.

Malheureusement, comme le montre le graphique ci-dessous, la simplicité a un coût, et les facteurs HML et Mom reflètent mal ce que les gestionnaires d’actifs devraient appliquer dans leurs portefeuilles d’actions pour s’exposer aux facteurs de valorisation et momentum.

Les expositions non contrôlées dans les facteurs

Le graphique 1 montre l’exposition de marché, sur la base d’un beta glissant sur 3 ans, des stratégies qui sous-tendent les performances liées aux facteurs de valorisation HML et de momentum Mom pour les actions américaines, à l’aide des données du site web de Ken French. Concernant le facteur Mom, le beta aurait été au maximum de 1 en 1943 et 1966, et au minimum de -0,95 en 1940, avec de fortes variations au cours du temps. S’agissant du facteur HML, le beta a enregistré une moins forte fluctuation au cours du temps, mais a tout de même atteint 0,92 en 1944 et -0,65 en 2001, en restant positif dans les années 30 et 40 et négatif des années 60 jusqu’à récemment. Nous pouvons en déduire que les performances liées aux facteurs HML et Mom peuvent partiellement s’expliquer par leur corrélation fréquemment élevée avec la performance du portefeuille de marché.

Graphique 1 : Beta actif en glissement sur 3 ans Source : BNP Paribas Asset Management et bibliothèque de données du site web de Ken French

Les implications sont énormes. Prenons l’exemple du facteur Mom : entre le 22 septembre 2011 et le 21 septembre 2012, le beta moyen s’élève à -0,49. La contribution du beta au facteur Mom atteint donc -14,50 %, en tenant compte de la performance moyenne positive des actions américaines (par rapport aux taux d’intérêt) sur la même période. Le fait que la performance relative moyenne générée par les portefeuilles Mom sur la même période n’était que de +0,08 % implique que si l’exposition de marché avait été couverte (en mettant le beta à 0), les investisseurs auraient finalement gagné +14,58 %, soit l’alpha réellement lié au facteur Mom. Ceci signifie que le facteur Mom a permis d’engranger une prime positive sur cette même période, mais que cette contribution a été masquée par la non-suppression de la corrélation négative indésirable du portefeuille sous-jacent avec la performance du portefeuille de marché. Ainsi, un élément non corrélé de la prime liée au facteur Mom a été complètement occulté par l’impact de cette corrélation négative avec la performance du marché et de l’incidence défavorable du portefeuille de marché.

Ces exemples illustrent bien l’impact positif, sur la performance ajustée du risque à long terme, de la suppression des expositions indésirables au risque au sein des stratégies afin de profiter des primes factorielles. Parmi les autres expositions au risque indésirables figurent les biais de capitalisation boursière, les biais sectoriels et, dans les portefeuilles mondiaux, les biais régionaux.

La volatilité factorielle non contrôlée

Le graphique 2 montre la volatilité historique en glissement sur 3 ans des performances liées aux facteurs de valorisation HML et de momentum Mom pour les actions américaines, à l’aide des données du site web de Ken French. La volatilité de ces facteurs peut varier considérablement, de 3,3 % en 1977 à plus de 27 % en 2008. Ceci signifie simplement que les performances mensuelles liées aux facteurs HML et Mom ont peu fluctué dans les années 70, mais ont été nettement plus variables en 2008 et 2009. Par conséquent, les années 70 auront un impact nettement moins élevé sur la performance moyenne liée aux facteurs de valorisation HML et de momentum Mom que les années 2008 et 2009.

Source : BNP Paribas Asset Management et bibliothèque de données du site web de Ken French

Comme nous l’avons démontré dans notre précédent article, la volatilité des facteurs de valorisation HML et de momentum Mom peut être anticipée avec une grande précision. Dès lors, en changeant la part active des portefeuilles liés à un indice de référence, c’est-à-dire en changeant le poids du biais en faveur des actions de type « décoté » et « momentum », il est possible de conserver un risque actif constant (une tracking error) au cours du temps. Cet article avait aussi démontré que les primes factorielles HML, et plus particulièrement celles du Mom, sont corrélées négativement à leur risque actif respectif. C’est pourquoi la gestion de la part active de sorte à réduire l’exposition aux facteurs de valorisation HML et de momentum Mom en cas de hausse de leur risque actif respectif et de baisse des performances moyennes, et inversemment, génère de meilleures performances ajustées du risque. Ce simple effet de timing est expliqué plus en détail dans notre précédent blog.

Voilà qui démontre l’importance de la gestion de la part active des portefeuilles liés à un indice de référence, ou du levier dans les portefeuilles long-short, afin de conserver un risque actif constant dans le temps.

La diversification des sources d’information dans l’investissement factoriel

Un grand nombre d’ouvrages spécialisés parlent des facteurs de valorisation, de qualité, de faible risque et de momentum et il n’existe pas de consensus sur les indicateurs à utiliser pour savoir si une entreprise est bon marché, rentable, bien gérée, moins risquée, ou connaître les tendances en termes de prix ou de bénéfices. Nous avons donc, dans le cadre de nos recherches, utilisé plusieurs des indicateurs mentionnés dans ces ouvrages (tableau 1).

Grâce à la diversification, les performances ajustées du risque sont plus élevées lorsqu’un plus grand nombre d’informations sont utilisées, surtout si les sources d’informations les plus diversifiées sont utilisées pour chaque facteur. Dans cet article, nous avons aussi souligné l’augmentation des performances ajustées du risque attribuable à cette diversification.

Tableau 1 :  Liste de tous les facteurs utilisés dans notre analyse

Mais jusqu’où peuvent monter les primes factorielles ajustées du risque ?

Les avantages de supprimer les expositions au risque indésirables dans les stratégies d’investissement factoriel, de viser une volatilité constante et de diversifier les sources d’informations sont énormes. Le tableau 2 montre d’abord le ratio d’information moyen attendu pour les investissements factoriels de valorisation, de qualité, de momentum et de faible risque en utilisant un seul indicateur, en conservant une part active constante dans le temps et en évitant de couvrir le beta du marché et les diverses expositions (secteur, région, capitalisation). Nous « sur-simplifions ». Nous montrons ensuite les ratios d’information pour les stratégies sectorielles robustes dont toutes les sources d’information du tableau 1 sont équipondérées et modifions dynamiquement la part active pour conserver une volatilité constante. Nous neutralisons aussi le beta du marché et les expositions sectorielles et régionales, et nous assurons que le portefeuille ne comporte pas de biais de capitalisation boursière. Nous « purifions et diversifions ». La hausse du ratio d'information est dans tous les cas significative. La dernière rangée montre l’impact d’une seule stratégie sur le portefeuille multi-factoriel avec toutes les sources d’information sur les facteurs de valorisation, de qualité, de momentum et de faible risque qui figurent dans le tableau 1. Les résultats sont remarquables.

Tableau 2 : Simulation des ratios d'information dans le cas d’une sur-simplification et de stratégies factorielles robustes pour démontrer l’importance cruciale de la suppression des expositions au risque indésirables, de la gestion de la volatilité globale et de la diversification des sources d’information .

Note : Monde : univers des actions défini par l’indice MSCI. Indice mondial entre janvier 1997 et novembre 2016, résultats en USD. États-Unis : univers des actions défini par l’indice S&P 500 entre janvier 1990 et novembre 2016, résultats en USD. Europe : univers des actions défini par l’indice STOXX Europe 600 entre janvier 1992 et décembre 1998 ; résultats 1990-1998 en marks allemands et entre janvier 1999 et novembre 2016 en EUR. Japon : univers des actions défini par l’indice Topix 500 entre août 1993 et novembre 2016, résultats en JPY.

Source : BNP Paribas Asset Management, FactSet, MSCI? S&P, Topix, Stoxx, Worldscope et Exshare

Que faut-il retenir ?

La philosophie à la base de l’investissement factoriel n’est pas compliquée. Elle consiste à orienter le portefeuille vers les entreprises les moins chères, les plus rentables, les mieux gérées, les moins risquées et qui affichent les meilleures tendances en termes de prix et de bénéfices. Cependant, la diversification et la construction du portefeuille requises pour permettre aux investisseurs de profiter de ces biais ne sont pas intuitives. Les investisseurs peu attentifs au degré de purification et de diversification des facteurs risquent d’être déçus par les stratégies factorielles.

 

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