#1 04-07-2023 16:46:38

Climax

Administrateur

Inscription: 30-08-2008

Messages: 6 299

Modèles de risque factoriel

Les modèles de risque factoriel sont utilisés par les traders et les investisseurs qui ont besoin d'estimer la relation et le degré de risque des titres.

Ces outils sont particulièrement utiles pour construire la matrice de covariance des actifs d'un portefeuille.

Essentiellement, la matrice de covariance mesure les mouvements des rendements de différents actifs et la manière dont ils correspondent les uns aux autres.

Cette information est utilisée pour évaluer le niveau de risque d'un portefeuille sur la base de la relation entre les actifs qui le composent.

Examinons plus en détail les modèles de risque factoriel et leur utilisation dans la gestion de portefeuille.

Principaux enseignements :

➡️ Les modèles de risque factoriel aident les traders/investisseurs à estimer la relation et le degré de risque des titres, en particulier dans le cadre de la gestion de portefeuille.

➡️ Ils impliquent souvent l'utilisation de la matrice de covariance pour mesurer les mouvements des rendements entre les différents actifs et déterminer le niveau de risque du portefeuille.

➡️ Il existe deux grands types de modèles de risque factoriel : les modèles statistiques et les modèles fondamentaux.

➡️ Les modèles statistiques utilisent des données historiques pour identifier les facteurs clés qui influencent les rendements des actifs, tandis que les modèles fondamentaux s'appuient sur la compréhension économique pour expliquer le comportement des rendements des actifs.

➡️ Parmi les modèles de risque factoriel les plus répandus, citons le modèle BARRA, qui combine des facteurs statistiques et fondamentaux, et le modèle à trois facteurs de Fama-French, qui se concentre sur le risque de marché, la taille de l'entreprise et le ratio book-to-market.

➡️ Les modèles de risque factoriel permettent de mieux comprendre la gestion du risque et l'optimisation des portefeuilles, mais peuvent être limités dans la prévision des rendements futurs en cas d'événements imprévisibles sur le marché.

Deux grands types de modèles de risque factoriel

Les modèles de risque factoriel sont principalement classés en deux catégories : les modèles de risque factoriel statistiques et les modèles de risque factoriel fondamentaux.

Les modèles statistiques utilisent des données historiques pour identifier les facteurs clés qui influencent les rendements des actifs.

D'autre part, les modèles de risque factoriel fondamental utilisent des théories économiques pour discerner les éléments qui affectent les rendements des actifs.

Ces modèles varient dans leur approche mais offrent des informations utiles aux traders/investisseurs qui cherchent à comprendre les risques associés à leurs portefeuilles.

Modèles statistiques de risque factoriel

Les modèles statistiques de risque factoriel s'appuient sur des données historiques.

L'hypothèse est que les performances et les tendances passées des actifs peuvent prédire les résultats futurs.

Ces modèles aident à comprendre les facteurs qui ont précédemment influencé les rendements des actifs, fournissant ainsi un angle de prédiction pour les rendements futurs.

Mais, bien entendu, l'avenir peut être différent du passé. C'est pourquoi, même s'il est utile de tirer des enseignements de ces modèles, il ne faut pas les utiliser isolément.

Modèles de risque des facteurs fondamentaux

Contrairement aux modèles statistiques, les modèles de risque factoriel fondamental s'appuient sur la théorie économique pour mettre en évidence les facteurs qui déterminent les rendements des actifs.

Des facteurs tels que l'inflation, la croissance du PIB et les bénéfices des entreprises jouent souvent un rôle clé dans ces modèles.

Bien que ces modèles n'offrent pas toujours une perspective prédictive définitive, ils permettent d'expliquer pourquoi certains rendements d'actifs se comportent comme ils le font.

Modèles de risque factoriel populaires : BARRA et Fama-French

Parmi les différents modèles de risque factoriel, le modèle de risque BARRA et le modèle à trois facteurs de Fama-French se distinguent.

BARRA

Le modèle BARRA est un modèle multivarié basé sur la régression qui utilise à la fois des facteurs statistiques et fondamentaux.

Il fournit un cadre pour l'évaluation du risque de portefeuille en analysant l'impact de divers facteurs, y compris le risque de marché, les taux d'intérêt et les variables spécifiques à l'industrie.

Fama-French

Le modèle à trois facteurs de Fama-French, quant à lui, est un modèle à facteurs fondamentaux.

Il identifie trois facteurs clés affectant les rendements des portefeuilles : le risque de marché, la taille de l'entreprise et le ratio book-to-market.

Modèle à trois facteurs de Fama-French

▼Cliquez ici pour afficher la vidéo

https://www.youtube.com/watch?v=wQ1InWtnRS8

Avantages et inconvénients des modèles de risque factoriel

Comme tout autre outil, les modèles factoriels de risque ont leurs avantages et leurs inconvénients.

D'une part, ils permettent aux traders/investisseurs de comprendre les risques potentiels et les relations entre les actifs.

Cette compréhension est importante pour la gestion des risques et l'optimisation de la construction des portefeuilles.

D'autre part, les modèles de risque factoriel peuvent être insuffisants lorsqu'il s'agit de prédire les rendements futurs, en particulier dans le cas d'événements de type "black swan" ou "tail" ou de chocs imprévisibles sur le marché.

Par exemple, les modèles statistiques peuvent ne pas saisir correctement les changements dans la dynamique du marché, tandis que les modèles fondamentaux peuvent simplifier à l'excès les complexités de l'économie réelle.

FAQ - Modèles de risque factoriel

Comment interpréter SMB et HML dans les modèles de risque factoriel ?

Dans les modèles de risque factoriel, SMB (Small Minus Big) et HML (High Minus Low) sont deux facteurs communs utilisés pour expliquer la section transversale des rendements boursiers.

Ces facteurs ont été introduits pour la première fois dans le modèle à trois facteurs de Fama-French et ont depuis été largement utilisés dans la recherche financière.

Voici comment le SMB et le HML peuvent être interprétés dans les modèles de risque factoriel :

1. SMB (Small Minus Big) : Le SMB capte l'effet de la taille des entreprises sur leurs rendements. Il mesure l'excédent de rendement des actions à petite capitalisation par rapport aux actions à grande capitalisation. Un SMB positif indique que les actions à petite capitalisation ont surperformé les actions à grande capitalisation, tandis qu'un SMB négatif suggère le contraire. Ce facteur est souvent interprété comme une approximation du risque associé à l'investissement dans les petites entreprises, car elles ont tendance à avoir un bêta de marché plus élevé et un risque idiosyncrasique plus important.

2. HML (High Minus Low) : HML capture l'effet du ratio book-to-market (valeur) des entreprises sur leurs rendements. Il mesure l'excédent de rendement des actions à ratio élevé de valeur de marché (value) par rapport aux actions à ratio faible de valeur de marché (growth). Un HML positif indique que les actions de valeur ont surperformé les actions de croissance, tandis qu'un HML négatif suggère le contraire. Ce facteur est souvent interprété comme une approximation du risque associé à l'investissement dans des actions de valeur, car elles ont tendance à présenter un risque de détresse financière plus élevé (par exemple, un endettement plus important, une mauvaise gestion, une obsolescence) et un risque systématique plus élevé.

Le SMB et le HML sont considérés comme des facteurs de risque parce qu'ils capturent les sources systématiques de risque qui ne sont pas diversifiées dans un portefeuille bien diversifié.

L'interprétation de ces facteurs est basée sur la relation historique entre les rendements des facteurs et les rendements de différents portefeuilles triés selon la taille de l'entreprise (pour le SMB) et le ratio book-to-market (pour le HML).

Comment calculer les facteurs SMB et HML ?

Pour calculer les facteurs SMB (Small Minus Big) et HML (High Minus Low), vous devez généralement suivre un processus en trois étapes :

Trier l'univers des actions

Commencez par trier l'univers des actions sur la base de deux caractéristiques : la capitalisation boursière pour le SMB et le ratio book-to-market pour le HML.

• Pour le SMB, les actions sont réparties en deux groupes : les petites capitalisations et les grandes capitalisations. Le seuil spécifique pour définir les actions de petite et de grande capitalisation peut varier, mais une approche courante consiste à utiliser la capitalisation boursière médiane comme seuil.

• Pour le HML, vous diviserez les actions en deux groupes : les valeurs de rendement et les valeurs de croissance. Les actions "value" ont généralement un ratio book-to-market élevé (ce qui indique qu'elles sont relativement sous-évaluées), tandis que les actions "growth" ont un ratio book-to-market faible (ce qui indique qu'elles sont relativement surévaluées). Le seuil spécifique pour définir les actions de valeur et de croissance peut varier, mais une approche courante consiste à utiliser la médiane du ratio book-to-market comme seuil.

Calculer les rendements des portefeuilles

Après avoir classé les actions dans leurs groupes respectifs, vous calculez les rendements des portefeuilles représentant chaque facteur.

• Pour le SMB, vous calculerez les rendements excédentaires du portefeuille de petites capitalisations par rapport au portefeuille de grandes capitalisations. Les rendements excédentaires peuvent être calculés en soustrayant un taux sans risque (tel que le taux des bons du Trésor) des rendements réels de chaque portefeuille.

• Pour le HML, vous calculerez les rendements excédentaires du portefeuille "value" par rapport au portefeuille "growth". Là encore, les rendements excédentaires sont calculés en soustrayant le taux sans risque des rendements réels de chaque portefeuille.

Déterminer les rendements des facteurs

Enfin, vous calculez les rendements factoriels en prenant la moyenne des rendements excédentaires des portefeuilles pour chaque facteur sur une période donnée.

• Pour le SMB, le rendement factoriel est l'excédent de rendement moyen du portefeuille de petites capitalisations moins l'excédent de rendement moyen du portefeuille de grandes capitalisations.

• Pour le HML, le rendement factoriel est l'excédent de rendement moyen du portefeuille "value" moins l'excédent de rendement moyen du portefeuille "growth".

Ces rendements factoriels peuvent ensuite être utilisés dans des modèles de risque factoriel, tels que le modèle à trois facteurs de Fama-French, pour expliquer la section transversale des rendements des actions et analyser le risque et la performance de différents portefeuilles.

Quel est le lien entre les modèles de risque factoriel et les facteurs tels que la valeur, la taille, le momentum, etc.

Les modèles de risque factoriel sont étroitement liés à des facteurs tels que la valeur, la taille, le momentum, etc.

Ces facteurs représentent des caractéristiques ou des attributs spécifiques des actifs dont on a constaté qu'ils influençaient leurs rendements attendus.

Comme nous l'avons vu plus haut, les modèles de risque factoriel visent à expliquer la section transversale des rendements des actifs en identifiant et en quantifiant l'impact de ces facteurs.

En incluant ces facteurs dans le modèle, les analystes peuvent mieux comprendre la dynamique du risque et du rendement d'un portefeuille ou d'un titre.

En voici un exemple :

1. Facteur de valeur : La valeur fait référence au prix par rapport à une mesure fondamentale, telle que le ratio book-to-market. Le facteur de valeur capture les rendements excédentaires des actions de valeur par rapport aux actions de croissance. Dans un modèle de risque factoriel, le facteur "valeur" est utilisé pour expliquer les différences de performance entre des entreprises ayant des caractéristiques d'évaluation différentes.

2. Facteur taille : Le facteur taille capture l'excès de rendement des actions de petite capitalisation par rapport aux actions de grande capitalisation. Il représente l'effet de la taille de l'entreprise sur les rendements des actions. Dans un modèle de risque factoriel, le facteur taille permet d'expliquer les schémas de risque et de rendement associés à l'investissement dans des entreprises plus petites ou plus grandes.

3. Facteur de momentum : Le facteur momentum saisit la tendance des actifs qui ont bien (ou mal) performé dans un passé récent à continuer à bien (ou mal) performer à l'avenir. Le facteur momentum capte les rendements excédentaires des actifs ayant un momentum positif par rapport à ceux ayant un momentum négatif. Dans un modèle de risque factoriel, le facteur momentum permet d'expliquer la persistance des tendances de prix et le comportement des traders.

Les modèles factoriels de risque combinent plusieurs facteurs afin d'appréhender les différentes sources de risque et de rendement d'un portefeuille.

En tenant compte de ces facteurs, les analystes peuvent mieux comprendre les moteurs spécifiques de la performance d'un portefeuille, évaluer l'exposition au risque et prendre de meilleures décisions.

Conclusion

Malgré leurs limites, les modèles de risque factoriel restent un outil permettant aux traders/investisseurs de comprendre le degré de risque et les relations entre les titres.

En s'appuyant sur des modèles de risque factoriel à la fois statistiques et fondamentaux, les acteurs du marché peuvent obtenir une perspective holistique du risque de portefeuille, ce qui permet ensuite de prendre des décisions plus efficaces et plus stratégiques.

---

Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.