bruce Anane
DKosig
Le rendement attendu de l’indice du marché mondial (GMI) a continué d’augmenter en septembre par rapport au mois précédent. Prévisions à long terme révisées aujourd’hui pour cet indice de référence : un portefeuille pondéré en fonction de la valeur marchande regroupant toutes les principales classes d’actifs. (hors liquidités) sur une gamme de proxys ETF – a atteint un rendement annualisé de 6,7 %, le plus élevé jusqu’à présent cette année.
La plupart des composantes du GMI continuent de refléter des estimations de rendement supérieures aux rendements glissants sur 10 ans. (méthodologies définies ci-dessous). Les prévisions biaisées suggèrent où surpondérer les allocations à la recherche d’opportunités d’alpha positif (par rapport au GMI) pour les stratégies de portefeuille à long terme.
L’exception reste le marché boursier américain, qui continue d’enregistrer une estimation de performance ex ante relativement faible par rapport à une performance nettement supérieure au cours des 10 dernières années.
Cet écart suggère de réduire l’allocation des actions américaines dans les portefeuilles, en particulier là où les actions américaines les pondérations des actions sont supérieures aux objectifs stratégiques.
Le GMI représente une référence théorique du portefeuille optimal pour l’investisseur moyen avec un horizon temporel infini. Sur cette base, GMI est utile en tant que point de départ pour la recherche sur l’allocation d’actifs et la conception de portefeuille.
L’historique de GMI suggère que la performance de cet indice de référence passif est compétitive par rapport à la plupart des stratégies d’allocation d’actifs actives, en particulier après ajustement du risque, des coûts de négociation et des taxes.
Il est probable que certaines, la plupart, voire la totalité des prédictions ci-dessus seront fausses dans une certaine mesure. Les projections du GMI devraient toutefois être un peu plus fiables que les estimations de ses composantes.
Les prévisions pour des marchés spécifiques (actions américaines, matières premières, etc.) sont soumises à une plus grande volatilité et à une plus grande erreur de suivi que l’agrégation des prévisions dans l’estimation du GMI, un processus qui peut réduire certaines erreurs au fil du temps.
Pour replacer l’évolution du rendement total réalisé de GMI dans son contexte au fil du temps, considérons l’historique de l’indice de référence sur une base annualisée pendant 10 années consécutives.
Le graphique ci-dessous compare la performance de GMI à celle de ses pairs en actions et obligations américaines au cours du mois dernier. Le rendement actuel à 10 ans du GMI est de 5,8%, une performance relativement faible par rapport aux derniers mois.
Vous trouverez ci-dessous un bref résumé de la manière dont les prévisions sont générées et des définitions des autres paramètres du tableau ci-dessus :
BB : Le modèle Building Block utilise les rendements historiques comme indicateur pour estimer l’avenir. La période d’échantillonnage utilisée commence en janvier 1998 (la première date disponible pour toutes les classes d’actifs énumérées ci-dessus).
La procédure consiste à calculer la prime de risque pour chaque classe d’actifs, à calculer le rendement annualisé, puis à ajouter un taux sans risque attendu pour générer une prévision de rendement total.
Pour le taux sans risque attendu, nous utilisons le dernier rendement du Treasury Inflation Protected Security (TIPS) à 10 ans. Ce rendement est considéré comme une estimation du marché d’un rendement réel (ajusté à l’inflation) sans risque pour un actif « sûr » : ce taux « sans risque » est également utilisé pour tous les modèles illustrés ci-dessous.
Notez que le modèle BB utilisé ici est (vaguement) basé sur une méthodologie initialement décrite par Ibbotson Associates (une division de Morningstar).
Égaliseur : Le modèle d’équilibre implique une ingénierie inverse du rendement par le risque. Plutôt que d’essayer de prédire directement le rendement, ce modèle s’appuie sur un cadre un peu plus fiable consistant à utiliser des paramètres de risque pour estimer les performances futures.
Le processus est relativement robuste dans le sens où il est légèrement plus facile de prévoir le risque que de projeter le rendement. Les trois entrées :
* Une estimation du prix de marché du risque attendu pour l’ensemble du portefeuille, défini comme le ratio de Sharpe, c’est-à-dire le rapport entre les primes de risque et la volatilité (écart type). Remarque : ici et partout, « portefeuille » est défini comme GMI
* La volatilité attendue (écart type) de chaque actif (composantes de marché du GMI)
* La corrélation attendue pour chaque actif par rapport au portefeuille (GMI)
Ce modèle d’estimation des rendements d’équilibre a été initialement décrit dans un Document de 1974 par le professeur Bill Sharpe. Pour un résumé, voir l’explication de Gary Brinson au chapitre 3 de Le MBA portable en investissements.
Je passe également en revue le modèle dans mon livre Allocation dynamique d’actifs. Notez que cette méthodologie estime initialement une prime de risque, puis ajoute un taux sans risque attendu pour arriver à la prévision de rendement total. Le taux sans risque attendu est indiqué en BB ci-dessus.
AJOUTER: Cette méthodologie est identique au modèle d’équilibre (EQ) décrit ci-dessus à une exception près : les prévisions sont ajustées en fonction de la dynamique à court terme et des facteurs de retour à la moyenne à long terme.
Le momentum est défini comme le prix actuel par rapport à la moyenne mobile des 12 derniers mois. Le facteur de réversion moyenne est estimé comme le prix actuel par rapport à la moyenne mobile des 60 derniers mois (5 ans).
Les prévisions d’équilibre sont ajustées en fonction des prix courants par rapport aux moyennes mobiles sur 12 et 60 mois. Si les prix actuels sont supérieurs (inférieurs) aux moyennes mobiles, les estimations de prime de risque non ajustées sont diminuées (augmentées).
La formule d’ajustement consiste simplement à prendre l’inverse de la moyenne du prix actuel dans les deux moyennes mobiles. Par exemple : si le prix actuel d’une classe d’actifs est 10 % supérieur à la moyenne mobile sur 12 mois et 20 % au-dessus de la moyenne mobile sur 60 mois, la prévision non ajustée est réduite de 15 % (la moyenne de 10 % et 20 %).
La logique ici est que lorsque les prix sont relativement élevés par rapport à l’histoire récente, les prévisions d’équilibre sont réduites. En revanche, lorsque les prix sont relativement bas par rapport à l’histoire récente, les prévisions d’équilibre sont revues à la hausse.
Moyenne: Cette colonne est une simple moyenne des trois prévisions pour chaque ligne (classe d’actifs)
10 ans de repos : Pour obtenir une perspective sur les rendements réels, cette colonne montre le rendement total annualisé sur 10 ans pour les classes d’actifs jusqu’au mois cible actuel.
La diffusion: Prévision moyenne du modèle moins le retour sur 10 ans.
Note de l’éditeur: Les points de synthèse de cet article ont été choisis par les éditeurs de Seeking Alpha.
