Table des matières
- MPT et frontière efficace
- Rapports alpha et bêta
- Modèle d'évaluation des actifs financiers
- R-Squared
- Écart-type
- Le ratio de Sharpe
- Frontières efficaces
- Valeur à risque
- The Bottom Line
Si la diversification et l'allocation d'actifs peuvent améliorer les rendements, des risques systématiques et non systématiques sont inhérents à l'investissement. Cependant, en plus de la frontière efficace, les mesures et méthodes statistiques, y compris la valeur à risque (VaR) et le modèle de tarification des immobilisations (CAPM) sont des moyens utiles pour mesurer le risque. La compréhension de ces outils peut aider un investisseur à différencier les investissements à haut risque des investissements stables.
Portefeuille moderne et frontière efficace
Investir sur les marchés financiers peut comporter des risques importants. La théorie moderne du portefeuille (MPT) évalue le rendement maximal attendu du portefeuille pour une quantité donnée de risque de portefeuille. Dans le cadre de MPT, un portefeuille optimal est construit sur la base de l'allocation d'actifs, de la diversification et du rééquilibrage. L'allocation d'actifs, associée à la diversification, est la stratégie de répartition d'un portefeuille entre différentes classes d'actifs. Une diversification optimale implique la détention de plusieurs instruments qui ne sont pas positivement corrélés.
Points clés à retenir
- Les investisseurs peuvent utiliser des modèles pour aider à faire la différence entre les investissements risqués et les investissements stables.La théorie du portefeuille moderne est utilisée pour comprendre le risque d'un portefeuille par rapport à son rendement.La diversification peut réduire le risque et une diversification optimale est obtenue en construisant un portefeuille d'actifs non corrélés. est un ensemble de portefeuilles optimisés en termes d'allocation d'actifs et de diversification. Le bêta, les écarts-types et la VaR mesurent le risque, mais de manière différente.
Rapports alpha et bêta
Lorsqu'il s'agit de quantifier la valeur et le risque, deux paramètres statistiques, alpha et bêta, sont utiles pour les investisseurs. Les deux sont des ratios de risque utilisés dans MPT et aident à déterminer le profil risque / rendement des titres d'investissement.
Alpha mesure la performance d'un portefeuille d'investissement et la compare à un indice de référence, tel que le S&P 500. La différence entre les rendements d'un portefeuille et l'indice de référence est appelée alpha. Un alpha positif de un signifie que le portefeuille a surpassé l'indice de référence de 1%. De même, un alpha négatif indique la sous-performance d'un investissement.
Le bêta mesure la volatilité d'un portefeuille par rapport à un indice de référence. La mesure statistique bêta est utilisée dans le CAPM, qui utilise le risque et le retour au prix d'un actif. Contrairement à l'alpha, le bêta capture les mouvements et les fluctuations des prix des actifs. Un bêta supérieur à un indique une volatilité plus élevée, tandis qu'un bêta inférieur à un signifie que la sécurité sera plus stable.
Par exemple, Starbucks (SBUX), avec un coefficient bêta de 0, 50, représente un investissement moins risqué que Nvidia (NVDA), qui a un bêta de 2, 47 au 14 octobre 2019. Un conseiller financier ou un gestionnaire de fonds avisé serait probablement éviter les investissements alpha et bêta élevés pour les clients peu enclins à prendre des risques.
Modèle d'évaluation des actifs financiers
Le CAPM est une théorie de l'équilibre construite sur la relation entre le risque et le rendement attendu. La théorie aide les investisseurs à mesurer le risque et le rendement attendu d'un investissement pour évaluer correctement l'actif. En particulier, les investisseurs doivent être rémunérés pour la valeur temps de l'argent et le risque. Le taux sans risque est utilisé pour représenter la valeur temps de l'argent pour placer de l'argent dans tout investissement.
En termes simples, le rendement moyen d'un actif devrait être lié linéairement à son coefficient bêta — cela montre que les investissements plus risqués gagnent une prime par rapport au taux de référence. Suivant un cadre de risque-récompense, le rendement attendu (selon un modèle CAPM) sera plus élevé lorsque l'investisseur supporte des risques plus importants.
R-Squared
En statistiques, le R au carré représente une composante notable de l'analyse de régression. Le coefficient R représente la corrélation entre deux variables: à des fins d'investissement, le R au carré mesure le mouvement expliqué d'un fonds ou d'un titre par rapport à un indice de référence. Un R au carré élevé montre que la performance d'un portefeuille est conforme à l'indice. Les conseillers financiers peuvent utiliser le R au carré en parallèle avec la version bêta pour fournir aux investisseurs une image complète de la performance des actifs.
Écart-type
Par définition, l'écart-type est une statistique utilisée pour quantifier toute variation par rapport au rendement moyen d'un ensemble de données. En finance, l'écart type utilise le retour d'un investissement pour mesurer la volatilité de l'investissement. La mesure diffère légèrement du bêta car elle compare la volatilité aux rendements historiques du titre plutôt qu'à un indice de référence. Des écarts-types élevés indiquent une volatilité, tandis que des écarts-types inférieurs sont associés à des actifs stables.
Le ratio de Sharpe
L'un des outils les plus populaires de l'analyse financière, le ratio de Sharpe est une mesure du rendement excédentaire attendu d'un investissement par rapport à sa volatilité. Le ratio de Sharpe mesure le rendement moyen au-delà du taux sans risque par unité d'incertitude pour déterminer le rendement supplémentaire qu'un investisseur peut recevoir avec la volatilité supplémentaire de détenir des actifs plus risqués. Un ratio de Sharpe d'un ou de plus est considéré comme ayant un meilleur compromis risque-récompense.
Frontières efficaces
La frontière efficace, qui est un ensemble de portefeuilles idéaux, fait de son mieux pour minimiser l'exposition d'un investisseur à ce risque. Introduit par Harry Markowitz en 1952, le concept identifie un niveau optimal de diversification et d'allocation d'actifs compte tenu des risques intrinsèques d'un portefeuille.
Les frontières efficaces sont dérivées de l'analyse de la variance moyenne, qui tente de créer des choix d'investissement plus efficaces. L'investisseur type préfère des rendements attendus élevés avec une faible variance. La frontière efficace est construite en conséquence en utilisant un ensemble de portefeuilles optimaux qui offrent le rendement attendu le plus élevé pour un niveau de risque spécifique.
Le risque et la volatilité ne sont pas la même chose. La volatilité fait référence à la vitesse de mouvement des prix de l'investissement et le risque est le montant d'argent qui peut être perdu sur un investissement.
Valeur à risque
L'approche de la valeur à risque (VaR) de la gestion de portefeuille est un moyen simple de mesurer le risque. La VaR mesure la perte maximale qui ne peut pas être dépassée à un niveau de confiance donné. Calculées en fonction de la période, du niveau de confiance et du montant de perte prédéterminé, les statistiques de VaR fournissent aux investisseurs une analyse du scénario le plus défavorable.
Si un investissement a une VaR de 5%, l'investisseur a 5% de chances de perdre la totalité de l'investissement au cours d'un mois donné. La méthodologie de la VaR n'est pas la mesure de risque la plus complète, mais elle reste l'une des mesures les plus populaires dans la gestion de portefeuille en raison de son approche simpliste.
The Bottom Line
Investir sur les marchés financiers est intrinsèquement risqué. De nombreuses personnes ont recours à des conseillers financiers et à des gestionnaires de patrimoine pour augmenter les rendements et réduire le risque d'investissement. Ces professionnels de la finance utilisent des mesures statistiques et des modèles de risque / récompense pour différencier les actifs volatils des actifs stables. Pour ce faire, la théorie moderne du portefeuille utilise cinq indicateurs statistiques: alpha, bêta, écart-type, R au carré et ratio de Sharpe. De même, le modèle de tarification des immobilisations et la valeur à risque sont largement utilisés pour mesurer le risque de récompenser le compromis avec des actifs et des portefeuilles.
