La diversification naïve est mieux décrite comme une division grossière et, plus ou moins, instinctive de bon sens d'un portefeuille, sans se soucier des modèles mathématiques sophistiqués. Au pire, disent certains experts, cette approche peut rendre les portefeuilles très risqués. Là encore, certaines recherches récentes indiquent que ce type de division informée, mais informellement logique, est tout aussi efficace que ces formules fantaisistes et optimisantes.
Naive Vs. Sophistiqué
Sans surprise, les investisseurs individuels utilisent rarement des méthodologies complexes d'allocation d'actifs. Ceux-ci ont des noms intimidants, tels que l'optimisation de la variance moyenne, la simulation de Monte Carlo ou le modèle Treynor-Black, qui sont tous conçus pour produire un portefeuille optimal, celui qui donne le rendement maximum au risque minimum, ce qui est en effet le rêve de l'investisseur..
En fait, quelques recherches sur la théorie de l'optimisation, telles que «Optimal Versus Naive Diversification: How Efficient is the 1 / N Portfolio Strategy», menées par le Dr Victor DeMiguel et al. De la London Business School, se sont opposées à l'efficacité de modèles sophistiqués. La différence entre eux et l'approche naïve n'est pas statistiquement significative; ils soulignent que les modèles vraiment basiques fonctionnent assez bien.
L'investisseur privé moyen est-il tout simplement en train d'avoir un peu de ceci et un peu de cela vraiment moins viable? Il s'agit d'une question extrêmement importante et au cœur même de l'investissement. Un rabbin, Issac bar Aha, semble avoir été le grand-père de tout cela, ayant proposé aux alentours du IVe siècle, qu'il fallait "en mettre un tiers en terre, un tiers en marchandise et un tiers en espèces". C'est un assez bon conseil qui est encore assez solide, 1600 ans plus tard!
Pour certains cyniques et scientifiques, cela semble trop simple pour être vrai, que l'on peut réaliser quelque chose près d'un optimum simplement en mettant un tiers de votre argent dans l'immobilier, un tiers dans des titres (l'équivalent moderne de la marchandise) et le reste en espèces. Alternativement, les graphiques circulaires classiques qui sont divisés en portefeuilles à risque élevé, moyen et faible sont très simples, et il n'y a peut-être rien de mal à cela.
Même Harry Markowitz, qui a remporté le prix Nobel en sciences économiques pour ses modèles d'optimisation, vient évidemment de diviser son argent à parts égales entre obligations et actions, pour des "raisons psychologiques". C'était simple et transparent; dans la pratique, il était heureux de laisser derrière lui ses propres théories primées en matière de fonds propres.
Nuances de naïveté et le terme lui-même
Il y a cependant plus à la question. Le professeur allemand de banque et de finance Martin Weber, explique qu'il existe différents types de modèles naïfs, dont certains sont bien meilleurs que d'autres. Le professeur Shlomo Benartzi de l'UCLA confirme également que les investisseurs naïfs sont fortement influencés par ce qui leur est proposé. Pour cette raison, s'ils s'adressent à un courtier en valeurs mobilières, ils peuvent se retrouver avec trop d'actions, ou être surpondérés en titres de créance s'ils s'adressent à un spécialiste des obligations. En outre, il existe de nombreux types d'actions différents, tels que les petites et grandes capitalisations, étrangères et locales, etc., de sorte que tout biais pourrait entraîner un portefeuille désastreux, ou du moins sous-optimal, naïf.
Dans le même esprit, le concept de naïveté peut lui-même être simpliste et quelque peu injuste. Naïf au sens de crédule et mal informé est, en effet, très susceptible de conduire au désastre. Pourtant, si l'on prend la naïveté dans son sens originel de naturel et non affecté - ce qui se traduit par une approche sensible et logique, quoique non sophistiquée (ignorant les techniques de modélisation technique), il n'y a aucune vraie raison pour qu'elle échoue. En d'autres termes, ce sont sans doute les connotations négatives du mot "naïveté" qui sont le vrai problème ici - l'utilisation d'une étiquette dérogatoire.
La complexité n'aide pas toujours
Du côté opposé, la complexité méthodologique et les modèles sophistiqués ne conduisent pas nécessairement à l'optimalité des investissements, en pratique. La littérature est assez claire à ce sujet et compte tenu de la complexité des marchés financiers, il n'est guère surprenant. Leur mélange de facteurs économiques, politiques et humains est intimidant, de sorte que les modèles sont toujours vulnérables à une forme de choc imprévisible ou à une combinaison de facteurs qui ne peuvent pas être intégrés efficacement dans un modèle.
Le Dr Victor DeMiguel et ses co-chercheurs admettent que les approches complexes sont sérieusement limitées par les problèmes d'estimation. Pour les esprits statistiquement, les «vrais moments de rendement des actifs» sont inconnus, ce qui conduit à des erreurs d'estimation potentiellement importantes.
Par conséquent, un portefeuille judicieusement construit, qui est régulièrement surveillé et rééquilibré en fonction de ce qui se passe à l'époque, a non seulement un attrait intuitif, mais peut aussi bien fonctionner que certaines approches beaucoup plus sophistiquées qui sont limitées par leur propre complexité et opacité.. En d'autres termes, le modèle peut ne pas intégrer tous les facteurs nécessaires ou ne pas répondre suffisamment aux changements environnementaux au fur et à mesure qu'ils se produisent.
De même, outre la diversification des classes d'actifs, nous savons tous qu'un portefeuille d'actions doit également être diversifié en soi. Dans ce contexte également, les partisans d'une allocation naïve ont démontré que le fait d'avoir plus d'une quinzaine d'actions n'apporte aucun avantage supplémentaire en termes de diversification. Ainsi, une combinaison d'actions vraiment compliquée est probablement contre-productive.
The Bottom Line
La seule chose sur laquelle tout le monde est d'accord est que la diversification est absolument essentielle. Mais les avantages de la modélisation mathématique avancée ne sont pas clairs; pour la plupart des investisseurs, leur fonctionnement est encore moins clair. Bien que les modèles informatisés puissent sembler impressionnants, il existe un danger d'être aveuglé par la science. Certains de ces modèles peuvent bien fonctionner, mais d'autres ne valent pas mieux que d'être simplement raisonnables. Le vieil adage «s'en tenir à ce que vous savez et comprenez» peut s'appliquer autant à des allocations d'actifs simples et transparentes qu'à diverses formes de produits d'investissement structurés.
