Efficience des marchés et finance comportementale

Transcription

1 Efficience des marchés et finance comportementale Martin Vlcek, Quantitative Investment Manager (BCV)

2 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché 3. Finance comportementale 4. Conclusions 2

3 Histoire de la théorie de la décision Blaise Pascal (1670): Valeur attendue Daniel Bernoulli (1738): Valeur attendue paraît inadéquate d un point de vue descriptif Kahneman and Tversky (1979): Prospect Theory Analyse de moyenne variance Harry Markowitz (1952) Von Neumann and Morgenstern (1944): Théorie de l utilité attendue 3

4 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché Définitions Implications Observations 3. Finance comportementale Limites d arbitrages Comportement irrationnel 4. Conclusions 4

5 Efficience du marché Définition: Un marché efficient est un marché sur le quel les prix reflètent les informations disponibles E. Fama: Hypothèse d efficience du marché financier (HEM) forme faible: prix du passé forme semi-forte: information publique forme forte: même information privée 5

6 Efficience du marché Implications: Les prix sont corrects Les changements de prix futurs sont imprévisibles Il est impossible de battre systématiquement le marché (gestion active) Acheter l indice (gestion passive) 6

7 Efficience du marché Evidence et critiques Difficulté de tester Warren Buffet bat systématiquement le marché Surperformance des stratégies value, p. ex. P/E Bulles spéculatives, p.ex. TMT fin années 90 etc. 7

8 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché 3. Finance comportementale Limites de l arbitrage Comportement irrationnel Sélection de l information Traitement de l information Prise de décision Feed-back 4. Conclusion 8

9 Les limites de l arbitrage Argument (Friedman, 1953): des acteurs rationnels exploitent les investisseurs irrationnels et remettent ainsi les prix à niveau. Les déviations par rapport aux prix fondamentaux constituent des opportunités d investissement (sans risque) et des investisseurs rationnels les exploitent immédiatement. Exemple: investisseurs irrationnels font baisser le prix de Ford de 20 à 15 investisseurs rationnels achètent Ford et vendent GM, ce qui fait monter le prix de Ford 9

10 Les limites d arbitrage Finance comportementale: l arbitrage n est pas sans risque et donc le «mispricing» peut perdurer Risque fondamental: il n existe pas de substitut parfait, p. ex. Ford vs. GM Risque de «noise trader», p.ex. TMT bubble, pression pour clôture prématurée le la position Coûts d implémentation, p.ex. shorting, trouver des opportunités Keynes: «The market can stay irrational longer than you can stay solvent». 10

11 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché 3. Finance comportementale Limites d arbitrages Comportement irrationnel Sélection de l information Traitement de l information Prise de décision Feed-back 4. Conclusion 11

12 Sélection: Biais d attention Vidéo Quand les gens se focalisent trop sur une tâche et ne perçoivent pas des choses inattendues Exemple: plafonnement de la dette américaine et récession en été

13 Sélection: Incongruité Exemple: cartes truquées Les gens mettent quatre fois plus de temps pour reconnaitre une carte truquée que pour reconnaître une carte normale L expérience peu baisser la performance, car nous ne voyons que ce à quoi nous nous attendons Exemple: mesures de risque pendant la crise financière

14 Sélection: Disponibilité L information concrète, imaginable et excitante est plus facilement perçue et mémorisée que l information abstraite ou des données statistiques Exemple: estimation de probabilité de meurtre et accident routier par rapport au diabète ou cancer d estomac Barber et Odean: «All that glitters: The effect of attention on the buying behavior of individual and institutional investors» 14

15 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché 3. Finance comportementale Limites d arbitrages Comportement irrationnel Sélection de l information Traitement de l information Prise de décision Feed-back 4. Conclusion 15

16 Traitement: Représentativité: petit échantillon Le problème des petits échantillons 16

17 Traitement: Représentativité Les être humains font des jugement basés sur le degré de ressemblance d un événement A par rapport à un événement B Exemple: on sait qu un gestionnaire bat le marché 2 années sur 3. Laquelle des séquences suivantes est la plus probable? 1. BPBBB 2. PBPBBB 3. PBBBBB 17

18 Traitement: Représentativité: Gambler s fallacy Lancer une pièce 100 fois et noter la séquence Random Walk Human Percep on 0.5 Probability Number of Runs 18

19 Traitement: Représentativité: Hot Hand Un joueur avec une hot hand est un joueur qui a plus de chances de marquer un panier après plusieurs tirs marqués qu après un ou plusieurs tirs ratés Pas d évidence statistique pour ce phénomène Expérience Séquences avec probabilité d alternance de 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9 La séquence qui alterne avec une probabilité de 0.5 est perçue comme une séquence ayant une structure, c-à-d comme hot hand Les gens voient du hasard quand en réalité il y a une structure et ils perçoivent des structures quand la séquence est aléatoire 19

20 Traitement: Framing La présentation du problème influence la décision Les gens ont tendance à trop se focaliser sur l information spécifique et à ignorer la vision globale («narrow framing») Expérience Premier choix (A) un gain certain de (B) une chance de 25% de gagner et 75% de ne rien gagner Deuxième choix (C) un perte certaine de (D) une perte de avec une probabilité de 75% et une probabilité de 25% de ne rien perdre Le payement final correspond à la combinaison des deux loteries choisies En général A et D sont choisis 20

21 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché 3. Finance comportementale Limites d arbitrages Comportement irrationnel Sélection de l information Traitement de l information Prise de décision Feed-back 4. Conclusion 21

22 22 La théorie classique et la comportementale «Expected utility theory» «Prospect theory» ) ( ) (... ) ( ) ( ) ( i i n W p u W p u W u p W p u W EU n Σ = + + = ) ( ) ( ) ( ) (... ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( i i n x v p w x v p w x v p w x v p w x PT n Σ = =

23 La théorie classique vs la théorie comportementale La théorie de l utilité attendue Patrimoine total qui procure de l utilité Probabilités objectives La théorie du prospect Fonction de valeur Point de référence Aversion à la perte Préférence de risque Poids de décision Surpondération des petites probabilités Sous-pondération des moyenne et grande probabilités 23

24 La théorie classique vs la théorie comportementale La théorie du prospect Fonction de valeur Point de référence Aversion à la perte Préférence de risque Valeur de paramètres α = 0.88 β = 2.25 loss v( x) x reference point x x gain ( x) v( x) = ( x) α β ( x) α if x if x <

25 La théorie classique vs la théorie comportementale La théorie du prospect Poids de décision Surpondération des petites probabilités Sous-pondération des moyenne et grande probabilités Valeur de paramètres γ = 0.88 w(p) =0.3 =0.5 =0.7 =0.9 =1 w( p) = p ( γ γ ) 1/ p + (1 p) γ γ p 25

26 Théorie du prospect: gains et pertes Expérience Question 1 Situation: vous recevez en dotation et vous avez le choix entre: (A) un gain certain de 500 (B) une chance de 50% de gagner et 50% de rien gagner Question 2 Situation: vous recevez en dotation et vous avez le choix entre: (C) un perte sure de 500 (D) une chance de 50% de perdre et 50% de rien perdre Typiquement les gens choisissent A et D Du point de vue de la théorie de l utilité attendue A et C ainsi que B et D sont équivalents 26

27 Théorie du prospect: aversion à la perte Expérience En supposant que vous avez la possibilité de gagner avec une probabilité de 50% - quel est le montant que vous êtes prêts à perdre pour les restant 50%? 50% %??? 27

28 Théorie du prospect: préférence de risque pour gains et pertes Expérience En supposant que vous avez la possibilité de gagner avec une probabilité de 50% - quel est le montant que vous êtes prêts à payer pour participer à cette loterie? 50% % 0 28

29 Théorie du prospect: préférence de risque pour gains et pertes Expérience Préférez-vous perdre avec une probabilité de 50% et rien avec les 50% restant ou perdre 500 avec une probabilité de 100%? 50% vs % 0 29

30 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché 3. Finance comportementale Limites d arbitrages Comportement irrationnel Sélection de l information Traitement de l information Prise de décision Feed-back 4. Conclusion 30

31 Feed-back Hindsight bias: une fois les événements réalisés, les gens ont tendance à croire que les événements étaient plus prévisibles que ce qu il l étaient effectivement «Je le savais» Impact: fausse mémoire, pas apprentissage Aversion au regret: Le regret est une émotion négative qui s installe quand on réalise que le résultat aurait pu être meilleur si on avait choisi différemment Les gens veulent éviter le regret Le regret associé à une omission est plus petit 31

32 Contenu 1. Introduction 2. Théorie de l efficience du marché 3. Finance comportementale Limites d arbitrages Comportement irrationnel Sélection de l information Traitement de l information Prise de décision Feed-back 4. Conclusion 32

33 Conclusions Deux vues complètement différentes Implications diamétralement opposées 33