LA NOTATION D UN FONDS D INVESTISSEMENT EST-ELLE UN INDICATEUR DE SA PERFORMANCE FUTURE?

Transcription

1 LA NOTATION D UN FONDS D INVESTISSEMENT EST-ELLE UN INDICATEUR DE SA PERFORMANCE FUTURE? Vincent FROMENTIN Christine LOUARGANT CEREFIGE Cahier de Recherche n CEREFIGE Université de Lorraine 13 rue Maréchal Ney Nancy France Téléphone : Fax : Cerefige@univ-lorraine.fr n ISSN

2 La notation d un fonds d investissement est- elle un indicateur de sa performance future? Fromentin Vincent et Louargant Christine Université de Lorraine, CEREFIGE Résumé : L objectif de cet article est d étudier si la notation d un fonds est un facteur déterminant de sa performance future. Cette étude porte sur la notation construite par Fundclass pour un échantillon de 1452 fonds européens sur la période ayant un style de gestion identique. En recourant à la méthodologie de données de panel non stationnaires, nous estimons la relation entre la performance des fonds et la notation, à long terme et à court terme, avec un modèle vectoriel à correction d erreur et des fonctions de réponses impulsionnelles. Nos résultats concluent à l existence d une relation positive entre ces deux variables à long terme. Par contre, à court terme, cette relation n est valable que pour la période , et plus particulièrement pour les fonds présentant une notation supérieure à 3 étoiles. Mots clefs : notation, performance, fonds d investissements, données de panel, cointégration, modèles vectoriels Contact : Christine Louargant, christine.louargant@univ-lorraine.fr, CEREFIGE, Université de Lorraine, IUT, Ile du Saulcy, Metz cedex 01, France, Remerciements : Nous tenons à remercier vivement Monsieur Zutterling, directeur de Fundclass pour nous avoir aimablement mis à disposition les données de l étude, ainsi que Messieurs Chauvet et Neuberg pour leurs contributions. Cette recherche s inscrit dans le cadre d un contrat de recherche financé par l Université de Lorraine et le Conseil Régional de Lorraine. 2

3 Introduction Au niveau européen, l industrie de la gestion d actifs financiers a connu au cours des quinze dernières années une croissance spectaculaire. L industrie des fonds d investissement est parvenue, malgré la crise financière, la fébrilité des marchés financiers et le marasme économique, à maintenir, voire à augmenter ses actifs sous gestion ces cinq dernières années (activité caractérisée par un nombre d actifs sous gestion croissant en taille, en nombre et en types de profil de gestion). Outils d épargne pour les investisseurs et vecteur de financement de l économie sont deux arguments majeurs pour caractériser le succès des fonds d investissements. Les mots clés de cette industrie sont la performance associée à la gestion d un fonds et la diversification du risque proposée pour un investisseur (particulier, institutionnel ou professionnel). La problématique de la performance des fonds d investissement a donné lieu à une vaste littérature théorique et empirique sur la mesure de cette performance et sa persistance, tout d abord sur le marché américain en raison de l ancienneté des fonds, puis plus récemment sur les marchés européens (Grinblatt et Titman (1989), (1992), Goetzmann et Ibbotson (1994), Droms et Walker (1994), Malkiel (1995), Yan (2008) et Hereil et al. (2010)). Pour refléter la performance d un fonds et la qualité de la gestion de ce fonds (souvent liée au risque lié à cette performance), un critère est devenu incontournable dans cette activité : la notation ; critère synthétique permettant une sélection de manière normative des fonds par les clients tant institutionnels que privés. Dans le contexte actuel de crise financière et de remise en cause de la légitimité du rôle des agences de notation, quelle crédibilité peut-on accorder aux systèmes de notation construits pour évaluer la performance des fonds d investissement? L objectif de cet article est d examiner les interrelations entre la performance et la notation financière d un fonds pour les fonds actions européens. Cette notation est-elle un indicateur fiable pour un investisseur? A travers la note achète-t-il une analyse passée ou une vision prospective de l évolution du fonds? Il s agit de vérifier le contenu informationnel de la note attribuée par une agence de notation pour évaluer la performance d un fonds. Les apports de notre étude se situent à trois niveaux : l utilisation d une base de données jamais exploitée à notre connaissance (nombre de fonds étudiés, zone géographique couverte, caractéristiques des fonds), la période permettant de regarder l incidence ou non de la crise 3

4 sur l activité de gestion des fonds d investissement et le choix d une méthodologie de données de panel non stationnaires qui permet d étudier la relation à long terme et à court terme, tout en prenant en compte l hétérogénéité des fonds. La suite de l article est organisée de la manière suivante. La partie 2 retrace brièvement les principales conclusions de la littérature. La partie 3 décrit les données utilisées et la méthodologie adoptée dans cette étude. La partie 4 expose les résultats de l étude. Enfin une dernière partie conclut cette recherche en soulignant des pistes de prolongement. 2. Principales conclusions issues de la littérature existante Les différentes études empiriques analysant la relation entre la notation (symbolisée par des étoiles) et la performance des fonds tentent de répondre à deux questions fondamentales : d une part, dans quelles mesures les investisseurs estiment-ils que la notation permet de prédire la qualité future d un fonds (Sirri et Tufano (1998), Del Guerico et Tkac (2008)) et d autre part, est-ce que ces évaluations des fonds à travers leur note permettent de prévoir le rendement futur du fonds (Hereil et al. (2010)). La plupart des études utilisent la notation établie par Morningstar qui demeure le système de notation américain de référence, de part son ancienneté et la publication régulière des notes accessibles à tout investisseur. Il ressort des différentes études que les fonds les moins bien notés ont tendance à indiquer de faibles performances et que les fonds les mieux notés (fonds 5 étoiles, fonds «star») n induisent pas de meilleure performance future que les fonds moins bien notés (Blake et Morey (2000)). Blake et Morey (2000) vérifie la capacité prédictive de la note établie par Morningstar en la comparant à une stratégie de sélection des fonds basés sur les rendements moyens passés. Ils arrivent à la conclusion que le système de notation établie par Morningstar n est pas plus performant qu une stratégie «naïve» pour prédire la performance. Par contre, les études sur les fonds américains font ressortir que les fonds les mieux notés attirent plus les investisseurs. Les investisseurs auront tendance à investir dans un fonds dont la note passe de 4 à 5 étoiles de manière «systématique» et aveugle, et à sanctionner fortement les fonds dont la note est dégradée (Jain et Wu (2000), Del Guercio et Tkac (2008)). Les études empiriques sur d autres marchés et d autres systèmes de notation sont peu nombreuses et leurs conclusions ne confirment pas les précédents résultats en raison de la spécificité des marchés étudiés dont la structure diffère de celle du marché américain (par exemple, Füss et al. (2010)). 4

5 Concernant la persistance de la note, Khorana et Nelling (1998) concluent à une persistance de la note. Ils mettent en évidence que les fonds les mieux notés sont toujours mieux notés et les fonds les moins notés restent mal notés. Contrairement à ces derniers résultats, Hereil et al. (2010) soulignent une persistance faible de la note en l expliquant par un système de notation non homogène dans le temps et l importance du style de gestion d un fonds. Les résultats des études empiriques ne permettent pas unanimement de soutenir l hypothèse de contenu informationnel de la note. Les conclusions se fondent la plupart du temps sur un seul système de notation, celui établi par Morningstar, et varient selon la période d étude et la méthodologie adoptée. 3. Données et méthodologie adoptée pour la recherche 3.1. Données de l étude Cette étude utilise comme source de données, Fundclass, une agence de notation française des fonds d investissement, ciblant les investisseurs professionnels. Chaque trimestre une note allant de 0 étoile (la moins bonne) à 5 étoiles (la meilleure) est attribuée à différents types de fonds (actions, obligations, mixtes ) en fonction de divers critères propres au système de notation développé par cette agence 1. La notation Fundclass est construite sur une méthodologie basée sur trois principes. Le premier principe consiste à établir des sous-ensembles cohérents dans la population des fonds, construits sur base des profils de risque des fonds. Ce premier principe est fondamental car il détermine l univers de référence des concurrents. Il s agit de la classification. Des fonds ayant des profils de risque similaires feront partie d un même sous-ensemble, afin de permettre de comparer les performances parmi des classes homogènes. Le second principe concerne la performance des fonds les uns par rapport aux autres, au sein de la même catégorie, seul critère qui reflète le choix qui s offre réellement à l investisseur au moment de choisir un fonds ou un autre. Le troisième principe se base sur la performance sur le moyen terme permettant de prendre en compte la régularité de la qualité de la gestion. La méthodologie est basée sur 12 observations annuelles couvrant près de 4 ans de performance. Ce système de notes permet d identifier les fonds qui, en moyenne sur 3 ans, ont mieux performé que leurs concurrents et permet donc à l'investisseur de choisir le meilleur produit sur moyen terme. 1 L objectif de notre article n est pas d étudier la formation de la note mais de prendre la note comme critère brut de sélection et de lui faire confiance pour sélectionner les fonds. 5

6 L étude porte sur 1452 fonds actions Europe. Ces fonds sont caractérisés par un style de gestion identique, c est-à-dire qu il s agit de fonds investissant en actions européennes. Leur performance peut ainsi être comparée à l évolution de l indice de marché européen de référence l Eurostoxx 50. Nous avons volontairement choisi des fonds ayant le même style pour éviter un biais souligné dans certaines études empiriques (Goetzmann et Ibbotson (1994) par exemple) où la performance serait expliquée par le style de gestion. Pour chacun de ces fonds nous disposons des caractéristiques suivantes : la performance à une date donnée et la note obtenue à la même date que la performance, la taille du fonds c est-àdire la valeur des actifs sous gestion. La performance calculée d un fonds d investissement est une performance à un an obtenue à partir de la variation de la valeur nette d inventaire du fonds (VNI) : La période d étude choisie débute en mars 2003 et se termine en août Cette période permet de prendre en compte à la fois une période haussière des marchés européens relativement peu perturbée et une période plus contrastée à la fois baissière et haussière marquée notamment par les effets de la crise financière en 2007 et les contextes économiques difficiles des différents pays européens depuis Sur cette période de plus de 9 ans, nous avons au total observations, c est à dire notes attribuées à un fonds d investissement à une date donnée. Le tableau 1 décrit quelques informations relatives à ces observations en fonction de la catégorie de note observée. 67% des notes correspondent à de mauvaises notations (note allant de 0 à 2) et 33% des notes correspondent à une bonne voire excellente note (note allant de 3 à 5 étoiles) avec seulement 5% d excellentes notes. 6

7 Tableau 1 : Description de l échantillon en fonction de la note du fonds Notation (Etoiles) Performance moyenne sur 1 an (%) Moyenne de la valeur des actifs sous gestion ( ) Nombre de notes observées nombre % % % % % % % Total des observations (en nombre et %) % Le graphique 1 présente à la fois l évolution de l indice de marché Eurostoxx 50 et la répartition des différentes notes sur toute la période d étude. Si nous observons l évolution de la courbe de l indice, ce graphique nous permet d observer deux grandes périodes. La première allant de mars 2003 à mai 2007, correspond à une croissance relativement stable des marchés actions européens. La deuxième période, d août 2007 à août 2012, montre globalement une tendance baissière des marchés sur toute la période, avec néanmoins durant cette période des marchés caractérisés par des renversements de tendances à la hausse comme à la baisse. Nous pouvons observer à partir de ce graphique, que la proportion de fonds 5 étoiles est plus élevée à la fin de la première période. Ce constat reflète simplement la capacité plus aisée de gérer un fonds en période de croissance stable des marchés. A contrario, la capacité à garder une excellente notation (5 étoiles) diminue lorsque les marchés font face à des changements de tendances. Nous observons ainsi un minimum de fonds 5 étoiles à la fin de l année 2010, c est à dire après une période de forte décroissance (la crise des subprimes) suivie par une période de croissance des marchés relativement brève. Il est plus difficile de maintenir une bonne gestion d un portefeuille et de rebalancer sa composition en fonction des changements de régimes des marchés observés entre 2008 et

8 Graphique 1 : Evolutions de l indice de marché et de la répartition des notations Le tableau 2 récapitule par période les changements de note. Nous remarquons que dans notre base de données les changements de note ne correspondent, à trois exceptions près, qu à une modification d un niveau de la note, gain ou perte d une étoile. De plus, force est de constater que la période est marquée par des modifications de note à la baisse plus nombreuses que celles à la hausse. Tableau 2 : Description des changements de notation en fonction de la période d étude Modification de la note Perte de 2 étoiles 1 0 Perte d 1 étoile Stabilité de la note Gain d'1 étoile Gain de 2 étoiles 1 1 Période 1 : mars 2003 à mai 2007 Période 2 : août 2007 à août

9 3.2. Méthodologie adoptée Choix du cadre d analyse L analyse des données de panel non stationnaires s est développée très rapidement depuis les travaux pionniers de Levin et Lin (1993). Les données de panel présentent une double dimension d analyse qui constitue un avantage par rapport aux données sur séries temporelles ou en coupe transversale. Cette double dimension permet de prendre en compte l hétérogénéité des individus dans une approche dynamique. Baltagi et Kao (2000) montrent que l économétrie des données de panel non stationnaires permet d associer le «meilleur des deux mondes» : l analyse des séries non stationnaires à partir des méthodes des séries temporelles et l accroissement du nombre de données et de la puissance des tests grâce à la dimension individuelle. Cette approche semble tout particulièrement adaptée à notre base de données. Le panel non cylindré, possède une double dimension : transversale (1452 fonds) et temporelle (de 2003 à 2012) ; il est composé de observations. Dans le cadre de notre analyse, trois étapes successives ont été suivies pour étudier la relation entre performance d un fonds et sa notation. Tout d abord, il est nécessaire de déterminer la non stationnarité éventuelle des données et de vérifier si les séries utilisées sont intégrées du même ordre. Ensuite, si les séries sont intégrées du même ordre, nous testons l existence éventuelle d une relation de cointégration entre les variables en utilisant les tests de Pedroni et de Kao. Enfin, il est possible d estimer une relation de long terme et une relation de court terme, en recourant à la méthode des moindres carrés ordinaires dynamiques et à un modèle vectoriel à correction d erreurs. Analyse de l ordre d intégration des séries Avant de recourir aux techniques de cointégration, il est nécessaire de vérifier que les variables sont intégrées du même ordre. On applique alors des tests de racine unitaire sur données de panel prenant en compte le caractère hétérogène de la racine autorégressive dans une approche dynamique, et notamment le test de Im, Pesaran et Shin (2003) et le test de Dickey Fuller augmenté (test de Fisher) en panel. Ces tests permettent de dépasser l hypothèse restrictive de Levin, Lin et Chu (2002) qui assume que la racine autorégressive doit être le même pour toutes les séries dans l hypothèse alternative. 9

10 Etude de la cointégration des séries Afin de tester l'existence éventuelle d une relation à long terme entre la performance des fonds et la notation, nous recourons aux tests de Pedroni (1999, 2004), qui s appuie sur une méthode analogue à celle de Engle et Granger (1987) sur séries temporelles avec le processus générateur des données suivant : (1) où y it représente la variable endogène (la performance des fonds), i est un effet fixe prenant en compte l'hétérogénéité non observée entre les fonds et un vecteur de taille K, avec k =1,...,K le nombre de variables explicatives. Pedroni (1999, 2004), prend en considération l hétérogénéité en recourant à des paramètres qui peuvent différer entre les individus, à l instar des tests de racine unitaire de Im, Pesaran et Shin (2003). Pedroni considère deux catégories qui se distinguent par l hypothèse alternative. La première catégorie comprend les statistiques dites «intra-dimension» ou «within». Pour chaque membre du panel, il existe un coefficient autorégressif unique et identique. La seconde catégorie comprend les statistiques dites «inter-dimensions» ou «between». Le coefficient autorégressif n est plus commun à toutes les unités. Ce test permet de prendre en compte l hétérogénéité entre les individus sous l hypothèse alternative. En complément, on applique le test de Kao (1999), qui ne prend pas en compte l hypothèse d hétérogénéité, pour vérifier la robustesse des résultats. L estimation d une relation de long terme : méthode des moindres carrés dynamiques Pour estimer la relation de long terme entre les variables cointégrées, nous recourons à la méthode des moindres carrés ordinaires dynamiques. Kao et Chiang (2000) ont démontré que dans le cadre de données de panel, la méthode des moindres carrés ordinaires dynamiques aboutit à de meilleures estimations des relations de cointégration sur données de panel, par rapport à l estimateur FM-OLS (Fully Modified Ordinary Least squares). La méthode des moindres carrés dynamiques consiste à inclure dans la relation de cointégration des valeurs avancées et retardées de (équation 1) pour éliminer la corrélation entre les variables explicatives et le terme d erreur. Le terme permet de prendre en compte l hétérogénéité des données de panel, à travers un modèle à effets fixes. 10

11 L estimation d une relation de court terme : modèles vectoriels à correction d erreurs et fonction de réponses impulsionnelles Afin d étudier les relations de court terme entre la performance des fonds et la notation, nous allons estimer des modèles vectoriels à correction d erreurs (VECM), différenciés par le niveau de notation et la période retenue. Dans notre méthodologie, le VECM est un modèle vectoriel autorégressif contraint utilisé pour les séries non stationnaires cointégrées, qui permet également de mettre en œuvre des fonctions de réponses impulsionnelles. Le VECM est construit en limitant le comportement des relations de long terme des variables endogènes à converger vers leur équilibre de cointégration, tout en permettant une dynamique d'ajustement à court terme. Le terme de cointégration est exprimé comme le terme de correction d'erreur puisque l'écart de l'équilibre à long terme est corrigé progressivement à travers une série d ajustements partiels de court terme. Avec l équation de cointégration le modèle prend alors la forme suivante : ( ) ( ) où le terme de droite est le terme de correction d'erreur qui est nul pour un équilibre de long terme, est la performance d un fonds, la notation, la variation de la performance, la variation de la notation. Si et s écarte de l équilibre de long terme, le terme de correction d'erreur sera différent de zéro et chaque variable s ajustera progressivement afin de restaurer la relation d'équilibre. Le coefficient mesure finalement la vitesse de réglage ou d ajustement de la i ème variable endogène à l'équilibre. Cette vitesse d ajustement renvoie d ailleurs aux fonctions de réponse impulsionnelle qui retrace la réponse d une variable à un choc ponctuel, tel qu un changement de notation. Une fonction de réponse impulsionnelle retrace l'effet d'un choc sur les valeurs actuelles et futures des variables endogènes, en termes d amplitude et de durée. Nous retiendrons la méthode de Cholesky qui impose un ordre des variables dans le VECM pour modéliser les fonctions de réponses impulsionnelles. 11

12 4. Résultats de l étude 4.1. Analyses de la stationnarité et des tests de cointégration Les variables de performance des fonds d investissement et de rating sont testés en niveau et en différence première. Les résultats sont présentés dans le tableau 3. Nous remarquons que l hypothèse nulle de racine unitaire sur données de panel pour les deux séries ne peut pas être rejetée en niveau ; aucun des coefficients n étant significatif. Par contre, cette hypothèse est rejetée en différences premières, ce qui indique que les variables sont stationnaires et intégrées d ordre 1 : I(1). Les résultats sont statistiquement significatifs à hauteur de 1%. Tableau 3: Tests de racine unitaire en panel IPS ADF-Fisher En level En différence première En level En différence première Performance *** *** Rating 1, *** *** Notes: *,** et *** : significativité à hauteur de 10%, 5% et 1%. Suite à ces résultats, il devient possible de tester une relation de cointégration entre les variables étudiées. Le tableau 4 présente les résultats des tests de cointégration en panel ayant pour objet de tester l'existence éventuelle d une relation à long terme entre la performance des fonds et la notation. L ensemble des tests montre que l hypothèse nulle de non-cointégration peut être rejetée à hauteur de 1% (à l exception du test rho-statistic Group). Par conséquent, la performance des fonds et la notation sont cointégrées. Cela démontre l existence d une relation stable de long terme entre les deux variables, stationnaires en différence. Tableau 4 : Tests de cointégration en panel Statistiques Valeurs standardisées v-statistic Panel *** rho-statistic Panel *** PP-Statistic Panel *** ADF-Statistic Panel *** rho-statistic Group * PP-Statistic Group *** ADF-Statistic Group *** Test de Kao *** Notes: *,** et *** : significativité à hauteur de 10%, 5% et 1%. «Panel» renvoie à la dimension «within» et «Group» renvoie à la dimension «between». 12

13 4.2. Estimation d une relation de long terme entre performance et notation Comme observé dans le tableau 1, sur la période étudiée les fonds 5 étoiles ont en moyenne une meilleure performance que les fonds ayant une notation inférieure. La relation de long terme nous permet de supposer qu en sélectionnant un fonds 5 étoiles, une meilleure performance devrait être observée sur le long terme. Cette hypothèse est d ailleurs corroborée par les résultats de l estimation par la méthode des moindres carrés ordinaires dynamiques pour toute la période étudiée (tableau 5). Les résultats sont présentés par groupes de notes : toutes les notes (colonne 1), les mauvaises notes (colonne 2, notes 0* à 2*) et les bonnes notes (colonne 3, notes 3* à 5*). Ces résultats mettent en exergue l existence d une relation de long terme positive significative entre la performance des fonds et le rating. Plus précisément, à long terme, les deux variables semblent évoluer dans le même sens aux regards des résultats d une part, pour l ensemble des notations, avec un coefficient de 0.841, et d autre part, pour le groupe des «bonnes» notations (3* à 5*) avec un coefficient de Les résultats sont statistiquement significatifs au seuil de 5%. Ces résultats sont un premier élément de réponse à la question posée dans cet article quant au contenu informationnel de la notation comme facteur explicatif de la performance à long terme d un fonds d investissement. Par conséquent, la notation constitue un indicateur de la performance future ; ce constat est d autant plus marqué pour les résultats concernant les notations de 3 à 5 étoiles. Tableau 5 : Résultats de l estimation des moindres carrés ordinaires dynamiques (avec prise en compte de la notation) Période Variables estimées du modèle 0* à 5* 0* à 2* 3* à 5* Constante 1.653*** 2.233*** *** Rating 0.841** *** drating(-1) 2.475*** 1.102*** 4.702*** drating(1) *** *** *** R² Observations Cross-section Chi-square *** *** *** Notes: *,** et *** : significativité à hauteur de 10%, 5% et 1%. Le choix des décalages se base sur la méthode de Westerlund (2005) drating(-1),drating(1): valeurs avancées et retardées de (équation 1) pour éliminer la corrélation entre les variables explicatives et le terme d erreur. Cependant, concernant l estimation pour le groupe des «mauvaises» notes (0* à 2*), nous remarquons qu il n existe pas de relation de long terme significative entre les deux séries 13

14 retenues. Ce résultat pourrait se justifier par le côté aléatoire des performances pour les fonds mal notés. En effet, il peut s avérer selon l évolution de la tendance du marché, que ce dernier donne raison à la stratégie de gestion du fonds ponctuellement. Il convient de souligner les résultats du test «Cross-section Chi-square» basé sur une fonction de vraisemblance justifient le choix de retenir un modèle à effets fixes individuels dans notre estimation. Toutefois, cette relation d équilibre de long terme entre les séries peut être confrontée à des chocs qui affectent cette relation à court terme, à travers des effets temporaires, notamment les changements de régime des marchés. Il semble alors intéressant d estimer une relation de court terme entre les deux variables retenues, en différenciant par niveau de notation et par sous-périodes, dont l une est marquée par la crise économique actuelle Analyse à court terme Le tableau 6 présente les résultats de l estimation à court terme de la relation entre notation et performance en utilisant comme méthode d estimation les modèles vectoriels à correction d erreurs. La période d étude est découpée en deux sous périodes, justifiées par l évolution de l indice de marché de référence sur notre période d étude (graphique 1). Tableau 6 : Estimation de modèles vectoriels à correction d erreurs Paramètres estimés du modèle ECM it 1 Perf t-1 Perf t-2 Rating t-1 Mars mai 2007 Août août * à 2* 3* à 5* 0* à 2* 3* à 5* ΔPerf ΔRating ΔPerf ΔRating ΔPerf ΔRating ΔPerf ΔRating *** *** 0.024*** *** 0.001*** *** 0.002*** 0.067*** *** 0.279*** *** *** * *** *** *** *** *** *** *** Ratingt *** *** 0.655** *** *** *** C 2.311*** 0.022** 2.183*** *** 1.508*** 0.023*** 1.191*** *** R² Notes: *,** et *** : significativité à hauteur de 10%, 5% et 1%. Avec ECM it-1 le terme de correction d'erreur ; perf : variation de performance ; rating : variation de la note. A court terme, le rating semble avoir une influence pendant la période avec un décalage temporel, surtout pour les fonds bien notés. Cela signifie qu un changement de 14

15 notation va être un facteur explicatif de la performance future. En guise d illustration, on remarque une relation négative (-3.619) entre le rating passé et la performance pour les fonds notés de 3 à 5 étoiles sachant que cette période est caractérisée par un nombre plus importants de pertes d étoiles (downgrade). Un changement de notation passé influence la performance des fonds à court terme que ce soient pour les fonds les moins bien notés que les fonds les mieux notés entre Par contre, pour la période , le changement de rating ne semble pas impacter la performance des fonds. Ensuite, nous pouvons remarquer que le rating semble être conditionné par ses valeurs passées. Le rating actuel est finalement déterminé en fonction de l historique de la notation. Par contre, il ne semble pas être conditionné par la performance passée, à l exception du coefficient significatif à hauteur de 1%. Nous pourrions en conclure que la note contient à elle seule l information suffisante pour sélectionner correctement un fonds et se garantir une performance. On remarque également qu il existe une relation de long terme entre la performance et le rating, qui témoigne d une relation persistante dans le temps, puisque le terme de correction d erreur ECM it-1 est significatif à hauteur de 1% (sauf pour les mauvaises notes pour la période ), ce qui renforce d ailleurs les conclusions obtenues précédemment (tableau 6). En complément, l analyse impulsionnelle va permettre de déterminer l influence d un choc (changement de note) sur la performance des fonds à travers des représentations graphiques pour un horizon maximum de 10 trimestres. La fonction de réponse impulsionnelle permet de déterminer l amplitude et la durée de la réponse de la performance suite au choc. Ces représentations graphiques (Figures 1 à 4) confortent nos précédents résultats et permettent d aboutir aux conclusions suivantes. En période de croissance stable des marchés ( ), la modification de la note influence la performance à court terme et à moyen terme. L amplitude de la réaction est à peu près équivalente pour les fonds les moins bien notés que pour les fonds les mieux notés à très court terme (Figures 1 et 2). Par contre la modification de la note semble moins perturbée les fonds moins bien notés que les fonds mieux notés plus sensibles à la perte d une étoile. Il est en 15

16 effet plus difficile de garder une bonne notation qu une mauvaise. Soulignons que la performance se restabilise à un équilibre en tendance plus haute qu avant le choc. En période de tendance baissière marqué par des changements de régime importants à la hausse comme à la baisse, nous constatons également une influence de la note sur la performance future. Cependant, l amplitude et le signe de la réaction sont totalement opposés (figures 3 et 4). La période 2007 à 2012 est caractérisée par un nombre plus important de pertes d étoiles. Pour un mauvais fonds, une perte d étoile sanctionne une mauvaise performance et semble prédire une mauvaise performance future. Les «mauvais» fonds restent «mauvais» et semblent confirmer leurs mauvaises notations. Dans ce contexte de marché, il est difficile de gérer les changements de régime que ce soient pour les meilleurs fonds que les mauvais. Toutefois le marché semble sanctionner plus fortement les fonds les moins bien notés et a contrario mieux valoriser les fonds capables de rebalancer leurs positions et de confirmer leurs performances (amplitude plus forte et positive de la réaction, figure 4) Figure 1 : Fonctions de réponses impulsionnelles pour la période avec la notation 0* à 2*.4 Response of DPERF to Cholesky One S.D. DRATING Innovation

17 Figure 2 : Fonctions de réponses impulsionnelles pour la période avec la notation 3* à 5* Response of DPERF to Cholesky One S.D. DRATING Innovation Figure 3 : Fonctions de réponses impulsionnelles pour la période avec la notation 0* à 2*.1 Response of DPERF to Cholesky One S.D. DRATING Innovation

18 Figure 4 : Fonctions de réponses impulsionnelles pour la période avec la notation 3* à 5*.5 Response of DPERF to Cholesky One S.D. DRATING Innovation Conclusion Les résultats de cette recherche permettent de souligner le contenu informationnel de la note attribuée à un fonds. La notation semble être un indicateur de la performance future d un fonds. Toutefois il convient de nuancer ces conclusions en fonction de la période étudiée et du niveau de notation. Nous mettons en évidence l existence d une relation de long terme entre performance future et notation sur l ensemble de la période, surtout pour les fonds les mieux notés. En effet, pour les fonds moins bien notés, la relation n est pas significative, probablement en raison de l aspect aléatoire des performances pour les fonds mal notés. Ensuite, à court terme, la notation ne semble pas influencer la performance sur la période , caractérisée par une croissance stable des marchés financiers, que ce soient pour les fonds les moins bien notés que pour les fonds les mieux notés. Par contre, sur la période , un changement de notation passé impacte clairement la performance des fonds, particulièrement pour les meilleurs fonds. Les futures recherches permettront d approfondir l analyse des caractéristiques des fonds pour tenter de mieux expliquer la relation à court terme entre la performance et la notation en période de crise. Par ailleurs, il serait peut-être intéressant de répliquer notre méthodologie à 18

19 d autres catégories de fonds, ainsi qu à d autres systèmes de notation afin de confronter nos résultats. Bibliographie Baltagi, B.H. et Kao, C. (2000), Nonstationary Panels, Cointegration in Panels and Dynamic Panels: a Survey, Advances in Econometrics, vol 15, Elsevier Science, Blake C.R. et Morey M.R. (2000) Morningstars ratings and mutual fund performance, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 35, Del Guerico D. et Tkac P.A. (2008) Star Power: the effect of Morningstar ratings on mutual fund flow, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43, Droms W. et Walker A. D. (1994) Investment Performance of International Mutual Funds, Journal of Financial Research, 17(1), Engle R. F. et Granger, C. W. J. (1987) Cointegration and error correction: representation, estimation and testing, Econometrica, 55, Füss R., Hille J., Rindler P., Schmidt J. et Schmidt M. (2010) From Rising stars and falling angels : on the relationship between the performance and ratings of German mutual funds, Journal of Wealth Management, 13, 1, Goetzman W et Ibbotson R (1994), Do Winners Repeat?, Journal of Portfolio Management, Grinblatt M. et Titman S. (1989) Mutual Fund Performance: An Analysis of Quarterly Portfolio Holdings, Journal of Business, 62, Grinblatt M. et Titman S. (1992) The Persistence of Mutual Fund Performance, Journal of Finance, 47, n 5, Hereil, P., Mitaine, P., Moussavi, N. et Roncalli, T. (2010) Mutual Fund Ratings and Performance Persistence, SSRN Im, K.S., Pesaran, M.H. et Shin, Y. (2003), Testing for Unit Roots in Heterogeneous Panels, Journal of Econometrics, 115, 1, Jain, P.C., et Wu J.S., (2000) Truth in mutual fund advertising: Evidence on future performance and fund flows, Journal of Finance vol. 55,

20 Kao, C. (1999) Spurious regression and residual-based tests for cointegration in panel data, Journal of Econometrics, 90(1), Kao, C. et Chiang, M. H. (2000) On the estimation and inference of a cointegrated regression in panel data, Advances in Econometrics, 15, Khorana A. et Nelling E. (1998) The determinants and predictive ability of mutual funds ratings, Journal of Investing, 7(3), Levin, A. et Lin, C.F. (1993), Unit Root Test in Panel Data : New Results, University of California at San Diego, Discussion Paper Levin, A., Lin, C.F. et Chu., C.S.J. (2002), Unit Root Test in Panel Data : Asymptotic and Finite Sample Properties, Journal of Econometrics, 108, 1-24 Malkiel B.G., (1995) Returns from Investing in Equity Mutual Funds 1971 to 1991, Journal of Finance, 50, Pedroni, P. (1999) Critical values for cointegration tests in heterogeneous panels with multiple regressors, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 61, Pedroni, P. (2004) Panel cointegration: asymptotic and finite sample properties of pooled time series tests with an application to the PPP hypothesis, Econometric Theory, 20(3), Sirri, E. et Tufano, P. (1998) Costly search and mutual fund flows. Journal of Finance, 53, Westerlund, J. (2005) New Simple Tests for Panel Cointegration, Econometric Reviews, Taylor and Francis Journals, 24(3), Yan X. (2008) Liquidity, Investment style and the relation between fund size and fund performance, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 43, 3, September,