Appliquer l investissement factoriel aux marchés du crédit

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1 LES ETUDES ROBECO Janvier 2015 Document destiné aux investisseurs professionnels uniquement Appliquer l investissement factoriel aux marchés du crédit Patrick Houweling Jeroen van Zundert Error! Reference source not found.

2 Introduction En tenant compte de facteurs comme la taille, le faible risque, la valeur et le momentum des obligations d entreprises, il est possible d optimiser les rendements et les ratios de Sharpe des portefeuilles de crédit. Toutefois, certains de ces facteurs peuvent surperformer ou sous-performer le marché pendant des périodes prolongées, pesant ainsi sur le potentiel de baisse et la tracking error du portefeuille. En combinant ces facteurs dans un portefeuille multifactoriel, la baisse maximale et la tracking error peuvent être réduites sans impacter négativement les rendements et les niveaux élevés des ratios de Sharpe 1. Une stratégie d investissement factoriel appliquée aux obligations d'entreprises peut générer environ 1% de rendement supplémentaire par an à un portefeuille stratégiquement diversifié, indépendamment du fait que le portefeuille soit déjà exposé aux actions. Les facteurs d investissement L investissement factoriel gagne en popularité. Ces portefeuilles diffèrent des portefeuilles traditionnels car ils suivent une approche d investissement systématique, fondée sur des règles, afin de saisir les primes générées par des facteurs spécifiques, comme la taille, le faible risque, la valeur et le momentum. Cette stratégie d investissement à deux avantages clés. Premièrement, en tenant compte des facteurs pour allouer les portefeuilles, il est possible d optimiser leurs ratios de Sharpe sur le long terme. Deuxièmement, les facteurs expliquent une grande partie de l'alpha généré par les fonds rencontrant le succès 2. On observe en effet que ces fonds ont souvent un biais implicite ou limité à des facteurs donnés. Partant de ce constat, les investisseurs ont commencé à allouer stratégiquement et à exposer explicitement leurs portefeuilles à ces facteurs afin de générer de l'alpha. La plupart des recherches menées sur l investissement factoriel se concentre sur le marché d actions 3. Cependant ce concept s applique tout aussi bien au marché des obligations d entreprises. L investissement factoriel appliqué aux obligations d'entreprises Dans de précédentes publications, nous avons analysé les différents facteurs que sont le faible risque, la taille, le momentum et la valeur 4. Dans cette nouvelle note, basée sur nos recherches universitaires "L investissement factoriel dans le marché des obligations d entreprises" 5, nous aborderons le profil risque-rendement de chaque facteur ainsi que celui d'un portefeuille multifactoriel, combinant ces quatre facteurs dans un objectif de diversification. L approche multifactorielle permet une génération d'alpha plus stable dans le temps. En effet, le facteur valeur, par exemple, peut sous-performer pendant un temps donné tandis que celui de faible risque surperformera. Les portefeuilles multifactoriels permettent donc de diversifier ce risque, de maintenir le ratio de Sharpe élevé des facteurs individuels, tout en limitant le potentiel de baisse et la tracking error par rapport au marché. Dans ce cadre, il est donc intéressant d analyser l investissement factoriel mis en œuvre dans un portefeuille multi-actif afin de démontrer la valeur ajoutée de cette approche

3 appliquée aux obligations d entreprises au-delà des facteurs utilisés pour les actions. Enfin nous expliquerons comment un investisseur peut optimiser les stratégies factorielles génériques décrites dans nos publications, afin de les mettre en œuvre avec succès dans des portefeuilles réels. 1 La valeur de vos placements peut fluctuer. Les performances passées ne préjugent pas des performances futures et ne sont pas constantes dans le temps. 2 Consultez les articles On Persistence in Mutual Fund Performance par Carhart (1997) et Academic Knowledge Dissemination in the Mutual Fund Industry: Can Mutual Funds Successfully Adopt Factor Investing Strategies? par Huij and van Gelderen (2014) 3 Consultez les articles : Common Risk Factors in The Returns on Stocks and Bonds par Fama and French (1993), Evaluation of Active Management of the Norwegian Government Pension Fund Global par Ang et al. (2009), ou l article de Robeco Efficient Factor-Investing Strategies par Blitz, Huij, Lansdorp & van Vliet (2013). 4 Consultez les articles The Low-Risk Anomaly in Credits (2012), Smart Credit Investing: the Size Premium (2013), Smart Credit Investing: Residual Equity Momentum (2013) et Smart Credit Investing: The Value Premium (publication en in 2015). 5 Le document académique peut être téléchargé au lien suivant : ssrn.com/abstract=

4 Évaluation et définition des facteurs pertinents sur les marchés des obligations d entreprises Pour évaluer les facteurs pertinents sur les marchés des obligations d entreprises, nous avons utilisé vingt années de données mensuelles recueillies sur tous les titres composants les indices Barclays Investment Grade et High Yield américains. Chaque mois, nous avons créé des portefeuilles équipondérés sur les quatre facteurs définis ci-après. En complément des portefeuilles axés sur un facteur unique, nous avons construit un portefeuille multifactoriel investit à 25% dans chacun de ces quatre facteurs. Nous avons analysé les rendements excédentaires par rapport aux bons du Trésor dont la duration a été appariée afin de filtrer correctement la composante des taux d'intérêt, à savoir la prime liée à l échéance. Nous avons deux raisons d avoir procédé ainsi. Tout d abord, la plupart des investisseurs institutionnels gère indépendamment l exposition au risque de taux d'intérêt de leurs portefeuilles en utilisant par exemple des swaps de taux d'intérêt ou des futures sur obligations. Deuxièmement, les investisseurs achètent des obligations d'entreprises pour obtenir la prime de défaut après celle liée à l échéance, car cette dernière peut être mieux saisie en investissant dans des obligations d'états. Les preuves académiques sont encore rares, mais elles émergent Contrairement aux études académiques menées sur les marchés d actions, où les facteurs ont été analysés depuis les années 70, les éléments de preuve sont plus récents et plus limités sur les marchés des obligations d entreprises. Parmi les quatre facteurs, le faible risque et le momentum sont les mieux documentés 6,7. Les études sur la valeur et la taille sont presque inexistantes. Lorsque nous donnons une définition aux facteurs, nous nous assurons (1) qu elle concorde avec les résultats de recherches existants, (2) qu elle réfère à des données disponibles (par exemple le spread, la notation de crédit, la maturité) et (3) qu elle est intuitive pour les investisseurs en obligations d entreprises. Plus précisément, dans une approche générique, nous nous abstenons d'utiliser les données comptables de l entreprise ou celles relatives aux actions. En conclusion de cet article, cependant, nous montrerons que cette approche peut être optimisée en affinant les définitions données aux facteurs. 6 Consultez par exemple les articles Which Risks Have Been Best Rewarded? de Ilmanen, Byrne, Gunasekera et Minikin (2004) ou Betting Against Beta par Frazzini et Pedersen(2014). 7 Consultez par exemple les articles Momentum and Reversal Effects in Corporate Bond Prices and Credit Cycles par Pospisil et Zhang (2010), et Momentum in Corporate Bond Returns par Jostova, Nikolova, Philipov et Stahel (2013).

5 Taille Les petites entreprises ont tendance à être ignorées par de nombreux investisseurs parce qu ils visent généralement à couvrir la majeure part de la capitalisation boursière du marché du crédit en utilisant un nombre limité d'analystes. De ce point de vue, les entreprises ayant un plus grand poids dans l'indice sont plus faciles à couvrir que celles dont le poids est limité. Par conséquent, pour définir le facteur taille sur le marché des obligations d entreprises, nous tenons compte de la taille totale de la dette publique de la société au lieu de la taille de ses obligations individuelles. Le portefeuille axé sur le facteur taille investit chaque mois 10% d obligations appartenant aux plus petites entreprises de l'indice. Faible risque Des études menées antérieurement ont démontré que les obligations les moins risquées enregistrent des rendements ajustés du risque supérieurs. La maturité et / ou la notation crédit sont généralement utilisées comme des mesures du risque. Ainsi, historiquement, les portefeuilles d'obligations à plus court terme et mieux notées avaient des ratios de Sharpe plus élevés que le marché. Pour construire notre portefeuille Investment Grade en tenant compte du facteur de faible risque, nous avons tout d abord sélectionné toutes les obligations notées de AAA à A-, excluant ainsi les obligations plus risquées, notées BBB +, BBB ou BBB-. Dans cet univers, nous sélectionnons chaque mois les obligations ayant les plus courtes maturités de façon à ce qu elles représentent 10% du poids total des obligations en portefeuille. Pour le portefeuille High Yield, nous suivons la même procédure, en sélectionnant dans un premier temps les obligations notées de BB + à B- et en excluant celles plus risquées, notées CCC, CC et C. Valeur Pour autant que nous le savons, Correia et al. (2012) sont les seuls à avoir publié des études sur l investissement dans le facteur valeur sur le marché des obligations d entreprises. Ils ont montré que les obligations sous-évaluées par rapport à leur juste valeur surperforment le marché, et vice versa. Ils ont estimé le juste spread de crédit en utilisant différentes mesures de risque dont l endettement et la rentabilité. Par souci de cohérence avec le facteur de faible risque, chez Robeco, nous avons choisi de tenir compte de la notation de crédit et de la maturité comme mesures du risque. Nous avons ensuite suivi la méthodologie de Correia et al. (2012). Le portefeuille axé sur le facteur valeur se compose ainsi des 10% d'obligations les plus sous-évaluées, c est à dire des obligations dont le spread avec le marché est plus élevé que celui d'autres obligations d entreprises dont la note de crédit et la maturité sont comparables. Momentum Le momentum part du postulat que les gagnants historiques ont tendance à être les gagnants futurs et, de même, que les perdants tendent à continuer de perdre. Des recherches passées montrent que l'effet de momentum est présent dans le marché du haut rendement, mais qu il ne l est pas dans le marché de l'investment grade. Nous suivons Jostova et al. (2013) en définissant le momentum comme «l historique de rendement à 6 mois». Les 10% d'obligations qui enregistrent les plus hauts rendements passés sont alors sélectionnées pour le portefeuille de momentum.

6 Les portefeuilles factoriels génèrent des rendements ajustés du risque élevés Investment grade Le graphique 1 illustre le risque et le rendement de chaque portefeuille factoriel dans le marché de l investment grade. Nous notons que chaque facteur a un profil risquerendement distinct. Le portefeuille à faible risque a un rendement légèrement supérieur à celui du marché, mais avec une volatilité beaucoup plus faible. Le portefeuille axé sur la valeur, au contraire, a une volatilité plus élevée mais qui est plus que compensée par le rendement. Les portefeuilles momentum et taille ont une volatilité similaire au marché mais avec des rendements plus élevés. La volatilité du portefeuille multifactoriel, soit la moyenne des quatre facteurs, est similaire à celle du marché. Cependant, son rendement annualisé est supérieur de 0,85%. Les ratios de Sharpe de 0,32 (taille), 0,42 (faible risque), 0,31 (valeur) et 0,33 (multifactoriel) sont nettement meilleurs que celui du marché, à 0,13. Toutefois, le ratio de Sharpe du portefeuille momentum dans la catégorie investment grade n est pas significativement différent, ce qui a également été démontré dans les études précédentes. Le graphique 2 représente les mêmes portefeuilles évalués par rapport au marché en termes de tracking error comparée à la surperformance. Les résultats montrent que de ce point de vue les portefeuilles reposant sur des facteurs individuels sont moins intéressants. Le portefeuille de faible risque et celui axé sur la valeur ont des tracking errors particulièrement élevées par rapport à la volatilité du marché (4,5%) en raison de leurs fortes déviations par rapport au bêta. Pour le facteur valeur, cette tracking error élevée est compensé par une nette surperformance de 1,9% par an. Ce n est pas le cas pour le portefeuille de faible risque, dont le ratio d'information est de 0,12 seulement. Cependant, il s agit du facteur qui obtient le ratio de Sharpe le plus élevé. Cela souligne l'importance d'un horizon de placement à long terme, car les portefeuilles ne tenant compte que d un unique facteur peuvent être plus risqués à court terme pour les investisseurs suivant les indices. D'autre part, le portefeuille multifactoriel combine un ratio de Sharpe élevé à un ratio d'information lui aussi élevé. En effet, il bénéficie d une exposition diversifiée aux facteurs, atténuant ainsi la possible sous-performance d'un ou de plusieurs facteurs sur de longues périodes. Ceci permet d obtenir une tracking error inférieure à celle des portefeuilles basés sur des facteurs individuels, tout en maintenant le rendement supérieur au marché.

7 Rendements supp. vs. Bons du Trésor Surperformance vs. marché Rendements supp. vs. Bons du Trésor Surperformance vs. marché Graphique 1 : Positionnement du couple risque-rendement par facteur dans les portefeuilles IG US 3,0% Graphique 2 : Positionnement de la tracking error vs. la surperformance par facteur dans les portefeuilles IG US 2,5% 2,5% 2,0% 1,5% 1,0% 0,5% Faible risque Taille Multifactoriel Marché Momentum 0,0% 0,0% 2,0% 4,0% 6,0% 8,0% Rendements supp. - volatilité Valeur 2,0% Valeur 1,5% 1,0% Multifactoriel Taille 0,5% Faible risque Momentum 0,0% 0,0% 1,0% 2,0% 3,0% 4,0% 5,0% tracking error Sources : Robeco, Barclays. Period: Sources : Robeco, Barclays. Period: High yield Le graphique 3 représente le risque et le rendement des portefeuilles factoriels dans l univers du haut rendement. Les résultats sont similaires à ceux obtenus dans l Investment Grade. Le facteur de faible risque présente une volatilité beaucoup plus faible que le marché et la valeur une plus grande volatilité. Les ratios de Sharpe des quatre facteurs vont de 0,44 (momentum) à 0,57 (faible risque et taille), des ratios nettement supérieurs à celui du marché, à 0,24. La volatilité du portefeuille multifactoriel est similaire à celle du marché mais son ratio de Sharpe est plus de deux fois plus élevé (0,52 contre 0,24) en raison du meilleur rendement. Le graphique 4 montre les portefeuilles factoriels dans un cadre de risque relatif. Comme dans l univers de l Investment Grade, le ratio d'information du facteur de faible risque est le plus faible, à seulement 0,28. Les autres facteurs ont des ratios d'information allant de 0,55 (momentum) à 0,62 (taille). Encore une fois, la combinaison des quatre facteurs dans un portefeuille multifactoriel conduit à un ratio d'information plus élevé, à 0,86. Graphique 3 : Positionnement du couple risque-rendement par facteur dans les portefeuilles HY US 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% Faible risque Marchét Taille Multifactoriel Momentum Valeur 0% 0,0% 5,0% 10,0% 15,0% 20,0% Rendements supp. - volatilité Graphique 4 : Positionnement de la tracking error vs. la surperformance par facteur dans les portefeuilles HY US 6% 5% 4% 3% 2% 1% Multifactoriel Momentum Taille Faible risque Valeur 0% 0,0% 2,5% 5,0% 7,5% 10,0% tracking error Sources: Robeco, Barclays. Period: Sources: Robeco, Barclays. Period:

8 Des résultats également valides après frais de transaction Lors de recherches académiques nous effectuons de nombreux tests de viabilité. Nous nous assurons surtout que ces résultats sont toujours valables après avoir déduit les coûts de transaction. Même si les stratégies factorielles entrainent une plus forte rotation du portefeuille par rapport au marché et donc des coûts de transaction plus élevés, les ratios de Sharpe restent sensiblement supérieurs à celui du marché. Ceux des portefeuilles multifactoriels baissent de 0,33 à 0,26 dans l univers de l Investment Grade et de 0,52 à 0,46 dans le High Yield, mais ils sont encore nettement supérieurs au ratio de Sharpe du marché. En outre, nos analyses démontrent que ces résultats sont aussi solides pour les portefeuilles axés sur des facteurs uniques.

9 L investissement factoriel appliqué aux obligations d entreprises permet d accroitre le rendement d'un portefeuille diversifié Nous avons montré la valeur ajoutée de l investissement factoriel appliqué aux marchés des obligations d entreprises. Toutefois, nos clients investissent généralement dans d'autres classes d'actifs comme les actions et les obligations gouvernementales. Un investisseur a peut-être déjà exposé son portefeuille d'actions à certains facteurs. Il peut alors s interroger sur la pertinence d appliquer l investissement factoriel aux obligations d'entreprises. Pour répondre à cette question, nous avons analysé un portefeuille diversifié théorique composé de 20% d'obligations d Etats, de 40% d'actions, de 20% d obligations d entreprises Investment Grade et de 20% d obligations d entreprises High Yield. Dans un portefeuille traditionnel, toutes les allocations sont effectuées en fonction des indices de marché. Nous avons alors testé trois allocations alternatives : (1) appliquer la stratégie factorielle à la poche actions uniquement, (2) ne l appliquer qu à la part des obligations d entreprises et (3) l appliquer à la fois aux poches actions et obligations d entreprises. Pour évaluer le portefeuille factoriel investi en actions, nous avons utilisé les déciles des facteurs taille, valeur et momentum comme indiqué dans le site de Kenneth French 8. Le facteur du marché d actions a également été obtenu à partir de cette source. Le site ne fournissant pas de données sur le facteur de faible risque, nous avons utilisé le rendement de l'indice MSCI MinVol publié par Bloomberg. Le rendement des obligations d'états correspond à celui de l indice Barclays 7-10 ans, l indice du Trésor américain. A tous ces rendements nous avons ajouté celui des taux des bons du Trésor à 1 mois. Ainsi, nous avons ajouté l élément taux d'intérêt aux indices d'obligations d'entreprises et aux portefeuilles factoriels pour comparer les classes d'actifs sur un pied d'égalité. 8 Voir notre article académique pour plus de détails sur la série exacte utilisée.

10 Graphique 3 : ratios de Sharpe des marchés et des portefeuilles factoriels vs. le taux sans risque des obligations gouvernementales (IG et HY) et les actions Graphique 4 : ratios de Sharpe des portefeuilles multifactoriels par rapport au taux sans risque Sources : Robeco, Barclays, Bloomberg, Data Library Kenneth French. Période : Sources : Robeco, Barclays, Bloomberg, Data Library Kenneth French. Période : L allocation des obligations d entreprises en fonction des facteurs augmente le ratio de Sharpe d'un portefeuille multi-actifs Le graphique 3 illustre le ratio de Sharpe du marché et celui du portefeuille diversifié multifactoriel. Les améliorations des portefeuilles factoriels par rapport à leurs indices de marché respectifs sont considérables, avec des ratios de Sharpe augmenté de 0,16 (Investment Grade), 0,28 (High Yield) et 0,26 (actions). Le graphique 6 montre le ratio de Sharpe du portefeuille multi-actifs et celui des trois portefeuilles alternatifs. N appliquer la stratégie multifactorielle qu aux obligations augmente le ratio de Sharpe de 0,70 à 0,81. Les investisseurs qui allouent déjà la poche actions selon une stratégie factorielle et qui décident d adopter la même approche pour la part obligataire, voient leur ratio de Sharpe augmenter 0,89 à 0,97. Dans les deux cas, l application de la stratégie factorielle aux obligations contribue à améliorer le rendement de près de 1%, tandis que la volatilité reste pratiquement inchangée.

11 Ratio de Sharpe Ratio de Sharpe L investissement factoriel optimisé Jusqu'à présent, dans cette note, nous avons analysé les avantages de l investissement factoriel en suivant les conventions académiques. Cependant, les recherches menées par Robeco ont montré qu'il est possible d'améliorer ces résultats de deux façons : en affinant les définitions des facteurs et en améliorant les règles de construction des portefeuilles. Affiner la définition des facteurs Pour améliorer les définitions des facteurs, il est important de comprendre les risques latents inhérents à chaque facteur et de savoir comment atténuer ceux qui ne sont pas correctement récompensés par des rendements plus élevés. En outre, puisque le risque est inobservable et multidimensionnel, il est conseillé de diversifier son portefeuille selon différentes mesures de risque, pour aller au-delà des caractéristiques du marché obligataire, en utilisant notamment des données comptables et celles liées aux actions émises par la société. Pour le facteur de faible risque par exemple, nous contrôlons le risque par l'intermédiaire des notations de crédit et de la maturité, mais aussi en analysant le niveau d'endettement de la société et le niveau de risque lié à ses actions. Pour optimiser le facteur valeur, nous ne regardons pas seulement la notation et la maturité pour calculer le juste spread. Nous nous basons aussi sur les caractéristiques de l'entreprise. En outre, nous comptabilisons la relation non linéaire entre les spreads de crédit et les risques. Le facteur momentum a tendance à privilégier les titres à haut risque aux titres plus défensifs après une phase de marché haussier, et vice versa. Dans nos modèles, nous corrigeons ce biais. Enfin, nous utilisons les informations des marchés d actions pour mieux définir le momentum d un titre. Graphique 5 : définitions des ratios de Sharpe génériques et des facteurs optimisé dans l univers investment grade Graphique 6: définitions des ratios de Sharpe génériques et des facteurs optimisé dans l univers high yield 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,13 0,33 0,32 0,42 0,62 0,31 0,42 0,22 0,35 0,33 0,41 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,24 0,69 0,70 0,57 0,57 0,53 0,52 0,45 0,44 0,52 0,63 0,1 0,1 0,0 Market Size Low Risk Value Mom. Multi 0,0 Market Size Low Risk Value Mom. Multi generic smart generic smart Sources : Robeco, Barclays, Bloomberg. Période : Sources : Robeco, Barclays, Bloomberg. Période :

12 Améliorer les ratios de Sharpe Le graphique 5 (Investment Grade) et le graphique 6 (Haut Rendement) montrent les ratios de Sharpe des facteurs génériques et optimisés. Dans les deux univers et pour tous les facteurs, les ratios de Sharpe sont améliorés de 0,08 à 0,20 pour la plupart. Le ratio de Sharpe des portefeuilles multifactoriels passent à 0,08 pour l Investment Grade et à 0,11 dans l univers du High Yield. De toute évidence, en affinant la définition des facteurs, la valeur ajoutée de cette stratégie ne fait que croître. Améliorer les règles de construction des portefeuilles Outre une meilleure définition des facteurs, les règles de construction des portefeuilles peuvent aussi être optimisées pour améliorer les performances. Voici quelques exemples de méthodes : 1. La rotation du portefeuille peut être considérablement réduite en ne vendant pas systématiquement un titre dès qu il n appartient plus au décile supérieur. En reportant la vente, par exemple jusqu'à ce que l obligation tombe dans la tranche inférieure des 50%, les investisseurs peuvent réduire les coûts de transaction. Cela nécessite une analyse minutieuse, parce que l arbitrage entre perdre en alpha et limiter les coûts de transaction peut différer d un facteur à l autre. 2. Dans un portefeuille ne tenant compte que d un unique facteur, on peut facilement aller à l'encontre d'autres primes de facteurs. Par exemple, dans un portefeuille à faible risque, on pourrait détenir des obligations sûres mais très coûteuses. Pour éviter cela, il est nécessaire de prendre d'autres facteurs en compte lors de la construction du portefeuille. Pour notre fonds Robeco Conservative Credit, notre stratégie à faible risque Investment Grade, nous prenons également compte de la taille, de la valeur et du momentum, mais avec un poids plus limité que dans le modèle global afin de maintenir le profil à faible risque. 3. Les paris sectoriels et régionaux importants doivent être évités. Dans la seconde moitié de 2007 par exemple, en appliquant une stratégie générique axée sur la valeur, un investisseur aurait principalement acheté des obligations financières puisque leurs spreads de crédit s étaient écartés. En 2008, il aurait donc subit de fortes pertes. Fixer des limites d allocation par facteur empêche d aboutir à un phénomène de concentration du portefeuille et améliore sa diversification.

13 Conclusion Dans cette note, nous montrons qu il existe de solides preuves de l existence des facteurs taille, faible risque, valeur et momentum dans le marché des obligations d entreprises. En tenant compte de tous ces facteurs dans l allocation d un portefeuille, il est possible d obtenir des rendements nettement plus élevés et de meilleurs ratios de Sharpe que le marché. Les tracking errors, cependant, restent relativement fortes, soulignant le risque de sous-performance du marché sur un horizon d'investissement plus court. En investissant dans un portefeuille multifactoriel, tenant compte des quatre facteurs, cette tracking error et la baisse potentielle du portefeuille par rapport au marché sont réduites tandis que les rendements et les ratios de Sharpe restent élevés. Dans l univers de l Investment Grade, en investissant dans un portefeuille multifactoriel au lieu de l'indice de marché le ratio de Sharpe augmente de 0,13 à 0,33. Pour le high yield, il passe de 0,24 à 0,52. Dans un portefeuille multi-actif, en appliquant une stratégie d investissement factoriel aux obligations d entreprises, les investisseurs peuvent améliorer le ratio de Sharpe de 0,1 et les rendements d'environ 1%, indépendamment du fait qu'ils allouent aussi la poche actions en fonction de facteurs. Si ces résultats sont déjà très encourageants, il reste encore beaucoup à gagner en améliorant le processus d'investissement. Cela peut être fait en affinant les définitions des facteurs et en optimisant les règles de construction des portefeuilles. Patrick Houweling, PhD Head Quantitative Credits Research & Portfolio Manager Jeroen van Zundert Quantitative Researcher

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