Evaluation des gérants de fonds MASTER 203 2008/2009. François JUBIN



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Transcription:

Evaluation des gérants de fonds MASTER 203 2008/2009 François JUBIN

Les grands thèmes Quelle classe d actifs/univers d investissement Déterminer des «peer group» homogènes Comment traiter les gestions hybrides? Mesure de performances Quels Ratios utiliser? Persistance des résultats? Attribution de performance Pratiques professionnelles Normes internationales (GIPS / AIMR) Base de données financières Notation des performances Due diligence (analyse qualitative) Suivi des gestions Reporting Evaluation de la classe d actifs 2

La mesure de performances Normes GIPS Global Investment Performance Standard CFA Institute Document de référence + présentation Ernewein sur le blog Holding based style analysis Approche comptable de la performance Attribution de performance Return Based Style analysis Inférence statistique Les classements des fonds Les modèles factoriels 3

Attribution de performance Objectif : faire ressortir les différentes composantes de la performance pour valider la pertinence du process et les différentes composantes du risque. Il existe des progiciels Pour être pertinente, l organisation de l attribution de perf doit correspondre au process Ex. Gestion diversifiée vs benchmark composite (20% EONIA + 40% Obligations + 40% SXXR). Effet allocation entre les classes d actifs (market timing) Effet sélection des titres R-R* = (w-w*).r* + w.(r-r*) 4

Attribution De Performance Obligataire Les méthodologies actions ne fonctionnent pas : les facteurs allocation et sélection n ont pas réellement de sens Exemple de facteurs Sensibilité / translation de courbe Pentification Analyse des travaux du grap 5

Attribution de performance gestion diversifiée Exemple d APPRECIO Les positions stratégiques ont bénéficié des tendances marquées du troisième trimestre 2006 1.60% 1.40% 1.20% 1.00% 0.80% 0.60% 0.40% 0.20% Positions Stratégiques Positions Tactiques 0.00% -0.20% juil-06 août-06 sept-06 oct-06 nov-06 déc-06 1.60% Les investissements obligataires et Absolute Return représentent 1/3 de la performance totale (bien que le contexte obligataire soit difficile) 1.40% 1.20% 1.00% 0.80% 0.60% 0.40% Obligations et Absolute return Actions 0.20% 0.00% juil-06 août-06 sept-06 oct-06 nov-06 déc-06 6

Les classements Principe : attribuer des étoiles (notes) aux fonds en fonction des performances passées Catégories homogènes / durée de 3 ans / normé par le risque Dilemme 1 : comment distinguer dans la performance ce qui provient de l acte de gestion (le savoir faire du gérant) de la performance moyenne de l univers (les facteurs). Dilemme 2 : les bons gérants d hier seront ils les bons gérants de demain. Bases de données Standard & Poors / Morningstar Europerformance / EDHEC Critiques de l AMF Difficile de s y retrouver, selon les agences, le nombre de catégories de fonds varie de 58 à 255. Trois ans ce n est pas suffisant Des notations très différentes pour un même fonds selon la méthodologie utilisée par l'agence. Palmarès et prix Citywire : notation des hommes 7

Détermination de groupes homogènes Actions Zone géographique Size Style Secteur Pur vs diversifié Thématique Sectorielle Nouveaux enjeux Obligations Zone géographique / devises Emetteur Maturité / sensibilité Diversifiés Traditionnels (prudent équilibre dynamique) Total return Obligations convertibles (obligataire mixte actions) Alternatif Mono stratégie vs Multistratégie Multi managers vs monomanageurs 8

Rating Europerformance / Edhec Document technique en ligne sur le site d Europerformance http://rating.europerformance.fr/siterating/jsp/index.jsp?langue=fr Prise en compte d une mémoire longue avec l exposant de Hurst 9

Les Etoiles Standard & Poor s La Performance Relative C est la performance de l'opcvm moins la performance de la moyenne de sa catégorie. Ce chiffre est calculé pour chacun des 36 derniers mois. La Performance Relative moyenne En calculant la moyenne des performances relatives mensuelles des 36 derniers mois, nous mesurons sa capacité à sous ou surperformer les OPCVM de sa catégorie sur 36 mois. La volatilité de la Performance Relative (Ecart de Suivi Relatif) La volatilité est une mesure statistique permettant d'estimer à quel point une série de valeurs s'écarte de sa moyenne (dans quelle mesure elle monte ou descend). En calculant la volatilité des performances relatives de l'opcvm sur 36 mois, on détermine dans quelle mesure l'opcvm a un comportement homogène par rapport aux autres OPCVM de sa catégorie. Plus la volatilité relative est élevée, moins la performance de l'opcvm est régulière par rapport aux autres OPCVM de sa catégorie. Ratio de Performance Relative/Volatilité Relative En divisant la performance relative moyenne de l'opcvm par la volatilité de sa performance relative, nous mesurons sa capacité non seulement à surperformer les autres OPCVM de sa catégorie mais également sa capacité à le faire de manière constante. Plus le ratio est élevé, plus l'opcvm a surperformé ceux de sa catégorie et ce de façon régulière. 10

Les Etoiles Standard & Poor s Performance Relative mensuelle moyenne sur 3 ans = Ratio de Performance Relative/Volatilité Relative Volatilité de la Performance Relative mensuelle sur 3 ans Attribution des Etoiles (Star Ranking) Standard & Poor s Pour une catégorie de 100 OPCVM, les Etoiles Standard & Poor s sont réparties comme suit : ***** **** *** ** * top 10% (10 OPCVM) top 11-30% (20 OPCVM) top 31-50% (20 OPCVM) les 25% suivants (25 OPCVM) les derniers 25% (25 OPCVM) 11

Non persistance des classements AMF - Cahiers Scientifiques N 3 (2007) Les étoiles d aujourd hui préjugent-t-elles des étoiles de demain? 12

Return Based Style Analysis : Approche factorielle 13

Return Based Style Analysis : William Sharpe (1988, 1992) Le modèle Ri = Excess Return d un fonds par rapport au «marché» Fi = Excess return d indices de styles La somme des poids Wi = 1 et Wi >0 Les limites Multicolinéarité (pb mineur s agissant d une modélisation en écart à l indice global) Le choix des régresseurs et de la période n est jamais neutre On distingue la performance entre : Le style : somme des wi. Fit Mais où s arrêter dans le détail L habileté du gérant : e it Exposition du fonds à des classes d actifs non prise en compte dans l analyse? Market timing? Stock selection? 14

La constitution de peer group Recherche de groupes de fonds homogènes Au sein d une même catégorie (fonds actions européennes), il existe une multitude d approches Croissance, rendement, décote, small cap, large cap Distance de Minkowsky (Europerformance) Cette valeur s interprète alors de la façon suivante : si la distance de Minkowsky est de 10%, alors les poids diffèrent de 10% en moyenne sur l ensemble des expositions. ~ classification hiérarchique ascendante en analyse des données 15

Ratio de Sharpe (1968) Quelle rémunération du risque? Le modèle : E(r) moyenne des rendements sur l échantillon Sigma = estimateur sans biais de l'écart-type des rendements du portefeuille sur l échantillon. Calculé sur 3*52 semaines (Europerformance) Avantage : Permet de normer la rémunération de l investisseur en fonction du risque prix Une approche analogue à celle du CAPM Inconvénient Instabilité des paramètres (performance et vol) Hypothèse de normalité 16

Exemple d utilisation 17

La semi variance (downside risk) Markowitz (1959) a défini la semi-variance comme la mesure la plus appropriée pour caractériser le risque d un portefeuille. => On s intéresse à des rentabilités asymétriques (présence de kurtosis) Downside risk = Semi variance ^(0.5) Variantes Béta Bull & Béta Bear : R = b1.r(<0) + b2.r(>0) + et Calcul du kurtosis 18

Ratio de Sortino On retrouve la principe du ratio de Sharpe mais avec les différences suivantes : MAR : Minimum Acceptable Return qui remplace le taux sans risque Downside risk (Lower Partial Moment) remplace la volatilité 19

Le ratio d information Même principe que le ratio de Sharpe appliqué à une référence relative (l écart de performance au benchmark) au lieu d une référence absolue (le taux sans risque) Rp = return du portefeuille Rb = return du benchmark Sigma (Rp-Rb) = tracking error Remarque : la tracking error est largement utilisée dans l industrie (ex post et ex ante) pour positionner le fonds dans le débat gestion active vs gestion passive 20

La VaR Méthode paramétrique Méthode de Cornish Fisher (1937) Approche semi paramétrique avec un degré de confidence de 1% Zc = la valeur critique de la probabilité (1-α) S = la skewness K = l excès de kurtosis (i.e., kurtosis moins 3) 21

Ratio Renta VaR Même principe que le ratio de Sharpe où la volatilité est remplacée par la VaR exprimée en % de la richesse initiale. 22

Alpha de Jensen (1968) Mesure de la valeur ajoutée dans le cadre du CAPM Largement utilisé dans l industrie pour mettre en avant le Stock picking du gérant? Elton et al. (1996) et Gruber (1996) introduisent le marché obligataire pour prendre en compte les fonds diversifiés 23

Alpha résultant du modèle Fama and French (1996) Prise en compte des biais de style Variante CAHART (1997) : prise en compte d un effet momentum (four factor model) Variante CAHART (1997) + marché obligataire 24

Persistance Problématique : «Les performances passées ne présagent pas des performances futures» (AMF) Un gérant performant par le passé sera-t-il performant dans l avenir? Cf cahier de recherche AMF sur les matrices de passage Les arguments en faveur (hypothèse EMH rejetée) La compétence (modélisation) L accès à l information Les arguments contre : Facteur implicite non identifié par le gérant Instabilité des équipes de gestion Les performances passées attirent les investisseurs, les tailles augmentent, l avantage diminue absence de profondeur de l univers où s exprime le talent Élargissement des équipes contreproductif Les enjeux de gestion de l activité de la SGP peuvent contraindre les choix de gestion (maverick risk) 25

Babalos & al. (1997) Méthodologie : Pour chaque période sous revue, on classe les fonds en ordre croissant sur la mesure de performance utilisée. Winner pour les premiers déciles (quartiles) Looser pour les derniers déciles On étudie les changements de catégories entre deux périodes successives (tables de contingence) WW : très peu d élus WL & LW : le cas le plus fréquent LL : le quartile où l on observe la plus grande persistance 26

3 Tests étudiés par Babalos & al. (1997) Z-test proposed by Malkiel (1995) no persistence means that a past winner will be either winner or loser next period with equal probability p cross-product ratio test of Brown and Goetzmann (1995) null hypothesis is that the number of funds changing category next period is equal to the number of funds remaining in the same category chi-squared test of Kahn and Rudd (1995) No persistence : the expected number of winners remaining winners is equal to the expected number of winners turning losers, as well as the number of losers remaining losers and the number of losers becoming winners. 27

Les performances passées. Seules les années où les performances sont de même signe montrent une persistance 28

Et pourtant Les investisseurs vont vers les fonds les plus performants 29

Alpha de Jensen Même remarque 30

Alpha FF Les trois facteurs ont effacé la persistance 2003-04 Seul 2000-2001 résiste 31

Exemple d Alpha FAMA FRENCH Evolution du prix des facteurs : rechercher les causes cachées et les causes structurelles Indices : STOXX 600, Large 200, Small 200, TMIGr, TMIV 70 60 50 40 30 Size Style 70 60 50 40 30 20 20 10 0-10 -20 15/10/99 15/10/00 15/10/01 15/10/02 15/10/03 15/10/04 15/10/05 15/10/06 15/10/07 10 0-10 -20-30 -40 32

AGRESSOR 1999/10 2008/03 Ce qui a fait le succès de l Echiquier Beta=0.74; Alpha FF= 5%; Size =1.54; Style= -0.39 250 200 150 100 50 0 33 15/10/99 15/04/00 15/10/00 15/04/01 15/10/01 15/04/02 15/10/02 15/04/03 15/10/03 15/04/04 15/10/04 15/04/05 15/10/05 15/04/06 15/10/06 15/04/07 15/10/07 Fund Est

AGRESSOR 2003/12 2008/03 Beta= 0.70; Alpha FF= -3%; Size= 0.51; Style= -0.63 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Fund Est 34 31/12/03 31/03/04 30/06/04 30/09/04 31/12/04 31/03/05 30/06/05 30/09/05 31/12/05 31/03/06 30/06/06 30/09/06 31/12/06 31/03/07 30/06/07 30/09/07 31/12/07 31/03/08

Bibliographie Vassilios Babalos, Guglielmo Maria Caporaley, Alexandros Kostakiszand Nikolaos Philippas (1997) Testing for persistence in mutual fund performance and the ex post verification problem: Evidence from the Greek market Electronic copy available at http://ssrn.com/abstract=989741 35