Été 2021

Gestion de placements selon une approche factorielle

Le XVIIe siècle a posé les fondations du monde moderne. À l’aide d’observations et de méthodes cohérentes, Sir Isaac Newton a expliqué la gravité et la rotation de la Terre autour du soleil, établissant ainsi une nouvelle vision du monde qui n’est à ce jour pas remise en question. Il est facile de tenir les réalisations de Newton pour acquises, lui qui a pourtant présenté de nouvelles façons de voir le monde et un cadre cohérent pour expliquer comment fonctionnent les choses. Les preuves numériques de Newton ont fourni de l’ordre, un élément d’intérêt à un moment où la remise en question des Écritures semait le chaos.

4 juill. 2021

Le XVIIe siècle a posé les fondations du monde moderne. À l’aide d’observations et de méthodes cohérentes, Sir Isaac Newton a expliqué la gravité et la rotation de la Terre autour du soleil, établissant ainsi une nouvelle vision du monde qui n’est à ce jour pas remise en question. Il est facile de tenir les réalisations de Newton pour acquises, lui qui a pourtant présenté de nouvelles façons de voir le monde et un cadre cohérent pour expliquer comment fonctionnent les choses. Les preuves numériques de Newton ont fourni de l’ordre, un élément d’intérêt à un moment où la remise en question des Écritures semait le chaos.

La gestion de placements tente de mettre de l’ordre dans le milieu hasardeux des marchés financiers. Grâce à des décennies de recherche et d’analyse, les investisseurs ont pu réduire au minimum la subjectivité et se doter d’un cadre solide pour la gestion des risques et des rendements. Tout comme au XVIIe siècle, l’observation et la méthode donnent de nouvelles indications sur les facteurs qui influencent les marchés et déterminent les résultats.

L’indice S&P 500 a été conçu en 1956 et publié en 1957 parce que le monde des placements avait besoin d’une fondation pour distinguer les gestionnaires d’actifs compétents de ceux qui avaient de la chance. À l’origine, il se voulait purement une référence; personne n’imaginait à l’époque que cet indice deviendrait un produit offert par l’intermédiaire de contrats à terme standardisés, de swaps et de fonds communs ou de fonds négociés en bourse (FNB) (SPY est d’ailleurs le titre le plus négocié sur les marchés financiers). Sa transition vers un produit s’explique par le fait que l’analyse a montré que le rendement supérieur généré par un gestionnaire ne se maintenait pas au fil du temps. La majorité des gestionnaires inscrivaient des rendements inférieurs à celui de l’indice au cours d’une année donnée, et ceux qui inscrivaient un rendement supérieur y parvenaient lorsque leurs préférences en matière de style, de secteur ou de capitalisation étaient synchronisées avec un point du cycle économique. À mesure que le capital avance dans le cycle économique, le rendement supérieur revient à sa moyenne.

La célèbre étude de Brinson, Hood et Beebower publiée en 1986 (« Determinants of Portfolio Performance », The Financial Analysts Journal, juillet-août 1986) a montré que la sélection des titres et l’opportunisme de marché, bien qu’ils soient des sujets fascinants, avaient une influence mineure sur le rendement à long terme. Peu de temps après, Eugene Fama et Kenneth French ont révélé plusieurs facteurs qui ont contribué à expliquer ce qui générait un rendement supérieur.

Des études continues menées sur plusieurs décennies, tant par le milieu universitaire que par le secteur privé, ont démontré qu’une partie de ce que nous appelons l’alpha (rendement supérieur à celui des indices de référence) s’explique mieux sous la forme de facteurs identifiables, mesurables et reproductibles définissant les résultats.

L’évolution de l’indiciérisation

The evolution of indexing


Source: MSCI Inc.

« Les facteurs sont aux actifs ce que les nutriments sont à la nourriture. »1

1 Andrew Ang et Knut Kjaer : Investing for the long run, 5 janv. 2012


Facteur ou style – Est-ce l’alpha ou le bêta?

La simple distinction entre l’alpha et le bêta a été affinée pour faire la distinction entre les styles axés sur la croissance et ceux axés sur la valeur, le but étant d’expliquer la cyclicité du rendement d’un gestionnaire. En prenant en compte les différences importantes dans les disciplines de placement, on en arrivait à un bien meilleur portrait des raisons pour lesquelles les gestionnaires généraient des rendements meilleurs ou moins bons au cours du cycle économique. Les indices de croissance et de valeur ont été créés pour évaluer les gestionnaires en fonction d’un ensemble de données plus précises, et sur la base du fait que les styles de gestion affichaient à tour de rôle des signes de force ou de faiblesse au fil du temps, selon l’étape du cycle économique. Les indices de style ont toutefois conservé la même méthode de capitalisation boursière que celle utilisée dans les indices de référence généraux. 

Les travaux novateurs de Fama et French ont donné lieu à un examen plus poussé visant à expliquer les profils de rendement, à commencer par un simple modèle à trois facteurs, qui a pris de l’ampleur grâce à des études supplémentaires, facilitées par des données plus solides et une plus grande puissance informatique. 

Les indices de style ont aujourd’hui été supplantés par les indices factoriels axés sur le bêta, qui utilisent d’autres méthodes de pondération pour accentuer les caractéristiques positives assorties d’une capacité avérée à ajouter de la valeur au fil du temps dans tous les marchés. Les institutions peuvent utiliser ces indices factoriels pour améliorer leur capacité à modéliser les résultats.

Risk Level


Les facteurs constituent probablement l’un des outils les plus importants pour analyser les profils de risque et les sources de rendement, ce qui se traduit par des expositions plus adaptées dans les modèles des actifs et des passifs.

L’attribution est le fondement de l’analyse et de la prise de décision. C’est ce qui différencie les gestionnaires compétents des gestionnaires chanceux, et ceux qui respectent leur mandat de ceux qui s’en éloignent. L’investissement factoriel fait appel à un ensemble cohérent de données fondées sur des règles, sans subjectivité ni dérapage. 

Les institutions gèrent le passif en visant, dans leurs placements, des rendements composés à long terme. Il semble logique qu’elles intègrent un volet factoriel dans leur approche de répartition de l’actif afin d’exercer un meilleur contrôle tout au long d’un cycle économique. 

La gestion active et l’investissement factoriel offrent plusieurs avantages par rapport aux indices à bêta élevé :

  • Possibilité de rendement supérieur;
  • Possibilité de réduire le risque;
  • Portefeuille très sélectif présumé;
  • Composition de portefeuille d’actions à gestion très active présumée.

Les investisseurs acceptent la cyclicité lorsqu’ils s’éloignent d’une exposition axée sur la capitalisation boursière, mais ils le font pour améliorer leur performance, soit en augmentant les rendements, soit en réduisant le risque. En tentant d’échapper aux résultats axés sur la capitalisation boursière et au risque de concentration ou d’évaluation qu’ils peuvent présenter, les investisseurs doivent accepter humblement que l’alpha convoité puisse être positif ou négatif, et imprévisible ou capricieux.

Il est raisonnable de suggérer que les facteurs offrent une approche plus complète de la répartition de l’actif, ce qui permet aux institutions d’utiliser des facteurs complémentaires à différents moments d’un cycle économique ou de marché. Étant donné qu’il est possible de repérer et d’isoler les facteurs, ceux-ci offrent une exposition plus transparente et plus uniforme, ainsi qu’un ensemble de données plus rigoureux sur lequel s’appuyer pour modéliser le risque et le rendement au fil du temps.

Comme le montrent les tableaux ci-dessous, l’exposition factorielle peut aider les institutions à surveiller et à gérer les risques relatifs qu’elles assument au fil du temps. Même sur de courtes périodes, les facteurs axés sur la faible volatilité et la qualité ont démontré leur capacité à réduire le risque du marché tout en générant des rendements attrayants. L’accent peut être maintenu sur l’amélioration des rendements, ce qui donne la possibilité de dégager des rendements supérieurs aux indices à bêta élevé, mais tout aussi important, des données cohérentes sont disponibles pour mesurer les risques relatifs. 

Effets de la diversification sur de longues périodes

Horizons de placement plus longs → Occurrence historique plus importante de rendement supérieur, les avantages qui découlent de la diversification apparaissent sur de plus longues périodes de placement

Effets de la diversification sur de longues périodes

Rendements bruts en dollars américains de déc. 1999 à déc. 2020
Source: MSCI inc. - Classification de l’information : GÉNÉRALITÉS
(Reportez-vous à l’Annexe, qui montre comment les facteurs peuvent atténuer le risque par rapport aux indices à bêta élevé.)


Comme le montre le graphique ci-dessous, les mandats à gestion active peuvent afficher un écart important à tout moment, tendance qui peut être éphémère ou persistante. Dans le cas présenté, les facteurs de taille et de qualité ont eu une plus grande importance que le facteur de croissance, qui est censé définir le mandat. Dévier du mandat diminue-t-il ou augmente-t-il le risque ou le rendement? Qu’est-ce que ces déviations nous disent quant aux expositions auxquelles les institutions peuvent s’attendre à l’avenir?

MSCI FaCS : Présentation de MSCI FactorBox

Quelle est l’exposition actuelle du fonds? Cela concorde-t-il avec ses objectifs?

MSCI FaCS : Présentation de MSCI FactorBox

FactorBox et Style Box pour le Fonds d’actions internationales de croissance au 31 déc. 2020
Source: MSCI inc. - Classification de l’information : GÉNÉRALITÉS


Évaluation de la définition des facteurs et de la construction du portefeuille

Les facteurs favorables doivent démontrer des avantages à l’échelle des marchés et au fil du temps. Contrairement aux modèles quantitatifs opaques, les indices factoriels offrent des expositions transparentes et fondées sur des règles, ce qui constitue un excellent moyen pour les institutions d’exercer une diligence raisonnable approfondie, comme elles le feraient dans le cadre de mandats à gestion active.

Lors de l’évaluation des méthodes factorielles, les investisseurs doivent examiner l’intégrité des facteurs afin de déterminer si la thèse de placement a été élaborée à l’aide d’un ensemble complet de données rigoureuses. Une fois que la pertinence des facteurs a été confirmée, il est tout aussi important d’examiner la méthode de pondération du portefeuille pour s’assurer qu’elle offre des avantages sur le plan de la diversification et qu’elle ne présente pas de risques indésirables. 

Certaines méthodes factorielles utilisent des périodes plus courtes, d’autres s’en tiennent résolument aux pondérations sectorielles de l’indice principal, et d’autres encore ne sont accompagnées d’aucune contrainte. Ces décisions seront déterminantes quant aux résultats produits. Si une mesure factorielle présente des caractéristiques souhaitables qui peuvent être reproduites tout au long d’un cycle, la méthode de pondération du portefeuille ne doit pas miner l’attrait du facteur en introduisant des résultats indésirables ou incontrôlables. 

Les FNB BMO sont le plus important fournisseur de FNB à bêta au Canada (Bloomberg, juin 2021); ils présentent leurs propres méthodes exclusives pour les FNB à faible volatilité et de dividendes, l’indice MSCI pour les titres à valeur améliorée et de qualité, et l’indice S&P Dow Jones pour la taille (S&P 400 Mid Cap et S&P 600 Small Cap), ce à quoi s’ajoutent des indices sectoriels équipondérés qui tiennent également compte du facteur de taille. 

Nous avons exercé une diligence raisonnable exhaustive pour la sélection des expositions, en évaluant les définitions des facteurs et les méthodes de construction du portefeuille. 


Aperçu des facteurs

Faible volatilité – Méthode exclusive de BMO :

  • Le bêta sert de mesure du risque. Les méthodes concurrentes utilisent l’écart-type ou la variance minimale, qui mesurent tous deux les risques idiosyncrasiques. Le bêta procure une mesure plus stable au fil du temps et mesure également la sensibilité au marché, ce qui permet une meilleure modélisation des risques macroéconomiques; 

  • Des limites relatives à la concentration des secteurs et des titres sont appliquées pour veiller à ce que le portefeuille soit diversifié et n’assume pas de risques indésirables et potentiellement inutiles;

  • Une analyse plus poussée est effectuée pour déterminer l’exposition relative à la sensibilité aux taux d’intérêt. Le facteur de faible volatilité peut permettre d’obtenir une exposition aux secteurs ou aux sociétés sensibles aux taux d’intérêt qui est supérieure à celle du marché. Si cela pose un problème, les sociétés seront réparties au prorata afin de réduire au minimum le risque indésirable qui pourrait survenir en cas de hausse des taux.

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Dividendes – Méthode exclusive de BMO :

  • Il s’agit de repérer les sociétés qui augmentent leurs dividendes de façon durable, soit celles qui ont prouvé qu’elles pouvaient augmenter leurs dividendes et les maintenir à partir des bénéfices opérationnels de base. On élimine ainsi les sociétés qui utilisent les dettes, les revenus de placement ou les acquisitions pour verser des dividendes;

  • Des limites relatives à la concentration des secteurs et des titres sont appliquées pour veiller à ce que le portefeuille soit diversifié et n’assume pas de risques indésirables et potentiellement inutiles;
  • Une analyse plus poussée est effectuée pour déterminer l’exposition relative à la sensibilité aux taux d’intérêt. Le facteur de dividendes peut permettre d’obtenir une exposition aux secteurs ou aux sociétés sensibles aux taux d’intérêt qui est supérieure à celle du marché. Si cela pose un problème, les sociétés seront réparties au prorata afin de réduire au minimum le risque indésirable qui pourrait survenir en cas de hausse des taux.

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Qualité – Méthode factorielle de MSCI :

  • Il s’agit de repérer les sociétés affichant un rendement des capitaux propres élevé, une croissance stable des bénéfices et un ratio d’endettement (effet de levier financier) faible;
  • Comparativement à l’indice principal, l’indice axé sur le facteur de qualité réduit la volatilité tout en générant des rendements attrayants.

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Les facteurs de qualité et de dividendes permettent de repérer les sociétés dont la direction s’est montrée capable d’accroître le capital des investisseurs au moyen d’un rendement des capitaux propres plus élevé ou d’une politique de dividendes durables.

Valeur améliorée – Méthode factorielle de MSCI :

  • Il s’agit de repérer les sociétés dont les ratios cours/​bénéfice prévisionnel, cours/​valeur comptable et valeur de l’entreprise/flux de trésorerie provenant de l’exploitation sont faibles. Les bénéfices prévisionnels permettent de déceler les sociétés potentiellement mal évaluées. Le faible ratio valeur de l’entreprise/flux de trésorerie provenant de l’exploitation permet quant à lui de réduire au minimum les pièges liés à la valeur que l’on peut rencontrer dans le cas des sociétés très endettées;

  • L’exposition est neutre sur le plan sectoriel et représente 30 % de la capitalisation boursière de l’indice principal (50 % au Canada).

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Taille – S&P Dow Jones pour les indices de petite et moyenne capitalisation / Solactive pour les indices sectoriels équipondérés :

  • L’indice S&P Dow Jones utilise un filtre qui permet de s’assurer que toutes les sociétés des indices de petite et moyenne capitalisation ont enregistré des bénéfices positifs au cours des quatre trimestres précédents. Ce filtre de qualité indique que la direction a exercé une influence positive sur le capital des investisseurs;

  • L’indice Solactive est utilisé pour les expositions sectorielles équipondérées. L’équipondération est une approche utile du fait qu’elle force la diversification dans l’ensemble du portefeuille, ce qui réduit au minimum les risques importants liés à la concentration des titres et du portefeuille que l’on peut observer dans les indices pondérés selon la capitalisation boursière ou les indices sectoriels plafonnés.

ANNEXE

Données sur un anSymboleRendementRendement totalÉcart-typeSharpeSortinoRatio d’informationBêta
FINB BMO S&P/TSX composé plafonnéZCN2,8228,0312,132,106,64s. o.1,00
FNB BMO canadien de dividendesZDV4,1134,4712,482,4522,451,360,94
FNB BMO d’actions canadiennes à faible volatilitéZLB2,4922,7513,651,574,42-0,680,93
FINB BMO MSCI Canada valeurZVC2,6440,1315,212,3013,682,271,17
FINB BMO S&P 500 ($ CA)ZSP1,3423,2812,141,784,10s. o.1,00
FNB BMO américain de dividendes ($ CA)ZDY2,6623,1712,281,764,98-0,230,89
FNB BMO d’actions américaines à faible volatilité ($ CA)ZLU1,9210,8711,210,962,09-1,640,69
FINB BMO MSCI américaines valeurZVU2,1732,0415,371,898,370,680,87
FINB BMO MSCI américaines de haute qualitéZUQ0,9219,5414,971,262,47-1,061,16
FINB BMO MSCI EAEOZEA2,5018,6813,301,353,69s. o.1,00
FNB BMO internationales de dividendesZDI3,9320,3015,651,253,290,091,14
FNB BMO d’actions internationales à faible volatilitéZLI2,5910,2712,890,811,66-2,110,90
FINB BMO MSCI Monde de haute qualitéZGQ0,9717,9810,551,322,47-0,811,04
Révision sur trois ansSymboleRendement totalÉcart-typeSharpeSortinoRatio d’informationBêta
FINB BMO S&P/TSX composé plafonnéZCN11,0917,092,100,90s. o.1,00
FNB BMO canadien de dividendesZDV9,2618,222,450,67-0,270,99
FNB BMO d’actions canadiennes à faible volatilitéZLB12,0014,451,571,130,140,74
FINB BMO MSCI Canada valeurZVC6,3720,240,350,48-0,711,11
FINB BMO S&P 500 ($ CA)ZSP14,8414,691,781,50s. o.1,00
FNB BMO américain de dividendes ($ CA)ZDY5,7015,681,760,50-1,410,95
FNB BMO d’actions américaines à faible volatilité ($ CA)ZLU10,0111,870,961,21-0,560,61
FINB BMO MSCI américaines valeurZVU6,2418,421,890,52-0,971,07
FINB BMO MSCI américaines de haute qualitéZUQ17,7914,81,261,910,580,95
FINB BMO MSCI EAEOZEA6,8212,731,350,72s. o.1,00
FNB BMO internationales de dividendesZDI2,5315,981,250,23-0,861,16
FNB BMO d’actions internationales à faible volatilitéZLI3,6910,750,810,41-0,690,75
FINB BMO MSCI Monde de haute qualitéZGQ16,7413,531,321,881,030,94
Données sur cinq ansSymboleRendement totalÉcart-typeSharpeSortinoRatio d’informationBêta
FINB BMO S&P/TSX composé plafonnéZCN9,6313,570,680,96s. o.1,00
FNB BMO canadien de dividendesZDV7,9714,640,540,70-0,331,00
FNB BMO d’actions canadiennes à faible volatilitéZLB9,0611,680,721,06-0,080,73
FINB BMO MSCI Canada valeurZVCs. o.s. o.s. o.s. o.s. o.s. o.
FINB BMO S&P 500 ($ CA)ZSP15,6312,541,141,92s. o.1,00
FNB BMO américain de dividendes ($ CA)ZDY7,9013,180,570,81-1,420,95
FNB BMO d’actions américaines à faible volatilité ($ CA)ZLU8,9810,900,761,23-0,850,66
FINB BMO MSCI américaines valeurZVUs. o.s. o.s. o.s. o.s. o.s. o.
FINB BMO MSCI américaines de haute qualitéZUQ18,1313,091,272,290,530,99
FINB BMO MSCI EAEOZEA7,8510,950,661,01s. o.1,00
FNB BMO internationales de dividendesZDI4,8913,480,350,49-0,711,12
FNB BMO d’actions internationales à faible volatilitéZLI4,8610,300,420,61-0,680,80
FINB BMO MSCI Monde de haute qualitéZGQ15,9611,901,232,140,770,99


Sources : Bloomberg, au 30 septembre 2021.


Mesures d’évaluation des facteurs


Ratio cours-bénéfices
Ratio cours-valeur comptableCours moyen/​flux de trésorerieRendement des actions ordinairesRatio d’endettementRendement moyen en dividendes
ZCN21,292,1713,779,49151,162,53
ZDV17,791,8512,9810,34181,473,76
ZLB17,962,2510,8413,11131,282,62
ZVC19,091,7413,019,04123,882,74
ZSP31,084,8319,3913,82124,471,34
ZUQ28,789,3222,0331,8856,611,03
ZDY22,533,4715,0013,28163,872,61
ZLU23,123,4712,3112,65121,402,34
ZVU20,781,988,238,15142,822,55
ZEA22,961,809,736,94180,652,50
ZDI17,991,857,839,43155,893,65
ZLI25,862,3011,396,8685,922,64
ZEQ24,776,2016,1123,4668,462,36
ZEM16,481,9210,3213,0795,342,17
ZLE19,382,3421,4613,27119,482,53
ZGQ26,788,4120,2727,0144,301,32


Source : Bloomberg, 30 juin 2021.

Canada - Fréquence historique de faible volatilité par rapport à l’ensemble du marché

Période mobileFaible volatilitéDividendes élevés
1 an83 %77 %
3 ans94 %76 %
5 ans100 %78 %
10 ans100 %96 %
15 ans100 %100 %
20 ans100 %100 %

Période couverte : De janvier 1996 à juin 2021

Rendement simulé : De janvier 1996 à octobre 2011

Rendement réel : De novembre 2011 à juin 2021


États-Unis - Fréquence historique de faible volatilité par rapport à l’ensemble du marché

Période mobileFaible volatilitéDividendes élevés
1 an61 %53 %
3 ans66 %51 %
5 ans66 %44 %
10 ans98 %28 %
15 ans100 %0 %
20 anss. o.s. o.

Période couverte : De janvier 2003 à juin 2021

Rendement simulé : De janvier 2003 à mars 2013

Rendement réel : D’avril 2013 à juin 2021


International - Fréquence historique de faible volatilité par rapport à l’ensemble du marché

Période mobileFaible volatilitéDividendes élevés
1 an73 %30 %
3 ans87 %7 %
5 ans94 %0 %
10 ans100 %100 %
15 anss. o.s. o.
20 anss. o.s. o.

Période couverte : De janvier 2010 à juin 2021

Rendement simulé : De janvier 2010 à septembre 2015

Rendement réel : D’octobre 2015 à juin 2021