Au fil des ans, la relation entre les bénéfices des entreprises et les prix des actions a suscité de vives discussions parmi les investisseurs. Cette analyse, fondée sur plus d’un siècle de données, notamment celles fournies par Robert Shiller, cherche à examiner la solidité de cette relation à long terme. L’objectif est clair: déterminer si les variations de corrélation entre bénéfices et prix peuvent prédire les rendements futurs du marché.
Les résultats montrent que, bien que les bénéfices soient des indicateurs clés de l’évolution du marché sur des périodes prolongées, les fluctuations de la corrélation n’offrent pas nécessairement une base efficace pour prévoir les rendements. Dans les sections suivantes, nous documenterons les modèles empiriques observés à travers différentes périodes temporelles et évaluerons les limites de l’utilisation de ces mesures de corrélation comme outils de timing sur le marché.
Index du contenu:
Éclaircissements sur l’analyse
Cette étude se concentre sur la relation à long terme entre les bénéfices des sociétés et les prix des actions pour deux raisons majeures. D’abord, elle propose une méthode simple pour expliquer le comportement du marché boursier sur des horizons d’investissement supérieurs à dix ans, essentiel pour la planification de la retraite et les décisions d’allocation d’actifs. Ensuite, en calculant les corrélations entre bénéfices et prix, nous cherchons à déterminer si les changements dans cette corrélation pourraient servir d’indicateurs avancés de rendements futurs.
Analyse des corrélations
Les données analysées proviennent des bénéfices par action et des prix de l’indice S&P Composite, s’étalant de 1871 à décembre. L’analyse des corrélations a révélé des résultats constamment élevés à travers diverses périodes. Par exemple, la corrélation globale pour l’ensemble des données est de 0,977, tandis que pour les 100 dernières années, elle se situe à 0,974.
Il est également important de noter que les résultats obtenus après l’instauration de la loi sur les investisseurs en 1940 ne diffèrent pas significativement des périodes précédentes. Cela suggère que les protections des investisseurs et les normes comptables uniformes n’ont pas fondamentalement altéré la dynamique entre bénéfices et actions.
Variabilité des corrélations au fil du temps
La corrélation entre les bénéfices et les prix des actions connaît des fluctuations, surtout sur des périodes plus courtes, comme cinq, dix ou vingt ans. Par exemple, pour la période de 50 ans, la corrélation la plus faible a été enregistrée au cours de la première moitié du XXe siècle, atteignant 0,6, une époque marquée par des événements mondiaux tels que deux guerres et la Grande Dépression.
Impact des périodes de faible corrélation
Les périodes de faible corrélation sont particulièrement révélatrices, car elles ne semblent pas nécessairement être suivies de performances boursières plus fortes ou plus faibles. En effet, les analyses ont démontré que les corrélations à court terme, notamment sur cinq ans, présentent une volatilité considérable, rendant leur interprétation complexe.
En examinant les périodes de cinq ans, il est notable que les corrélations peuvent même tomber en dessous de zéro à plusieurs reprises, comme après la Première et la Seconde Guerre mondiale, ainsi qu’au cours de la période d’inflation élevée à la fin des années 1970.
La valeur prédictive de la corrélation
Pour évaluer si les variations dans la corrélation entre bénéfices et prix peuvent servir de précurseurs aux rendements boursiers, des régressions ont été effectuées. Les résultats montrent que la relation entre les bénéfices et les prix est très forte, mais que la capacité prédictive des variations de corrélation sur des périodes de dix ou cinq ans est presque nulle. La seule période de 50 ans montre une relation modérée avec un R² de 0,53.
En somme, bien que les bénéfices expliquent effectivement les comportements du marché sur le long terme, il n’existe pas suffisamment de preuves pour soutenir que des changements dans la corrélation entre bénéfices et prix peuvent prédire les rendements futurs. Les données indiquent que d’autres facteurs jouent un rôle plus déterminant dans les variations des rendements annuels.