Dans le monde de l’investissement, le concept de facteur a émergé comme une promesse d’analyse scientifique, visant à comprendre pourquoi certains titres surpassent d’autres. Cependant, la réalité des performances des investissements factoriels s’est souvent révélée décevante, soulevant des questions sur la méthodologie utilisée pour construire ces modèles. Récemment, des chercheurs ont mis en lumière un problème fondamental : la confusion entre correlation et causalité, un phénomène que l’on appelle le mirage des facteurs.
Initialement, l’investissement factoriel reposait sur l’idée que les marchés récompensent l’exposition à certains risques ind diversifiables, tels que la valeur, le momentum, la qualité et la taille. Cette logique a conduit à l’allocation de plusieurs trillions de dollars dans des produits basés sur ces principes. Pourtant, les résultats parlent d’eux-mêmes : des indices tels que le Bloomberg–Goldman Sachs US Equity Multi-Factor Index affichent des rendements médiocres, laissant les investisseurs perplexes quant à l’efficacité de ces approches.
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Les limites des modèles traditionnels
Traditionnellement, les modèles d’investissement ont été construits en suivant un cadre économétrique rigide, impliquant des régressions linéaires, des tests de signification et d’autres méthodes statistiques. Ces pratiques visent à identifier des variables associées aux rendements, mais elles omettent souvent de tenir compte des relations causales. Cela peut mener à des erreurs méthodologiques significatives, où des facteurs influencés par d’autres sont inclus, ou des confondants sont exclus, biaisant ainsi les estimations.
Le problème descolliders
Un aspect préoccupant de ces modèles est l’inclusion de colliders, des variables affectées à la fois par le facteur d’intérêt et les rendements. Cette inclusion peut générer des corrélations illusoires, où l’association apparente entre la qualité et les rendements passés devient trompeuse. En conséquence, les investisseurs peuvent être amenés à prendre des décisions basées sur des données qui ne reflètent pas la réalité du marché, ce qui peut entraîner des pertes significatives.
Par exemple, si un chercheur inclut le taux de rendement des capitaux propres comme variable dans son modèle de qualité, il crée une association artificielle qui pourrait sembler prometteuse en phase de test. Cependant, lors de l’application en conditions réelles, cette illusion peut se transformer en un drain de capital.
Les conséquences de la misspecification
Les implications de la misspecification des modèles sont multiples et profondes. Des recherches récentes indiquent qu’aucun portefeuille ne peut être véritablement efficace sans un modèle de facteurs correctement spécifié. Même si les estimations des rendements et des covariances sont parfaites, des erreurs dans l’identification des facteurs fondamentaux conduiront inévitablement à des portefeuilles sous-optimaux.
Vers une nouvelle ère de l’analyse causale
Pour surmonter ces défis, le secteur financier doit adopter une approche basée sur le raisonnement causal. Cette transition vers une analyse plus rigoureuse, semblable à celle observée dans d’autres disciplines comme la médecine et l’épidémiologie, pourrait révolutionner la manière dont les investisseurs perçoivent les risques et les rendements. L’objectif n’est pas d’atteindre une pureté scientifique, mais plutôt d’améliorer la fiabilité des modèles utilisés pour allouer le capital.
Il est crucial pour les investisseurs de développer des stratégies qui non seulement fonctionnent dans les tests, mais qui sont également robustes dans le monde réel. Comprendre les mécanismes sous-jacents qui conduisent aux performances des investissements pourrait bien être l’avantage compétitif nécessaire dans un environnement de données abondantes.
Pour que l’investissement factoriel retrouve la confiance des investisseurs, il doit impérativement évoluer. En se concentrant sur des explications causales plutôt que sur des simples corrélations, le secteur peut transformer l’investissement quantitatif d’une simple méthode systématique en une véritable science.