Eugene Fama et les marchés efficients

Rien ne prédestinait Eugene Fama à devenir économiste. Cet américain, fan de sport, s’imaginait plutôt en coach sportif. Il fut néanmoins le premier de sa famille à intégrer l’université et s’orienta d’abord vers les langues romanes. Il suivit par hasard un cours d’économie. Ce fut le déclic.

Alors qu’il est en dernière année d’économie, Eugene Fama travaille pour une société financière. Son rôle était de détecter des patterns, des schémas qui se répètent dans les cours de bourse, afin d’en prédire l’évolution future. Ses méthodes marchaient toujours très bien sur les données historiques, mais échouaient systématiquement à prédire quoi que ce soit dans la réalité. Fama apprit dans la douleur que les marchés étaient imprévisibles à court terme,  résultat qu’il démontrera quelques années plus tard. Son travail sur les marchés financiers lui valut le prix Nobel d’économie en 2013.   

L’efficience des marchés financiers

Pour Fama, un marché est efficient si à chaque instant les prix des actifs reflètent l’ensemble des informations disponibles. ¹  Ainsi, dans un marché efficient, les investisseurs analysent l’ensemble des informations disponibles concernant telle ou telle entreprise (bilan comptable, part de marché, perspectives de croissance…) et la confrontation de l’offre et de la demande issue de cette analyse permet d’obtenir un prix de l’action à sa juste valeur (fair value).  Selon qu’on considère une efficience faible, semi-forte ou forte, cela a plusieurs implications.

Dans un marché faiblement efficient, l’historique des prix ne donne aucune information sur son évolution future. Autrement dit, contrairement à ce que pensent les chartistes ou les chantres de l’analyse technique, il est impossible de prédire les prix d’une action à partir de son historique.

Dans sa version semi-forte, il n’est pas possible non plus de tirer parti d’une analyse fondamentale des entreprises pour battre le marché. Autrement dit, les informations comptables et financières sont quasi-instantanément intégrées dans les cours. Par exemple si une entreprise annonce qu’elle ne respectera pas son objectif de bénéfice, on peut observer une chute instantanée du cours. L’efficience implique que celle-ci soit proportionnée. Par conséquent, il est inutile de faire du stock picking, c’est-à-dire de faire un choix entre Crédit Agricole et Société Générale, ou entre Orange et Free, il les faut toutes. Les études empiriques confirment cette hypothèse et montrent en particulier que les gérants professionnels (qui sont aux commandes des SICAV/OPCVM dans les sociétés de gestion) n’arrivent pas à battre le marché sur le long terme. ²

La version forte de l’efficience suppose que l’ensemble des informations publiques ET privées sont intégrées dans les cours à chaque instant. Cette version est pour le coup utopique puisqu’elle suppose que personne ne tire parti des informations privées qu’il possède et donc que le délit d’initié n’existe pas…

L’efficience des marchés financiers plaide donc pour une gestion passive.

Le modèle à trois facteurs de Fama-French

En 1959, Harry Markowitz formalise pour la première fois une méthode d’optimisation d’un portefeuille financier. Quelques années plus tard, William Sharpe prolonge ses travaux pour donner naissance au modèle d’évaluation des actifs financiers (MEDAF).

Le MEDAF aura une influence considérable sur les économistes et les professionnels de la finance. Aujourd’hui encore il fait figure de référence.  Il donne pour la première fois un cadre pour définir le risque et précise comment ce dernier est lié aux rendements futurs. Il formalise l’idée qu’il n’y a pas de bons rendements sans prise de risque. Plus précisément, prendre des risques est récompensé par une prime de risque qui est d’autant plus forte que le risque ne peut être réduit par le jeu de la diversification. L’idée sous-jacente est qu’un investisseur rationnel n’aurait aucun intérêt à investir dans un actif risqué si celui-ci ne rapportait pas davantage.

Cependant, bien que très pratique, le MEDAF est trop simpliste. Une de ses conclusions est qu’en moyenne la performance d’une action ne peut être expliquée que par la performance du marché dans sa globalité. Fama s’empresse d’infirmer ce résultat empiriquement. Il détecte plusieurs anomalies, dont deux principales :

• les actions des petites entreprises ont tendance à avoir un meilleur rendement que les grandes ;
• les actions dites “value”, dont la valeur de marché est faible par rapport à la valeur comptable ont aussi tendance à avoir un meilleur rendement.

Si le MEDAF n’est pas capable d’expliquer ces deux observations, elles n’en sont pas moins facilement compréhensibles. Les petites sociétés sont en général plus innovantes, dans l’espoir de conquérir des parts de marché, alors que les grosses boites ont tendance à se reposer sur leurs lauriers. Quant aux sociétés dont le prix de marché ne reflète pas complètement la valeur fondamentale, elles auront  tendance à mieux performer par effet de rattrapage.

Eugene Fama propose alors une extension du MEDAF permettant de prendre en compte ces deux facteurs supplémentaires : c’est son modèle à trois facteurs. ³ Ce modèle permet d’expliquer environ 90% des rendements mensuels des actions du NASDAQ. Par la suite,  d’autres économistes identifieront à leur tour d’autres facteurs explicatifs (comme l’effet momentum) et les extensions du modèle se multiplieront.

Ce que Nalo fait pour vous

Des travaux de Fama, nous avons tiré trois conclusions :

• Les gérants traditionnels, ceux qui pratiquent le stock picking, sont incapables de créer de la valeur. L’efficience des marchés rend vaines leurs tentatives. Les études montrent que ces fonds d’investissement n’arrivent pas à faire mieux que leur indice de référence. Nous privilégions donc l’utilisation d’ETF (ou fonds indiciels, aussi appelés trackers), qui répliquent l’indice de référence et dont les frais sont en moyenne 10 fois plus faibles.
• Afin de capter l’ensemble des primes de risque, nous investissons donc aussi bien dans des grandes entreprises que dans des petites capitalisations, ainsi que dans des entreprises “value” afin de capter la sur-performance identifiée par Fama.
• Le modèle de Fama et ses extensions nous permettent d’optimiser vos portefeuilles en tenant compte de l’ensemble des facteurs qui impactent les cours.

Références

• FAMA, Eugene F. Random walks in stock market prices. Financial analysts journal, 1995, vol. 51, no 1, p.75-80. Etude SPIVA Europe Scorecard, réalisée par S&P
• FAMA, Eugene F. et FRENCH, Kenneth R. Multifactor explanations of asset pricing anomalies. The journal of finance, 1996, vol. 51, no 1, p. 55-84.