Investissement robuste: une introduction
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| Franck Knight (1885-1972) |
Dans un monde économique et financier devenu hyper-sensible aux
nouvelles politiques, géopolitiques ou climatiques, dans ce monde
hyper-connecté où l’information digitalisée circule toujours plus vite, les
“périodes de croissance économique ne meurent rarement de leur belle mort”,
souligne le professeur Bob Hall[1]
de l’Université de Stanford. Les périodes d’expansion économique et financières
sont en effet le plus souvent anéanties par des chocs imprévisibles, c’est-à-dire des chocs échappant à tout exercice
de quantification, y compris au calcul probabiliste. Ce que Nassim Taleb a
appelé le “cygne noir” (Black Swan) dans son livre sorti en 2007[2] ou que l’économiste Franck
Knight nommait déjà en 1937 la “véritable incertitude”[3].
“Dans ce contexte,
comment exposer ses investissements aux périodes de croissance
économique tout en développant une capacité de résistance à ces chocs non
prévus et non prévisibles?”
C’est la question majeure pour l’investisseur:
●
le particulier qui cherche à reprendre la main et
donner du sens à son épargne,
●
ou l’investisseur institutionnel, la caisse de retraite
ou la compagnie d’assurance qui doit placer de manière utile et efficace sur le
long terme les cotisations de ses adhérents, la banque centrale qui doit gérer
à court, moyen et long terme ses réserves internationales, le fonds souverain
souhaitant réaliser des placements stratégiques de ses excédents de devises.
Une approche prudente, développée notamment par la société Raise Partner
depuis 2001, repose sur deux piliers.
● Un pilier méthodologique/comportemental :
sensibiliser les investisseurs au fait que les stratégies cherchant à maximiser
les gains espérés, même sous une contrainte de risque (qui le plus souvent est statique et repose sur un modèle imparfait), sont les plus sensibles
à ces chocs et ont vocation à se retourner brutalement à un moment où la
liquidité disparaît. Les approches contra-cycliques s'appuient sur une diversification active, continue et
progressive des gains réalisés en achetant des actifs à faible rentabilité
(voir rentabilité négative) susceptibles
de jouer le rôle de valeur refuge et d’amortisseurs (obligations gouvernementales, secteurs industriels défensifs, …) de différents types de
chocs ou de relais de croissance pour l’avenir (investissements moins liquides dans des projets long terme).
● Un pilier logiciel/technologique
:
○
observer, détecter des phénomènes anormaux
(comme des corrélations élevées non expliquées dès l’été 2007 entre des indices
sectoriels distincts), mesurer les possibilités réelles de diversification
sur un univers d’investissement donné (surveillance des mouvements conjoints), proposer des combinaisons d’actifs maximisant la diversification réelle en présence d'incertitudes[4],
○
permettre une prise en compte efficace des contraintes règlementaires du pays et du secteur (exemple: contraintes
Solvability II en Europe[5]
pour les sociétés d’assurance, contraintes CONSAR pour les fonds de pension au
Mexique[6]
…)
○
réaliser une combinaison efficace de convictions
fondamentales/qualitatives d’une part et d’évaluations quantitatives d’autre
part grâce à l’optimisation robuste[7].
Cette combinaison de ressources caractéristique entre :
●
un processus d’investissement pro-actif basé sur des convictions long terme,
●
des technologies permettant de proposer des décisions
fiables et compréhensibles dans un environnement complexe et incertain,
c’est ce que nous nommons l'investissement robuste.
[1]
Bob Hall est également membre de
l’observatoire des cycles économiques américainshttp://web.stanford.edu/~rehall/
[4.1]Jang
Ho Kim, Woo Chang Kim, Frank J. Fabozzi. Recent Developments in Robust
Portfolios with a Worst-Case Approach. Journal
of Optimization Theory and Applications 161, 103-121 (2014)
[4.2]R.M.
Bidder and M.E. Smith. Robust Animal Spirits. Journal of Monetary Economics, Vol. 59(8):738-750, (2012).
[4.3]
El Ghaoui, L., Oks, M., & Oustry, F.: Worst-case value-at-risk and robust
portfolio optimization: a conic programming approach. Operations Research, 51(4), 543-556 (2003).
[7.1]
Dimitris Bertsimas, David B. Brown, and Constantine Caramanis. Theory and
Applications of Robust Optimization. SIAM
Review 53:3, 464-501 (2011).
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