Eugene Fama et la théorie des marchés efficients

Rien ne prédestinait Eugene Fama à devenir économiste. Cet Américain, passionné de sport, s’imaginait davantage en coach sportif qu’en chercheur. Premier de sa famille à intégrer l’université, il s’oriente d’abord vers les langues romanes, presque par défaut. C’est au détour d’un cours d’économie suivi par hasard que tout bascule : ce sera le déclic d’une vocation.

Comment un économiste sceptique a changé notre façon d’investir ?

Du terrain de sport aux marchés financiers

Alors qu’il termine sa dernière année d’économie, Fama travaille pour une société financière. Sa mission : détecter des patterns, des schémas récurrents dans les cours de bourse, afin d’en prédire l’évolution future. Une tâche en apparence prometteuse, mais qui va se heurter à un mur.

Ses méthodes fonctionnent à merveille… sur les données passées. Mais dès qu’il s’agit de prédire l’avenir, elles échouent systématiquement.

Cette désillusion personnelle deviendra, quelques années plus tard, le point de départ d’une théorie majeure : les marchés sont imprévisibles à court terme. Fama en apportera la démonstration rigoureuse, ce qui lui vaudra le prix Nobel d’économie en 2013.

À retenir Fama découvre empiriquement, en tant que praticien, que prédire les cours de bourse à partir de leur historique ne fonctionne pas. Cette intuition deviendra plus tard l’hypothèse d’efficience des marchés financiers, qui lui vaudra le prix Nobel 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.

Dans un marché efficient, les investisseurs analysent l’ensemble des informations disponibles sur une entreprise donnée (bilan comptable, parts de marché, perspectives de croissance, etc.).

La confrontation de l’offre et de la demande, issue de cette analyse collective, permet d’obtenir un prix qui reflète la juste valeur de l’action (on parle de fair value).

Cette hypothèse se décline en trois niveaux d’intensité croissante : faible, semi-forte et forte. Chacun a des implications très concrètes pour qui souhaite investir.

1. L’efficience faible : l’historique des prix ne sert à rien

Dans un marché faiblement efficient, l’historique des prix d’une action ne donne aucune information utile sur son évolution future.

Autrement dit, contrairement à ce que pensent les chartistes ou les adeptes de l’analyse technique, il est impossible de prédire les prix futurs d’une action à partir de ses prix passés, même en étudiant ses courbes les plus complexes.

2. L’efficience semi-forte : l’analyse fondamentale ne suffit pas non plus

Dans sa version semi-forte, il n’est pas possible de tirer parti d’une analyse fondamentale des entreprises (étude des comptes, des marges, de la stratégie…) pour battre durablement le marché.

Les informations comptables et financières publiques sont quasi-instantanément intégrées dans les cours, dès leur publication.

Exemple concret : si une entreprise annonce qu’elle ne respectera pas son objectif de bénéfice, on observe en général une chute quasi immédiate du cours, dès l’ouverture du marché.

L’hypothèse d’efficience implique que cette baisse soit proportionnée à la gravité réelle de la nouvelle : ni plus, ni moins.

Conséquence directe : il est vain de faire du stock picking, c’est-à-dire de choisir une action plutôt qu’une autre dans un même secteur (par exemple Crédit Agricole plutôt que Société Générale, ou Orange plutôt que Free) en misant sur sa propre analyse. Il faut les détenir toutes.

Les études empiriques confortent largement cette hypothèse : elles montrent en particulier que les gérants professionnels, ceux qui pilotent les SICAV et OPCVM au sein des sociétés de gestion, n’arrivent pas à battre durablement leur indice de référence sur le long terme, une fois les frais de gestion déduits.

3. L’efficience forte : une version utopique

La version forte de l’efficience va plus loin : elle suppose que l’ensemble des informations publiques ET privées sont intégrées dans les cours à chaque instant.

Cette version reste largement théorique, puisqu’elle suppose que personne ne tire jamais parti d’informations privilégiées et donc que le délit d’initié n’existe tout simplement pas.

Les trois niveaux d’efficience en un coup d’œil Faible : impossible de prédire les cours à partir de leur historique (invalide l’analyse technique). Semi-forte : impossible de battre le marché avec l’analyse fondamentale (invalide le stock picking). Forte : même les informations privées seraient intégrées aux prix (purement théorique).

Au final, l’efficience des marchés financiers plaide pour une gestion passive : plutôt que de chercher à deviner les meilleures actions ou le bon moment pour entrer et sortir du marché, mieux vaut investir largement, durablement, et au moindre coût.

Parce que les marchés sont globalement efficients, mieux vaut investir largement et durablement via des fonds indiciels diversifiés, plutôt que de tenter de “battre le marché” action par action.

Le modèle à trois facteurs de Fama-French

Pour comprendre l’apport de Fama sur ce terrain, il faut remonter un peu en arrière.

En 1959, Harry Markowitz formalise pour la première fois une méthode d’optimisation d’un portefeuille financier : c’est la naissance de la théorie moderne du portefeuille.

Quelques années plus tard, William Sharpe prolonge ses travaux pour donner naissance au modèle d’évaluation des actifs financiers, plus connu sous son acronyme MEDAF (ou CAPM en anglais).

Le MEDAF aura une influence considérable sur les économistes comme sur les professionnels de la finance ; aujourd’hui encore, il fait figure de référence dans les manuels et dans la pratique.

Il propose, pour la première fois, un cadre rigoureux pour définir le risque et établir comment celui-ci est lié aux rendements futurs attendus. Il formalise une idée simple mais puissante : il n’y a pas de bon rendement sans prise de risque.

Prime de risque :  rémunération supplémentaire qu’exige un investisseur pour accepter de détenir un actif risqué plutôt qu’un actif sans risque. Elle est d’autant plus élevée que le risque ne peut être réduit par 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, en moyenne, davantage qu’un placement sans risque.

Les limites du MEDAF, révélées par Fama

Aussi pratique soit-il, le MEDAF reste trop simpliste. Une de ses conclusions centrales est qu’en moyenne, la performance d’une action ne peut être expliquée que par un seul facteur : la performance du marché dans sa globalité.

Fama s’empresse d’infirmer empiriquement ce résultat, en étudiant des décennies de données boursières. Il détecte plusieurs anomalies que le modèle ne sait pas expliquer, dont deux principales :

• L’effet taille (“size effect”) : les actions des petites entreprises (small caps) ont tendance, sur longue période, à offrir un meilleur rendement que celles des grandes entreprises (large caps).
• L’effet valeur (“value effect”) : les actions dites “value”, dont la valeur de marché est faible par rapport à leur valeur comptable, ont elles aussi tendance à mieux performer dans la durée.

Si le MEDAF ne parvient pas à expliquer ces deux observations, elles restent pourtant assez intuitives une fois qu’on les examine de plus près.

Action “value” vs action “growth” :  une action “value” se négocie à un prix modeste par rapport aux fondamentaux de l’entreprise (bénéfices, actifs comptables) souvent des secteurs matures comme la banque ou l’énergie. Une action “growth” (croissance), à l’inverse, se négocie à un prix élevé par rapport à ses bénéfices actuels, car le marché anticipe une forte croissance future typiquement la tech. Les travaux de Fama montrent que les actions “value” ont historiquement mieux performé, en moyenne et sur longue période, que les actions “growth”.

Les petites sociétés sont en général plus innovantes, animées par l’espoir de conquérir des parts de marché, alors que les grandes entreprises ont davantage tendance à se reposer sur leurs positions acquises.

Quant aux sociétés dont le prix de marché ne reflète pas immédiatement leur valeur fondamentale, elles ont tendance à mieux performer ensuite, par un effet de rattrapage progressif.

Eugene Fama propose alors, avec son collègue Kenneth French, une extension du MEDAF intégrant ces deux facteurs supplémentaires en plus du facteur de marché : c’est leur célèbre modèle à trois facteurs, publié en 1992.

Ce modèle permet d’expliquer environ 90 % des rendements mensuels des actions du NASDAQ, contre une part bien plus faible pour le MEDAF seul.

Les trois facteurs du modèle Fama-French Le marché : le rendement global du marché actions par rapport à un placement sans risque. La taille (SMB, “small minus big”) : la surperformance historique des petites capitalisations sur les grandes. La valeur (HML, “high minus low”) : la surperformance historique des actions “value” sur les actions “growth”.

Par la suite, d’autres économistes ont identifié à leur tour des facteurs explicatifs additionnels, comme l’effet momentum (la tendance des actions ayant bien performé récemment à continuer de bien performer à court terme) et les extensions du modèle initial se sont multipliées, donnant naissance à des modèles à quatre, cinq facteurs ou plus.

Vue d’ensemble : MEDAF vs modèle à trois facteurs

Critère	MEDAF (Sharpe)	Modèle à 3 facteurs (Fama-French)
Année	1964	1992
Facteurs pris en compte	Marché uniquement	Marché + taille + valeur
Part des rendements expliquée (NASDAQ)	Plus faible	Environ 90 %

1. Fama, E. F. (1970). “Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work”, Journal of Finance.

2. Voir notamment les études SPIVA (S&P Indices Versus Active), publiées semestriellement, qui comparent les performances des fonds gérés activement à leurs indices de référence.

3. Fama, E. F., & French, K. R. (1992). “The Cross-Section of Expected Stock Returns”, Journal of Finance.

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.