The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-1 Modèles à Indices Chapitre 10

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-2 Diminue le nombre dinput pour la diversification (en n 2 ) Spécialisation des analystes Avantages dun modèle à indice

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-3 (r i - r f ) = i + ß i (r m - r f ) + e i Prime de Risque Prime de risque du marché = excess return espéré si l excess return du marché est nul : ß i (r m - r f ) = composante du return due aux variations dans lindice de marché (r m - r f ) = 0 e i = composante spécifique à la firme, non corrélée avec les variations dans lindice de marché i Modèle à un facteur

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-4 Soit : R i = (r i - r f ) R m = (r m - r f ) Primes de risque R i = i + ß i (R m ) + e i Modèle à un facteur

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-5 Security Characteristic Line Excess Returns (i) SCL Excess returns du marché R i = i + ß i R m + e i

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-6 Jan. Fév.. Déc Moyenne Ecart-type Excess Ret. Marché Excess Ret. GM Exemple

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-7 coefficients estimés standard error Variance des résidus = Ecart-type des résidus = R 2 = ß ß (1.547) (0.309) r GM - r f = + ß(r m - r f ) + e GM Resultats de la régression

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-8 Risque systématique ou de marché : lié au facteur macro ou à lindice de marché Risque non systématique ou spécifique : non lié au facteur macro factor ou à lindice de marché Risque Total = Systématique + Non- Systématique Composantes du risque

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill 10-9 i 2 = i 2 m (e i ) avec i 2 = variance totale i 2 m 2 = variance systématique 2 (e i ) = variance non-systématique Composantes du risque

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill Diversification

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The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill Réductiondu risque par diversification Nombre de titres Ecart-type Risque non diversifiable Risque diversifiable 2 (e P )= 2 (e) / n P 2 M 2

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill Prévision du Beta Exemple : Merrill Lynch - Utilise des rendements, non des primes de risque a une interprétation différente = + r f (1- ) beta ajusté=1+ (beta 2 -1) beta ajusté = 2/3 beta +1/3 (cas où

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill Prévision du Beta Exemple : Blume - Estimation des sur une 1ère sous-période - Estimation des sur une 2ème sous-période - régression des dune période sur ceux de la période précédente - utilisation des résultats de cette réression pour estimer les sur une 3ème sous-période

The McGraw-Hill Companies, Inc., 1999 INVESTMENTS Fourth Edition Bodie Kane Marcus Irwin/McGraw-Hill Modèles Multifacteurs Autres facteurs macro - Exemples : production industrielle, inflation anticipée, différentiel taux CT- taux LT, etc. - estimation dun beta pour chaque facteur : régression multiple Fama et French (JF, 1996) - rendements fonction de la taille et du ratio book-to-market