Les rendements boursiers peuvent-ils être prédits par le coefficient de corrélation ?
Les investisseurs utilisent la corrélation pour mesurer comment deux titres d'investissement évoluent l'un par rapport à l'autre. Toutefois, la théorie moderne du portefeuille présente une limite puisqu'elle suppose que la corrélation entre actifs reste fixe dans le temps, ce qui n'est pas le cas en réalité. Les coefficients de corrélation sont évalués sur une échelle de -1 à 1, où 1 indique une corrélation parfaite, -1 une corrélation inverse et 0 l'absence de corrélation. Bien que la compréhension des corrélations aide à construire des portefeuilles diversifiés, les coefficients de corrélation n'ont pas de pouvoir prédictif réel au-delà de cela.
Notions de base
Il est essentiel de reconnaître que le coefficient de corrélation possède une capacité prédictive limitée concernant les rendements individuels des actions dans l'analyse du marché boursier. Néanmoins, cette mesure statistique revêt une importance lorsqu'il s'agit d'évaluer la synchronisation et la solidité des mouvements partagés par deux actions distinctes. Le coefficient de corrélation sert d'indicateur quantitatif de l'interdépendance entre les mouvements simultanés de deux actions et de l'intensité de cette interdépendance.
Le rôle du coefficient de corrélation dans la théorie moderne du portefeuille
Dans le cadre de la théorie moderne du portefeuille (MPT), le coefficient de corrélation, bien qu'il ne prévoie pas les rendements futurs des actions, joue un rôle utile dans la compréhension et la gestion du risque. La MPT se concentre sur l'établissement de la frontière efficiente, qui illustre la relation entre les rendements potentiels et les niveaux de risque associés dans un portefeuille composé de divers actifs. Ce cadre aide les investisseurs à optimiser leurs portefeuilles selon des profils risque-rendement souhaités.
Comprendre le coefficient de corrélation en analyse d'investissement
Le coefficient de corrélation, gradué de -1 à 1, éclaire la relation entre les cours des actions. Une valeur de 1 signifie une corrélation positive parfaite, indiquant un mouvement synchrone constant. À l'inverse, -1 reflète une corrélation négative parfaite, où les prix évoluent systématiquement en sens opposé. Un coefficient de 0 indique l'absence de corrélation, marquant un manque de lien entre les actions. Les corrélations parfaitement positives ou négatives sont rares.
Les investisseurs utilisent le coefficient de corrélation pour identifier des actifs à corrélation négative afin de diversifier leur portefeuille. Le calcul de ce coefficient implique la covariance de deux variables et l'écart type de chaque variable.
L'écart type quantifie la dispersion des données autour de la moyenne, tandis que la covariance mesure la co-variation entre deux variables. La division de la covariance par le produit des écarts types donne le coefficient de corrélation, permettant d'évaluer l'alignement des actifs au sein d'un portefeuille.
Évolution dynamique des coefficients de corrélation en analyse d'investissement
Le coefficient de corrélation, obtenu via une régression linéaire des rendements d'actions, se manifeste visuellement par une droite ascendante pour une corrélation positive et une droite descendante pour une corrélation négative. Au-delà de son apport historique, il fournit des indications sur les relations futures entre actifs.
Cependant, il est crucial de reconnaître que la corrélation n'est pas statique ; elle subit des variations dynamiques, notamment lors des périodes de forte volatilité. Cette volatilité augmente le risque du portefeuille, ce qui remet en cause l'hypothèse de corrélations constantes de la théorie moderne du portefeuille. Par conséquent, la capacité prédictive du coefficient de corrélation est limitée par ces contraintes de la MPT.
Conclusion
La théorie moderne du portefeuille (MPT) utilise la corrélation pour introduire des actifs diversifiés et ainsi diminuer le risque du portefeuille. Néanmoins, une limite majeure de la MPT réside dans son postulat de corrélations d'actifs statiques, qui divergent notamment en période de volatilité accrue. En résumé, si la corrélation offre des repères utiles, son utilité prédictive reste restreinte.