La version bêta ajustée a tendance à estimer la version bêta future d'un titre. Il s'agit d'un bêta historique ajusté pour refléter la tendance du bêta à revenir à la moyenne - la valeur bêta du CAPM évoluera vers la moyenne du marché, de 1, au fil du temps.
L'estimation bêta basée uniquement sur des données historiques - connue sous le nom de bêta non ajusté - n'est pas un bon indicateur de l'avenir. En conséquence de choix différents dans la période de temps utilisée, effet d'intervalle et indice de marché, différents services ajustent leurs bêtas de régression vers un et utilisent le bêta ajusté pour calculer le rendement attendu.
Résumé
- La version bêta ajustée évalue la version bêta future d'un titre. Il s'agit d'un bêta historique ajusté pour refléter la tendance du bêta à revenir à la moyenne.
- Le bêta mesure la volatilité d'un titre, ou le risque systématique, par rapport aux mouvements de l'ensemble du marché.
- Comme la plupart des entreprises ont tendance à croître en taille, à se diversifier et à posséder plus d'actifs, avec le temps, leurs valeurs bêta fluctuent moins, ce qui entraîne une réversion de la moyenne bêta.
Qu'est-ce que la bêta?
Le bêta mesure la volatilité d'un titre, ou le risque systématique, par rapport aux mouvements de l'ensemble du marché. Elle est estimée en régressant les rendements de tout actif par rapport aux rendements d'un indice représentant le portefeuille de marché, sur une période raisonnable.
Il mesure le risque ajouté à un portefeuille diversifié et est centré sur un. Une action qui bouge plus que le marché affiche un bêta supérieur à 1,0, et une action qui bouge moins que le marché présente un bêta inférieur à 1,0. Les actions à faible bêta sont moins risquées et génèrent des rendements inférieurs à celles des actions à bêta élevé.
Bêta = Variance / Covariance
Modèle de tarification des immobilisations (CAPM)
Le Capital Asset Pricing Model (CAPM) décrit la relation entre le rendement attendu des actifs et le risque systématique Risque systématique Le risque systématique est la partie du risque total qui est causée par des facteurs indépendants de la volonté d'une entreprise ou d'un individu spécifique. Le risque systématique est causé par des facteurs externes à l'organisation. Tous les investissements ou titres sont soumis à un risque systématique et, par conséquent, il s'agit d'un risque non diversifiable. - mesurée par la covariance du rendement d'un investissement avec les rendements du marché. Une covariance positive indique que les rendements évoluent dans la même direction, tandis qu'une covariance négative indique qu'ils évoluent en sens inverse.
Le modèle décrit les rendements des actions individuelles en fonction des rendements globaux du marché et suppose des coûts de transaction nuls. Il conclut que le portefeuille diversifié de manière optimale comprend chaque actif négocié sur le marché et que le risque d'un investissement est le risque ajouté à un portefeuille diversifié. Le rendement attendu est calculé comme suit:
Rendement attendu = taux sans risque + (bêta * prime de risque de marché)
Observations importantes:
- Si le bêta d'un portefeuille individuel est 1, alors:
Rendement de l'actif = rendement moyen du marché
- Beta représente la pente de la ligne de meilleur ajustement.
- On s'attend à ce que l'actif génère au moins le taux de rendement sans risque.
Problèmes avec l'estimation bêta
1. Choix de l'indice de marché
Dans la pratique, aucun indice ne se rapproche du portefeuille de marché. Au lieu de cela, les indices boursiers et les indices boursiers à revenu fixe n'incluent qu'un sous-ensemble des titres de chaque marché et ne sont pas exhaustifs.
Le S&P 500 - l'indice le plus utilisé pour l'estimation du bêta pour les entreprises américaines - ne comprend que 500 des milliers d'actions négociées sur le marché américain. Les indices utilisés dans les marchés émergents Marchés émergents «Marchés émergents» est un terme qui fait référence à une économie qui connaît une croissance économique considérable et possède certaines, mais pas toutes, les caractéristiques d'un très petit nombre d'entreprises et ont tendance à être encore plus étroites.
2. Impact de l'intervalle de retour
Le choix de l'intervalle de retour affecte également les estimations bêta. La théorie ne précise pas si les rendements doivent être mesurés quotidiennement, hebdomadairement, mensuellement, trimestriellement ou annuellement. Le coefficient bêta Coefficient bêta Le coefficient bêta est une mesure de la sensibilité ou de la corrélation d'un titre ou d'un portefeuille d'investissement aux mouvements de l'ensemble du marché. Nous pouvons dériver une mesure statistique du risque en comparant les rendements d'un titre / portefeuille individuel aux rendements de l'ensemble du marché du titre varie selon les fréquences de rendement. Le phénomène est appelé biais d'effet d'intervalle dans la version bêta.
Les actifs ne sont pas négociés de manière continue et, en raison d'un tel problème non commercial, l'estimation bêta peut être affectée - la non-négociation pendant une période de retour peut réduire la corrélation mesurée avec l'indice du marché.
Les bêtas calculés pendant des intervalles plus courts sont susceptibles de montrer un biais significatif en raison du problème non commercial. Les sociétés illiquides rapportent un bêta inférieur à ce qu'elles devraient idéalement supposer, et les entreprises liquides rapportent un bêta plus élevé que ce qui est justifié.
3. Choix de l'horizon temporel
Les modèles risque-rendement sont muets sur la période de temps à utiliser pour estimer les bêtas. Lors de la sélection d'une période pour l'estimation bêta, il faut faire attention au compromis impliqué. En remontant plus loin dans le temps, bien qu'il y ait un avantage à inclure plus d'observations dans la régression, cela peut être compensé par le fait que l'entreprise elle-même a peut-être changé en termes de mix d'activités, de caractéristiques et de levier, au fil du temps.
Ajustement bêta de Blume
La technique Blume a été proposée par Marshall E. Blume, qui était professeur Howard Butcher de finance à l'Université de Pennsylvanie, en 1975 dans son article «Betas and their Regression Tendencies». Selon Blume, les bêtas ont tendance à converger vers la moyenne de tous les bêtas. Il décrit la tendance en corrigeant les bêtas historiques pour ajuster le bêta pour revenir à 1, en supposant que l'ajustement dans une période est une bonne estimation dans la période suivante.
Considérons les bêtas pour tous les stocks j de la période 1, βj1 et les bêtas pour les mêmes stocks j de la période successive 2, βj2. De plus, les bêtas de la période 2 sont régressés par rapport aux bêtas de la période 1 pour obtenir l'équation suivante:
βj2 = b0 + b1βj1
Technique de Vasicek
Vasicek (1973) a ajusté les bêtas passés vers le bêta moyen en modifiant chaque bêta en fonction de l'erreur d'échantillonnage sur le bêta. Si β1 est le bêta moyen, sur l'échantillon d'actions, dans la période historique, alors la technique de Vasicek consiste à prendre une moyenne pondérée de β1, et le bêta historique pour le titre j.
Estimation Bloomberg
Bêta ajusté = Bêta de régression (0,67) + 1,00 (0,33)
Pourquoi ajuster les bêtas vers un?
La recherche suggère qu'au fil du temps, les bêtas de toutes les entreprises ont tendance à converger vers un. Intuitivement, cela ne devrait pas être surprenant. Comme la plupart des entreprises ont tendance à croître en taille, à se diversifier et à posséder plus d'actifs, avec le temps, leurs valeurs bêta fluctuent moins, ce qui entraîne une réversion de la moyenne bêta.
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