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Les limites de la corrélation en tant qu’indicateur

Co Occurrence Correlation

Les statistiques conventionnelles cachent des réalités importantes que les investisseurs doivent connaître.

Août 2023
 

Le coefficient de corrélation ne parvient souvent pas à saisir ce qui compte vraiment pour les investisseurs.

Nos recherches montrent que les corrélations peuvent varier au fil du temps en fonction d’une multitude de conditions, y compris le niveau des taux d’intérêt, le degré de turbulence sur les marchés financiers et le rendement des principaux marchés boursiers. Dans l’ensemble, nos résultats remettent en question la notion selon laquelle les rendements évoluent comme une simple « marche aléatoire », une condition préalable critique sans laquelle nous devons interpréter le coefficient de corrélation avec méfiance. Pour résoudre ces problèmes, nous présentons la notion de co-occurrence et offrons une nouvelle perspective sur la façon dont les investisseurs devraient diversifier les portefeuilles dans notre dernier rapport.

Faits saillants
Depuis plus de sept décennies, les investisseurs se tournent vers le coefficient de corrélation pour éviter de mettre tous leurs œufs métaphoriques dans le même panier. Statistiquement, il s’agit d’une mesure normalisée du co-mouvement moyen entre les actifs qui se situe entre -1 et 1. Une corrélation négative signifie qu’un actif est susceptible d’évoluer dans le sens inverse lorsqu’un autre actif bouge, tandis qu’une corrélation positive signifie que les deux actifs ont tendance à se déplacer en tandem. Mais cette mesure, également connue sous le nom de corrélation Pearson, saisit-elle ce qui intéresse réellement les investisseurs?

Dans cet article, nous soutenons que la réponse est souvent non. Il y a deux raisons pour cela. Les deux raisons remettent en question l’idée que les rendements sont des variables « IID » (indépendantes et identiquement distribuées), une condition préalable critique sans laquelle nous devons interpréter le coefficient de corrélation avec méfiance.

Where Correlation Fails_Chart_FR-CA

La première raison est liée à la notion de divergence, dont un exemple est illustré dans le tableau. Les investisseurs mesurent souvent les corrélations à l’aide de données mensuelles et supposent qu’ils détiennent également des périodes d’un an, de cinq ans ou de dix ans. Ils ont une bonne raison de supposer ainsi : C’est exactement ce qui se passe si les retours proviennent d’une distribution de variables IID au comportement normal. Malheureusement, dans le monde réel, cette hypothèse échoue souvent, ce qui indique que les corrélations à court et à long terme peuvent diverger. Une corrélation élevée (faible) sur des intervalles courts ne garantit pas que les actifs se déplaceront en tandem (opposition) sur des périodes plus longues.

La deuxième raison est liée à un malentendu fondamental sur la diversification. En fait, les investisseurs n’en veulent pas toujours. Bien sûr, ils aiment la diversification lorsque leurs actifs sont à la baisse, afin de compenser le mauvais rendement d’un ou de plusieurs actifs. Cependant, lorsque les actifs sont à la hausse, ils préfèrent que tous les actifs augmentent à l’unisson, ce qui est le contraire de la diversification. En d’autres termes, ils seraient parfaitement heureux de se simplifier la vie en plaçant tous leurs œufs dans un seul panier – à condition que personne ne le vole.

Nos recherches montrent que les corrélations peuvent varier au fil du temps en fonction d’une multitude de conditions, y compris le niveau des taux d’intérêt, le degré de turbulence sur les marchés financiers et le rendement des principaux marchés boursiers. Souvent, elles sont caractérisées par une diversification à la hausse et une unification à la baisse, ce qui est précisément le contraire de ce que les investisseurs veulent.

Alors, que devrait faire un investisseur? Nous introduisons la notion de co-occurrence, qui s’aligne sur ce qui intéresse vraiment les investisseurs : si les actifs évoluent dans le même sens (ou non) sur un horizon d’investissement. La co-occurrence est l’unité de base de la corrélation; elle est à la corrélation ce que l’observation du rendement sur une seule période est à l’écart-type. Ensuite, nous introduisons une optimisation à grande échelle comme moyen de construire des portefeuilles qui tiennent implicitement compte des défis décrits ci-dessus et qui sont conçus pour atteindre le type de diversification que les investisseurs veulent vraiment.

 

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