Hausse des taux d’intérêt : le nouveau défi des gérants d’actifs

Si l’environnement macroéconomique est en voie d’amélioration, les facteurs d’incertitude sont encore nombreux sur les marchés financiers : recrudescence des risques politiques, resserrement monétaire des banques centrales et remontée des taux d’intérêt, sources de potentielles séquences de stress. Peter Kaste, Directeur de l’ingénierie financière chez Swiss Life Asset Managers, estime que le recours à des modèles quantitatifs peut s’avérer judicieux en vue de construire une allocation d’actifs protectrice.    

La hausse des taux d’intérêt fait figure de défi pour les gérants d’actifs, en particulier dans le cadre de portefeuilles défensifs qui, traditionnellement, sont fortement pondérés en actifs obligataires souverains et actions « bond-like ». Ces titres qui par le passé contribuaient à la diversification des risques tout en garantissant des niveaux de rendement intéressants sont les plus exposés au risque de taux. « Outre une recherche de diversification via l’extension de notre univers d’investissement à de nouvelles classes d’actifs, nous nous appuyons sur nos modèles quantitatifs pour renforcer notre processus de sélection des titres » explique Peter Kaste. « Cela se traduit par exemple, par la mise en œuvre de stratégies actions dites ‘minimum volatility’ ou ‘actions couvertes’, intéressantes pour leur caractère défensif ». À l’échelle de l’allocation d’actifs, les modèles quantitatifs capables de mesurer les niveaux de volatilité et de corrélations au sein des classes d’actifs, permettent également de mieux contrôler l’exposition au risque.
 

Depuis l’automne 2016, le modèle macroéconomique de Swiss Life Asset Managers indique une accélération de l’activité dans l’ensemble des régions. Le modèle macroéconomique comme les modèles orientés sur la rentabilité des marchés financiers indiquent que les actions sont actuellement plus attractives que les autres classes d’actifs. « Ces modèles corroborent l’analyse de nos équipes et nous privilégions donc une surpondération des actions. D’autant que notre modèle orienté sur le risque n’y apporte pas de contre indication » ajoute Peter Kaste. Si les valorisations absolues des actions ne sont plus si bon marché, leur valorisation relative, par rapport aux autres classes d’actifs (et en particulier face aux produits de taux), demeure attrayante. « Or, pour des décisions d’allocation d’actifs, les valorisations relatives sont prépondérantes ».
 
A contrario, les modèles quantitatifs sous-pondèrent significativement les obligations souveraines, tandis que le positionnement reste neutre sur les obligations corporate. La valeur ajoutée apportée par l’intégration de modèles quantitatifs concerne plusieurs aspects. Ils permettent d’une part l’analyse systématique et simultanée d’importants volumes de données historiques, dans divers univers d’investissement et sont d’autre part imperméables aux biais comportementaux. « L’objectif de ces modèles est d’analyser des faits, permettant d’exploiter des sources de surperformance systématiques notamment en termes de primes de risque, observables empiriquement et persistantes à long terme » précise Peter Kaste.
 

« Pour autant, ces modèles quantitatifs ne doivent pas se substituer à une approche traditionnelle d’analyse fondamentale, menée par l’équipe de gestion. Les deux approches sont complémentaires et doivent être combinées, les modèles ayant pour rôle d’aider la prise de décision des gérants de portefeuille. Cela implique une collaboration étroite entre notre équipe de recherche quantitative et l’équipe de gestion ». Swiss Life Asset Managers a développé trois types de stratégies actions, chacune s’appuyant sur des modèles quantitatifs qui lui sont consacré. La première stratégie est fondée non seulement sur une sélection des titres réalisée à partir de facteurs (« value », « momentum », qualité des titres...) mais aussi sur un ajustement dynamique du risque en portefeuille, grâce à deux schémas de pondération alternatifs (de pondération du risque et de « minimum volatility »).
 
La deuxième stratégie est celle de « minimum volatility » à proprement dit : l’objectif est de réduire la volatilité globale de l’allocation en fonction de contraintes de diversification et de liquidité. Ce type de stratégie quantitative à l’avantage de présenter structurellement un faible beta et de limiter les pertes dans les phases de marché baissiers, grâce à un niveau de rendement ajusté au risque optimal. Enfin, la stratégie des « actions couvertes » constitue une protection à la baisse via l’utilisation de produits dérivés. « Nous intégrons des éléments protecteurs au sein de nos stratégies actions. C’est particulièrement utile dans la situation actuelle où nous surpondérons la classe d’actifs actions, où les obligations souveraines sont de plus en plus risquées et où nous sommes confrontés au retour des risques politiques » ajoute Peter Kaste.
 
« En revanche, l’usage de modèles quantitatifs en ce qui concerne l’investissement dans les classes d’actifs obligataires reste encore assez peu développé dans l’industrie de la gestion d’actifs. Pour l’instant, l’approche quantitative nous est avant tout utile pour gérer activement la duration des portefeuilles obligataires et définir les pondérations entre obligations souveraines et obligations d’entreprises. Nous cherchons aussi à développer des modèles complémentaires à notre approche fondamentale, sur la sélection des obligations d’entreprises » complète Peter Kaste.