Méthodologie standard de mesure des risques | Repos Super (2024)

Qu'est-ce que la mesure de risque standard ?

La mesure standard du risque (SRM) est un guide quant au nombre probable de rendements annuels négatifs attendus sur une période de 20 ans. L'objectif de la mesure de risque standard est de fournir aux membres une étiquette pour les aider à comparer les options d'investissem*nt au sein et entre différents fonds de retraite.

Le fiduciaire estime le risque de chaque option de placement en fonction d'hypothèses concernant le comportement prévu des marchés de placement, la fluctuation probable des rendements et la relation entre les catégories d'actifs. Ces hypothèses ne sont pas garanties.

Le SRM sera révisé annuellement ou entre-temps si le fiduciaire estime qu'il y a eu un changement important dans les hypothèses sous-jacentes en matière de risque et de rendement. Ces tranches de risque et étiquettes de risque sont basées sur les sept catégories énumérées ci-dessous, comme prévu dans les lignes directrices sur les mesures standard de risque publiées conjointement par l'Association of Superannuation Funds of Australia Limited et le Financial Services Council en juillet 2011. La méthodologie utilisée par Reste à déterminer les tranches de risque et les étiquettes de risque pour ses options d’investissem*nt.

Méthodologie de repos

Vous trouverez ci-dessous une description détaillée de la méthodologie utilisée par Rest pour produire des calculs de risque et de rendement attendus pour les portefeuilles d'investissem*nt. Il convient de noter que la méthodologie sous-jacente est la même que celle utilisée par Rest avant la publication des orientations SRM. Il existe quelques différences à noter dans la manière dont cette méthodologie sous-jacente est appliquée pour garantir que le résultat est conforme aux orientations du MRS. Ces différences peuvent être résumées comme suit :

• La production de risque prend la forme de la probabilité d’un rendement négatif dans x années sur 20.
• Les hypothèses de rendement sont basées sur des déclarations avant impôts n'incluant pas les crédits d'affranchissem*nt, comme spécifié dans le document d'orientation SRM publié conjointement par l'Association of Superannuation Funds of Australia Limited et le Financial Services Council en juillet 2011.
• Les rendements attendus sont bruts de frais d'administration mais nets de frais d'investissem*nt.
• Le modèle permet de formuler des hypothèses concernant la surperformance des gestionnaires. En règle générale, Rest supposera que la surperformance du gestionnaire compensera les frais d'investissem*nt et qu'il est possible d'ajouter un montant supplémentaire si cela est jugé approprié pour refléter la surperformance attendue des gestionnaires.

Méthodologie générale

Rest utilise une approche statistique pour calculer les caractéristiques de rendement et de risque d'un portefeuille d'actifs. Ce type d'approche utilise un ensemble d'hypothèses sur le rendement, la volatilité et les corrélations de différents actifs, combinées à une hypothèse sur leur distribution, pour calculer les caractéristiques au niveau du portefeuille.

Cette approche statistique diffère d'une approche de simulation qui peut être utilisée par d'autres parties pour aborder le même problème de caractéristiques de rendement/risque attendu du portefeuille. Une approche de simulation peut être décrite comme une approche de Monte Carlo et utilise un échantillonnage aléatoire répété pour calculer les résultats.

Rest estime qu'il s'agit de la méthodologie la plus appropriée à cet effet ; cependant, chaque méthodologie a ses limites, et il est important de comprendre les limites et les hypothèses implicites de l'approche utilisée.

Hypothèses de l'approche de Rest

Le modèle utilisé par Rest repose sur une série d’hypothèses, notamment :

• Distribution normale – Les rendements des classes d'actifs sont supposés être distribués normalement (c'est-à-dire qu'ils ont une distribution standard en forme de cloche avec un pic à la moyenne). Cette hypothèse est une simplification de la réalité et suppose une asymétrie nulle. Cela signifie que les rendements sont répartis symétriquement autour de la moyenne. (Une asymétrie négative signifie qu'il existe une probabilité substantielle d'un rendement négatif important ; une asymétrie positive signifie qu'il existe une probabilité supérieure à la normale d'un rendement positif important.) L'autre limite d'une distribution normale est qu'elle n'a ni supérieur ni inférieur. limites (c'est-à-dire qu'il est possible d'avoir un rendement négatif supérieur à 100 %, ce qui ne serait normalement pas le cas sans le recours à l'effet de levier).

• Rééquilibrage sur plusieurs périodes – L'approche considère chaque année individuelle comme une période distincte et sur des périodes pluriannuelles, le modèle suppose que tous les actifs sont repondérés par rapport aux allocations de départ à la fin de chaque période. Il n’y a pas de rééquilibrage dans l’année et la repondération est à coût nul.

• Corrélation en série (autocorrélation) – La corrélation en série est la corrélation d'une variable avec elle-même sur des périodes de temps successives et peut être utilisée pour déterminer l'état futur attendu d'une variable compte tenu de son historique. Le modèle repose sur l’hypothèse d’une corrélation sérielle nulle, c’est-à-dire que le rendement futur d’une classe d’actifs est indépendant des rendements récents de cette classe d’actifs. (Cela va à l’encontre des théories de l’élan ou du retour à la moyenne).

Calcul du rendement du portefeuille

Le rendement attendu du portefeuille est calculé comme la moyenne pondérée des rendements attendus des classes d'actifs qui composent le portefeuille. Les pondérations reflètent la proportion du portefeuille investie dans chaque classe d'actifs.

Par exemple, le rendement attendu d’un portefeuille de deux actifs est calculé comme suit :

Calcul de l'écart type du portefeuille

L'écart type du portefeuille est une mesure du risque du portefeuille. Plus l’écart type est grand, plus la probabilité que le rendement réel soit proche du rendement attendu est faible (c’est-à-dire un risque plus élevé).

Le calcul de l'écart type d'un portefeuille inclut non seulement les écarts types des classes d'actifs qui la composent, mais également un reflet de la façon dont les rendements des classes d'actifs varient les uns par rapport aux autres (leur corrélation). Cela illustre les avantages de la diversification, où le risque d'un portefeuille de deux actifs est réduit si les deux actifs ont des corrélations faibles ou négatives l'un par rapport à l'autre.

Par exemple, l’écart type d’un portefeuille de deux actifs se calcule comme suit :

Calcul de la probabilité de rendement négatif attendu pour un portefeuille

Afin de calculer la probabilité que le portefeuille connaisse un rendement négatif au cours d’une année donnée, ou de la même manière la probabilité de rendements négatifs pendant x années sur y, une hypothèse supplémentaire doit être formulée. Cette hypothèse est que les rendements des classes d’actifs sont distribués normalement, c’est-à-dire qu’ils ont une distribution standard en forme de cloche avec un pic à la moyenne.

La figure ci-dessous montre la répartition des rendements attendus pour deux portefeuilles différents. Les portefeuilles sont tous deux normalement distribués et ont la même moyenne (c'est-à-dire le rendement moyen attendu) mais ils ont des écarts types différents. L'écart type du portefeuille 2 (ligne rouge) est supérieur à celui du portefeuille 1 (ligne bleue), ce qui reflète un portefeuille à risque plus élevé et, par conséquent, il y a plus d'occasions où le rendement est nettement supérieur ou inférieur à la moyenne.