Post on 22-Jan-2020
École de gestion
Impact de l’exclusion des énergies fossiles dans
des portefeuilles d’investissement
Par
KOSSONOU Adou K. Jean-Marc
Matricule : 07 123 864
Essai présenté au prof. Frank Coggins
de l’École de gestion
en vue de l’obtention des grades de
Maître ès Sciences en finance
et de
Diplôme d’Études Supérieures Spécialisées de 2e cycle en finance de
marché et gestion des risques
Mai 2018
© Adou K. Jean-Marc KOSSONOU, mai 2018
TABLE DES MATIÈRES
Liste des abréviations ................................................................................................... 3
Sommaire ......................................................................................................................... 4
Remerciements ............................................................................................................... 5
1 Introduction ............................................................................................................. 6
2 Revue de la littérature ........................................................................................... 7
2.1 Présentation de l’investissement socialement responsable .............. 7
2.2 Mise en contexte des énergies fossiles dans l’ISR............................. 11
2.3 Évaluation de la performance ................................................................... 21
3 Questions de recherche et hypothèses ......................................................... 23
4 Données et méthodologie .................................................................................. 24
5 Analyse des résultats ......................................................................................... 34
5.1 Structure des portefeuilles ........................................................................ 34
5.2 Analyse ex post de la performance ......................................................... 38
5.2.1 Performance alpha avec Fama & French (2015) ..................................... 38
5.2.2 Performance générale pour l’international, les É-U et le Canada ...... 40
5.3 Impact de l’exclusion sur les frontières ................................................. 43
6 Conclusion et limites .......................................................................................... 49
Bibliographie ................................................................................................................. 51
Annexes .......................................................................................................................... 55
3
Liste des abréviations
ARMA AutoRegressive Moving Average
EF Énergie Fossile
ESG Environnemental, Social et Gouvernance
É-U États-Unis
FNB Fonds négociés en bourse
GARCH Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic
GES Gaz à effet de serre
GICS Global Industry Classification Standard
GJR Glosten, Jagannathan et Runkle
ISR Investissement Socialement Responsable
S&P Standard & Poor’s
SR Socialement Responsable
4
Sommaire
Nous analysons l’impact d’exclure les énergies fossiles de portefeuille
d’investissement en nous appuyant sur six scénarios. Ces scénarios peuvent être
classés sur un spectre d’exclusions de fortes à modérées et sont représentatifs des
politiques des fonds proposés sur le marché nord-américain adoptant cette
stratégie.
Nous montrons que de 2006 à 2016, ces stratégies d’exclusions n’ont pas
été dommageables pour la performance financière. Pour ce faire, nous effectuons
des analyses sur le plan international puis à un niveau régional aux États-Unis et
au Canada. Nos résultats sont obtenus avec des mesures de performance ajustées
au risque et une analyse multifactorielle selon l’approche de Fama et French
(2014). Nous décrivons également l’impact des scénarios d’exclusion sur des
frontières efficientes générées dans un premier temps de façon traditionnelle puis
améliorées avec une modélisation conditionnelle à la GJR-GARCH.
5
Remerciements
La réalisation de ce mandat a été une expérience qui laissera dans ma vie
une trace indélébile. Ce fut une expérience riche et passionnante tout au long de
laquelle j’ai eu la chance de rencontrer des personnes exceptionnelles.
Je désire particulièrement souligner les apports suivants :
• Prof. Frank Coggins et la Chaire Desjardins en Finance Responsable qui m’ont
permis d’obtenir ce mandat et bien plus.
• Christian Felx qui m’a accueilli dans son équipe chez Desjardins Gestion
Internationale d’Actifs et qui a toujours été disponible pour m’aider à mener à
bien ce projet.
• Rosalie Vendette, Yacine Jaa, Jean-Michel Baillargeon, Philippe Bélanger,
Gabrielle Rochon-Sabourin, Denis Dion et Maxime Brochu pour leur aide,
conseils et patience à mon égard.
• Toute ma famille pour le soutien.
Merci.
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1 Introduction
Les investisseurs ont de tout temps cherché à améliorer leur processus
d’investissement pour générer un rendement en lien avec le mandat qui leur a été
confié. La poursuite de cet objectif n’est cependant pas en opposition avec les
principes d’investissement responsable comme nous le verrons. Nous nous
intéressons plus particulièrement à la question des énergies fossiles (EF) qui est
au centre de l’actualité ces dernières années. En effet, il serait bien étonnant de
ne pas avoir eu connaissance de cette problématique dans les fils d’actualité. Ainsi,
l’industrie financière est à un point où elle s’interroge de façon légitime sur la
pertinence de mettre en œuvre des stratégies d’investissement qui ne prendraient
pas en compte ces EF, et par ricochet les compagnies qui les exploitent. Cette
question est d’autant plus importante que leur exploitation a été à la base de la
croissance économique mondiale, mais aussi la source d’importants défis
environnementaux.
Nous prenons part au débat sur le plan financier en réalisant un travail a
posteriori. Nous regardons dans le rétroviseur et nous tentons d’analyser l’impact
financier de stratégies d’exclusion des EF. Étant donné qu’en grande partie les
recherches dans ce sens sont effectuées sur le marché américain, nous prenons la
perspective d’un investisseur canadien. Notre question de recherche est donc de
déterminer quel est l’impact du désinvestissement des EF dans des portefeuilles
d’investissement pour un investisseur institutionnel canadien.
La réponse à cette question se fait par l’articulation de notre travail en trois
parties principales. Nous présentons d’abord la revue de littérature et l’état des
connaissances sur ce sujet. Ensuite, nous exposons notre méthodologie. Enfin,
nous analysons les résultats issus de cette méthodologie et posons des limites à
notre analyse.
7
2 Revue de la littérature
Cette section aborde de manière générale l’état des connaissances en lien
avec le mandat. Il s’agit dans un premier temps de situer la stratégie de
désinvestissement des EF en tant qu’un sous-ensemble de l’Investissement
Socialement Responsable (ISR) puis de la présenter de manière plus formelle par
la suite. Nous présenterons de manière subséquente le cadre théorique de
l’évaluation de la performance des stratégies d’exclusion en général et d’exclusion
des EF en particulier. Enfin, cette section se terminera par une revue de littérature
sur la théorie moderne de portefeuille et l’évaluation des actifs.
2.1 Présentation de l’investissement socialement responsable
Parler des stratégies d’exclusion sans faire mention de l’ISR reviendrait à
réaliser un travail incomplet, car le premier est une sous composante du second.
Plusieurs expressions ramenant au même concept sont utilisées pour faire
référence à l’ISR. C’est ainsi que l’on voit dans la littérature les termes
d’investissement éthique, investissement vert, investissement responsable et
investissement durable pour y faire allusion comme l’ont noté Baker H. Kent et
John R. Nofsinger (2012) dans leur livre sur le sujet. Nous utilisons également tout
au long de ce document certains de ces termes de manière interchangeable. Dans
le manuel de Baker et al (2012), ceux-ci considèrent qu’une compagnie est
qualifiée de socialement responsable (SR) à cause de la nature de ses activités.
Cependant, force est de constater qu’il n’y a pas de définition consensuelle de
l’ISR, mais des définitions convergentes qui ont évolué dans le temps. Quelques-
unes sont présentées dans le tableau 2.11 de manière chronologique pour
apprécier cette évolution. Le constat est que l’on part de définitions
principalement axées sur des préoccupations sociales, éthiques et religieuses pour
être maintenant à des critères beaucoup plus généraux, soient les critères
Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG).
1 Définitions traduites de l’anglais.
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Tableau 2.1 : Quelques définitions de l’investissement responsable
Auteurs Définitions
Kinder et Domini (1997)
L’expression de la préoccupation sociale, éthique ou religieuse d’un investisseur sous une forme qui lui permet de l’appliquer dans le processus de la prise de décision d’investissement de concert avec d’autres filtres.
Adler et Kritzman (2008)
Les investisseurs socialement responsables choisissent de ne pas investir dans les entreprises dont ils jugent le comportement contraire à des critères sociaux qu’ils ont définis.
Word Economic Forum (2011)
Approche d’investissement à long terme qui intègre des critères ESG dans la prise de décision et la possession d’entreprise dans le but de générer des rendements financiers supérieurs ajustés au risque.
Humphrey et Tan (2014)
L’ISR fonctionne en examinant les portefeuilles avec des critères non financiers. Les filtres négatifs concernent les entreprises engagées des activités indésirables, comme les jeux de hasard ou la production d’alcool, qui sont exclues des portefeuilles. Les filtres positifs concernent les entreprises avec des caractéristiques souhaitables.
Ibikunle et Steffen (2017)
Une approche d’investissement qui tient compte des critères environnementaux, sociaux et de gouvernance responsable des entreprises afin de générer une utilité financière compétitive à long terme ainsi qu’un effet sociétal favorable.
Coggins, Champagne et Latulippe (2018)
L’investissement responsable est un investissement qui prend en compte des critères sociaux, environnementaux, éthiques et de gouvernance sans négliger la performance financière.
Selon Baker et al (2012), l’ISR prend ses racines au niveau des religions
judéo-chrétienne et islamique, car ce sont elles qui ont commencé à exclure
certains types d’activités, généralement qualifiées d’activités liées au « péché »,
de leurs investissements parce qu’elles sont en contradiction avec leurs valeurs
morales. Parmi ces activités dites du « péché », on peut citer pêle-mêle les jeux de
hasard, les divertissements pour adultes, le tabac, l’alcool, etc. Berthon (2000)
présente l’historique de l’ISR en mentionnant que cette activité a commencé à
s’institutionnaliser à partir de 1920 avec la création du Pioneer Fund de Boston qui
« s’interdisait ainsi d’investir dans tout ce qui avait trait à l’alcool, au tabac et à la
1997
2008
2011
2014
2017
2018
9
pornographie ». Après quelques initiatives, s’en est suivie en 1971 pendant la
guerre du Vietnam, le Pax Fund qui excluait les compagnies en lien avec ce conflit.
Beaucoup d’auteurs comme Kinder et al (1997) mentionnent également la
campagne d’exclusion des compagnies sud-africaines au moment de l’apartheid.
Cette forte pression à ce moment a poussé le Congrès américain à outrepasser le
veto du président Reagan en promulguant le Comprehensive Anti-Apartheid Act
en 1986 qui énonçait des conditions à satisfaire afin de lever les sanctions contre
l’Afrique du Sud. En Europe, d’après Berthon (2000), les premiers fonds ISR ont
été lancés en France en 1983 et en 1984 en Angleterre.
Tout ce chemin a été parcouru pour aboutir beaucoup plus récemment à la
naissance des campagnes d’exclusion des EF dont l’un des précurseurs est
l’activiste Bill McKibben qui publia en 2012 l’article Global warming's terrifying
new math qui est un des articles les plus cités sur le sujet. Puis, ce mouvement a
pris de l’ampleur premièrement dans les universités nord-américaines pour
ensuite s’étendre à un plus grand nombre d’investisseurs à travers le monde
aujourd’hui.
Des heures considérables ont été consacrées à de la recherche pour
déterminer la pertinence de l’ISR dans un contexte de gestion de portefeuille.
Dans les lignes suivantes, nous présentons un aperçu des thèses et antithèses à ce
sujet.
Barnett et Salomon (2006), Trinks et Scholtens (2017), Adler et al (2008)
trouvent un coût d’opportunité à mettre en œuvre des stratégies impliquant des
filtres négatifs. Les filtres négatifs consistent à exclure d’un portefeuille
d’investissement des compagnies en prenant en compte des considérations ESG
alors que les filtres positifs visent à inclure des compagnies qui satisfont à des
critères souhaitables comme la diversité au sein de l’entreprise, les bonnes
relations avec les travailleurs, de bonnes pratiques environnementales… Barnett
et al (2006) trouvent que la performance financière des fonds est affectée par le
type de filtre utilisé. Selon eux, les filtres environnementaux et ceux qui
10
dépendent des relations de travail ont un impact négatif sur la performance tandis
que ceux qui concernent les rapports avec la communauté l’améliore. Pour aboutir
à ces résultats, ils analysent 61 fonds ISR aux États-Unis sur la période allant de
1972 à 2000. Trinks et al (2017) utilisent le modèle de Fama et French (1992)
augmenté du quatrième facteur représentant le momentum de Carhart (1997)
pour analyser la performance ajustée au risque de différents portefeuilles
construits à partir du S&P 500 auquel quatorze filtres de controverses ont été
appliqués. Leur recherche couvre la période allant de 1991 à 2012. Ils aboutissent
comme Barnett et al (2006) à la conclusion que la performance dépend de
l’intensité du filtre d’exclusion utilisé et que généralement les filtres négatifs
appliqués au S&P 500 ont un impact tout aussi négatif sur la performance ajustée
au risque. Adler et al (2008) à partir de simulations de Monte-Carlo basées sur les
rendements de 4 indices de marché trouvent que l’ISR a un coût significatif pour
les investisseurs. Capelle‐Blancard et Monjon (2014) dont le travail est basé sur le
marché des fonds communs de placement français arrivent à des conclusions
quasi similaires à celle de Barnett et al (2006). Ils trouvent que les filtres du
« péché » nuisent à la performance alors que ceux qui sont liés aux normes
internationales n’ont aucun impact sur la performance. Selon MSCI, ces filtres dits
normatifs concernent la conformité ou la violation des normes et conventions
internationales incluant le Pacte Mondial des Nations Unies (Global Compact
Principles), l’Organisation Internationale du Travail et les Principes Directeurs
relatifs aux Entreprises et aux Droits de l’Homme.
Hickman, Teets et Kohls (1999), Humphrey et al (2014), Berthon (2000)
défendent des positions opposées à celles énoncées au paragraphe précédent.
Hickman et al (1999) trouvent que l’inclusion de fonds SR contribue à la réduction
du risque des portefeuilles. Pour ce faire, ils construisent des frontières efficientes
avec le S&P 500 et six fonds SR de Morningstar sur la période allant de décembre
1991 à novembre 1995. Ils trouvent que ces fonds ont une faible corrélation avec
le S&P 500 et améliorent par le fait même la diversification d’un portefeuille qui
les combine avec cet indice. Humphrey et al (2014) ne trouvent pas de différences
11
significatives sur le risque et le rendement de portefeuilles filtrés selon des critères
SR et des portefeuilles non filtrés. Pour ce faire, ils emploient une méthodologie
semblable à celle de Trinks et al (2017) en exposant les rendements des
portefeuilles aux facteurs de Carhart (1997). Cependant, ils bâtissent des filtres
négatif et positif à partir de la classification industrielle et la base de données
MSCI/KLD. Enfin, Berthon (2000) trouve que des indices ISR que sont le DSI 4002
et le GMIA3 surperforment respectivement le S&P 500 (de 1990 à 1999) et le DJIA4
(de 1976 à 1999). Il arrive aux mêmes conclusions en analysant la performance de
fonds éthiques comparés à d’autres fonds aux États-Unis sur 1, 3, 5 et 10 ans.
2.2 Mise en contexte des énergies fossiles dans l’ISR
Les positions antinomiques précédentes montrent qu’il n’y a pas de
consensus sur l’impact de l’ISR dans la performance des portefeuilles. Ces
dernières années, la question des changements climatiques a conduit à se poser
des questions similaires à celles de la section précédente en ce qui a trait aux EF.
Force est de constater l’absence de consensus à ce niveau également. Avant d’aller
plus loin, il convient d’expliquer à quoi l’on fait référence lorsqu’on parle d’EF.
Les EF renvoient au pétrole, au gaz et au charbon. En somme, aux
combustibles dits fossiles. L’utilisation de ce dernier terme vient du fait que ces
combustibles proviennent de la sédimentation de matière organique pendant des
centaines de millions d’années. Ces sources d’énergie, conformément à leur
nature, sont finies ou encore non renouvelables à notre échelle temporelle, car
prenant des centaines de millions d’années pour se constituer comme cela est
précisé ci-dessus. Leur exploitation est directement liée au développement
industriel qu’a connu l’humanité en partant de la création de la première machine
à vapeur en 1712 par Thomas Newcomen pour aboutir à la deuxième révolution
industrielle, entre 1870 et 1910, qui a vu le développement de l’électricité, du
2 Domini Social Index 400 3 Good Money Industrial Average 4 Dow Jones Industrial Average
12
moteur à combustion, de la pétrochimie, etc. Certains vont jusqu’à faire référence
au pétrole comme étant le sang de l’économie. Il va sans dire si on s’en tient stricto
sensu à cette métaphore que l’économie irait bien mal si elle était privée de son
sang. Nous devons toutefois reconnaitre que cette industrialisation basée sur les
EF ne s’est pas faite sans heurts surtout sur le plan environnemental comme nous
le présenterons plus bas.
Chacunes de ces EF peut être classées en fonction de ses caractéristiques
propres. De plus, le pétrole et le gaz peuvent être rangés dans des énergies de
type conventionnel ou non conventionnel en fonction de la facilité ou pas de les
extraire et les exploiter. Les EF non conventionnelles sont les plus controversées,
car elles sont associées à un potentiel de pollution plus important. Nous décrirons
ces énergies en empruntant de manière opportune une partie de la présentation
faite par la fondation d’entreprise Alcen pour la connaissance des énergies5 qui
est une organisation à but non lucratif visant « la connaissance des énergies
auprès du grand public » tel qu’énoncé sur son site Web :
• Les pétroles conventionnels sont faciles à extraire et à raffiner, car ils restent
fluides et pompables. Alors que ceux qui sont dits non conventionnels
nécessitent des techniques d’exploitation plus sophistiquées. Dans cette
deuxième catégorie, on trouve l’huile de schiste, le pétrole extralourd, les
sables bitumineux et les schistes bitumineux. Son extraction se fait à la fois sur
terre (onshore) et en mer (offshore). Sa qualité est fonction de sa densité par
rapport à l’eau (permettant de caractériser le pétrole de lourd ou léger) et de
sa teneur en soufre. Plus un pétrole sera léger et de faible teneur en soufre,
plus sa qualité sera jugée bonne. Par ordre d’importance, les cinq pays
disposant des réserves prouvées les plus importantes sont le Venezuela,
l’Arabie Saoudite, le Canada, l’Iran et l’Irak.
• Tout comme le pétrole conventionnel, le gaz naturel conventionnel est facile
à extraire et à exploiter, car il est piégé sous pression dans des gisements
5 https://www.connaissancedesenergies.org/
13
imperméables. Par opposition, les gaz naturels non conventionnels sont plus
difficiles à extraire donc plus coûteux à exploiter. Dans cette dernière catégorie
se trouvent le gaz de schiste, le gaz de charbon, le gaz compact et les hydrates
de méthane. Les gisements de gaz sont souvent découverts en cherchant du
pétrole. Les pays disposant des réserves prouvées les plus importantes sont
l’Iran, la Russie, le Qatar, le Turkménistan et les États-Unis.
• Le charbon se classe dans deux groupes qui sont établis en fonction de son
pouvoir calorifique, sa teneur en soufre et son utilisation finale. Il s’agit du
charbon thermique et du charbon métallurgique. Le charbon métallurgique
regroupe les charbons (anthracite, graphite) utilisés pour la production d’acier.
Les charbons thermiques (tourbe, houille, lignite, anthracite) quant à eux sont
utilisés pour produire de l’énergie ou juste pour le chauffage. Le charbon
thermique est le plus controversé à cause de son potentiel de pollution plus
important. Selon un rapport d’Amundi (2016) sur ce secteur, « l’ensemble des
charbons métallurgiques peut être utilisé dans la production énergétique alors
que les charbons thermiques ne peuvent pas être employés en métallurgie
pour la production d’acier ». Le charbon est aussi utilisé dans la production du
ciment et en tant que substitut au pétrole (charbon liquide). Son prix est
fortement corrélé avec celui du pétrole du fait que le premier est un substitut
au second. L’exploitation du charbon se fait sous terre ou à ciel ouvert. Selon
l’Agence Internationale de l’Énergie (AIE), il représente 44 % des émissions
dues aux EF et 29 % de l’offre d’énergie. En 2015, les plus importants
producteurs de charbon étaient la Chine, les É-U, l’Inde, l’Australie et
l’Indonésie.
Le rapport de MSCI (2016) sur le désinvestissement montre que les énergies
qui dégagent le plus de dioxyde de carbone (CO2) sont les pétroles non
conventionnels (106,7 kg de CO2 par Gigajoule) et le charbon thermique (96,4 kg
de CO2 par GJ). Puis suivent le charbon métallurgique (94,6 kg de CO2 par GJ), le
pétrole conventionnel (73,3 kg de CO2 par GJ) et le gaz naturel (56,1 kg de CO2 par
GJ).
14
Ces chiffres concernant le contenu de CO2 dans les EF prennent encore plus
d’importance lorsqu’on considère selon Ressources Naturelles Canada (2018)
qu’environ 80 % des gaz à effet de serre (GES) dans le monde proviennent
d’activités humaines avec la plus importante d’entre elles qui est l’utilisation de
l’énergie. D’autres, comme Morgan Stanley (2016), estiment qu’environ deux tiers
des changements climatiques sont attribuables aux EF. La plupart de ces
estimations ont été inspirées par le travail effectué par le Groupe d’Experts
Intergouvernemental sur l’évolution du climat (GIEC) qui a produit des rapports
dans ce sens dont le plus récent date de 2014. Dans ce rapport, il est fait mention
qu’aucun ralentissement des émissions de CO2 n’est actuellement observé et que
les températures actuelles dépassent déjà de 0,8 °C les niveaux de l’ère
préindustrielle. Ces hausses de température auront, par voie de conséquence, une
forte probabilité d’entrainer des dommages à l’échelle planétaire. On peut citer
entre autres, la fonte des glaces aux deux pôles, une hausse du niveau de la mer,
les inondations avec leur lot de déplacés climatique dans de nombreux pays, la
baisse des rendements agricoles, une mutation des écosystèmes marin et
terrestre, etc. Fort de ce constat, de nombreux organismes internationaux, dont
l’AIE, demandent de prendre des actions concrètent afin de maintenir le
réchauffement climatique sous la barre de 2 °C avant la fin du siècle. Ainsi, pour
McKibben (2012) l’ennemi à combattre est clairement identifié : ce sont les EF.
Pour limiter le réchauffement climatique, on doit les laisser enfouies sous terre ou
dans une moindre mesure limiter leur exploitation tout en migrant vers des
solutions plus favorables au climat.
La littérature en finance montre que des chercheurs se sont déjà intéressés à
la question du désinvestissement des EF et tout comme dans l’ISR, il y a des
courants de pensée diamétralement opposés. Les partisans du désinvestissement
des EF et ceux qui pensent que cette stratégie a des impacts négatifs plus
importants.
En accord avec cette deuxième logique, Fischel (2015) pense que le
désinvestissement des EF est une stratégie qui donnera peu de résultats et qui
15
sera coûteuse. Selon lui, le rendement de cette stratégie est impacté
négativement par le fait qu’elle réduit la diversification des portefeuilles,
augmente les coûts de transaction et les coûts de maintien en conformité. Il
explique que le désinvestissement nécessite forcément de vendre un certain
nombre de titres pour en acquérir d’autres. Ce jeu de transactions implique
forcément des commissions à payer à des courtiers et des coûts concernant l’écart
bid-ask des titres. De plus, le maintien en conformité de ces stratégies nécessite
l’emploi de personnes qualifiées, car elles sont complexes à implémenter et
requièrent en outre l’acquisition de données adéquates pour l’analyse des
compagnies. Il ajoute que les compagnies du secteur du pétrole et du gaz sont très
souvent injustement accusées alors que sur la période allant de 2000 à 2012 elles
ont investi 11,4 milliards de $ dans le domaine des énergies renouvelables. Ce qui
représente 17 % des investissements dans les énergies renouvelables aux États-
Unis sur cette période. Il soutient en outre que les prix des titres des compagnies
visées seront très peu affectés par ce mouvement, car dans les marchés très
liquides la valeur des compagnies diverge peu de leurs valeurs fondamentales.
Dans le cas contraire, un arbitrage des acteurs du marché les ramènera vers cette
valeur fondamentale. Il termine par le fait que la campagne de désinvestissement
en Afrique du Sud pendant l’apartheid a eu peu d’impact sur les prix des titres des
compagnies de ce pays.
Bessembinder (2016) soutient l’ensemble de l’argumentation de Fischel (2015)
avec son analyse d’un échantillon de fondations universitaires américaines. Il
estime que le coût du désinvestissement pour ces fondations se situera entre 2 %
à 12 % de leurs valeurs. Selon lui, ce coût devra être additionné à la perte de
rendement due à cette stratégie. Pour arriver à cette estimation, il pose un certain
nombre de postulats. Le premier est que les fondations universitaires investissent
beaucoup dans des fonds ou des placements privés qui nécessiteraient la
liquidation desdits fonds ou placements en entier pour satisfaire aux objectifs du
désinvestissement des EF. Ces fondations, en tant qu’investisseur à long terme,
ont tendance à allouer une partie importante de leur investissement dans des
16
actifs qui ne sont pas liquides et donc qui seront négativement impactés par les
impératifs de désinvestissement. On peut donc s’attendre à ce que cela engendre
des pertes importantes. Il mentionne également l’absence de consensus au niveau
des actifs et des énergies qui doivent faire l’objet du désinvestissement rendant la
tâche encore plus complexe pour ceux qui étudient cette question.
Shapiro et Pham (2012) analysent également les fondations universitaires
américaines et trouvent que les placements dans les compagnies liées au secteur
du pétrole et du gaz naturel de ces fondations ont surperformé les autres classes
d’actifs détenues par ces fondations. Leurs analyses sont réalisées sur trois
fenêtres de temps qui sont 2010-2011, 2006-2011 et 2001-2011.
Ansar et Tilbury (2013) pensent que la campagne de stigmatisation des
compagnies opérant dans le secteur des EF a de faibles chances d’affecter la valeur
de ces compagnies sur le marché. Ils pensent néanmoins que cette campagne
créera une nouvelle norme, mais que celle-ci a également peu de chance
d’affecter la valeur de ces compagnies dès lors leur survie. Pour aboutir à ces
résultats, ils analysent l’impact du désinvestissement sous l’angle du calcul de la
valeur actuelle nette (VAN) des compagnies en utilisant une analyse par scénarios.
Nelson, Hervé-Mignucci, Goggins, Szambelan, Vladeck et Zuckerman (2014)
trouvent que les compagnies d’état recevront environ 87 % de la VAN issue de la
production du pétrole sur la période allant de 2014 à 2050. De plus, les
gouvernements possèdent entre 50 % et 70 % des réserves d’EF. Dans ces
conditions, ce sont les états financiers de ces gouvernements qui pourraient être
le plus en danger du fait des EF en comparaison aux compagnies transigées sur des
marchés publics. Ils observent que, de toutes les EF, c’est le pétrole qui a la plus
forte valeur à risque, mais c’est le charbon qui offre le plus fort potentiel de
réduction des émissions de CO2.
Dans un ordre d’idées parallèle à celui de Nelson et al (2014), Ritchie et
Dowlatabadi (2015) citent Aissaoui (2013) qui explique que les pays membres de
l’Organisation des Pays Exportateurs de Pétrole ont besoin d’un prix élevé du baril
17
de pétrole afin d’atteindre le seuil de rentabilité de la production de cette
ressource afin de soutenir leurs budgets nationaux.
Bullard (2014) tout en ne prenant pas position sur la question considère le
désinvestissement comme un challenge. En effet, à court terme le pétrole et le gaz
naturel ne sont pas substituables entièrement dans les domaines du transport, de
l’aviation, la chimie et l’agriculture pour ne citer que ceux-là. De plus, si on devait
l’agréger en classe d’actif, l’on arriverait au constat que les EF ont une importante
capitalisation boursière. En effet, au moment de la recherche, les 1 469
compagnies listées comme faisant partie des industries du pétrole et du gaz
naturel représentaient 4 650 milliards de $. Aussi, les compagnies de ce secteur
présentent des caractéristiques financières (dividende, croissance, liquidité et
taille des actifs disponibles pour investissement) recherchées par beaucoup
d’investisseurs. Il mentionne que chaque dollar désinvesti des EF ne se traduira
pas automatiquement en investissement équivalent dans les énergies
renouvelables. Ritchie et al (2015) estiment que le défi du désinvestissement se
situe au niveau de la dépendance des investisseurs aux rendements de dividendes
du secteur des EF. Ainsi, une institution moins dépendante à ces rendements à
court terme serait capable d’opter pour la croissance à long terme en lieu et place
des dividendes importants des secteurs de service aux collectivités et énergétique.
La justification de ce point vient du fait qu’ils estiment qu’environ 80 % des
dividendes des services aux collectivités aux É-U proviennent des énergies fossiles.
Les tenants du désinvestissement, quant à eux, ont également plusieurs
arguments justifiant leur position. Le premier est relatif aux actifs désuets
(stranded assets) que l’on rencontre chez presque tous les tenants de cette
position. Paun, Knight et Chan (2015) décrivent les actifs désuets comme étant
ceux qui perdent de la valeur ou se transforment en passif avant la fin de leur
durée de vie économique espérée. Ils expliquent que ce risque de désuétude s’est
accru à cause du durcissement de la réglementation sur le climat au niveau
mondial, à cause des progrès technologiques dans le domaine énergétique et à
cause d’arguments purement économiques. L’argument du durcissement de la
18
réglementation climatique est soutenu par le fait que de plus en plus de pays, de
régions et d’entités locales prennent des mesures afin de réduire leurs émissions
de GES. Celui des progrès technologiques dans le domaine énergétique est
soutenu par le fait que des solutions en matière d’énergies renouvelables
deviennent de plus en plus abordables sans oublier que ces énergies sont de plus
en plus vertes. Enfin, l’argument économique est appuyé par le fait qu’il y a
profusion d’offres de pétrole sur le marché ce qui fait baisser les prix alors que
dans un autre côté les pétroles non conventionnels ont un seuil de rentabilité qui
se situe autour de 80 USD/baril. Ce qui entraine une baisse de valeur des
compagnies opérant en dessous de ce seuil de rentabilité, car elles essuient des
pertes. Nelson et al (2014) précisent que ces actifs désuets peuvent avoir une
nature physique (comme une usine) ou être des ressources (comme le gaz). Du
reste, ce risque de désuétude pourrait avoir un impact systémique sur le secteur
énergétique si les compagnies impactées n’arrivent plus à financer des projets
d’investissement futurs.
Une réflexion en faveur du désinvestissement tire son origine du domaine
psychologique et est défendue par Arbuthnott et Dolter (2013). Ils se basent sur
Kahneman (2011) qui explique qu’en situation de choix, l’investissement dans une
option augmente considérablement les chances que la même option soit de
nouveau choisie même lorsque de meilleures alternatives sont disponibles. Ils
translatent ce raisonnement aux investissements dans les EF qui ont des
conséquences à long terme sur l’environnement qui sont occultées au profit d’une
augmentation desdits investissements. En toute logique, l’on devrait désinvestir
des EF alors que dans les faits l’on s’empresse lentement à aller vers cette solution.
Arbuthnott et al (2013) interprètent cela par le fait que l’humain fonctionne par
intuition et raisonnement. L’intuition qui s’opère rapidement, car basée en grande
partie sur la mémoire et les habiletés innées, pousse à préférer des situations que
nous avons déjà expérimentées dans le passé. Alors que, le raisonnement requiert
des efforts, une attention soutenue et est contraint par nos propres limites.
L’intuition est donc privilégiée par rapport au raisonnement. De plus, admettre
19
qu’une stratégie que nous avons adoptée préalablement ne fonctionne pas peut
entrainer des dommages en ce qui concerne la réputation et nuire à l’estime de
soi. Conséquemment, les preneurs de décisions refusent de franchir ce pas et
choisissent de procrastiner en investissant plus de ressources dans une stratégie
qui ne fonctionne pas en espérant qu’avec l’ajout de plus de ressources la situation
changerait. Selon eux, toutes ces forces entrainent une inertie sur la question du
désinvestissement et de lents changements vers les énergies renouvelables.
Sireklove (2016) trouve que le désinvestissement a un faible impact sur la
performance et le risque à long terme. Pour aboutir à ces résultats, elle étudie la
question sous l’angle du désinvestissement du secteur énergie (entre 1995 et
2015) et sous celui de la détention des réserves d’EF (entre 2004 et 2015). Les
compagnies possédant des réserves d’EF sont obtenues avec la liste Carbon
Underground 200 et son indice de référence est le S&P 500. Le tracking error6 du
S&P 500 excluant le secteur énergétique (1,89 %) est plus grand que celui du
S&P 500 excluant les compagnies possédant des réserves d’EF (1,43 %). Elle note
que des différences existent à court terme entre l’indice et les portefeuilles filtrés,
mais celles-ci tendent à s’annuler à plus long terme. Aussi, elle attire l’attention
sur le fait que de façon pratique le désinvestissement pourrait avoir un impact
fiscal pour les investisseurs à long terme par la réalisation d’un gain en capital plus
rapidement que prévu.
L’étude de Trinks, Scholtens, Mulder et Dam (2017) converge avec celle de
Sireklove (2016) tant au niveau méthodologique qu’au niveau des résultats. La
différence est que Trinks et al (2017) utilisent comme portefeuille de référence
l’ensemble des titres du CRSP aux É-U entre 1927 et 2015 (soit 12 141 titres) et
considèrent quelques mesures de performance additionnelles comme le ratio de
Sharpe, le ratio de Sortino et l’analyse multifactorielle à la Carhart (1997) pour
dégager la valeur ajoutée. Ils analysent, en outre, le fait d’exclure soit le pétrole et
le gaz, soit le charbon ou soit l’ensemble de ces EF. L’un des résultats est que le
6 Le tracking error est une mesure qui nous donne la variabilité avec laquelle un portefeuille réplique ou calque un indice.
20
scénario qui réduit le moins l’univers de titres dans lesquels on peut investir est
l’exclusion du charbon. Aussi, ils ne trouvent pas à une différence significative
entre la performance ajustée au risque du portefeuille de marché et des différents
portefeuilles filtrants les EF. D’ailleurs, les alphas des portefeuilles filtrés dans
l’ensemble ne sont pas significatifs ce qui induit que le désinvestissement selon les
scénarios concernés a peu d’impact sur le portefeuille de marché.
La firme Northstar Asset Management dans un rapport paru en 2013 apporte
également de l’eau au moulin des tenants du désinvestissement. Dans cette
étude, cette firme soutient la thèse que le coût du désinvestissement des EF a été
grandement exagéré. Elle est une réponse directe à l’article de Adler et al (2008).
En effet, ce rapport considère qu’Adler et al (2008) excluent une portion
disproportionnée de l’univers (20 %) alors que l’exclusion du secteur énergie en se
basant sur les indices MSCI ACWI7 et S&P 500 se ferait en enlevant environ 10 %
de la capitalisation boursière de ces indices. Cela a pour effet de réduire le coût du
désinvestissement tel que calculé par Adler et al (2008) de moitié pour se situer à
0,15 % de pénalité sur la croissance annuelle des rendements. De plus, sur la
même fenêtre d’observation de vingt ans la performance ajustée au risque du
S&P 500 ex-énergie est supérieure à celle du S&P 500 à cause de la faible volatilité
du premier (15,16 %) par rapport au second (15,82 %).
Geddes (2013) analyse l’impact du désinvestissement du Russell 3000 en
enlevant les « Filthy fifteen » soient les compagnies considérées comme étant les
plus dangereuses en se basant sur la quantité de charbon extrait ou brulé en
combinaison avec d’autres mesures. Il trouve que le désinvestissement sur cette
base produira un tracking error de 0,14 % alors que le désinvestissement du
secteur entier de l’énergie augmenterait cette mesure à 0,60 %, ce qui est quand
même faible.
Ibikunle et al (2017) vont au-delà des EF pour analyser des fonds communs de
placement européens caractérisés de vert ou noir. Ils appellent fonds vert un fonds
7 MSCI All Country World Index
21
qui est engagé au niveau environnemental et inclus des compagnies ayant une
conduite qui va dans ce sens, engagé dans la protection des ressources naturelles,
dans des technologies propres ou des projets d’efficience énergétique. Par
opposition, un fonds noir investit dans des compagnies à haute intensité de
carbone et une forte utilisation des ressources naturelles. Ce qui prend en
considération par ricochet les compagnies sur la chaine de valeur des EF, des
compagnies minières ou liées à d’autres matières premières. Ils trouvent que la
performance des fonds verts est de manière significative en deçà de celle des
fonds conventionnels entre 1991 et 2014. De plus, la performance ajustée au
risque des fonds verts sur la même période ne se différencie pas de manière
significative de celle des fonds noirs. Pour aboutir à ces résultats, ils étudient 175
fonds verts, 259 fonds noirs et 976 fonds conventionnels qui sont filtrés grâce aux
données de Thomson Reuters Eikon. Puis, ils soumettent les rendements de
portefeuilles construits à partir de ces fonds aux quatre facteurs de Carhart (1997)
et aussi au facteur marché du CAPM. Une de leurs conclusions est que la
performance des fonds noirs diminue dans le temps alors que celle des fonds verts
s’améliore progressivement. Ce résultat suggère que les fonds verts ont eu une
mauvaise tarification à leur émergence. Avec le passage du temps, cette
tarification s’est améliorée, car le marché manquait d’information de qualité à cet
effet dans le passé.
2.3 Évaluation de la performance
Une bonne partie de l’analyse financière présentée dans les articles ci-dessus
repose sur la théorie moderne de portefeuille dont le pionnier est Markowitz
(1952). Ce dernier présenta le modèle du choix des actifs dans un contexte
moyenne-variance. Ainsi, un investisseur qui est averse au risque aura tendance à
préférer une faible variance8 et des rendements espérés plus élevés. Dans un
contexte de portefeuille, cet investisseur peut diversifier son portefeuille à cause
de la corrélation existante entre les actifs le composant et arriver à un ensemble
8 Mesure de risque traduisant la moyenne des écarts au carré autour de la moyenne.
22
de portefeuilles efficients par la résolution d’un problème d’optimisation
quadratique. De plus, cette théorie suggère que la restriction de l’ensemble des
titres dans lesquels il est possible d’investir aura un impact négatif du fait d’un
coût au niveau de la diversification comme énoncé par Fischel (2015). En d’autres
termes, la réduction de l’univers d’investissement par des contraintes aura des
conséquences défavorables.
Bon nombre d’études en finance analysent la performance avec le ratio de
Sharpe qui est une mesure largement répandue à la fois dans la littérature et dans
la pratique. Cette mesure présentée par Sharpe (1966, 1994) en tant que valeur
ajoutée sur la volatilité (reward-to-variability) donne la performance excédentaire
au taux sans risque d’un portefeuille par unité de risque engagé pour atteindre ce
rendement. Il permet d’évaluer et de comparer de manière absolue des
portefeuilles en fonction du rendement additionnel ajouté au taux sans risque par
unité de risque. Une autre mesure très utilisée est le ratio d’information qui a été
présenté premièrement par Treynor et Black (1973) comme le ratio d’évaluation
(appraisal ratio). Ce ratio mesure le rendement excédentaire d’un portefeuille par
rapport à son indice de référence par unité de risque actif. Goodwin (1998)
présente différentes manières de le calculer et nous nous en inspirerons plus loin
dans la section méthodologie. Ce ratio permet de juger de la pertinence d’une
stratégie par rapport à un investissement dans l’indice de référence.
Fama et French (1993, 1995 et 2014) contribuent à l’amélioration de
l’évaluation d’actifs avec l’ajout de quatre nouveaux facteurs à celui qui
représente le marché. Ce dernier facteur est issu de la théorie du Capital Asset
Pricing Model (CAPM) qui a été conçue simultanément par Sharpe (1963, 1964),
Treynor (1961), Mossin (1966), Lintner (1965, 1969) et Black (1972). Avec le CAPM,
les rendements sont expliqués à l’équilibre par le bêta du portefeuille par rapport
au marché. Le bêta est la sensibilité du portefeuille aux variations du marché. Il
peut être encore vu comme la contribution d’un portefeuille ou d’un actif au bêta
du marché, car ce dernier étant une moyenne pondérée des bêtas des actifs qui le
23
compose. Le CAPM est généralement reconnu comme valable malgré les
hypothèses fortes qu’il utilise.
L’approche de Fama et French tire également son origine de celle de Ross
(1976) qui a travaillé sur l’Arbitrage Pricing Theorie (APT). Selon cette théorie, le
rendement des actifs peut être expliqué par plusieurs facteurs et non un seul. Il ne
définit pas ces facteurs de manière explicite et ne donne pas leur nombre faisant
du CAPM un cas particulier de l’APT. Ces facteurs peuvent être macroéconomiques
ou fondamentaux.
C’est ainsi que Fama et French (1993) ajoutent d’abord deux facteurs (taille et
valeur) au facteur marché. Puis récidivent en 2014 en ajoutant les facteurs
investissement et profitabilité opérationnelle pour expliquer la variation des
rendements. C’est justement cette dernière approche que nous utiliserons dans
l’évaluation de la performance de nos portefeuilles.
3 Questions de recherche et hypothèses
Malgré les divergences de points de vue sur la question du désinvestissement,
force est de constater un momentum dans ce mouvement. Comme précisé plus
haut, bien que tirant ses origines des universités américaines, il s’est par la suite
étendu aux fondations, aux municipalités, aux caisses de retraite, aux banques et
aux autres investisseurs. Il a aussi permis l’éclosion de nombreuses initiatives ou
groupes tels que 350.org, Carbon Asset Risk, Carbon Tracker, Divest/Invest ou
encore Portfolio Decarbonisation Coalition qui en sont dorénavant le fer-de-lance.
C’est cette croissance fulgurante que la firme de consultants Arabella (2015) met
en exergue dans un rapport. Cette croissance qui est également géographique voit
apparaitre de plus en plus de produits excluant les EF. 350.org illustre cela en
relevant qu’entre 2014 et 2016 les actifs commis au désinvestissement sont passés
de 50 milliards $ à 5 000 milliards de $.
Nous contribuons au débat sur le désinvestissement dans les EF en tentant de
répondre à la question de recherche suivante : quel est l’impact du
24
désinvestissement des EF dans des portefeuilles d’investissement pour un
investisseur institutionnel canadien ?
Pour répondre à cette question, nous posons les trois hypothèses suivantes :
• H1 : L’exclusion des EF a un impact important sur la structure des portefeuilles,
notamment leur répartition sectorielle par rapport aux indices de référence.
Cette hypothèse nous conduira à identifier les titres à exclure et à apprécier
l’évolution des poids des portefeuilles correspondants dans les indices de
référence pertinents.
• H2 : L’exclusion des EF nuit à la performance financière des portefeuilles.
L’évaluation de cette hypothèse nous conduira à analyser de façon ex post la
performance des différentes stratégies d’exclusion que nous aurons établies.
Cette performance sera établie selon différentes approches généralement
reconnue pour s’assurer de la convergence des analyses.
• H3 : L’exclusion des EF a un impact significatif sur les frontières efficientes.
Cette dernière partie nous permettra d’apprécier l’impact de l’exclusion des
EF sur des frontières efficientes obtenues avec une approche traditionnelle et
une approche conditionnelle (ex ante) avec laquelle nous améliorons la
construction desdites frontières.
4 Données et méthodologie
L’univers de titres considérés pour la réalisation du mandat est le
S&P Global 1200. Cet univers est une agrégation de sept sous indices de S&P qui
pris individuellement capturent 95 % de capitalisation boursière de chacun des
pays concernés et mis ensemble représente 70 % de la capitalisation boursière
mondiale. Les sous-indices composant cet univers sont :
• S&P Europe 350 : composé des 350 plus grandes capitalisations boursières
dans seize pays développés européens (Allemagne, Autriche, Belgique,
Danemark, Espagne, Finlande, France, Hollande, Irlande, Italie, Luxembourg,
Norvège, Portugal, Suède, Suisse et Royaume-Uni).
25
• S&P/ASX All Australian 50 : représentant les 50 plus grandes capitalisations
boursières australiennes.
• S&P 500 : composé des 500 plus grandes capitalisations américaines.
• S&P/TOPIX 150 : constitué des 150 plus grandes capitalisations japonaises.
• S&P Asia 50 : constitué des 50 plus grandes capitalisations boursières dans 4
pays asiatiques (Corée du Sud, Hong Kong, Singapour et Taiwan)
• S&P/TSX 60 : composé des 60 plus grandes capitalisations canadiennes.
• S&P Latin America 40 : représentant les 40 plus importantes capitalisations
boursières de cinq pays d’Amérique latine (Brésil, Chili, Colombie, Mexique et
Pérou).
Chacun de ces indices peut être décomposé selon la classification industrielle
GICS. De plus, la pondération des titres est déterminée selon la capitalisation
boursière avec un rééquilibrage trimestriel (mars, juin, septembre et décembre).
Les tableaux 1 et 2 de l’annexe 1 présentent une évolution du nombre de
compagnies par pays et région dans cet univers. Dans le cadre, de notre mandat
nous ferons des analyses à l’international pour avoir une perspective mondiale
puis nous reproduirons les mêmes analyses au niveau du S&P 500 et du
S&P/TSX 60 afin de mettre en évidence nos résultats plus spécifiquement aux É-U
et au Canada, mais toujours dans la perspective de l’investisseur canadien.
Nous obtenons les informations financières (prix, dividende, rendement,
capitalisation) sur les titres à partir des données de Bloomberg. Ces données sont
des valeurs quotidiennes. La période d’échantillonnage va de 2006 à 2016 et
correspond à 2858 rendements quotidiens pour le portefeuille représentant
l’univers. Les rendements quotidiens calculés sont des rendements totaux c’est-à-
dire que nous considérons le réinvestissement de dividende selon la formule
suivante pour le titre i sur la période allant de t=1 à t=n, ri,t=Prixi,t+Dividendei,t
Prixi,t-1-1.
L’écart-type des rendements du titre i est obtenu avec 𝑠𝑖=[∑ (𝑟𝑖,𝑡−�̅�𝑖)
2𝑛𝑡=1
𝑛−1]1/2
.
26
Toutes les analyses sont effectuées dans la perspective d’un investisseur
canadien, ce qui implique que toutes les valeurs sont converties en dollar
canadien. L’analyse de la performance des portefeuilles est effectuée à partir des
ratios de Sharpe et d’information. Le ratio de Sharpe d’un portefeuille nous
permet de déterminer sa valeur ajoutée au taux sans risque par unité de risque
avec la formule suivante Sharpeport.=rport.-rf̅
Sport. avec rport. étant le rendement du
portefeuille, Sport. son écart-type et rf̅ le taux sans risque moyen sur la période
visée. Nous obtenons cette dernière composante à partir des rendements des
obligations et des bons du Trésor de la banque du Canada. Ces taux sans risque
sont présentés à l’annexe 2. Les ratios d’informations présentent la performance
excédentaire d’un portefeuille par rapport à un indice de référence par unité de
risque actif engagé. Ils sont calculés de la manière suivante :
RIport.=rendement actif
risque actif=
Raport.
SRaport.. avec {
Rat=rport.,t-rind,t
SRaport.=S(rport.-rind) où Rat est un
rendement actif quotidien du portefeuille tandis que Raport. représente le
rendement quotidien moyen obtenu par ce même portefeuille sur une période de
temps plus allongée (exemple 1 an ou 5 ans). Le dénominateur SRaport. est l’écart-
type d’un vecteur de rendement actif du portefeuille sur la même période de
temps.
Nous identifions les titres à exclure par le biais de six scénarios qui nous
permettent d’implémenter des exclusions fortes ou modérées. On entend par
scénario, un niveau de filtrage qui est appliqué à l’un des indices utilisés.
Le scénario restreint qui se traduit par une exclusion forte, filtre toutes les
entreprises qui sont associées à toutes les EF en fonction des critères
d’appartenance à une industrie et de détention de réserve. La logique est de
retirer tout risque associé au gaz, au pétrole et au charbon tout en essayant de
respecter les contraintes climatiques mentionnées précédemment.
Conséquemment, il s’avère pertinent de déterminer l’impact d’un tel niveau
27
d’exclusion. Les critères d’exclusion qui sont considérés de manière conjointe
sont :
• Tous les types d’EF.
• Toutes les entreprises dont l’activité principale (producteurs et fournisseurs)
est directement liée aux énergies fossiles. Ces entreprises sont déterminées à
partir des sept sous-industries (GICS) appartenant au secteur énergétique. Une
description de ce secteur est présentée à l’annexe 3.
• Les entreprises publiques identifiées comme détentrice de réserve d’EF. Les
réserves ciblées sont les réserves 2P soit les réserves probables + prouvées.
Ces réserves représentent celles qui ont 50 % de chance d’être exploitées.
Les scénarios classés dans la catégorie des scénarios modérés nuancent les
seuils d’exclusion des compagnies en fonction de différents critères. Ces scénarios
et critères sont :
• Les entreprises détenant des réserves de pétrole ou de gaz.
• Les entreprises détenant des réserves de charbon.
• Les entreprises détenant des réserves de charbon thermique ou de pétrole
non conventionnel. Étant donné que ces deux sous catégories d’énergies
fossiles sont les plus polluantes, l’on est à mesure de se questionner sur
l’impact de leur exclusion.
• Les entreprises identifiées comme étant des membres des sous-industries
liées au pétrole et au gaz. Il s’agit des six sous-industries suivantes Gaz &
Pétrole intégrés, Exploration & Production, Raffinage & Commercialisation,
Stockage & Transport, Forage, Équipement & Services.
• Les entreprises dont l’activité principale est liée au charbon thermique. Il s’agit
d’exclure les entreprises de la sous-industrie Charbon & Combustibles
uniquement. En effet, le charbon thermique a été plus controversé que le
charbon métallurgique. D’ailleurs, les mines de charbon métallurgique
appartiennent au secteur 15 et à la sous-industrie Acier (15104050).
28
L’ensemble de ces scénarios est en harmonie avec les politiques des fonds
négociés en bourse (FNB) qui excluent les EF. En effet, dans un échantillon de 23
FNB nord-américains 8 utilisent une politique qui procède à des exclusions de
réserve, 12 d’entre eux utilisent des exclusions basées sur la classification
industrielle, 4 utilisent des filtres basés sur les revenus tirés des EF et 3 se basent
sur d’autres critères. L’annexe 4 présente un extrait de ces politiques d’exclusion.
Les compagnies possédant des réserves d’EF sont identifiées à partir des
informations du fournisseur de données Trucost qui est une filiale de la compagnie
S&P Dow Jones Indices. Ces données nous permettent de distinguer le type
d’énergie fossile9 et la nature des réserves (1P ou 2P) détenues. Dans cette
optique, nous répliquons la couverture géographique de notre indice de référence
dans l’outil Eboard de Trucost afin d’avoir une liste des compagnies disposant des
réserves d’EF. Ensuite, nous croisons cette liste avec les compagnies présentes
dans notre univers de titres. Un résumé de ce croisement est présenté au
tableau 4.1.
Tableau 4.1 : Nombre de compagnies possédant des réserves d’EF
Type de réserve détenue Nombre de compagnies dans Trucost
Croisement entre Trucost et l’indice de
référence
Pétrole Tous les types 143 62
Non conventionnel 96 46
Gaz Tous les types 139 61
Non conventionnel 11 3
Charbon Tous les types 33 9
Thermique 32 9 Ce tableau présente le nombre de compagnies possédant des réserves d’énergie fossile selon Trucost dans les pays suivants : Allemagne, Australie, Autriche, Belgique, Brasil, Canada, Chili, Colombie, Corée du Sud, Danemark, Espagne, États-Unis, Finlande, France, Grèce, Hollande, Hong Kong, Irlande, Italie, Japon, Luxembourg, Mexique, Norvège, Pérou, Portugal, Royaume-Uni, Singapour, Suède, Suisse et Taiwan. Le nombre d’entreprises est présenté par type d’énergie fossile. La liste des compagnies est ensuite croisée avec celle de notre univers de référence à partir des ISIN des compagnies.
Ce tableau nous permet de voir que les scénarios qui excluront le moins de
compagnies sont ceux qui sont en lien avec le charbon et le gaz non conventionnel.
9 Voir le tableau de l’annexe 5 pour la liste des champs de données extraites de Trucost
29
Nous effectuerons également une analyse de la performance avec la
méthodologie de Fama et French (2014) qui prend en considération cinq facteurs
de risque. Cette approche est une évolution de Fama et French (1993) qui
considérait initialement trois facteurs soit la prime de risque de marché (Rmt-Rft),
le facteur de taille (SMBt) et le facteur valeur (HMLt) pour expliquer les
rendements. SMBt représente les rendements d’un portefeuille diversifié de
petite capitalisation moins les rendements d’un portefeuille de grande
capitalisation. HMLt représente la différence de rendements entre des
portefeuilles diversifiés de titres ayant des multiples de valeur au livre sur valeur
marchande élevée et faible. Tandis que le portefeuille Rmt représente le
rendement du portefeuille de marché pondéré par la capitalisation boursière et
Rft le taux sans risque. Les deux facteurs additionnels qui s’ajoutent sont la
profitabilité opérationnelle (RMWt) et les investissements (CMAt). RMWt
représente la différence entre les rendements de deux portefeuilles diversifiés
qualifié de robuste et faible en ce qui concerne leur profitabilité opérationnelle.
Le facteur CMAt est la différence entre les rendements de deux portefeuilles
diversifiés qualifiés d’agressifs et conservateurs au niveau des investissements des
compagnies les composant. On s’attend à ce que ces facteurs expliquent assez
bien les rendements des portefeuilles que nous analyserons. Nous étudierons
l’alpha des portefeuilles découlant des régressions de la forme
Ri,t-Rf,t=αi+βRm(Rmt-Rft)+β
SMBSMBt+βHMLHMLt+β
RMWRMWt+βCMACMAt+εit
Pour bâtir ces régressions, nous utilisons les données de Kenneth French
disponible sur son site Web10 et les convertissons en CAD. Nous utilisons
uniquement les portefeuilles issus du S&P 500 pour effectuer cette analyse parce
que notre couverture géographique internationale ne correspond pas à celle de
Fama et French et il n’existe pas de facteurs quotidiens typiquement canadiens,
mais plutôt des facteurs nord-américains.
10 http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/index.html
30
Pour satisfaire à notre troisième hypothèse de recherche, nous construisons
des frontières efficientes en lien avec nos scénarios. Cette analyse est réalisée
pour apprécier l’impact des exclusions d’EF sur les frontières par rapport à des
frontières sans exclusions. Les portefeuilles utilisés dans cette partie représentent
les onze secteurs GICS sans exclusion d’une part et d’autre part ces mêmes
secteurs « défossilisés »11 selon les scénarios. Par exemple, les portefeuilles dans
le cadre d’une exclusion forte dans l’univers sont présentés dans le graphique 4.1.
Graphique 4.1 : Portefeuilles utilisés pour la construction de frontières efficientes dans le cas d’une exclusion forte.
On constate de prime abord qu’il y a 10 secteurs et non 11 dans ce graphique
parce qu’avec l’exclusion forte, on enlève également le secteur énergie en entier
tout en « défossilisant » les secteurs restants. De manière spécifique, nous
reconstruisons des portefeuilles sectoriels qui excluent les compagnies possédant
des réserves d’EF tel que défini dans le scénario restreint.
La construction des frontières consistera donc à résoudre le problème suivant
chaque fois 𝑚𝑖𝑛𝑤𝑤′𝑉𝑤 tel que 𝑤′𝟙 = 𝟙 et 𝑤′𝔼(𝑟) = 𝑅 où 𝔼(𝑟) sera notre matrice
11 Bien que ce mot n’existe pas, nous l’avons employé pour illustrer notre procédure en pensant que le lecteur en saisira la portée.
Ce graphique montre les secteurs GICS ayant servis à construire la
frontière efficiente dans le cas d’une exclusion forte. Les secteurs
portant la mention ex ont été filtrés selon ce scénario.
31
de rendements historiques réalisés, 𝑅 le rendement ciblé du portefeuille, w le
vecteur de poids positifs et V la matrice de variance-covariance des rendements
des actifs. La solution optimale w* est obtenue de la manière suivante
(w*
λ1λ2
)=(2V 𝟙 𝔼(r)𝟙' 0 0𝔼(r)' 0 0
)
-1
(0𝟙
R
) avec 𝜆1 et 𝜆2 étant les multiplicateurs de
Lagrange.
Étant donné que l’approche précédente considère que l’ensemble des
volatilités historiques ont le même poids (en situation de variance
homoscédastique), nous la transformerons avec une approche plus dynamique de
prédiction de la volatilité (en situation de variance hétéroscédastique). La finalité
est de déboucher sur une transformation de notre matrice de variance-
covariance. Cette approche est d’autant plus pertinente que les séries financières
montrent de fortes autocorrélations dans les rendements au carré. Pour répondre
à cette contrainte, nous modélisons la volatilité selon l’approche GJR de Glosten,
Jagannathan et Runkle (1993) afin d’effectuer des prédictions (ex ante)
nécessaires à la construction des frontières. Cette approche change la
modélisation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (GARCH) de
base en ajoutant une fonction indicatrice pour tenir compte que généralement les
chocs négatifs contribuent plus à la volatilité que les chocs positifs dans les séries
financières. Il s’agit du leverage effect. Mais avant toute chose, il convient de
présenter en quoi consiste un modèle vanille GARCH.
Le modèle GARCH vient de Bollerslev (1986) qui dans sa thèse de doctorat s’est
inspiré des travaux d’Engle (1982) sur la modélisation ARCH. Il a fait évoluer cette
dernière approche pour aboutir à un modèle généralisé. Cette méthodologie vient
corriger des insuffisances de la modélisation ARMA (AutoRegressive Moving
Average) de Box et Jenkins pour effectuer des prédictions. La modélisation ARMA
consiste à utiliser des valeurs passées et présentes d’une série stationnaire telles
que définies dans l’équation suivante
32
Yt=ϕ0+ϕ1Yt-1+ϕ2Yt-2+…+ϕpYt-p⏟ ω0
+ϵt+ω1ϵt-1+ω2ϵt-2+…+ωqϵt-q avec Yt la
variable dépendante, Yt-i la variable dépendante déphasée de i périodes, p l’ordre
du modèle autorégressif, q l’ordre du modèle de la moyenne mobile, ϵt le résidu
au temps t, ϕ1…ϕp et ω1…ωq les coefficients à estimer.
La modélisation GARCH se déroule selon les étapes qui suivent :
• On identifie les paramètres du modèle chronologique de base ARMA (p,q) en
utilisant les fonctions d’autocorrélations et d’autocorrélations partielles de la
série Yt. En complément aux fonctions d’autocorrélation, nous utilisons aussi
d’autres critères comme la variance du modèle et le critère d’information
d’Akaike (AIC). L’AIC nous permet d’apprécier la qualité du modèle en fonction
de sa vraisemblance tout en pénalisant les modèles qui utilisent un nombre
élevé de variables. Les meilleurs modèles ont donc de faibles AIC et variance.
• On modélise les résidus avec le modèle GARCH
ϵt=ztσt avec zt~N(0, 1) une innovation
σt2=α0+∑βiσt-i
2
p
i=1
+∑αiϵt-i2
q
i=1
=α0+β1σt-12 +…+βpσt-p
2 +α1ϵt-12 +…+αqϵt-q
2
Lorsqu’on passe au modèle GJR-GARCH l’équation de la volatilité des résidus
devient
σt2=α0+∑(αj+γj𝕀)ϵt-j
2
q
j=1
+∑βσt-i2
p
i=1
avec 𝕀 une fonction indicatrice qui est telle que {𝕀 = 1 𝑠𝑖 ϵt-1 < 0𝕀 = 0 𝑠𝑖𝑛𝑜𝑛
. Afin de traduire
la pertinence de l’utilisation de la modélisation GJR-GARCH pour la prédiction de
la volatilité, le graphique 4.212 ci-dessous compare des prédictions selon cette
méthode contre celles d’écart-type historique en fenêtre roulante implicite à
l’approche de frontière efficiente traditionnelle.
12 L’annexe 6 présente le même graphique pour nos trois indices
33
Graphique 4.2 : Rendements historiques de l’univers, écarts-types traditionnels et écarts-types GJR-GARCH.
L’on constate que plus la fenêtre de temps est grande plus l’écart-type utilisant
les données historiques sera déphasé par rapport à la volatilité actuelle de la série
de rendements. Alors que l’écart-type prédit selon le modèle GJR-GARCH semble
mieux capter la dynamique évolutive de la volatilité des rendements ainsi que les
effets de clustering.
Conséquemment, nous améliorons notre construction de frontière efficiente
en modifiant la matrice de variance-covariance pour intégrer les volatilités GJR-
GARCH. La procédure est celle qui est décrite ci-dessous.
V*=(
σGJR,1 … 0
⋮ ⋱ ⋮0 … σGJR,n
)(
1 … ρ1,n⋮ ⋱ ⋮ρn,1 … 1
)(
σGJR,1 … 0
⋮ ⋱ ⋮0 … σGJR,n
)=D x C x D
V* = (
σGJR,12 … σGJR,1σGJR,nρ1,n⋮ ⋱ ⋮
σGJR,1σGJR,nρn,1 … σGJR,n2
) où D est la matrice diagonale des
écarts-types prédits selon le modèle GJR-GARCH et C la matrice de corrélation
34
historique. La nouvelle solution optimale 𝑤∗∗ est obtenue en résolvant l’équation
suivante :
(𝑤∗∗
𝜆1𝜆2
) = (2V* 𝟙 𝔼(𝑟)
𝟙′ 0 0𝔼(𝑟)′ 0 0
)
−1
(0𝟙
𝑅
)
Hansen et Lunde (2005) ont montré que le modèle GARCH(1,1) semble bien
performer par rapport à d’autres modèles de prédiction de la volatilité plus
complexes et dans la pratique, il est généralement admis d’utiliser des modèles
parcimonieux pour effectuer des prévisions. Nous nous basons donc sur ces
arguments pour adopter une modélisation GJR-GARCH(1,1,1) dans toutes nos
prédictions de volatilité. Un résumé des paramètres ARMA accompagné de l’écart-
type GJR-GARCH correspondant est présenté à l’annexe 7.
5 Analyse des résultats
Cette section présente les résultats des analyses selon les méthodologies
décrites précédemment. Nous commentons dans un premier temps la structure
des portefeuilles puis analysons leur performance pour terminer par l’analyse des
frontières efficientes.
5.1 Structure des portefeuilles
Notre analyse du poids du secteur énergie converge avec celle du rapport de
la firme Northstar Asset Management (2013) qui trouvait qu’Adler et al (2008)
avait exagéré la taille du secteur énergie sur le plan mondial et aux É-U. Une
moyenne des pondérations quotidiennes du secteur énergie dans nos 3 indices sur
la période allant de 2006 à 2016 nous permet d’obtenir les poids13 consignés dans
le tableau 5.1.
13 Un graphique d’évolution de ces pondérations par secteur et par indice est présenté à l’annexe 8.
35
Tableau 5.1 : Pondération moyenne du secteur énergie
Poids annuel moyen du secteur énergie de 2006 à 2016
Moyenne Minimum Maximum
Univers 9,05 % 4,57 % (année 2006) 11,46 % (année 2008)
S&P 500 10,45 % 7,02 % (année 2016) 13,23 % (année 2008)
S&P/TSX 60 27,40 % 21,32 % (année 2016) 32,24 % (année 2008) Ce tableau présente une moyenne des pondérations quotidiennes du secteur énergie dans les indices mentionnés de 2006 à 2016. Les moyennes annuelles minimale et maximale sur cette période sont aussi présentées avec l’année correspondante au constat de l’extremum.
À l’international et aux É-U, le secteur énergie varie autour d’une moyenne
d’un dixième de la taille des indices. Cette proportion s’accroit au Canada où les
deux secteurs les plus importants en ce qui concerne leur taille dans les indices
sont le secteur financier et celui de l’énergie. Sur le TSX/60, le poids moyen du
secteur énergétique s’élève à 27,40 % sur l’ensemble de la période
d’échantillonnage. Ainsi, selon notre approche, le poids du secteur énergie est
inversement proportionnel à la taille des marchés que nous étudions. Une autre
perspective d’analyse de ces poids est l’année de leur constatation. En effet, sur
les trois indices les poids moyens annuels maximaux sont atteints en 2008. Cela
n’est pas fortuit, car c’est l’année où le baril du pétrole a franchi le seuil de
140 USD14 sur les marchés. On peut déduire qu’avec un tel niveau de prix du
pétrole la valorisation des compagnies dans ce secteur a suivi une tendance à la
hausse, car étant liée à celle des réserves possédées. Les poids moyens minimaux
sont atteints en 2016 en Amérique du Nord et en 2006 à l’international.
Cependant, l’on doit noter que si l’année 2006 était exclue le minimum serait aussi
atteint en 2016 à l’international avec une pondération de 6,63 %. Cette même
année, le baril de pétrole franchissait le seuil de 50 USD après un processus de
décroissance prononcée du prix du pétrole.
Le tableau 5.2 présente le nombre de compagnies exclues chaque année selon
les scénarios d’exclusion que nous avons définis. Nous mettons également en
perspective chaque année le poids de ces scénarios en fin d’année dans les indices
respectifs.
14 L’annexe 9 présente une évolution du prix du pétrole sur la période d’échantillonnage
36
Il est à noter que les pondérations dans ce tableau suivent toutes la même
tendance baissière entre 2008 et 2016. Ainsi, comme dans le cas du secteur
énergie, nous voyons que nos scénarios décroissent sur le plan de l’importance de
la capitalisation relative. En outre, ceux qui excluent le moins d’entreprises et qui
ont les poids les plus faibles sont ceux qui concernent les réserves et l’activité
principale liée au charbon. Tout cela est encore en droite ligne avec les résultats
du Tableau 4.1, car nous avions identifié à la base très peu de compagnies liées au
charbon tant au niveau de la détention de réserves qu’à celui de l’activité
principale. Par contre, le nombre le plus important de compagnies exclues dans
les quatre premiers scénarios sur l’ensemble des indices arrive entre les
années 2012 et 2014 c’est-à-dire lorsque le prix du baril de pétrole oscillait autour
de 100 USD. Un fait à prendre en considération est que ce n’est pas dans cette
période de temps que nous constatons les poids les plus importants d’exclusion.
Ces poids maximaux étaient atteints la plupart du temps autour de 2008. Par ordre
d’importance, après le scénario d’exclusion forte, nous avons l’exclusion de
l’activité principale du pétrole & gaz (six sous-industries), les entreprises détenant
des réserves de pétrole & gaz, les réserves les plus controversées puis les scénarios
charbon.
La tendance baissière des pondérations des scénarios sur la période
d’échantillonnage doit être analysée à l’aune du fait que notre étude ne couvre
pas plusieurs cycles économiques. Il serait juste de penser que ce portrait aurait
été différent sur d’autres cycles passés.
37
N % N % N % N % N % N % N % N % N % N % N %
Nbre total de cie dans l'indice 1256 100% 1267 100% 1261 100% 1258 100% 1232 100% 1244 100% 1239 100% 1239 100% 1233 100% 1250 100% 1269 100%
Activité liée au secteur énergie et réserve d'E.F. 82 5,10% 89 12,58% 98 13,24% 105 13,06% 107 13,46% 109 13,97% 116 12,68% 114 11,19% 113 9,29% 110 7,10% 104 8,39%
Activité liée au pétrole & Gaz 65 4,36% 71 10,64% 78 11,06% 85 10,46% 87 10,68% 88 11,68% 95 10,45% 94 9,28% 95 7,78% 93 6,06% 87 7,13%
Réserve de gaz et de pétrole 41 3,80% 43 8,73% 51 10,63% 55 9,82% 58 9,78% 58 9,90% 62 9,30% 61 7,91% 61 6,37% 58 5,09% 56 5,85%
Réserve de charbon therm. & pétrole non conv. 34 3,37% 36 7,74% 42 8,92% 44 8,38% 46 8,50% 46 8,57% 50 8,07% 49 6,79% 48 5,43% 47 4,27% 44 5,01%
Réserve de charbon 6 0,35% 6 0,91% 6 0,74% 7 1,14% 7 1,29% 7 1,04% 8 1,08% 8 0,88% 7 0,68% 8 0,38% 8 0,58%
Activité liée au charbon 3 0,05% 4 0,15% 5 0,10% 4 0,15% 4 0,18% 5 0,12% 4 0,08% 3 0,06% 3 0,04% 2 0,02% 2 0,01%
Nbre total de cie dans l'indice 532 100% 537 100% 534 100% 526 100% 516 100% 519 100% 518 100% 518 100% 515 100% 532 100% 544 100%
Activité liée au secteur énergie et réserve d'E.F. 33 9,81% 36 12,97% 41 13,19% 44 11,73% 45 12,47% 45 12,54% 48 11,21% 47 10,52% 46 8,56% 44 6,48% 41 7,58%
Activité liée au pétrole & Gaz 30 9,46% 33 12,35% 37 12,83% 39 11,02% 40 11,56% 39 11,92% 43 10,74% 43 10,13% 44 8,43% 43 6,44% 40 7,49%
Réserve de gaz et de pétrole 14 7,36% 16 9,43% 20 10,89% 21 8,98% 23 9,49% 23 9,56% 24 8,09% 24 7,40% 24 5,79% 23 4,38% 22 5,30%
Réserve de charbon therm. & pétrole non conv. 14 7,36% 16 9,43% 20 10,89% 21 9,00% 23 9,51% 23 9,58% 24 8,08% 24 7,39% 23 5,77% 22 4,38% 21 5,20%
Réserve de charbon 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00% 1 0,06% 1 0,09% 1 0,08% 1 0,04% 1 0,02% 0 0,00% 0 0,00% 0 0,00%
Activité liée au charbon 1 0,08% 1 0,12% 2 0,09% 2 0,15% 2 0,19% 3 0,12% 2 0,05% 1 0,03% 1 0,00% 0 0,00% 0 0,00%
Nbre total de cie dans l'indice 70 100% 66 100% 65 100% 65 100% 60 100% 61 100% 61 100% 62 100% 64 100% 63 100% 61 100%
Activité liée au secteur énergie et réserve d'E.F. 14 31,69% 15 32,66% 16 31,56% 17 31,92% 16 31,08% 16 29,87% 17 29,09% 17 26,78% 18 23,76% 16 20,33% 15 23,48%
Activité liée au pétrole & Gaz 12 28,48% 13 30,19% 14 30,28% 15 28,73% 14 26,87% 14 27,35% 15 26,69% 15 24,95% 16 22,67% 14 19,60% 13 22,20%
Réserve de gaz et de pétrole 6 18,33% 7 20,28% 8 20,30% 9 20,38% 9 19,12% 9 18,90% 10 18,06% 10 17,83% 10 13,99% 8 12,68% 8 14,00%
Réserve de charbon therm. & pétrole non conv. 7 20,02% 8 21,59% 9 20,65% 10 22,35% 10 22,04% 10 20,77% 11 19,80% 11 19,00% 11 14,59% 9 12,90% 9 14,94%
Réserve de charbon 1 1,70% 1 1,30% 1 0,35% 1 1,96% 1 2,92% 1 1,87% 1 1,75% 1 1,17% 1 0,59% 1 0,22% 1 0,94%
Activité liée au charbon 1 1,52% 1 1,16% 1 0,94% 1 1,23% 1 1,29% 1 0,65% 1 0,65% 1 0,65% 1 0,50% 1 0,50% 1 0,34%
2015
Ce tableau présente le nombre de compagnies qui ont été incluses dans les indices par année. Ce nombre de compagnies est aussi donné pour chacun des scénarios d’exclusion sur les différents indices sous la colonne N. Le pourcentage de
capitalisation correspondant à chaque N à la fin de l’année est présenté sous la colonne %.
Tableau 5.2: Nombre de compagnies exclues par année et pourcentage de capitalisation correspondant
2016
Un
ive
rsS
&P
50
0T
SX
60
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
38
5.2 Analyse ex post de la performance
5.2.1 Performance alpha avec Fama & French (2015)
Les résultats de la régression avec les cinq facteurs de Fama et French sont
contenus dans le tableau 5.3. Ces régressions qui concernent uniquement l’indice
américain ont dans l’ensemble des coefficients de détermination ajustés assez
élevés. Nous comparons pour chacun des scénarios le S&P 500 auquel est appliqué
le filtre pertinent et la portion exclue qui est agrégée en portefeuille. Puis, les
mêmes analyses sont réalisées en séparant la fenêtre de temps en deux parties
égales. Les périodes testées sont différentes dans les scénarios charbon parce que
selon notre procédure d’identification des titres à exclure nous n’avons pas pu
trouver de titres sur certaines périodes. Ainsi, les quatre premiers scénarios seront
testés sur toute la période et de janvier 2006 à juin 2011 puis de juillet 2011 à
décembre 2016. De plus, l’on doit rappeler que le rééquilibrage des portefeuilles
se fait à l’instar des indices de référence c’est-à-dire trimestriellement.
Sur l’ensemble de la période, aucune des portions exclues n’a un alpha
significativement différent de zéro. Cela traduit le fait que de telles stratégies
n’auraient pas ajouté de valeur. Toutefois, on a une histoire différente sur la
deuxième période pour les scénarios relatifs au charbon. En effet, dans le cas du
portefeuille de réserve de charbon nous avons un alpha significatif et positif alors
qu’avec le portefeuille d’activité liée au charbon l’alpha est cette fois-ci
significativement négatif. Dans ce dernier cas, on détruisait de la valeur plutôt que
d’être neutre à ce niveau. L’on doit cependant prendre en considération que les
portefeuilles charbon sont loin d’être des portefeuilles diversifiés. Certaines
années, il y a seulement une compagnie dans le portefeuille et dans le cas des
réserves, il s’agissait d’exclure l’entreprise Cleveland-Cliffs.
39
R²adj
0,00052 0,56588 -0,26812 0,01578 -0,58253 -0,67624 0,00043 0,00090
(3,61) (41,60) (-11,29) (0,64) (-17,99) (-15,03) (1,08) (3,54) ***
0,00018 1,15708 -0,45697 -0,15689 -0,06239 -0,71198 0,00064 0,00039
(0,97) (64,69) (-14,63) (-4,84) (-1,47) (-12,04) (1,22) (1,14)
0,00051 0,57953 -0,26385 0,01110 -0,58871 -0,69712 0,00043 0,00090
(3,55) (42,11) (-10,98) (0,45) (-17,97) (-15,32) (1,09) (3,52) ***
0,00018 1,14603 -0,46643 -0,15813 -0,04171 -0,69957 0,00062 0,00042
(0,97) (64,04) (-14,92) (-4,88) (-0,98) (-11,82) (1,18) (1,21)
0,00051 0,58630 -0,27273 0,00977 -0,55325 -0,74854 0,00044 0,00089
(3,50) (42,62) (-11,35) (0,39) (-16,89) (-16,45) (1,11) (3,47) ***
0,00015 1,12591 -0,53040 -0,16930 -0,04277 -0,56810 0,00062 0,00036
(0,80) (63,00) (-16,99) (-5,23) (-1,01) (-9,61) (1,22) (1,06)
0,00050 0,57765 -0,27539 0,01163 -0,54278 -0,74030 0,00044 0,00089
(3,51) (42,35) (-11,56) (0,47) (-16,72) (-16,41) (1,11) (3,48) ***
0,00015 1,12663 -0,52963 -0,17029 -0,04345 -0,56727 0,00062 0,00036
(0,80) (63,14) (-17,00) (-5,27) (-1,02) (-9,61) (1,23) (1,05)
janv 09 - juin 11 juil 11 - déc 13
0,00027 0,97361 -0,22060 -0,07000 -0,36556 -0,26749 0,00028 0,00022
(5,61) (162,58) (-23,24) (-8,06) (-33,19) (-17,28) (3,75) *** (4,17) ***
-0,00070 1,59272 0,23802 0,55820 -0,86342 -1,67063 0,00064 0,00021
(-0,84) (14,17) (1,35) (2,35) (-4,24) (-4,76) (0,76) (4,74) ***
janv 06 - juin 10 juil 10 - déc 14
0,00033 0,98949 -0,24651 -0,07300 -0,32237 -0,25337 0,00047 0,00021
(8,22) (267,18) (-37,60) (-11,08) (-35,70) (0,01) (7,37) *** (4,74) ***
-0,00053 1,70478 0,06123 -0,36109 0,14423 -2,07867 0,00064 -0,00134
(-0,94) (33,54) (0,66) (-4,01) (1,15) (-12,10) (0,85) (-2,14) **
βRMW βCMA
********
*** ***
******
***
α βRm βSMB βHML
***
*** *** ***
******
***
*** *** ***
***
71,63%
***
*** *** ***
******
69,27%
71,93%
67,93%
*** *** *** *** ***
************
*** *** *** ***
72,41%
69,89%
*** *** *** *** ***
51,78%
***
******
***
Tableau 5.3 : Résultats empiriques de la régression avec les 5 facteurs de Fama et French
janv 06 - juin 11 juil 11 - déc 16
67,84%
72,24%
******
***
******
*** ***
S&P500 excluant énergie fossile - Rf
Rend. énergie fossile - Rf
S&P500 excluant activité pétrole & gaz - Rf
Rend. Ptf activité pétrole & gaz - Rf
α
2009-2013
2006-2014
Le tableau présente les coefficients i ssus des régress ions . Les va leurs entre parenthèses sont les t-s tats et leurs s igni ficativi tés est représentées à 5% et 1% respectivement par ** et ***. Les va leurs non s igni ficativement
di fférentes de 0 sont en rouge. Rm est la prime de rendement du marché, SMB représente la di fférence moyenne de rendements entre des portefeui l les de peti tes et de grandes capita l i sations , HML représente la di fférence
moyenne de rendement entre des portefeui l les va leur et des portefeui l les croissance, RMW est la di fférence moyenne de rendement entre des portefeui l les robustes et fa ibles au niveau de la profi tabi l i té opérationnel le,
CMA est la di fférence de rendement moyenne entre des portefeui l les de ti tres conservateur et agress i f au niveau des investissements .La période d'échanti l lonnage va du 3 janv. 2006 au 30 déc. 2016 pour tous les scénarios
sauf ceux qui concernent le charbon. Dans le cas des réserves de charbon cette période va du 21 décembre 2009 au 31 décembre 2013. Dans celui du secteur charbon, el le va du 20 novembre 2006 au 19 septembre 2014. Les
régress ions sont également effectuées en divisant la période d'échanti l lonnage où les données sont disponible en deux partie égale. l 'a lpha de ces 2 périodes est présenté dans la section de droi te du tableau.
2006 - 2016
S&P500 excluant réserve de charbon - Rf
Rend. Ptf réserve de charbon - Rf
S&P500 excluant Réserve de pétrole & gaz - Rf
Rend. Ptf. Réserve de pétrole & gaz - Rf
S&P500 excluant réserve de pétrole non
conventionnel & charbon therm. - Rf
Rend. Ptf réserve de pétrole non conventionnel
& charbon therm. - Rf
97,98%
39,42%
97,97%
Rend. Ptf activité charbon - Rf
S&P500 excluant activité charbon - Rf
40
Par contre, tous les portefeuilles du S&P 500 filtrés selon les différents niveaux
d’exclusion ont des alphas positifs et très significatifs. Ces stratégies ont donc été
rentables sur toute la période d’échantillonnage. Cependant, cette bonne
performance résulte des bons résultats sur la dernière sous-période. De toute
évidence, les quatre premières stratégies d’exclusion n’ont pas ajouté de valeur
de janvier 2006 à juin 2011 alors que de juillet 2011 à décembre 2016 nous avons
des alphas positifs et très significatifs. Une annualisation15 des alphas obtenus sur
cette seconde période montre des valeurs fluctuant autour de 22 % tandis que ces
mêmes alphas sur 10 ans annualisés sont approximativement de 13 %.
L’exclusion du charbon aboutit dans les deux cas et sur les sous-périodes à des
alphas significatifs, mais plus faibles que ceux des quatre premiers scénarios.
5.2.2 Performance générale pour l’international, les É-U et le Canada
L’annexe 10 présente des graphiques d’évolution de la richesse cumulée d’un
dollar (1 CAD) investi dans les différents secteurs et les indices de référence. Le
tableau 5.5 donne la richesse cumulée résultante à la fin de la période pour le
secteur énergie et les indices correspondants. Par ordre d’importance, la richesse
cumulée est plus importante dans les indices internationaux, aux É-U puis au
Canada. La richesse cumulée dans le secteur énergie suit le même ordre de
classement.
15 L’annualisation se fait en multipliant les alphas du tableau 5.3 par 255 jours.
41
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
11,02% 19,69% 23,43% 11,02% 17,06% 15,96% 5,97% 25,18% 25,83% 13,48% 15,47% 20,20% 11,07% 25,05% 14,59% 12,15% 12,82% 19,68%
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
10,86% 19,54% 24,66% 11,01% 17,56% 15,86% 5,40% 25,03% 27,26% 13,53% 15,81% 20,12% 12,05% 22,98% 16,56% 11,15% 14,28% 18,06%
sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR
0,454 -0,074 2,161 0,960 0,990 0,289 0,136 -0,209 1,951 1,115 0,694 0,158 0,438 0,146 1,407 0,536 0,688 0,270
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
9,60% 25,22% 12,00% 15,70% 10,79% 21,00% 6,57% 32,95% 13,38% 18,84% 9,92% 26,83% 5,79% 33,91% 7,54% 20,19% 6,66% 27,90%
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
10,94% 19,50% 24,34% 11,00% 17,45% 15,83% 5,47% 25,08% 27,17% 13,53% 15,82% 20,15% 12,02% 23,43% 16,34% 11,33% 14,16% 18,40%
sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR
0,458 -0,044 2,134 0,749 0,985 0,250 0,139 -0,193 1,944 1,074 0,693 0,167 0,428 0,155 1,365 0,504 0,669 0,269
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
8,54% 26,26% 12,26% 16,60% 10,38% 21,96% 6,32% 32,61% 13,75% 18,76% 9,97% 26,60% 5,68% 33,40% 7,52% 20,09% 6,60% 27,55%
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
11,05% 19,65% 24,34% 11,01% 17,51% 15,93% 5,63% 25,13% 27,03% 13,52% 15,84% 20,18% 11,97% 23,54% 16,12% 11,30% 14,03% 18,46%
sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR
0,461 0,025 2,132 0,901 0,983 0,363 0,145 -0,181 1,935 1,282 0,693 0,242 0,423 0,207 1,350 0,575 0,659 0,336
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
8,64% 24,08% 10,40% 15,53% 9,52% 20,25% 6,43% 31,71% 11,46% 19,11% 8,92% 26,18% 3,73% 35,97% 4,37% 23,37% 4,05% 30,33%
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
10,92% 19,57% 24,58% 11,05% 17,55% 15,89% 5,62% 25,13% 27,04% 13,52% 15,84% 20,18% 11,77% 23,23% 16,24% 11,16% 13,98% 18,22%
sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR
0,456 -0,076 2,146 1,534 0,988 0,450 0,144 -0,187 1,936 1,301 0,693 0,241 0,421 0,151 1,377 0,584 0,666 0,302
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
9,48% 25,69% 9,11% 16,25% 9,30% 21,49% 6,52% 31,73% 11,40% 19,07% 8,93% 26,17% 4,59% 36,56% 4,70% 23,55% 4,64% 30,75%
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
10,91% 19,71% 23,59% 11,04% 17,08% 15,97% 5,97% 25,18% 25,84% 13,48% 15,48% 20,19% 10,92% 24,79% 14,67% 12,03% 12,78% 19,48%
sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR
0,452 -0,405 2,059 1,189 0,953 0,080 0,158 -0,285 1,852 0,902 0,675 0,073 0,360 -0,225 1,147 0,199 0,561 -0,072
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
13,64% 34,89% 4,58% 21,99% 9,02% 29,16% 5,63% 33,72% -13,96% 32,18% -4,67% 32,96% -2,72% 68,26% -2,98% 54,30% -2,85% 61,67%
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
11,01% 19,68% 23,45% 11,02% 17,07% 15,95% 5,97% 25,16% 25,85% 13,48% 15,48% 20,19% 11,26% 24,97% 14,65% 12,13% 12,94% 19,62%
sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR sharpe IR
0,458 -0,060 2,048 1,067 0,954 0,143 0,158 -0,112 1,853 1,003 0,675 0,074 0,371 0,531 1,136 0,347 0,565 0,445
CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ CAGR σ
-3,19% 51,60% -12,56% 31,00% -8,00% 42,56% -5,28% 61,50% -17,60% 29,77% -11,66% 48,31% -16,34% 46,48% -3,17% 30,85% -9,99% 39,44%
Ptf réserve Pétr. & Gaz
Indice Ex. réserve pétrole NC & charb. therm.
Ptf réserve pétrole NC & charb. therm.
Indice Ex. réserve charbon
Ptf réserve charbon
Indice Ex. charbon
Indice Ex. réserve Pétr. & Gaz
INTERNATIONAL
sharpe sharpeIndice
Indice avec exclusion forte
Ptf Energie Fossile
Indice Ex. Pétr. & Gaz
Ptf Pétr. & Gaz
USA CANADA
2007-2011 2012-2016 2007-2016 2007-2011 2012-2016 2007-2016 2007-2011 2012-2016 2007-2016
sharpe sharpe
0,458 2,047 0,953 0,158 1,852 0,674 0,362 1,130 0,557
sharpe sharpe sharpe sharpe sharpe
sharpe sharpe sharpe sharpe
0,301 0,709 0,426 0,139 0,664 0,301 0,112 0,330 0,172
sharpe sharpe sharpe sharpe sharpe
sharpe sharpe sharpe sharpe
0,249 0,686 0,388 0,133 0,687 0,305 0,110 0,331 0,172
sharpe sharpe sharpe sharpe sharpe
sharpe sharpe sharpe sharpe
0,276 0,614 0,378 0,140 0,554 0,270 0,048 0,150 0,072
sharpe sharpe sharpe sharpe sharpe
0,507 0,346 0,143 0,552 0,271 0,071 0,163 0,091
sharpe sharpe sharpe sharpe sharpe
Ce tableau présente le rendement effectif, l ’écart‐type annualisé, le ratio de Sharpe et le ratio d’information sur 10 ans et deux sous périodes de 5 ans à savoir 2007‐2011 et 2012‐2016. Ces mesures de performance sont présentées pour les indices fi ltrés selon les scénarios d’exclusion et
aussi pour le portefeuille représentant la portion exclue. Les taux sans risque pour le calcul des ratios de Sharpe proviennent de la banque du Canada. Sur les différentes périodes, les 3 meilleurs (2 meilleurs) ratios de Sharpe (ratios d’information) sont surlignés en vert alors que les 3 pires
(2 pires) ratios de Sharpe (ratios d’information) sont surlignés en jaune.
sharpe sharpe sharpe sharpe
0,334 0,169 0,246 0,108 -0,461 -0,198 -0,069 -0,071 -0,076
sharpe sharpe sharpe sharpe sharpe
Ptf charbon
Tableau 5.4 : Ratio de Sharpe, ratio d'information, écart-type et rendement effectif annuel par période
sharpe sharpe sharpe sharpe
-0,101 -0,433 -0,231 -0,118 -0,620 -0,280 -0,394 -0,131 -0,300
sharpe sharpe sharpe sharpe sharpe
sharpe sharpe sharpe sharpe
0,291
42
Tableau 5.5 : Richesse cumulée de 2006 à 2016 International É-U Canada
Indice de référence 6,89 $ 5,06 $ 4,21 $
Port. secteur énergie 3,41 $ 3,28 $ 2,15 $
Port. énergie fossile 3,58 $ 3,29 $ 2,26 $
Port. Pétr. & Gaz 3,43 $ 3,30 $ 2,18 $
Port. réserve Pétr. & Gaz 3,16 $ 3,08 $ 1,75 $
Port. réserve de pétrole non conv. & charb. therm.
3,13 $ 3,08 $ 1,90 $
Port. réserve de charbon 3,20 $ 0,62 $ 1,09 $
Port. charbon 0,47 $ 0,28 $ 0,45 $ Ce tableau présente la richesse cumulée d’un investissement de base d’un dollar (1 CAD) de 2006 à 2016. Cette richesse cumulée est présentée pour les indices de référence, le secteur énergie et les portefeuilles correspondant aux six scénarios d’exclusion.
Le tableau 5.4 présente des mesures de performance des indices filtrés
comparés chaque fois avec la portion exclue. Les portefeuilles d’activités et de
réserve de charbon ont de façon persistante des ratios de Sharpe classés parmi les
3 pires ratios sur l’ensemble des indices. Il n’est pas étonnant que ces portefeuilles
arrivent aux plus faibles richesses cumulées. Les ratios d’informations des
stratégies d’exclusion du charbon bien qu’étant positifs n’ont pas été les meilleurs
à l’international et aux É-U. Toutefois, sur 10 ans l’exclusion de la sous-industrie
du charbon au Canada produit le ratio d’information le plus important par rapport
à l’ensemble des autres stratégies sur ce marché. L’annexe 11 présente une
évolution de ces ratios d’information année après année pour les différents
indices. Ces graphiques nous montrent que les ratios d’information ont été
globalement positifs au Canada par rapport aux autres marchés. Nous obtenons
dans les faits des ratios d’information positifs entre 55 % et 73 % du temps sur ce
marché. Aux É-U, cette proportion passe à 45 % et à l’international elle varie entre
50 % et 63 %. Ces ratios d’informations sont également plus importants à
l’international et aux É-U comparativement au Canada.
L’exclusion des réserves de pétrole & Gaz et des réserves les plus polluantes
produit les meilleurs ratios d’information sur l’ensemble des marchés sur 10 ans.
Bien qu’étant diversifiés, les quatre premiers scénarios ont des volatilités sur 10
ans beaucoup plus importantes par rapport aux indices filtrés. Cet écart de
43
volatilité devient plus prononcé lorsque l’indice est plus concentré. L’annexe 12
présente une version plus détaillée du tableau 5.4.
L’étude de deux sous périodes de changement de régime du prix du pétrole
nous donne également des ratios d’information positifs sur ces périodes. Comme
le montre le graphique de l’annexe 9, le prix du pétrole était plus ou moins stable
autour de 100 USD entre mai 2011 et juin 2014 puis s’est effondré de juillet 2014
à janvier 2016. Le tableau 5.6 indique que ces ratios d’information ont été plus
importants pendant la période de chute du prix du pétrole pour les quatre
premiers scénarios. Cependant, nous soupçonnons, comme le montrent nos
analyses, que dans des périodes de fortes hautes du prix pétrole que ces ratios
soient plus faibles du fait de la bonne performance des compagnies associées aux
EF. Ainsi, le désinvestissement aurait été moins payant dans des périodes de
hausses soutenues du prix du pétrole.
Tableau 5.6 : Ratios d’information sur des périodes de différents régimes de prix du pétrole
Mai 2011 - Juin 2014 Juil. 2014 - Janv. 2016
Intern. É-U Canada Intern. É-U Canada
Indice avec exclusion forte
0,58 0,78 0,51 1,35 1,38 0,86
Indice ex. Pétr. & Gaz 0,25 0,67 0,3 1,18 1,42 0,86
Indice ex. réserve de Pétr. & Gaz
0,39 0,96 0,43 1,24 1,42 0,95
Indice ex. réserve de pétr. non conv. & charb.
therm. 1,44 0,98 0,55 1,78 1,42 0,92
Indice ex. réserve de charbon
1,49 0,7 0,93 0,31
Indice ex. charbon 1,37 0,85 0,3 0,06 Ce tableau présente les ratios d’information des indices filtrés selon les six scénarios d’exclusion sur deux périodes de changement de régime du prix du pétrole. La période de mai 2011 à juin 2014 a des prix du pétrole plus ou moins stables autour de 100 USD alors que la période de juillet 2014 à janvier 2016 est une période de baisse drastique des prix du pétrole.
5.3 Impact de l’exclusion sur les frontières
La construction de frontières efficientes obéit à la logique d’évaluation des
scénarios d’exclusion sur l’ensemble de portefeuilles optimaux. Des scénarios
auraient un impact négatif en nous privant d’une portion significative de
44
rendement ou en augmentant le risque de façon démesurée. De plus, la théorie
de portefeuille nous enseigne que se priver d’une partie de notre univers
d’investissement se traduirait en coût par rapport à l’univers de base.
Les graphiques 5.1, 5.2 et 5.3 nous présentent les frontières efficientes
traditionnelles. Ce dernier qualificatif est utilisé parce que nous utilisons la
modélisation de base pour la construction de ces frontières et plus
particulièrement des volatilités et incidemment une matrice de variance-
covariance traditionnelle. Dans ces graphiques, nous présentons les frontières
bâties à partir des secteurs GICS sans exclusions puis avec les quatre scénarios
d’exclusion les plus importants. Il s’agit notamment de l’exclusion forte, l’exclusion
du secteur et des réserves de pétrole & gaz et enfin de l’exclusion des réserves les
plus polluantes. L’omission des scénarios incluant le charbon est due à
l’anticipation ceux-ci auraient eu un impact moindre sur les frontières. Les
graphiques sont toujours présentés selon le même format c’est-à-dire un premier
graphique regroupant les frontières sur 10 ans et sur les deux sous-périodes de 5
années. Les frontières avec les données de 10 ans se trouvent toujours au milieu
des frontières des sous-périodes, car étant une moyenne de ces dernières.
Ensuite, nous présentons les frontières sur les différentes périodes soient 2007-
2016, 2007-2011 et 2012-2016. Les frontières de 2007 à 2011 présentent toujours
des rendements plus faibles et des niveaux de risques plus élevés que les
frontières de 2012-2016 à cause de l’impact de la crise financière de 2008. En
outre, les frontières de 2007-2011 sont sur un espace de risque plus étendu que
les autres. Cela traduit la très grande dispersion des portefeuilles sur ce plan. Une
illustration de cette dispersion de portefeuille au niveau du risque est présentée
au graphique 5.7. Toutes les valeurs sont annualisées et les frontières sont bâties
en partant du portefeuille à variance minimale jusqu’au secteur ayant eu le
rendement maximal.
Le constat sur ces trois premiers graphiques est que sur les 10 ans l’exclusion
a eu très peu d’impact sur les frontières. Le zoom sur les frontières montre un
impact, mais qui est toutefois très faible. Cependant, à l’international et aux États-
45
Unis nous observons une perte de rendement significative sur la première période
de 2007-2011. Cet impact est observé avec les scénarios d’exclusion forte,
d’exclusion des réserves de pétrole & gaz et d’exclusion des réserves les plus
controversées. L’impact est minimal sur ces frontières de 2012 à 2016. Sur le
TSX 60, nous constatons un impact très faible. De façon très intéressante, nous
voyons, distinctement sur le zoom du graphique 5.3 que deux frontières avec
exclusion dominent la frontière de base sans exclusion. Cela est contrintuitif. En
effet, nous devons rappeler que nous changeons les caractéristiques des
portefeuilles pour construire les frontières ce qui a une incidence sur la matrice de
variance-covariance. Dans un contexte habituel, on se serait attendu au fait que
les frontières avec exclusion soient toujours dominées par la frontière de base. Ici,
ce n’est pas le cas à cause du changement des caractéristiques des portefeuilles
utilisés pour la construction des frontières entrainant le fait qu’on ait des
frontières avec exclusion qui dominent la frontière de base sur certains pans du
graphique.
Dans le deuxième jeu de graphiques (5.4, 5.5 et 5.6), nous améliorons la
construction des frontières avec la prévision de volatilité à la GJR-GARCH. Cette
fois-ci, nous présentons uniquement l’exclusion la plus forte pour nous faire une
idée de son impact. Sur les 10 années à l’international et aux É-U, la frontière avec
exclusion forte domine la frontière de base sur des portions assez étendues.
Cependant, les conclusions sont identiques au contexte précédent pour les
frontières de 2007 à 2011. Dans le cas de la période 2012-2016 aux États-Unis,
nous constatons que l’exclusion forte prive d’une partie des rendements sur la
frontière près de la zone du minimum global variance. Comme dans le contexte
précédent, l’impact le plus faible de l’exclusion se voit sur le TSX 60.
46
Graphique 5.1 : Frontières inconditionnelles à l’international.
Graphique 5.2 : Frontières inconditionnelles aux États-Unis.
Graphique 5.3 : Frontières inconditionnelles au Canada
47
Graphique 5.4 : Frontières conditionnelles à l’international
Graphique 5.5 : Frontières conditionnelles aux États-Unis
Graphique 5.6 : Frontières conditionnelles au Canada
48
Graphique 5.7 : Frontières inconditionnelles et portefeuilles à l’international
49
6 Conclusion et limites
Cette étude nous a permis d’apprécier l’impact de l’exclusion des énergies
fossiles sur des portefeuilles. Pour ce faire, nous avons établi, différents niveaux
d’exclusion selon des scénarios qui correspondent assez bien aux politiques ex-
énergie fossile des FNB nord-américains. Ces impacts sont établis en prenant la
perspective d’un investisseur canadien. Incidemment, nous n’avons pas investigué
sur l’impact éventuel du taux de change sur nos résultats. De plus, il faudrait tenir
compte du fait qu’il y a un effet blue chips dans les résultats, car notre univers est
construit à partir des titres ayant les capitalisations boursières les plus importantes
sur leurs marchés respectifs. Or, beaucoup de compagnies en lien avec les EF ont
des capitalisations moyennes ou faibles. Cet impact est visible au tableau 4.1 dans
lequel nous saisissons que le croisement des données de Trucost avec notre
univers de titres enlève plus de la moitié des titres. Ainsi, on peut déduire que
cette portion omise représente des titres de plus faible capitalisation.
Toutefois, les résultats sont valables, car les indices utilisés capturent 70 % de
la capitalisation boursière mondiale et les portions exclues sont assez
représentatives de l’univers des EF. Nous trouvons que sur l’ensemble de la
période d’échantillonnage, l’exclusion des EF a été plus payante à l’international
et sur le S&P/TSX 60. L’ensemble de nos analyses convergent sur ces points. De
plus, les différents scénarios d’exclusion ont généré sur la même fenêtre de temps
de la valeur ajoutée aux États-Unis. Ce dernier point est établi en prenant en
considération des facteurs de risque largement reconnus par le marché. Nous
aboutissons aussi au fait que l’exclusion semble avoir eu un impact faible sur les
frontières efficientes sur cette période. Les résultats positifs dans l’ensemble
semblent être dus à la performance après 2011. L’on est donc en droit de se
demander si ces résultats ne sont pas causés par la baisse majeure du prix du
pétrole durant l’année 2014.
Comme nous l’avons vu dans la revue de la littérature, beaucoup
d’investisseurs pensent que l’ISR coûte du rendement. Cependant, selon le Global
50
Risks Report (2018)16 du Forum Économique Mondial de Davos, les risques
environnementaux font partie du top 5 des risques mondiaux en termes de
probabilité d’occurrence et de force d’impact depuis 2011. Ainsi, les changements
climatiques sont des facteurs de plus en plus pris en compte par les décideurs. En
droite ligne avec ce constat, cette étude montre que l’exclusion des EF ne nuit pas
à la performance sur notre période d’échantillonnage sans occulter le fait qu’elle
contribue à améliorer la responsabilité environnementale des investisseurs qui
conduiront de telles stratégies.
L’on ne saurait jamais assez insister enfin sur le fait que les résultats du passé
ne sont pas forcément représentatifs du futur. Cela est d’autant plus vrai que la
fenêtre de temps étudiée est limitée. Les résultats devraient être validés à travers
plusieurs cycles économiques. Nous sommes à ce niveau, tributaire du fait que la
recherche dans ce domaine est à ces débuts et il en va de même pour les données
disponibles.
16 Le graphique de l’annexe 13 présente une évolution des risques mondiaux en termes d’impact et de probabilité d’occurrence de 2008 à 2018.
51
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55
Annexes
Listes des annexes :
Annexe 1 : Répartition du nombre de compagnies dans l’indice de référence sur
la période d’échantillonnage.
Annexe 2 : Taux sans risque canadien pour le calcul des ratios de Sharpe.
Annexe 3 : Description du secteur énergie dans la classification GICS.
Annexe 4 : Extraits de politiques d’exclusion des énergies fossiles de FNB nord-
américain.
Annexe 5 : Champs de données d’énergie fossile extraits du module énergie
fossile de Trucost.
Annexe 6 : Rendements quotidiens d’indice, volatilité historique selon le modèle
GJR-GARCH et la moyenne simple en fenêtre roulante.
Annexe 7 : Paramètres des modèles ARMA(p,q) et écart-type GJR-GARCH(1,1,1)
des portefeuilles.
Annexe 8 : Évolution des pondérations sectorielles dans les indices.
Annexe 9 : Prix du baril de pétrole.
Annexe 10 : Richesse cumulative dans les différents secteurs, les indices de
référence et les portefeuilles filtrés.
Annexe 11 : Évolution des ratios d’information année après année.
Annexe 12 : Statistiques descriptives de la performance.
Annexe 13 : Évolution des risques mondiaux en termes de forces d’impact et de
probabilité d’occurrence.
56
Annexe 1 : Répartition du nombre de compagnies dans l’indice de référence sur la période d’échantillonnage
Région Pays 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Europe de l'ouest Allemagne 33 34 36 35 35 37 39 40 40 41 44
Amérique du sud Argentine 3 3 2 2
Australie et Nouvelle Zélande Australie 52 56 60 55 54 57 51 51 52 54 53
Europe de l'ouest Autriche 3 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3
Europe de l'ouest Belgique 10 10 11 12 11 11 10 10 10 10 10
Amérique du sud Brasil 17 17 17 20 17 18 19 20 19 19 19
Amérique du nord Canada 70 66 65 65 60 61 61 62 64 63 61
Amérique du sud Chili 10 10 11 12 11 11 11 10 10 10 10
Amérique du sud Colombie 2 2 2 2 2 2
Asie de l'est Corée du sud 10 12 13 13 13 13 13 13 11 11 14
Europe du nord Danemark 5 5 6 6 6 6 6 7 9 12 14
Europe du sud Espagne 18 19 20 22 20 20 20 18 19 20 20
Amérique du nord Etats-Unis 530 538 534 526 516 518 517 518 515 532 544
Europe du nord Finlande 6 7 7 8 8 8 9 9 10 9 9
Europe de l'ouest France 49 50 52 51 50 50 52 52 49 50 49
Europe du sud Grèce 4 5 5 5 5 5 3 2 2
Europe de l'ouest Hollande 19 18 16 15 15 17 17 19 19 21 21
Asie de l'est Hong Kong 19 23 20 18 19 21 22 23 23 23 22
Europe du nord Irelande 6 6 6 7 4 4 4 5 4 5 6
Europe du sud Italie 28 23 22 25 23 23 22 22 22 25 27
Asie de l'est Japon 150 150 153 152 155 154 154 155 151 154 154
Amérique centrale Mexique 10 10 10 10 10 10 8 8 8 10 10
Europe du nord Norvège 6 7 7 7 7 8 8 8 8 8 9
Amérique du sud Perou 3 3 3 3 3 3 3 2
Europe du sud Portugual 6 6 6 6 7 7 6 4 4 3 2
Europe du nord Royaume-Unis 134 127 118 115 111 108 110 108 107 106 105
sud-est asiatique Singapour 8 8 7 7 7 7 7 6 6 6 6
Europe du nord Suède 21 23 25 25 25 27 27 28 29 27 28
Europe de l'ouest Suisse 22 23 22 26 27 28 27 26 28 28 31
Asie de l'est Taiwan 14 14 13 13 13 12 12 13 12 12 12
Total 1263 1274 1268 1265 1236 1250 1244 1246 1240 1267 1287
Tableau 1: Répartition du nombre de compagnies par pays et par année dans l'univers
57
Tableau 2: Répartition du nombre de compagnies par région et par année dans l'univers
Région 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Amérique centrale 10 10 10 10 10 10 8 8 8 10 10
Amérique du nord 600 604 599 591 576 579 578 580 579 595 605
Amérique du sud 30 30 30 37 31 34 35 35 34 34 33
Asie de l'est 193 199 199 196 200 200 201 204 197 200 202
Australie et Nouvelle Zélande 52 56 60 55 54 57 51 51 52 54 53
Europe de l'ouest 136 139 141 143 142 147 149 151 150 153 158
Europe du nord 178 175 169 168 161 161 164 165 167 167 171
Europe du sud 56 53 53 58 55 55 51 46 47 48 49
sud-est asiatique 8 8 7 7 7 7 7 6 6 6 6
Total 1263 1274 1268 1265 1236 1250 1244 1246 1240 1267 1287
58
Annexe 2 : Taux sans risque canadien pour le calcul des ratios de Sharpe
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Moyenne annuelle des rendements quotidiens des bons du Trésor à 1 an
2,74 % 2,87 % 1,58 % 0,18 % 0,32 % 0,61 % 0,63 % 0,67 % 0,63 % 0,36 % 0,32 %
Moyenne sur 5 ans des rendements quotidiens des obligations à 5 ans
2,00 % 0,87 %
Moyenne sur 10 ans des rendements quotidiens des obligations à 10 ans
1,85 %
Taux du marché monétaire et autres taux d’intérêt de la Banque du Canada. Valeurs extraites quotidiennement sur la période allant du 3 janvier 2006 au 31 décembre 2016 à partir du tableau 176-0048 sur le site Web de statistique Canada consulté le 18 janvier 2018. Les valeurs des bons du Trésor à 1 an sont une moyenne annuelle des taux quotidiens des bons du Trésor à 1 an. Les valeurs des obligations 5 ans sont une moyenne sur 5 ans des taux quotidiens des obligations 5 ans. La valeur de l’obligation 10 ans est une moyenne sur 10 ans des taux quotidiens des obligations 10 ans.
59
Annexe 3 : Description du secteur énergie dans la classification GICS
SECTEUR GROUPE D'INDUSTRIES
INDUSTRIE SOUS-INDUSTRIE
10 Énergie 1010 Énergie 101 010 Équipements et Services dédiés à l’Énergie
10 101 010 Forage gazier et pétrolier
Entrepreneurs de forage ou propriétaires d’appareils de forage qui offrent leurs services pour les puits de forage
10 101 020 Équipements et Services liés au Pétrole et au Gaz
Fabricants d’équipement, y compris les appareils et l’équipement de forage, et fournisseurs de produits et de services aux entreprises actives dans le forage, l’évaluation et la réalisation de puits gaziers et pétroliers.
101 020 Pétrole, Gaz et Combustibles 10 102 010 Gaz et Pétrole intégrés
Compagnies pétrolières intégrées spécialisées dans l’exploration et la production de pétrole et de gaz, ainsi que dans au moins une autre activité importante suivante : raffinage, commercialisation et transport, ou produits chimiques.
10 102 020 Exploration et Production de Pétrole et de Gaz
Sociétés spécialisées dans l’exploration et la production de pétrole et de gaz n’appartenant à aucune autre classification.
10 102 030 Raffinage et Commercialisation de Pétrole et de Gaz
Sociétés spécialisées dans le raffinage et la commercialisation de produits pétroliers, de gaz et/ou de produits raffinés et non-classées dans les sous-industries des Compagnies Gazières et Pétrolières Intégrées, ou des Producteurs Indépendants d’Électricité et du Commerce d’Énergie.
10 102 040 Stockage et Transport de Pétrole et de Gaz
Sociétés spécialisées dans le stockage et/ou le transport des produits pétroliers, de gaz et/ou de produits raffinés. Sont incluses les compagnies de gaz naturel diversifiées du secteur médian qui font face aux marchés concurrentiels, les conduites d’acheminement des produits pétroliers et des produits raffinés, les conduites d’acheminement des boues de charbon, et les entreprises de transport de pétrole et de gaz.
10 102 050 Charbon et Combustibles
Sociétés qui font partie principalement de la production et l’exploitation de charbon, de produits connexes, et d’autres combustibles liés à la génération d’énergie. Ne sont pas incluses les sociétés qui produisent principalement des gaz et qui sont classées dans la sous-industrie des Gaz Industriels et les sociétés qui exploitent principalement le charbon métallurgique (cokéfaction) utilisé dans la production d’acier.
Source : MSCI
https://www.msci.com/gics
60
Annexe 4 : Extraits de politiques d’exclusion des énergies fossiles de FNB nord-américain.
Nom Gestionnaire Origine Politique d’exclusion des énergies fossiles Sources
1919 Socially responsive balanced fund
1919 Investment USA a mix of common stocks and other equity securities of U.S. companies of any market capitalization and fixed income securities which are primarily investment grade and may be of any maturity… at least 65% equity… and at least 25% fixed income…avoidance of investments in companies that manufacture nuclear weapons or other weapons of mass destruction, derive more than 5% of their revenue from the production of non-nuclear weaponry or derive more than 5% of their revenue from the production or sales of tobacco, or have significant direct exposure to fossil fuel real assets.
Prospectus
APPLESEED FUND APPLESEED FUND USA We exclude companies from the Appleseed portfolio that generate material revenues in the following industries: Fossil Fuels, Alcohol, Tobacco, Gambling, Weapon systems, Pornography
Prospectus Site web
Azzad fund Azzad Asset Management Ziegler Capital Management
USA The Fund does not invest in corporations that derive substantial revenue (defined as more than 5% of total revenue) from alcohol, tobacco, pornography, pork, gambling, hydraulic fracturing, private prisons, or weapons industries as determined by the Adviser
Prospectus
BMO Fossil Fuel Free Fund
BMO Asset Management Canada exclude the securities of issuers that: - explore for, process, refine and/or distribute coal, oil and/or gas - produce and/or transmit electricity derived from fossil fuels - transmit natural gas
Prospectus
Boston Commom ESG impact
Boston Common Asset Management
USA we avoid companies who are primarily engaged in practices with negative global impacts. These practices include production of genetically modified organisms or seeds, mining of coal and uranium (and their major suppliers), electric power generation relying on coal or nuclear power, and manufacture of polyvinyl chloride (PVC).
Site web
Change Finance Diversified Impact U.S. Large Cap Fossil Fuel Free ETF
Change Finance Vident Investment Advisory
USA the Fund seeks to track the performance, before fees and expenses, of the ...Index...The Index ... uses an objective, rules-based methodology to measure the performance of an equal-weighted portfolio of approximately 100 large cap U.S.-listed companies that meet a diverse set of environmental, social, and governance (“ESG”) standards. Construction of the Index begins with the constituents of the Solactive US Large & Mid Cap Index ... screened against the Index’s ESG criteria based on scores provided by Oekom Research AG (“Oekom”)...The Index’s ESG criteria include receiving a minimum Oekom score with respect to (i) whether a company’s primary business is in a prohibited industry (e.g., oil, gas, coal, tobacco); (ii) whether a company is involved in producing goods in a controversial business area (e.g., fossil fuels, nuclear power, genetically modified organisms, military weapons, pesticides)...
Prospectus
61
Nom Gestionnaire Origine Politique d’exclusion des énergies fossiles Sources
ClearBridge SUSTAINABILITY LEADERS FUND
Legg Mason Partners Fund Advisor ClearBridge Investments
USA The fund will not invest in companies with significant direct involvement in extraction of fossil fuels and mining, and instead will seek other attractive sustainable opportunities in the energy, industrials, and materials sectors. Direct involvement in fossil-fuel extraction and mining would be inclusive of companies that derive revenues primarily from: extraction and/or burning of coal; mining of metals or minerals; exploration and production of oil and gas; and refining of fossil fuels. The fund may invest in companies that provide equipment and services to the energy and mining sectors.
Prospectus
Domini Impact Equity Fund
Domini Impact Investment USA Domini will seek to avoid investment in firms that it determines to be sufficiently involved with such goods and services to warrant exclusion. These goods and services include, but may not be limited to, alcohol, tobacco, gambling, weapons, nuclear power as well as owners and producers of oil or natural gas and companies substantially involved in coal mining.
Prospectus
Emerging Markets Fossil Fuel Free Equity
Acadian Asset Management
Global This composite invests in emerging equity markets, with no developed market exposure. This strategy avoids exposures to firms that own fossil fuel reserves. The strategy also seeks to reduce carbon emission exposure relative to the index.
document de présentation
Emerging Markets Sustainability Core 1 Portfolio
Dimensional Fund Advisors USA may consider carbon and other greenhouse emissions, or potential emissions, land use, cluster munitions manufacturing, biodiversity, involvement in toxic spills or releases, operational waste, water use, tobacco, child labor, and factory farming activities, among other factors. In particular, the Portfolio may exclude companies the Advisor considers to have high carbon or greenhouse gas emissions or reserves that may produce those emissions.
Prospectus
ESSEX ENVIRONMENTAL OPPORTUNITIES FUND
Essex Fund USA The Adviser’s proprietary universe consists of approximately 600 stocks comprised of companies ... that generate at least 25% of revenues from one or more of ...investment themes...• Agricultural Productivity & Clean Fuels: Technologies that allow for improved agricultural yields or lower greenhouse gas (GHG) emissions and have less environmental impact than fossil fuel based sources
Prospectus
Etho Climate Leadership U.S. ETF
Etho Capital USA excludes companies in industries or sub-industries or specific companies that are broadly associated with negative environmental, social, or corporate governance (“ESG”)...based on data provided by Trucost...generally exclude (i) all companies in the energy sector, (ii) all companies in the tobacco, aerospace and defense industries, and (iii) all companies in the gambling, gold and silver sub-industries.
Prospectus
GMO Climate change GMO Funds USA The Fund generally expects to exclude from its portfolio companies with significant involvement in fossil fuel extraction or production
Prospectus
62
Nom Gestionnaire Origine Politique d’exclusion des énergies fossiles Sources
Green century Equity Green Century USA Fund does not intend to invest in companies that explore for, extract, produce, manufacture or refine coal, oil or gas or produce or transmit electricity derived from fossil fuels or transmit natural gas or have material carbon reserves.
Prospectus
Hartford Global Impact Hartford Funds Management Company
USA invests at least 80% of its assets in companies engaged in low carbon electricity, energy efficiency, low carbon transportation, and/or water and resource management, or otherwise involved in seeking to address environmental challenges and/or improve the efficiency of resource consumption. Although the Fund may invest across different sectors and countries and has no limit on the amount it may invest in any single sector or country, the Fund generally can be expected to emphasize investments in the utilities and industrial sectors. The utilities and industrial sectors tend to include companies that address environmental challenges and/or seek to improve the efficiency of resource consumption. The Fund generally expects to exclude companies that have significant exposure to fossil fuels.
Prospectus
MD Fossil Fuel Free Bond Fund MD Fossil Fuel Free Equity Fund
MD Financial management Canada The Fund will seek to avoid investment in companies involved in extracting, transporting, processing of fossil fuels, such as: ••companies involved in oil and gas refining, marketing, storage & transportation ••oil, gas, coal & consumable fuels producers ••energy equipment & energy services companies ••companies that have significant involvement in transporting fossil fuels and the fossil fuel transportation infrastructure (includes marine, marine ports and services, railroads and trucking) ••any companies in the utilities sector that have significant involvement in the fossil fuel industry
Prospectus
Parnassus Fund Parnassus Investments USA The Fund avoids investing in companies engaged in the extraction, exploration, production, manufacturing or refining of fossil fuels; the Fund may invest in companies that use fossil fuel-based energy to power their operations or for other purposes
Prospectus
Pax Global Environmental Markets Fund
Pax World Management Impax Asset Management
USA The Fund avoids investing in companies that its investment adviser determines are significantly involved in the extraction and/or refining of fossil fuels (coal, oil and gas).
Prospectus
Portfolio 21 Global Equity Fund
Trillium Asset management USA There are certain industries and business activities that we believe are too environmentally risky or present social outcomes that are too unattractive to warrant investment consideration. We exclude the extractive industries of mining and fossil fuel production, as well as companies exclusively involved in agricultural biotechnology, gambling, nuclear energy, tobacco, and weapons production.
Prospectus
63
Nom Gestionnaire Origine Politique d’exclusion des énergies fossiles Sources
RBC Vision Fossil Fuel Free Global Equity Fund
RBC Global asset management
Canada To provide long-term capital growth by investing primarily in equity securities of companies that operate in different countries around the world while avoiding companies that are directly involved in extracting, processing or transporting coal, oil or natural gas or those included in ‘The Carbon Underground 200’.
Site web
SPDR® S&P® 500 Fossil Fuel Reserves Free ETF
State Street Global advisors
USA provide investment results that, before fees and expenses, correspond generally to the total return performance of ...Index…The index is designed to measure the performance of companies in the S&P 500 Index that are "fossil fuel free", which are defined as companies that do not own fossil fuel reserves. For purposes of the composition of the Index, fossil fuel reserves are defined as economically and technically recoverable sources of crude oil, natural gas and thermal coal but do not include metallurgical or coking coal, which are used in connection with steel production
Fact sheet
The Dreyfus Sustainable U.S. Equity Fund
The Dreyfus Corporation Newton Investment Management
USA invests at least 80% of its net assets...companies that demonstrate attractive investment attributes and sustainable business practices and have no material unresolvable environmental, social and governance (ESG) issues...assigns an ESG quality review rating to a company based on a proprietary quality review that includes one or more of the following: • Environmental analysis, which includes an assessment of material environmental issues, such as carbon emissions, water management, energy sources and uses, hazardous materials, environmental benefits, natural resources, biodiversity, land rehabilitation and the risks presented by physical threats such as extreme weather events.
Prospectus
The Gabelli ESG Fund Class AAA
Gabelli Fund USA the Fund will not invest in publicly traded fossil fuel (coal, oil, and gas) companies, the top 50 defense/weapons contractors, or in companies that derive more than 5% of their revenues from the following areas: tobacco, alcohol, gaming, and defense/weapons production. The Fund utilizes MSCI’s ESG ratings to assist in its holistic analysis of each company considered for investment.
Site web
64
Annexe 5 : Champs de données d’énergie fossile extraits du module énergie fossile de Trucost
Coal
Reserves 1P Metallurgical Coal (m tonnes)
Reserves 2P Metallurgical Coal (m tonnes)
Reserves 1P Thermal Coal (m tonnes)
Reserves 2P Thermal Coal (m tonnes)
Reserves 1P Other Coal (m tonnes)
Reserves 2P Other Coal (m tonnes)
Oil
Reserves 1P Conventional Oil (mmbbl)
Reserves 2P Conventional Oil (mmbbl)
Reserves 1P Unconventional Oil (mmbbl)
Reserves 2P Unconventional Oil (mmbbl)
Gas
Reserves 1P Natural Gas (bcf)
Reserves 2P Natural Gas (bcf)
Reserves 1P Shale Gas (bcf)
Reserves 2P Shale Gas (bcf)
65
Annexe 6 : Rendements quotidiens d’indice, volatilité historique selon le modèle GJR-GARCH et la moyenne simple en fenêtre roulante
66
Annexe 7 : Paramètres des modèles ARMA(p,q) et écart-type GJR-GARCH(1,1,1) des portefeuilles
p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1)
Ptf énergie fossile 3 3 0,7581% 2 0 1,2526% 1 5 0,6997% 4 4 1,0388% 5 3 1,8760% 2 2 0,6886% 2 2 0,7390% 5 3 1,1512% 2 2 0,6721% 5 4 0,6973% 3 3 1,1089% 5 4 1,1249% 3 4 0,7228%
Matériaux ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 2 5 0,6273% 2 1 1,3855% 3 4 0,6337% 1 5 0,8887% 5 5 1,7922% 5 5 0,9784% 4 4 0,8139% 1 5 1,2045% 5 3 0,7054% 1 1 0,7113% 5 5 0,5395% 4 4 0,6647% 5 5 0,5684%
Industrie ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 5 5 0,6110% 2 4 0,9944% 5 0 0,6314% 1 2 0,9073% 0 2 1,8439% 5 4 0,6984% 3 2 0,6778% 4 4 0,7582% 2 1 0,7067% 3 2 0,6345% 5 5 0,6951% 1 2 0,7045% 0 4 0,6643%
Cons. Discr. 5 3 0,6658% 5 3 0,9407% 4 4 0,6482% 5 3 0,7925% 3 5 1,4774% 2 2 0,6728% 5 5 0,7405% 2 3 0,8925% 4 2 0,5263% 7 0 0,6033% 4 3 0,6226% 4 4 0,8721% 34 0 0,6194%
Cons. Base ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 2 4 0,6563% 5 5 0,5348% 9 0 0,6460% 5 4 0,8173% 3 3 1,3420% 3 5 0,6228% 3 2 0,5441% 2 3 0,4726% 5 3 0,4132% 7 0 0,6025% 5 4 0,6435% 5 5 0,7652% 40 0 0,5897%
Santé 2 1 0,7840% 2 2 0,7318% 7 0 0,7778% 5 2 0,6557% 5 5 1,1999% 2 3 0,5732% 2 3 0,6355% 1 1 0,6576% 4 4 0,4943% 2 1 0,6768% 5 5 0,7431% 5 4 0,8718% 26 0 0,7735%
Finance ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 4 5 0,8425% 5 2 2,1422% 4 2 0,7962% 4 4 1,1634% 11 0 3,1328% 14 0 1,0449% 1 4 0,8218% 5 3 1,3922% 3 3 0,6911% 2 2 0,7059% 8 0 0,7722% 4 5 0,7724% 3 4 0,8989%
Tech. Infor. 1 1 0,7998% 0 1 0,9547% 5 0 0,7811% 1 1 1,2417% 5 2 2,1548% 1 1 0,6192% 3 5 0,6735% 5 3 0,7961% 3 3 0,6517% 3 3 0,6009% 14 0 0,7913% 5 5 0,8549% 3 5 0,8365%
Télécommunication 4 4 0,5652% 3 3 0,6019% 4 5 0,5445% 5 4 1,0781% 5 5 0,8698% 4 5 0,4995% 3 4 0,5946% 3 3 0,5947% 4 5 0,4337% 7 0 0,5735% 14 0 0,6693% 2 1 0,7215% 46 0 0,5478%
Serv. Aux collectivités ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 5 5 0,6793% 4 5 0,8169% 2 3 0,6965% 3 3 0,8390% 5 3 1,1209% 4 4 0,5768% 2 3 0,6744% 5 2 0,7757% 4 5 0,5377% 31 0 0,5989% 4 5 0,8192% 2 3 0,8247% 9 0 0,7760%
Immobilier 5 4 0,7439% 5 4 0,9252% 5 5 0,6463% 5 5 1,2018% 5 5 2,4566% 20 0 0,8536% 1 1 0,7963% 5 5 0,8169% 29 0 0,5320% 5 5 0,7577% 4 4 0,6795% 27 0 0,6378% 5 5 0,7707%
p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1)
Ptf énergie fossile 4 3 1,0454% 3 4 1,4141% 5 4 0,9710% 5 4 1,3449% 4 5 2,7708% 3 3 0,7746% 3 2 0,8515% 5 2 1,3502% 2 3 0,8747% 3 4 0,9026% 2 2 0,9909% 5 5 1,5941% 4 5 0,9712%
Matériaux ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 5 2 0,8292% 5 2 1,4255% 5 5 0,8892% 2 2 1,3887% 5 1 2,6809% 5 4 0,8774% 3 3 0,7622% 5 2 1,2733% 2 2 0,8223% 4 4 0,8501% 5 5 0,6120% 5 4 0,9874% 4 4 0,8054%
Industrie ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 3 3 0,8038% 3 3 1,1259% 3 3 0,8371% 4 3 1,1998% 5 4 2,5665% 4 4 0,6899% 5 4 0,7544% 5 2 1,0265% 5 5 0,6990% 3 3 0,7536% 4 3 0,7080% 4 4 0,8642% 4 4 0,8166%
Cons. Discr. 2 4 0,8240% 2 4 1,0261% 5 0 0,8502% 1 1 1,3311% 4 4 3,1666% 5 2 0,7231% 5 5 0,9271% 4 4 1,0162% 2 4 0,6928% 36 0 0,6853% 3 4 0,7619% 5 4 0,8928% 1 3 0,8604%
Cons. Base ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 3 4 0,7703% 3 4 0,6179% 5 4 0,8192% 2 2 0,9003% 4 3 1,8021% 4 2 0,6602% 2 3 0,6349% 3 5 0,5542% 2 3 0,5222% 7 0 0,6237% 4 5 0,7437% 4 5 0,8271% 3 3 0,8031%
Santé 5 1 0,8743% 4 3 0,8537% 3 3 0,8462% 3 4 0,9798% 5 2 1,6760% 0 3 0,7215% 2 3 0,7651% 4 5 0,7893% 5 4 0,5869% 36 0 0,7353% 5 5 0,9209% 1 2 0,9168% 1 1 0,9593%
Finance ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 5 5 1,1718% 5 5 1,6102% 5 4 1,1460% 5 3 1,6657% 5 5 3,1376% 4 5 1,0461% 3 2 1,1042% 5 2 1,5216% 2 1 0,9676% 4 3 0,9500% 13 0 0,7326% 5 5 1,0302% 26 0 1,2860%
Tech. Infor. 4 3 0,9803% 0 1 1,1117% 3 3 0,9329% 1 1 1,3688% 4 5 2,5056% 1 1 0,6448% 4 3 0,8513% 3 3 1,0026% 2 3 0,8149% 5 4 0,6873% 5 5 0,7229% 5 5 1,1003% 5 3 0,9488%
Télécommunication 3 3 0,9657% 3 4 0,7602% 5 5 0,9312% 4 5 1,4240% 3 4 2,4375% 2 2 0,7804% 4 2 0,6835% 5 5 0,8066% 5 4 0,7159% 9 0 0,7866% 4 5 0,9526% 2 2 0,8337% 3 5 0,9216%
Serv. Aux collectivités ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 3 2 1,0674% 3 2 0,7906% 2 2 0,8946% 4 4 1,1225% 4 5 2,0446% 1 1 0,8848% 5 3 0,6540% 5 5 0,6271% 1 1 0,6470% 2 1 0,7709% 5 5 1,1214% 4 4 1,0539% 4 3 0,9722%
Immobilier 3 5 0,9775% 4 5 1,1832% 0 2 0,8182% 2 2 2,2689% 4 5 5,0396% 3 4 1,1199% 3 3 0,9921% 4 4 0,8882% 4 5 0,7006% 1 1 0,8296% 4 2 0,7522% 1 2 1,0409% 4 4 0,9687%
p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1)
Ptf énergie fossile 5 5 0,8791% 5 4 1,4020% 5 5 0,8072% 5 2 1,1067% 4 4 3,3529% 5 5 0,8882% 5 5 0,7408% 5 4 1,2601% 3 1 0,7131% 10 0 0,6149% 4 5 1,4196% 5 5 1,6886% 3 3 0,9139%
Matériaux ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 3 5 1,6949% 5 5 2,4143% 2 2 1,7152% 5 5 1,3645% 5 1 4,2775% 5 5 2,1697% 3 5 1,0642% 4 4 1,7523% 12 0 1,3442% 3 4 1,2228% 4 3 1,8267% 5 4 2,0425% 28 0 2,0601%
Industrie ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 3 5 0,9225% 2 3 1,1311% 5 5 0,9065% 4 4 1,3757% 3 4 2,2492% 4 5 1,0615% 50 0 0,8864% 5 4 0,8683% 3 3 0,9026% 27 0 0,8880% 2 4 0,9396% 12 0 1,0919% 4 2 0,8903%
Cons. Discr. 5 3 0,7368% 4 5 1,0153% 5 4 0,7532% 5 5 0,8341% 4 4 2,2198% 5 4 0,5338% 5 5 0,6304% 4 3 0,9310% 5 5 0,6509% 4 0 0,6747% 11 0 0,8134% 4 3 0,9856% 2 2 0,6144%
Cons. Base ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 5 0 0,7379% 5 4 0,8247% 3 3 0,7111% 5 4 0,6702% 3 4 1,3593% 1 1 0,8047% 3 3 0,6558% 5 2 0,7256% 4 5 0,5956% 3 3 0,8401% 3 2 0,8799% 5 5 0,8737% 3 3 0,7544%
Santé 5 5 3,3869% 2 2 1,6964% 5 5 4,2551% 1 1 1,4061% 4 4 2,2850% 3 3 1,5276% 0 1 1,8670% 4 4 1,9750% 2 1 1,8340% 32 0 1,8414% 5 5 1,3292% 2 2 5,5809% 5 5 3,8496%
Finance ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 2 5 0,4727% 2 5 0,9086% 1 5 0,4773% 2 5 0,8220% 3 4 1,4391% 5 4 0,7282% 2 2 0,6463% 5 5 0,9214% 4 0 0,5051% 5 4 0,4719% 5 2 0,5361% 3 5 0,7521% 11 0 0,4840%
Tech. Infor. 5 5 1,1485% 2 2 4,0780% 5 5 1,1071% 4 5 2,3711% 5 5 4,2132% 5 5 1,6794% 17 0 1,9572% 2 1 3,5159% 14 0 5,4219% 5 5 2,9326% 18 0 1,4147% 0 1 1,2770% 1 2 1,1422%
Télécommunication 5 5 0,6588% 5 2 0,7085% 2 1 0,6486% 4 3 0,9496% 3 5 1,8420% 3 3 1,1667% 4 4 0,7082% 5 3 0,5375% 5 2 0,5517% 4 5 0,5773% 25 0 0,7083% 5 3 1,0278% 3 2 0,5066%
Serv. Aux collectivités ex. rés. Pétr. Gaz & Charb. 5 5 0,8140% 5 5 0,8089% 5 5 0,7886% 5 5 1,2090% 5 3 1,7914% 4 4 0,7945% 18 0 0,5367% 2 5 0,6667% 14 0 0,5464% 10 0 0,7672% 10 0 0,7586% 2 2 0,8598% 5 5 0,9504%
Immobilier
2013 2014Secteur GICS
10 ans 2007-2011 2012-2016 2007 2008
2015 2016
2015 2016
Secteur GICS10 ans 2007-2011 2012-2016 2007 2008 2009 2010
2009 2010 2011 2012
2008
2011 2012 2013 2014
2015 2016
Indice international
S&P 500
S&P/TSX 60
2009 2010 2011 2012 2013 2014Secteur GICS
10 ans 2007-2011 2012-2016 2007
67
p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1) p q σ gjr(1,1)
Energie 3 3 0,8173% 2 0 1,2585% 1 5 0,7623% 4 3 1,0292% 4 5 1,4410% 5 4 0,9565% 5 4 0,9063% 5 4 1,3755% 5 5 0,8375%
Matériaux 2 5 0,6574% 2 1 1,4251% 3 4 0,6574% 5 2 0,8430% 5 2 1,5174% 5 5 0,8862% 5 5 1,5777% 4 5 2,4192% 2 2 1,6146%
Industrie 5 5 0,6042% 2 4 0,9732% 1 2 0,6323% 3 4 0,8121% 3 3 1,1278% 3 3 0,8371% 3 5 0,9219% 2 3 1,1135% 5 5 0,9026%
Cons. Discr. 5 3 0,6643% 5 3 0,9532% 4 4 0,6482% 2 4 0,8323% 5 4 1,0288% 5 0 0,8502% 5 3 0,7375% 4 5 1,0105% 5 4 0,7532%
Cons. Base 2 4 0,6527% 5 5 0,5306% 0 0 0,6480% 3 4 0,7684% 3 4 0,6179% 5 4 0,8192% 5 0 0,7379% 5 4 0,8233% 3 0 0,7148%
Santé 2 1 0,7840% 2 2 0,7317% 0 0 0,7582% 5 1 0,8744% 4 3 0,8537% 3 3 0,8462% 5 5 3,4162% 2 2 1,6965% 5 5 4,2551%
Finance 4 5 0,8483% 5 2 2,1335% 4 2 0,7958% 5 5 1,1390% 5 5 1,6028% 4 5 1,1348% 2 5 0,4799% 2 5 0,8869% 1 5 0,4773%
Tech. Infor. 1 1 0,8033% 0 1 0,9598% 5 0 0,7821% 3 3 0,9760% 0 1 1,1117% 3 3 0,9343% 5 5 1,1595% 2 2 4,0780% 5 5 1,1124%
Télécommunication 4 4 0,5675% 3 3 0,6016% 4 4 0,5471% 3 3 0,9656% 3 4 0,7602% 5 5 0,9312% 5 5 0,6580% 5 2 0,6977% 2 1 0,6486%
Serv. Aux collectivités 5 5 0,6791% 5 5 0,8622% 3 3 0,6686% 3 2 1,0674% 3 2 0,7919% 2 2 0,8946% 5 5 0,8137% 5 5 0,8200% 5 5 0,8030%
Immobilier 4 4 0,7426% 5 4 0,9253% 4 5 0,6541% 3 5 0,9771% 4 5 1,1698% 0 2 0,8182%
Secteur GICS10 ans 2007-2011 2012-2016
International S&P 500 S&P/TSX 60
10 ans 2007-2011 2012-2016 10 ans 2007-2011 2012-2016
68
Annexe 8 : Évolutions des pondérations sectorielles dans les indices
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Évolution des pondérations sectorielles moyennes dans l'univers Immobilier
Serv. Aux collect.
Télécomm.
Tech. De l'inf.
Finance
Santé
Cons. De base
Cons. Discré.
Industrie
Matériaux
Energie
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Évolution des pondérations sectorielles moyennes dans le S&P 500 Immobilier
Serv. Aux collect.
Télécomm.
Tech. De l'inf.
Finance
Santé
Cons. De base
Cons. Discré.
Industrie
Matériaux
Energie
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Évolution des pondérations sectorielles moyennes dans le S&P/TSX 60Serv. Aux collect.
Télécomm.
Tech. De l'inf.
Finance
Santé
Cons. De base
Cons. Discré.
Industrie
Matériaux
Energie
69
Annexe 9 : Prix du baril de pétrole
Source : Bloomberg.
70
Annexe 10 : Richesse cumulative dans les différents secteurs, les indices de référence et les portefeuilles filtrés.
71
72
73
Annexe 11 : Évolution des ratios d’information année après année.
0,38
-1,4
2
0,20 0,34
-0,1
8
-0,1
5
2,23
0,16
2,48
2,32
-1,6
3
0,40
-1,2
5
0,14
0,77
0,13
-0,5
6
2,06
-0,2
7
2,14
2,03
-1,4
3
0,44
-1,2
7
-0,0
7
1,31
0,41
-0,2
6
2,37
-0,2
8
2,73
2,35
-1,3
9
0,35
-1,3
0
-0,0
8
0,86
-0,0
8
-0,1
6
2,28
3,28
2,45
2,34
-1,5
6
-0,0
8
-1,0
7
0,18
-2,2
1
-0,9
4
1,03
1,03
3,21
2,05
2,75
-2,2
1
0,88
-1,3
2
0,3
1
-1,5
4 -0,7
9
1,6
8
1,0
4
1,2
8
1,5
3 2,3
2
-0,1
2
2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6
RATIOS D' INFORMATION À L’ INTERNATIONAL
Indice avec exclusion forte Indice Ex. Pétr. & Gaz
Indice Ex. réserve Pétr. & Gaz Indice Ex. réserve pétrole NC & charb. therm.
Exclusion réserve charbon Exclusion charbon
-0,6
5
-1,6
6
-0,0
9
1,14
-0,7
1 -0,1
9
1,51
1,27
2,18
2,00
-1,1
7-0,6
4
-1,5
9
-0,1
3
1,42
-0,5
1
-0,4
1
1,46
1,18
2,09
1,97
-1,1
3-0,8
2
-1,5
2
-0,4
0
2,05
-0,2
5
-0,3
8
1,91
1,60
2,31
2,03
-1,0
8
-0,8
2
-1,5
2
-0,4
0
2,04
-0,3
0
-0,3
8
1,96
1,62
2,30
2,04
-1,0
8
-0,8
8
-1,4
2
0,38
1,40 1,
67
0,50
-1,5
6
0,30
-1,7
2
-1,1
0
1,75
1,22
2,26 2,
56
2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6
RATIOS D' INFORMATION AUX É-U
Indice avec exclusion forte Indice Ex. Pétr. & Gaz
Indice Ex. réserve Pétr. & Gaz Indice Ex. réserve pétrole NC & charb. therm.
Exclusion réserve charbon Exclusion charbon
0,31
-0,0
1
0,26
-0,1
7
0,21
0,28 0,
76
0,62
1,35
0,85
-0,9
9
0,53
-0,2
7
0,15 0,
43 0,86
-0,1
7
0,81
0,32
1,12
0,81
-0,6
9
0,26
-0,6
1
0,18
0,75
0,70
0,10
1,20
0,04
1,47
0,57
-0,5
1
0,09
-0,4
1
0,29
0,07
0,02 0,
37
1,10
0,38
1,67
0,64
-0,9
4
-0,9
5
1,01 1,15
-4,2
3
-1,8
7
1,09
0,08
1,38
2,17
0,96
-3,0
2
-0,4
9
0,77
0,60
-0,9
6 -0,3
9
1,92
-0,1
0
-0,0
6
0,68
0,02
1,61
2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 2 0 0 9 2 0 1 0 2 0 1 1 2 0 1 2 2 0 1 3 2 0 1 4 2 0 1 5 2 0 1 6
RATIOS D' INFORMATION AU CANADA
Indice avec exclusion forte Indice Ex. Pétr. & Gaz
Indice Ex. réserve Pétr. & Gaz Indice Ex. réserve pétrole NC & charb. therm.
Exclusion réserve charbon Exclusion charbon
74
Annexe 12 : Statistiques descriptives de la performance.
75
76
77
Annexe 13 : Évolution des risques mondiaux en termes de force d’impact et de probabilité d’occurrence.