Le facteur value : price-to-book contre composites, le drawdown 2007–2020 et les value traps

Ce que vous allez apprendre

• Comment la value est mesurée : le price-to-book seul contre un composite de plusieurs ratios de cherté.
• Pourquoi les actifs incorporels affaiblissent la valeur comptable comme mesure, et une façon de corriger cela.
• À quoi a ressemblé le drawdown de la value de 2007–2020 et ce que la recherche dit de ses causes.
• En quoi une value trap diffère de la prime de value et quels filtres réduisent le risque de piège.

Explication

Le facteur value est la tendance historique des actions bon marché par rapport à un ancrage fondamental à dégager des rendements moyens plus élevés que les actions chères par rapport au même ancrage. L'ancrage est le choix de conception essentiel. Fama et French ont utilisé le book-to-market, la valeur comptable des capitaux propres divisée par la capitalisation boursière ; c'est l'inverse du ratio price-to-book que vous connaissez déjà du cours d'analyse des actions. La valeur comptable a été choisie parce qu'elle est stable et largement disponible, et non parce qu'elle est la meilleure mesure de la valeur.

La valeur comptable a une faiblesse qui s'est accentuée avec le temps : selon les règles comptables, les dépenses de recherche, de logiciels, de marques et d'acquisition de clients sont pour l'essentiel passées en charges, et non comptabilisées comme un actif. Une entreprise bâtie sur l'investissement incorporel affiche donc une faible valeur comptable et paraît « chère » sur le price-to-book même si elle est bon marché par rapport aux bénéfices ou aux flux de trésorerie. Plusieurs chercheurs, dont Arnott, Harvey, Kalesnik et Linnainmaa dans un article du Financial Analysts Journal de 2021, montrent que la capitalisation des incorporels (traiter les dépenses de recherche passées comme un actif qui s'amortit sur plusieurs années) produit une mesure de value qui a classé les actions de façon plus sensée au cours des dernières décennies.

C'est pourquoi la plupart des fournisseurs d'indices et des gérants quantitatifs utilisent un score de value composite : ils classent les entreprises sur plusieurs ratios, tels que book-to-price, earnings-to-price, cash-flow-to-price, sales-to-price et EBITDA sur valeur d'entreprise, puis font la moyenne des rangs ou des scores standardisés. Un composite est plus robuste parce que n'importe quel ratio isolé peut être faussé par un élément exceptionnel, une année de pertes ou une particularité comptable.

Venons-en au drawdown. En utilisant la série HML standard fondée sur le book-to-price, le même article de 2021 a mesuré une chute du sommet au creux d'environ 55 pour cent de 2007 à juin 2020, la plus importante depuis le début de la série en 1963. Leur décomposition attribue l'intégralité de la perte à un changement de l'écart de valorisation : les actions value sont devenues relativement de moins en moins chères par rapport aux actions de croissance, passant du quartile supérieur de leur valorisation relative historique début 2007 au percentile inférieur en juin 2020. En termes simples, la value a sous-performé principalement parce que le marché a continué de payer plus cher la croissance et moins cher la value, et non parce que les entreprises value ont fait moins bien en tant qu'entreprises. Un écart peut s'élargir pendant longtemps, et rien ne l'oblige à se refermer selon un calendrier.

Enfin, la value trap (piège de valeur) : une action individuelle qui paraît bon marché parce que son activité se dégrade, de sorte que le dénominateur (bénéfices, valeur comptable) est sur le point de chuter. La prime de value est un résultat statistique sur des centaines d'actions bon marché, dont certaines sont des pièges. Un portefeuille value diversifié accepte les pièges comme une partie du coût ; un stock-picker concentré ne le peut pas. Deux filtres réduisent l'exposition aux pièges : exiger une rentabilité positive et stable (leçon 4) et éviter les actions en forte tendance baissière (leçon 3).

Exemple détaillé

Exemple hypothétique : quatre entreprises, tous les chiffres sont inventés et arrondis. Nous classons chacune sur trois mesures de cherté, où le rang 1 est le moins cher, et faisons la moyenne des rangs.

Rangs sur B/P (plus élevé = moins cher) : A 1, D 2, B 3, C 4. Rangs sur E/P : B 1, D 2, C 3, A 4. Rangs sur S/P : D 1, A 2, B 3, C 4.

• A : (1 + 4 + 2) ÷ 3 = 2.33
• B : (3 + 1 + 3) ÷ 3 = 2.33
• C : (4 + 3 + 4) ÷ 3 = 3.67
• D : (2 + 2 + 1) ÷ 3 = 1.67

Le price-to-book seul placerait A en premier. Le composite place D en premier et rétrograde A, parce que le rendement bénéficiaire de 2.5% de A signale que son faible multiple comptable peut refléter des bénéfices faibles, un avertissement classique de piège. C est chère sur toutes les mesures. Le classement n'implique aucuns frais, impôts ni jugement sur la qualité de l'activité.

Erreur fréquente

Activité pratique

Une entreprise de logiciels hypothétique a une capitalisation boursière de €1,200 millions et une valeur comptable publiée de €400 millions. Elle a passé en charges €60 millions de recherche par an pendant cinq ans. Capitalisez la recherche avec un amortissement linéaire sur cinq ans (la dernière année compte pour 100%, puis 80%, 60%, 40%, 20%) et calculez les ratios price-to-book publié et ajusté.

Points clés à retenir

• La value a besoin d'un ancrage ; la valeur comptable est stable mais sous-estime les entreprises riches en incorporels.
• Les scores composites sur plusieurs ratios sont plus robustes que n'importe quel multiple isolé.
• La série HML fondée sur le book-to-price a chuté d'environ 55% de 2007 à juin 2020, principalement sous l'effet d'un élargissement de l'écart de valorisation.
• Les value traps sont des échecs individuels au sein d'une prime statistique ; les filtres de rentabilité et de tendance les réduisent.

Étape suivante

La prochaine leçon se tourne vers le momentum : comment le signal 12-moins-1 est construit, pourquoi il s'est effondré en 2009 et pourquoi il coûte cher à détenir.