Abstracts
Résumé
Nous examinons l’importance relative des effets pays et secteurs dans l’explication des différences de rendements des actions des marchés développés au cours de la dernière décennie. Utilisant une méthodologie similaire à Heston et Rouwenhorst, nous mettons en évidence que les effets secteurs ont dominé les effets pays depuis 1998, pour culminer en 2001, et diminuer sans cesse depuis. L’exclusion des États-Unis ou des secteurs TMT (technologies, médias et télécommunications) mène à une augmentation de l’importance des effets pays et une réduction de l’importance des effets secteurs. Toutefois, cela ne modifie pas notre conclusion générale. L’effet associé aux devises accentue l’importance relative des effets pays et ne modifie pas les effets secteurs. Depuis 1998, la diversification selon la dimension sectorielle aurait été plus avantageuse que la diversification selon la dimension pays.
Abstract
We examine over the last decade the relative importance of country and sector effects in explaining the cross-sectional variation in returns of stocks from developed markets. We use a methodology similar to Heston and Rouwenhorst, and document that sector effects have dominated country effects since 1998. Sector effects peaked in 2001, and have since decreased. Excluding the United States or the TMT (technology, media and telecommunications) sectors induces an increase in country effects, and a decrease in sector effects, but does not change our general conclusion. The currency effects make the country effects more pronounced, and do not materially modify the sector effects. Since 1998, sector diversification would have been much more beneficial for global equity portfolio management than country diversification.
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Appendices
Notes
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Nous remercions nos collègues pour leurs précieux commentaires. Les opinions exprimées dans cet article sont celles des auteurs, mais ne représentent pas nécessairement celles de la Caisse de dépôt et de placement du Québec.
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Voir aussi Kerneis et Williams (2000), Baca, Garbe et Weiss (2000), Cavaglia, Brightman et Aked (2000) ainsi que Hopkins et Miller (2001).
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Entre autres, Kuo et Satchell (2001), Sefton et Scowcroft (2002), Brooks et Del Negro (2004b), Phylaktis et Xia (2004) ainsi que Ferreira et Gama (2005). Trois études, Tessitore et Usmen (2005), Brooks et Del Negro (2005) et Puchkov, Stefek et Davis (2005), analysent des périodes plus récentes se terminant respectivement en décembre 2003, avril et février 2004. Toutefois dans ces trois cas, la méthodologie utilisée diffère de celle de la présente étude. Tessitore et Usmen (2005) appliquent l’analyse de style de Sharpe (1992) à un échantillon de fonds à capital fermé. Brooks et Del Negro (2005) ajoutent une dimension régions aux dimensions pays et secteurs, alors que Puchkov, Stefek et Davis (2005) utilisent un modèle factoriel Barra qui comprend des facteurs de style en plus des facteurs pays et secteurs.
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Par souci de simplification, notons que le terme secteur sera employé dans la suite du texte pour désigner les groupes d’industries, qui correspondent au second niveau de la classification MSCI.
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Le niveau 2 de la classification GICS comporte en fait 24 groupes d’industries, mais nous ne considérons pas le groupe « Semi-conducteurs et équipement pour leur fabrication » du secteur des technologies de l’information. Ce nouveau groupe existe seulement depuis mai 2003. Il représentait auparavant une industrie (niveau 3) du groupe d’industries matériel et équipement informatique.
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Les rendements couverts sont calculés en supposant une couverture complète du capital en début de mois. En conséquence, le gain ou la perte mensuel(le) demeure exposé(e) aux variations de taux de change.
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Pendant une période de deux ans, en 1988 et 1989, le poids du Japon dans l’indice MSCI World a oscillé entre 38 % et 44 %. Pendant huit mois, incluant la période de six mois consécutifs d’octobre 1988 à avril 1989, le poids du Japon a surpassé la somme de ceux des trois autres principaux pays : les États-Unis (avec un poids moyen de 31 % en 1988-1989), le Royaume-Uni (8 %) et l’Allemagne (3 %).
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En effet, Le dernier terme s’annule puisqu’on utilise des régressions pondérées. Finalement, en intégrant la contrainte (2) dans l’avant dernier terme on obtient le résultat en (3).
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Mean Absolute Deviations (MAD) dans la littérature.
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Étant donné leur plus grande volatilité, les effets purs des pays ou secteurs individuels sont lissés sur une plus longue période (36 vs 24 mois) que les MAD, ces derniers étant des moyennes d’effets purs individuels.
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