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Despite Hong Kong's robust legal and regulatory framework, its stock market still faces unique risks and challenges, such as currency fluctuations due to the Hong Kong dollar's peg to the US dollar and the impact of mainland China's policy changes and economic conditions on Hong Kong stocks.
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Trading costs in the Hong Kong stock market include transaction fees, stamp duty, settlement charges, and currency conversion fees for foreign investors. Additionally, taxes may apply based on local regulations.
HK Non-Essential Consumer Goods Industry
The Hong Kong stock market encompasses non-essential consumption sectors like automotive, education, tourism, catering, and apparel. Of the 643 listed companies, 35% are mainland Chinese, making up 65% of the total market capitalization. Thus, it's heavily influenced by the Chinese economy.
HK Real Estate Industry
In recent years, the real estate and construction sector's share in the Hong Kong stock index has notably decreased. Nevertheless, as of 2022, it retains around 10% market share, covering real estate development, construction engineering, investment, and property management.
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La non-linéarité de la diversification
Résumé:
Analyse de corrélation en période de stress sur les marchés.
La diversification est le cœur battant de tout portefeuille multi-actifs. Les actifs qui ont une corrélation faible ou négative évoluent dans des directions différentes et contribuent à lisser les rendements globaux ; une partie d'un portefeuille compense et fournit un lest contre les autres. Il est donc essentiel de comprendre les corrélations.
Entre 1950 et 2000, les bons du Trésor américain étaient positivement corrélés aux actions, avant de devenir négatifs au cours des 20 années suivantes. Récemment, la relation est redevenue positive.
Plusieurs questions se posent à ce sujet. Le régime actuel est-il tel que les corrélations historiques vont continuer à se dégrader ? Si oui, quelles en sont les conséquences pour la répartition des actifs ? Et la diversification naturelle va-t-elle devenir plus difficile à réaliser ?
Dans le second cas, de nombreuses raisons portent à croire que ce pourrait être le cas. Des tensions géopolitiques croissantes, des niveaux d’endettement américains extrêmes, des renversements démographiques ayant des implications structurelles pour une inflation plus élevée et le passage à un ordre mondial plus multipolaire (peut-être moins dépendant du dollar américain), plusieurs bouleversements sismiques sont en cours.
Avant de spéculer sur les conséquences de cette situation sur la diversification des portefeuilles et tout en reconnaissant que le passé n'est pas un prologue, nous avons analysé les données à la recherche de leçons sur les corrélations entre les actifs à différentes étapes du cycle de marché. Les résultats confirment que la relation entre « actifs à risque » et « actifs sûrs » n'est pas linéaire.
Corrélations non linéaires
Nous avons analysé les données mensuelles d'une variété d'indices d'actifs cotés entre août 1994 et septembre 2024 ; pour plus de robustesse, nous avons également examiné la gamme plus large de rendements d'indices à la fréquence des données hebdomadaires, bien que pour une période plus courte en raison des limitations des données.
L'illustration suivante montre le comportement des classes d'actifs de notre échantillon. Le graphique en haut à gauche, un histogramme, montre la distribution de la première classe d'actifs (à savoir les actions américaines). Le graphique en dessous, un nuage de points, montre les rendements des actions américaines (axe horizontal) par rapport aux actions des marchés développés hors États-Unis. Il est clair que les deux indices ont tendance à évoluer ensemble, avec une corrélation positive. En fait, dans la cellule opposée de la matrice, nous voyons r=0,84, ce qui signifie que la corrélation entre les deux classes d'actifs est de 84 %. Nous avons organisé les graphiques en deux panneaux, 2a et 2b, pour plus de lisibilité.
La figure 2a présente de nombreux modèles inhabituels. La ligne du bas représente l'or (axe vertical). L'or semble avoir peu de corrélation avec les autres classes d'actifs et ses diagrammes de dispersion ressemblent en effet à des nuages, sans qu'aucun modèle ne se dégage. Cela suggère que les prix de l'or évoluent indépendamment des rendements des autres classes d'actifs et peuvent donc être un candidat à la diversification.
La ligne suivante représente les liquidités. Les liquidités ont différents régimes, comme le confirme l'histogramme situé à droite de la ligne du bas. Il montre une distribution bimodale, c'est-à-dire un histogramme où il y a deux pics (à gauche pour la monnaie laxiste, à droite pour la monnaie serrée) et une vallée (conditions monétaires intermédiaires, qui ne semblent pas s'être produites fréquemment au cours des 30 dernières années).
La rangée de graphiques au-dessus de la trésorerie représente les fonds spéculatifs macroéconomiques (stratégies alternatives axées sur des thèmes macroéconomiques et prenant des paris concentrés sur des marchés spécifiques). L'objectif de ces stratégies est de produire des rendements sans corrélation matérielle avec les marchés à long terme et les résultats suggèrent qu'elles font un assez bon travail en moyenne. Il en va de même pour les stratégies neutres sur le marché des actions qui achètent et vendent des actions similaires si l'on s'attend à ce que l'une monte et l'autre baisse.
En ce qui concerne les matières premières, le graphique de dispersion le plus à gauche représente les matières premières par rapport aux actions américaines, montrant que lorsque les marchés boursiers baissent (axe horizontal), les prix des matières premières semblent souvent amortir la chute. Cependant, en observant l'échelle de l'axe vertical ainsi que l'histogramme à droite, nous remarquons que plus de la moitié des rendements mensuels des matières premières au cours de notre période d'échantillonnage ont été négatifs. Cela suggère que, même si les matières premières sont un facteur de diversification, une allocation passive de type « buy-and-hold » aurait entraîné des pertes au cours des 30 dernières années.
La ligne suivante présente la dette des marchés émergents (EMD) libellée en devises fortes. L’histogramme est sensiblement étroit, ce qui indique une faible volatilité. Le bêta de la ligne de régression du nuage de points de la première colonne est également positif, ce qui montre que les rendements des EMD étaient positifs en moyenne lorsque les rendements des actions américaines étaient positifs, et vice versa. Il n’est donc guère surprenant que les EMD soient considérés par le marché comme un actif risqué.
La figure 2b est similaire à la figure 2a dans le sens où la première ligne montre les actions américaines, mais les autres actifs sont nouveaux. Regardons-les, toujours en commençant par la ligne du bas, en montrant les obligations d'État des pays développés, à l'exception des États-Unis, qui semblent avoir peu de corrélation avec les actifs à risque. Les obligations de crédit, à haut rendement et de qualité investissement en particulier sont clairement des actifs à risque avec une corrélation positive avec les actions. Les obligations d'État américaines affichent une corrélation légèrement négative avec les actifs à risque au cours des 30 dernières années et ont donc contribué à atténuer la volatilité du marché.
Pour compléter le graphique, nous avons les actions des marchés émergents et des marchés développés hors États-Unis, qui ont tous deux une forte corrélation positive avec le marché boursier américain, montrant l'existence d'un cycle économique mondial.
Segments de performance du marché
En segmentant notre échantillon pour ne considérer que les mois où la performance des actions a été particulièrement négative, nous pouvons désormais examiner les réponses dans différentes conditions de marché.
Pour le graphique ci-dessus, nous ne prenons en compte que les mois de notre échantillon qui se situaient dans les 2,5 % inférieurs de la distribution, c’est-à-dire lorsque le marché boursier a enregistré des résultats inférieurs à 97,5 % des cas. Tous les bêtas sont positifs, à l’exception de celui des liquidités, qui est négatif mais proche de zéro. Cela indique que lorsque les actions ont chuté de manière spectaculaire au cours des 30 dernières années, les liquidités ont eu tendance à rester stables. La seule autre classe d’actifs avec un petit bêta est celle des obligations de crédit américaines (de qualité investissement), un actif relativement sûr en période de panique boursière.
Comme le montre la figure 3, les obligations d’État américaines et non américaines (généralement un bon refuge en cas de panique des marchés) et les fonds spéculatifs se distinguent par des stratégies à corrélation zéro en cas de déroute des marchés.
La répétition de l’exercice avec des percentiles différents donne des résultats similaires. Cependant, le bêta des obligations d’État américaines passe de zéro à négatif. Cela suggère que l’effet de couverture pourrait être plus important pour les obligations d’État lorsque la chute du marché boursier est moins extrême.
L’analyse réalisée montre que les portefeuilles multi-actifs présentent des avantages évidents en termes de diversification. Cependant, lorsque les pertes boursières sont importantes, les corrélations entre les actifs semblent augmenter, atténuant les avantages de la corrélation dans un portefeuille traditionnel. Les classes d’actifs alternatives telles que les fonds spéculatifs peuvent aider les obligations d’État à obtenir des avantages de diversification.
Il est important de noter que les classes d’actifs illiquides telles que l’immobilier direct et le capital-investissement ont été exclues de l’analyse. En effet, leurs rendements sont généralement trimestriels et basés sur des évaluations plutôt que sur des transactions de marché, ce qui rend impossible une comparaison statistique appropriée.
Effets de l'inflation
Le comportement des corrélations entre classes d’actifs dans différents régimes d’inflation est également important. L’inflation sert à la fois de baromètre de la santé économique et de catalyseur de la dynamique du marché. Nous avons notamment analysé les environnements économiques caractérisés par une inflation extrême, car les modèles de corrélation ordinaires entre classes d’actifs sont généralement censés s’effondrer.
Pour mesurer l'inflation, nous avons utilisé les variations d'une année sur l'autre de l'indice des prix à la consommation des États-Unis pour les consommateurs urbains (sans ajustement saisonnier et disponible sous forme de série chronologique mensuelle). Une fois encore, nous avons segmenté les données en quantiles.
Sur le côté gauche, nous affichons le rendement mensuel moyen de chaque classe d'actifs avec son erreur quadratique moyenne (un écart type de la moyenne). En moyenne, indépendamment de l'environnement d'inflation, toutes les classes d'actifs, à l'exception des matières premières, offrent une prime de risque positive par rapport aux liquidités.
A droite, le bêta par rapport aux actions américaines est positif et assez élevé pour la plupart des actifs risqués. Les liquidités et les obligations d'État américaines constituent l'exception. Les obligations d'État en devises étrangères affichent une corrélation faible, mais légèrement positive, avec les actions américaines, probablement due aux expositions au risque de change et aux cycles d'inflation mondiaux.
Nous analysons ensuite les rendements des classes d'actifs dans le quantile correspondant aux 10 % d'environnements d'inflation les plus élevés, c'est-à-dire les variations d'une année sur l'autre de l'IPC des consommateurs urbains américains supérieures à 4,13 %. Dans de telles situations, la situation change radicalement.
La volatilité est-elle importante ?
Ensuite, nous analysons les rendements des classes d'actifs dans le quantile correspondant aux environnements d'inflation les plus élevés de 10 %, ce qui signifie des variations d'une année sur l'autre de l'IPC des consommateurs urbains américains supérieures à 4,13 %. Dans de telles situations, la situation change radicalement.
Le graphique de gauche montre que les rendements mensuels moyens deviennent fortement négatifs pour les indices boursiers. Les actifs obligataires plus risqués, comme les obligations américaines, les obligations américaines à haut rendement et les obligations en devises fortes des marchés émergents, affichent également des rendements mensuels moyens négatifs. Même les actifs « refuges », comme les obligations d'État américaines, n'offrent qu'un degré limité de diversification car ils affichent souvent des rendements négatifs.
Les bêtas des classes d'actifs par rapport aux actions américaines sont à nouveau positifs et assez élevés pour la plupart des actifs risqués. Il est intéressant de noter que les actifs obligataires d'État défensifs deviennent positifs. Par conséquent, en partant de l'hypothèse que les obligations d'État devraient offrir une diversification aux classes d'actifs plus risquées, les solutions multi-actifs traditionnelles rencontreront très probablement des problèmes de performance dans des environnements de forte inflation.Tout n'est cependant pas perdu : la figure 5 montre clairement que les liquidités et les classes d'actifs alternatives peuvent offrir des avantages en matière de diversification. Les rendements mensuels moyens sont positifs pour les liquidités, les matières premières et deux des styles de fonds spéculatifs conçus pour agir comme des fournisseurs de « couverture de crise ».
Plus spécifiquement, les matières premières semblent offrir une certaine protection contre l’inflation, tandis que leur bêta par rapport aux actions américaines diminue. Cependant, la variabilité du rendement mensuel moyen est la plus élevée de toutes les classes d’actifs ; la couverture peut donc ne pas être aussi fiable et les effets sur la volatilité du portefeuille peuvent ne pas être idéaux.
Le style de fonds spéculatif neutre sur le marché des actions regroupe des portefeuilles long/short avec une faible exposition au marché, visant à générer un rendement principalement en prenant des risques idiosyncratiques (comme expliqué précédemment). Le deuxième style de fonds spéculatif avec un potentiel de diversification est le style macro, qui regroupe des stratégies prenant des positions longues ou courtes sur différents marchés d'actions, de titres à revenu fixe, de devises et de matières premières, principalement avec des titres dérivés, en essayant de tirer profit des perspectives économiques et politiques de différentes régions et pays. Ces stratégies semblent offrir une bonne diversification.
Les résultats déjà évoqués pour l’environnement d’inflation la plus élevée de 10 % restent valables pour les équivalents de 5 % et de 2,5 %.
Effets de la volatilité
Une autre variable qui influence les corrélations entre les classes d'actifs est la volatilité implicite, la volatilité utilisée dans les modèles de tarification des options, tels que le modèle Black-Scholes. La figure 10 montre la distribution historique des niveaux VIX. Nous pouvons voir que la distribution des niveaux VIX est biaisée vers la droite, avec une médiane historique à 18,33 et une moyenne à 20,06.
Nous analysons le comportement des corrélations entre classes d'actifs dans différents régimes de volatilité implicite, en gardant à l'esprit les résultats précédents. Tout d'abord, nous analysons les rendements des classes d'actifs dans le quantile correspondant aux 10 % de niveaux de volatilité implicite les plus élevés des actions américaines.
Les propriétés de diversification des obligations d'État continuent de se maintenir dans les régimes de forte volatilité. À l'inverse, lorsque la volatilité augmente, les bêtas des actions américaines de la plupart des classes d'actifs augmentent considérablement. Les exceptions sont les liquidités, les obligations d'État américaines, les obligations d'État étrangères et le style de fonds spéculatif macroéconomique.
Les hedge funds neutres sur le marché des actions semblent souffrir dans les régimes de forte volatilité, avec un bêta en forte augmentation par rapport aux actions américaines. Cela peut se produire parce que certains types de stratégies neutres sur le marché des actions, telles que les stratégies d'arbitrage statistique, visent à identifier des paires d'actions corrélées et à prendre des positions opposées en fonction de leur relation historique – et dans les régimes de forte volatilité implicite, ces relations ont tendance à se rompre.
Lorsque nous avons analysé les rendements des classes d'actifs dans les quantiles de 5 % et 2,5 %, les conclusions déjà évoquées pour l'environnement d'inflation le plus élevé de 10 % ont été en grande partie confirmées. Cependant, lorsque les niveaux de volatilité implicite deviennent extrêmes, même le style de fonds spéculatif macroéconomique cesse d'offrir une protection. Les seules « valeurs refuges » dans cette situation sont les liquidités et les obligations d'État.
L’avenir de la diversification
Les performances passées ne préjugent pas des résultats futurs, mais elles constituent la seule analyse que nous pouvons effectuer, et il serait illogique de ne pas le faire. L’inflation et la volatilité implicite influencent clairement le comportement des corrélations entre classes d’actifs, en particulier dans des conditions de marché extrêmes. Nos observations indiquent que dans des environnements caractérisés par une inflation et une volatilité élevées, la diversification – principale raison d’être des stratégies multi-actifs – n’est pas constante.
Les actifs « sûrs » tels que les obligations d'État et les fonds spéculatifs à faible bêta semblent offrir une diversification contre les fluctuations des actifs à risque. Toutefois, l'ampleur de cette diversification varie.
Nous pouvons maintenant nous demander à quels types de tensions sur les marchés nous pouvons nous attendre en 2025 et au-delà. L’inflation semble reculer partout dans le monde, nous ne pensons donc pas qu’elle soit un facteur de volatilité (du moins à court terme). Cependant, les tensions géopolitiques en Europe de l’Est et au Moyen-Orient constituent une préoccupation sérieuse, tout comme (du point de vue de l’investissement) la valorisation élevée des méga-capitalisations américaines.
Par le passé, lorsque des événements géopolitiques, comme les tragiques attentats du 11 septembre 2001, se sont produits, tous les actifs à risque, comme les actions et les obligations à haut rendement, ont souffert, tandis que les actifs « refuges », comme les obligations d’État, ont surperformé. Même si les événements du 11 septembre ont eu leur origine au Moyen-Orient, les prix des matières premières n’ont pas beaucoup bougé. Parallèlement, en 2022, lorsque la Russie a envahi l’Ukraine, les actifs à risque ont souffert et les actifs « sûrs » ont surperformé, mais les matières premières ont enregistré la plus forte hausse en raison des problèmes d’approvisionnement.
En termes de valorisation des actions américaines, la bulle Internet (pendant une période de faible inflation) a illustré les effets d'une chute soudaine des valorisations boursières élevées (notons que nous ne suggérons pas que les valorisations actuelles des plus grandes actions américaines constituent nécessairement une bulle). En 2000-2002, après que le marché se soit détourné des valeurs technologiques, alors que les actifs à risque perdaient en masse, les actifs « sûrs » traditionnels tels que les obligations d'État se sont plutôt bien comportés, offrant une bonne diversification.
Par conséquent, si les investisseurs sont préoccupés par la géopolitique et la possible surévaluation des actions, ils devraient envisager une allocation diversifiée vers des actifs « sûrs », en commençant par les actifs liquides (comme les obligations d’État) et éventuellement en s’étendant aux actifs privés. Pour ceux qui craignent une explosion des prix des matières premières en raison de la géopolitique, une exposition aux matières premières peut être utile, en mettant l’accent sur l’énergie.
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