Dans cet épisode, nous accueillons à nouveau James Choi, professeur de finance à la Yale School of Management, pour aborder l’une des questions les plus importantes – et les plus mal comprises – en matière de finances personnelles: quelle part de votre portefeuille doit être investie en actions? S’appuyant sur son nouvel article, Practical Finance: An Approximate Solution to Lifecycle Portfolio Choice, James nous présente le problème classique du choix de portefeuille, résolu pour la première fois par Robert C. Merton, puis développé par Francisco Gomes et ses coauteurs, et désormais rendu beaucoup plus facile à utiliser grâce à une approximation basée sur un tableur. Nous explorons comment l’aversion au risque, la richesse, le risque lié au revenu du travail et les rendements attendus déterminent l’allocation optimale des actifs, pourquoi des règles simples telles que « 100 moins votre âge » ne sont pas mauvaises mais restent coûteuses, et comment James et ses coauteurs ont réussi à approximer un modèle d’optimisation dynamique complexe avec une erreur inférieure à 0,1% en termes de bien-être sur toute la durée de vie.
Points clés de cet épisode :
(0:04) Introduction et pourquoi cet épisode tient ses promesses sur les « racines mathématiques ».
(1:10) Le nouvel article de James Choi: Rendre le choix de portefeuille sur le cycle de vie soluble dans un tableur.
(5:15) Le problème du choix de portefeuille : Quelle proportion devriez-vous allouer aux actions par rapport aux actifs sans risque?
(6:09) La solution classique de Merton (1969, 1971) et la « part de Merton ».
(8:00) La formule de la prime sur actions: Rendement excédentaire attendu ÷ (aversion au risque × variance).
(11:20) Étendre le modèle au revenu du travail risqué (Cocco, Gomes et Maenhout).
(14:27) Pourquoi le revenu du travail se comporte comme une obligation — même lorsqu’il est risqué.
(16:33) Comment la richesse, l’aversion au risque et les caractéristiques du revenu du travail influencent l’allocation optimale en actions.
(20:52) Risque de revenu du travail transitoire ou permanent — et pourquoi le risque permanent compte davantage.
(23:04) Résoudre des milliers de jeux de paramètres pour approximer les allocations optimales sur le cycle de vie.
(27:09) Quelle est la précision de l’approximation? Environ 3 à 4 points de pourcentage en moyenne, avec moins de 0,1% de perte de bien-être sur toute une vie.
(29:56) Comparaison avec les règles empiriques: 100 moins l’âge et le 60/40.
(32:08) Pourquoi 0 % en actions est souvent bien pire que 100% en actions.
(33:33) À quoi ressemble généralement l’allocation optimale sur le cycle de vie.
(38:55) Parcours du tableur Google accessible au public pour calculer votre allocation.
(44:39) Estimer votre aversion au risque à l’aide d’une expérience de pensée avec un jeu à pile ou face.
(46:08) Prévoir votre revenu du travail futur et utiliser l’imputation salariale.
(48:05) Pourquoi le logement est exclu — et pourquoi il est si difficile à modéliser.
(50:35) À quelle fréquence vous devriez mettre à jour vos hypothèses (indice: pas souvent).
(53:06) L’effet de levier, les FNB à effet de levier constant, et pourquoi les jeunes investisseurs pourraient rationnellement y recourir.
(58:55) Discussion sur les conseils en matière de cycle de vie de Scott Cederburg et ses coauteurs.
(1:07:40) Quel problème de finances pratiques James souhaite aborder ensuite (indice: la règle des 4% et les dépenses à la retraite).
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