Mémoires d'Actuariat
Optimisation d'un portefeuille d'investissement durable et sa résilience face au risque de marché
Auteur(s) SABBAGH S.
Société BNP Paribas
Année 2024
Résumé
La finance durable attire de plus en plus d’investisseurs à la recherche d’opportunités de rendement et de stratégies de diversification permettant de réduire le risque de long terme de leurs portefeuilles et d’améliorer leur durabilité. La problématique qui se pose aux investisseurs est d’avoir un système de notation ESG fiable, standardisé permettant d’identifier convenablement les actifs durables, de comparer leurs rendements et volatilités dans des secteurs d’activités ou des régions différents. L’objectif du mémoire est de constituer un portefeuille d’investissement durable optimal, composé uniquement d’entreprises du CAC40 et qui offre le meilleur couple rendement/risque. Une analyse approfondie est effectuée sur les principaux modèles et méthodes d’optimisation de portefeuille qui sont classés en deux familles : les méthodes se basant sur un algorithme d’optimisation ainsi que les extensions au modèle Markowitz et ses alternatives. Afin de pallier aux limites identifiées pour chacun des modèles étudiés, ce mémoire propose un modèle alternatif « boosté » composé d’une combinaison de deux modèles : la méthode d’optimisation GRG non linéaire et l’extension du modèle de Markowitz de Varmaz, Fieberg et Poddig. La résilience du portefeuille d’investissement durable optimal face aux fluctuations du marché a également été analysée afin d’évaluer la perte maximale que portefeuille peut subir face à différents chocs financiers. Mots clés : ESG, durabilité, CAC 40, optimisation de portefeuille, GRG non linéaire, extension de Markowitz,
Abstract
Sustainable finance is attracting a growing number of investors seeking opportunities for returns and diversification strategies that reduce the long-term risk of their portfolios and enhance their sustainability. The challenge for investors lies in having a reliable, standardized ESG rating system that properly identifies sustainable assets, allowing for comparisons of returns and volatility across different sectors or regions. The objective of this thesis is to build an optimal sustainable investment portfolio, only composed of CAC 40 companies, offering the best risk-return ratio. An in-depth analysis is conducted on the main portfolio optimization models and methods, which are categorized into two families: methods based on an optimization algorithm and extensions to the Markowitz model along with its alternatives. To address the limitations identified in each of the models studied, this thesis proposes an alternative “boosted” model composed of a combination of two models: the GRG nonlinear optimization method and the Varmaz, Fieberg, and Poddig extension of the Markowitz model. The resilience of the optimal sustainable investment portfolio to market fluctuations is also analyzed to assess the maximum loss the portfolio could incur in response to different financial shocks. Keywords: ESG, sustainability, CAC 40, portfolio optimization, nonlinear GRG, Markowitz extension
Mémoire complet
Auteur(s) SABBAGH S.
Société BNP Paribas
Année 2024
Résumé
La finance durable attire de plus en plus d’investisseurs à la recherche d’opportunités de rendement et de stratégies de diversification permettant de réduire le risque de long terme de leurs portefeuilles et d’améliorer leur durabilité. La problématique qui se pose aux investisseurs est d’avoir un système de notation ESG fiable, standardisé permettant d’identifier convenablement les actifs durables, de comparer leurs rendements et volatilités dans des secteurs d’activités ou des régions différents. L’objectif du mémoire est de constituer un portefeuille d’investissement durable optimal, composé uniquement d’entreprises du CAC40 et qui offre le meilleur couple rendement/risque. Une analyse approfondie est effectuée sur les principaux modèles et méthodes d’optimisation de portefeuille qui sont classés en deux familles : les méthodes se basant sur un algorithme d’optimisation ainsi que les extensions au modèle Markowitz et ses alternatives. Afin de pallier aux limites identifiées pour chacun des modèles étudiés, ce mémoire propose un modèle alternatif « boosté » composé d’une combinaison de deux modèles : la méthode d’optimisation GRG non linéaire et l’extension du modèle de Markowitz de Varmaz, Fieberg et Poddig. La résilience du portefeuille d’investissement durable optimal face aux fluctuations du marché a également été analysée afin d’évaluer la perte maximale que portefeuille peut subir face à différents chocs financiers. Mots clés : ESG, durabilité, CAC 40, optimisation de portefeuille, GRG non linéaire, extension de Markowitz,
Abstract
Sustainable finance is attracting a growing number of investors seeking opportunities for returns and diversification strategies that reduce the long-term risk of their portfolios and enhance their sustainability. The challenge for investors lies in having a reliable, standardized ESG rating system that properly identifies sustainable assets, allowing for comparisons of returns and volatility across different sectors or regions. The objective of this thesis is to build an optimal sustainable investment portfolio, only composed of CAC 40 companies, offering the best risk-return ratio. An in-depth analysis is conducted on the main portfolio optimization models and methods, which are categorized into two families: methods based on an optimization algorithm and extensions to the Markowitz model along with its alternatives. To address the limitations identified in each of the models studied, this thesis proposes an alternative “boosted” model composed of a combination of two models: the GRG nonlinear optimization method and the Varmaz, Fieberg, and Poddig extension of the Markowitz model. The resilience of the optimal sustainable investment portfolio to market fluctuations is also analyzed to assess the maximum loss the portfolio could incur in response to different financial shocks. Keywords: ESG, sustainability, CAC 40, portfolio optimization, nonlinear GRG, Markowitz extension
Mémoire complet
