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Evaluation d'une entreprise

Variance, Covariance et Bêta

La Variance :

En statistique et en théorie des probabilités, la variance est une mesure de la dispersion des valeurs d'un échantillon ou d'une distribution de probabilité.

La variance est la différence entre la moyenne des carrés et le carré de la moyenne.

.

 

La Covariance :

En théorie des probabilités et en statistique, la covariance entre deux variables aléatoires est un nombre permettant de quantifier leurs écarts conjoints par rapport à leurs espérances respectives.

Interpétration : Si une valeur de covariance, quel que soit par ailleurs son signe, positif ou négatif, est élevée, vous pourrez en que les deux éléments rapprochés sont fortement corrélés, que ce soit positivement ou négativement.

 

Bêta :

Le Bêta (β) est un coefficient de corrélation entre un un actif et le marché.

Il est utilisé comme  mesure de volatilité.

- Si le bêta d’une action par rapport à son indice est supérieur à 1, alors la volatilité de cette action est généralement supérieure à son indice.

- Si le bêta est au contraire inférieur à 1, alors la volatilité de cette action est inférieure à son indice ou l’action est volatile mais peu corrélée au marché.

Le bêta représente finalement le risque non diversifiable d’un actif, autrement dit, son risque systématique (par opposition au risque idiosyncratique).

 

Exercice :

- Calculez la Variance, Covariance et Bêta pour les données suivantes.

Exercice calcul variance covariance et beta

 

Graphique correlation

 

Calcul de la relation MEDAF

Relation du MEDAF :

Le modèle d'évaluation des actifs financiers (MEDAF),vient de l'anglais Capital Asset Pricing Model (CAPM).

Le coût des capitaux propres correspond au taux de rendement requis des actionnaires d'une entreprise eu égard à la rémunération qu'ils pourraient obtenir d'un placement présentant le même profil de risque sur le marché.

Selon ce modèle, le taux de rentabilité d’un actif est égale au taux de l’actif sans risque "taux des OAT à 10 ans" par exemple auquel s’ajoute une prime de risque et  décrit la relation entre le risque d'un actif financier et la rentabilité espérée de cet actif.

 

Formule du MEDAF : (Coût des capitaux propres)

E(rj) =Rf + Bactif. [E(rm) - Rf]. E(ractif ) = rentabilité attendue

 

 

Coût des fonds propres
Calcul  de l'Espérence de rentabilité du titre
E(rm) = espérence de rentabilité du marché 8,50%
Rf : Cout de l'actif sans risque (OAT 10 ans par exemple) 5,50%
βj = covariance (Rj,Rm)/Variance(Rm) :Bêta 1,502837735
   
E(rj) : Espérence de rentabilité du titre 10,01%

 

Modèle Gordon-Shapiro

Le modèle Gordon Shapiro ou DDM (dividend discount modela) été mis au point en 1956.
C'est un modèle d'actualisation des actions particulièrement connu.
Mis au point par Myron J. Gordon et Eli Shapiro, ce modèle, dit aussi de "croissance perpétuelle", ne tient pas compte des plus-values, et considère que lorsque le flux de dividendes est perpétuel (c'est à dire qu'il tend vers l'infini), la plus value n'a pas d'incidence sur l'évaluation de l'action.

Formule Gordon Shapiro :

Formule gordon shapiro

 

 

 

 

 

De cette suite géométrique, nous obtenons la formule Gordon Shapiro : V = D/(i-g)

Evaluation à partir des dividendes futurs
D1 : Dividende unitaire prévu pour la période N+1 (avoir fiscal compris ou non) 15,00
i : cout des fonds propres 10,01%
g : Taux de croissance des dividendes avec G < I 3%
   
V : valeur de l'action (Formule) Gordon Shapiro 214,03
Nombre d'actions 600 000,00
Valeur de l'entreprise 128 415 253,49

 

Télécharger la feuille Excel :

Calcul Variance, CoVariance et Bêta

Gordon Shapiro https://boursegestionportefeuille.e-monsite.com

Date de dernière mise à jour : 2024-04-21

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