MEDAF

Modèle d’évaluation des actifs financiers

Le MEDAF (Modèle d’évaluation des actifs financiers) est utilisé pour évaluer le risque et les rendements comparés au marché global. Vous pouvez utiliser le MEDAF pour valoriser des actifs seuls, ou un portefeuille d’actifs, utilisant un modèle linéaire défini tel que :

\[E(r_i)=r_f + \beta_f \left(E( r_m) - r_f \right)\]

Où:
\(E( r_i )\) est le rendement attendu pour l’actif ou le portefeuille dénoté \(i\).
\(r_f\) est le taux sans risque.
\(\beta_i\) (béta) est la sensibilité du rendement de l’actif \(i\) au rendement du marché, et est défini comme la covariance des rendements entre l’actif \(i\) et le marché rapporté à la variance du marché.
\(E( r_m)\) est le rendement attendu du marché.

En utilisant le MEDAF, vous pouvez calculer le rendement attendu pour un actif donné en estimant ses bétas à partir de la performance passée, l’actuel taux d’intérêt sans risque, et une estimation du rendement moyen du marché.

Vous pouvez estimer dans MATLAB les paramètres du MEDAF en utilisant les fonctions de régression de la Statistics and Machine Learning Toolbox.

Un écueil commun lors de l’estimation des bétas à partir de données historiques peut apparaître lorsque les données sont incomplètes ou contiennent des données manquantes. La Financial Toolbox fournit des fonctions pour l’estimation des données manquantes qui réduisent ce type de risque d’estimation pour le MEDAF.

Voir aussi : régression et estimation avec données manquantes, optimisation de portefeuille, ingénierie financière, Modèle de Black-Litterman