Chez Valancy, nous travaillons tous les jours dans le cadre de la détermination de la valeur de marché des actifs financiers et croyons que le monde dans lequel nous vivons est en perpétuel mouvement. Ce dernier n’est pas figé dans le présent et encore moins dans le passé, le marché est dynamique et les valeurs également.
C’est pourquoi nous croyons à l’évolution constante des valeurs, qu’elles soient cotées ou non cotées, car les sociétés n’opèrent pas dans un monde isolé mais mondialisé et financiarisé. Sur la base des dernières recherches universitaires et des derniers modèles financiers, nous avons développé des logiciels internes d’estimation de la prime de risque de marché (ERP ou Equity Risk Premium) mais également de la prime de taille (SRP ou Size premium). Nous calculons également en interne les estimations de Beta ainsi que la volatilité prospective sur les différents secteurs.. Nous mettons à jour nos estimations sur une base mensuelle et présentons notre méthodologie sur cette page.
Philosophie des modèles propriétaires développés par Valancy
Au sein de Valancy, nous pensons que la plus-value de l’évaluateur / expert indépendant réside notamment dans le fait de maîtriser l’ensemble de ses outils et des paramètres utilisés. Nous développons en interne nos modèles propriétaires nous permettant de détailler et d’expliquer les hypothèses d’évaluation de bout en bout. Nous sommes ainsi en mesure de rationnaliser et d’expliciter toute modification des taux d’actualisation.
Nous ne croyons pas à une vision normalisée des chiffres et croyons à leur constante évolution. Nous considérons par ailleurs que le taux d’actualisation est aussi important que les flux financiers et comptables qui sont utilisés dans les travaux d’évaluation. Dans cette perspective, nous mettons l’ensemble de nos connaissances en économétrie financière à l’épreuve de l’estimation des différents paramètres.
Globalement, nous proposons des estimations sur la base de données historiques mais également et surtout sur la base de projections. S’agissant des travaux d’évaluation comme la méthode des Discounted Cash Flows (DCF), le MEDAF (Modèle d’Evaluation des Actifs Financiers) ou encore de tout modèle d’estimation d’options financières, ces derniers correspondent à une actualisation de flux projetés dans le futur. Les paramètres et taux utilisés ne peuvent donc être, raisonnablement, fondés seulement sur des données historiques et se doivent d’intégrer certaines données prévisionnelles. En effet, les événements passés ne se reproduisent jamais à l’identique dans le futur : les estimations doivent ainsi être dynamiques en intégrant l’évolution des aléas.
Nous avons testé nos modèles d’estimation sur une période de 1980 à 2023 dans le cadre de tests de fiabilité des données et des prévisions. Nous pouvons ainsi affirmer que notre estimation n’est pas seulement fondée sur des données passées mais intègre également des éléments de prévision. Les modèles proposés ont été revus par plusieurs enseignants et chercheurs dans le cadre de leur mise en application.
Prime de risque de marché (Equity Risk Premium ou ERP)
Nous proposons, sur cette page, une mise à jour mensuelle de la prime de risque de marché (ERP) permettant de mesurer l’évolution des risques de marché (à venir). Ces risques, comme introduits par le MEDAF (Modèle d’Evaluation des Actifs Financiers ou Capital Asset Pricing Model (CAPM) en anglais) correspondent à des risques systématiques et sont considérés par la théorie financière comme étant non diversifiables. En substance, tout investisseur doit en tenir compte dans le cadre de ses décisions d’investissement et de ses opportunités d’arbitrages. A la différence de nombreuses études menées, nos travaux ont comme point de départ le marché français et permettent ainsi d’intégrer ses spécificités en termes de liquidité, de profondeur de marché, de comportement vis-à-vis du risque et en intégrant les particularités inhérentes à la zone géographique.
Prime de taille (Size Premium ou SRP)
Nous proposons également une estimation de la prime de taille qui va correspondre à un ajustement en fonction de sous-portefeuilles. Il est ainsi considéré que la taille d’une entreprise exercera une influence sur le rendement et le risque de toute investisseur potentiel.
L’estimation de la prime de taille va être proche de celle de la prime de risque de marché à la différence majeure qu’elle nécessite la création de sous-portefeuilles adaptés à l’analyse. Dans ses différentes composantes, l’analyse comportera également une analyse de liquidité.
Beta (sensibilité sectorielle au marché)
Dans le cadre de l’estimation de Beta nos modèles ont deux particularités : tout d’abord nous tenons compte du risque inhérent au coût de la dette et ne considérons pas ce dernier nul. Par ailleurs, nous considérons la possibilité pour l’entreprise analysée de modifier sa structure financière au cours du temps et ne la maintenons pas stable. De plus, nous nous ne limitons pas à une analyse de Beta historique mais appliquons plusieurs projections de Beta afin de prévoir l’évolution des risques de la société et de son secteur dans le temps. L’analyse de risque n’est ainsi pas réalisée sur un modèle ex-post mais sur la base d’un modèle ex-ante. En effet, nous ne limitons pas notre analyse à l’utilisation d’une blackbox opaque lors de l’analyse de Beta ni à l’utilisation des données brutes issues des bases de données : nous effectuons, aux travers de nos modèles propriétaires, des comparaisons et un benchmarking aux analyses extraites des bases de données traditionnelles (Capital IQ, Thomson Reuters…) afin d’assurer une réelle cohérence.
Volatilité prospective (variation de l’actif économique et des fonds propres)
Dans le cadre de l’estimation de la volatilité, nous appliquons plusieurs modélisations. Tout d’abord, nous calculons une volatilité des fonds propres ainsi qu’une volatilité de l’actif économique sur une base historique. Ensuite, nous utilisons des modèles de projection de type GARCH et EMWA afin d’intégrer l’évolution des indicateurs de volatilité dans le temps qui ne sont pas figés. La projection de volatilité permet d’avoir une vision plus fine et non erronée de la volatilité retenue dans le cadre des modélisations : elle permet de tenir compte des prévisions de risque sur un secteur donné et de ne pas considérer que « le passé va se reproduire à l’identique dans le futur ».