Cryptoactifs et portefeuille optimal

Author:

Galanti Sébastien

Abstract

Cet article applique la théorie financière standard au choix d’intégrer ou non les cryptoactifs au sein d’un portefeuille d’actifs financiers. On s’intéresse à la pondération optimale des actifs au sein d’un portefeuille composé de trois indices : actions, obligations et cryptoactifs. Le mérite de la théorie standard est de montrer que des actifs dominés en termes de rapport risque/rentabilité peuvent tout de même intégrer un portefeuille optimal en raison de leur faible covariance avec les autres titres. On trouve que les portefeuilles efficients, sur la période 2015-2023, devraient intégrer davantage de cryptoactifs qu’ils ne le font en réalité. Par exemple, un portefeuille efficient procurant 12,7 % de rentabilité devrait contenir 22,5 % d’actions, 60,9 % d’obligations, et 16,9 % de cryptos. Par comparaison, les encours actuellement détenus correspondraient à un portefeuille de 47,6 % d’actions, 51,7 % d’obligations, et 0,6 % de cryptos. À risque égal à ce dernier, un portefeuille composé de 85 % d’actifs sans risque (Livret A), 12 % de cryptoactifs et 3% d’actions procurerait une rentabilité trois fois supérieure. La théorie échoue donc à rendre compte de la réalité. Une limite de cet exercice est que la réglementation pesant sur les actions et les obligations est très différente et bien plus sécurisante pour l’investisseur. En conséquence, nous exposons les raisons pour lesquelles de tels résultats théoriques devraient, peut-être paradoxalement, motiver une réglementation stricte des cryptoactifs.

Publisher

CAIRN

Reference13 articles.

1. Préférences et croyances pendant le « grand confinement » : l’épargnant face au risque;Arrondel Luc;Revue française d'économie,2023

2. Asset Allocation;Black Fischer;The Journal of Fixed Income,1991

3. A Statistical Analysis of Cryptocurrencies;Chan Stephen;Journal of Risk and Financial Management,2017

4. C. Kindleberger et R.Z. Aliber [2005] : Manias, Panics and Crashes, Palgrave Macmillan UK. https://doi.org/10.1057/9780230628045

5. J. Kleinstauber [2021)] : Proof-of-Stake as a Solution to the Blockchain Energy Problem? Assessing Present and Future Energy Consumption of the Ethereum Blockchain, working paper.

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