Évaluation de la vigueur du dividende
Le Quantitative Equity Group de Vanguard, qui cogère l’un des plus importants fonds de revenu d’actions à gestion active (Vanguard Equity Income Fund), a recours à un processus systématique fondé sur des données fondamentales pour la sélection des titres dans l’univers des titres à rendements élevés en dividendes (UTRED). Récemment, ce groupe a entrepris une expérience pour déterminer si l’IA pouvait s’appuyer sur le modèle de revenu d’actions de Vanguard, qui éclaire les décisions de placement.
À la base, le modèle de revenu d’actions cherche à investir dans des actions qui procurent des dividendes durables et croissants, une bonne santé financière, un sentiment positif sur le marché et des valorisations intéressantes. Le modèle démontre un lien solide avec les dividendes futurs; il a aidé à éviter les sociétés susceptibles de réduire leurs dividendes et à repérer les celles qui pourraient maintenir et faire fructifier les dividendes à l’avenir.
Comme le montre le graphique ci-dessous, lorsque nous divisons l’univers des actions en quintiles en fonction des notes du modèle, le quintile 1 représentant les actions les plus intéressantes et le quintile 5, les moins intéressantes, nous constatons qu’il y a environ 2,5 fois plus de réductions parmi les sociétés du quintile 5 plutôt que du quintile 1. De plus, les sociétés du quintile 1 affichent un taux de croissance médian du dividende de 8,4 %, comparativement à 1,2 % pour les sociétés du quintile 5.
Modèle quantitatif de revenu d’actions de Vanguard : un solide indicateur des dividendes futurs de l’UTRED
Remarques : L’UTRED est un univers personnalisé que Vanguard a créé pour inclure des titres qui versent des dividendes élevés. Il est composé à 60 % d’actions les plus performantes en rendement de dividende au sein des 2 000 plus grands titres en termes de capitalisation boursière de l’indice Russell 3000. En règle générale, l’UTRED comprend environ 700 titres.
Source : Vanguard, selon les données financières d’avril 2012 à avril 2023.
L’IA, un atout précieux
Dans le monde des placements, un avantage même minuscule peut avoir une incidence sur les rendements. Même si les sociétés de l’UTRED réduisent rarement leurs dividendes, le cours de leur action a tendance à en souffrir, ce qui rend avantageux le fait d’éviter ces sociétés dans le cadre de stratégies axées sur les dividendes.
« Le modèle quantitatif de revenu d’actions de Vanguard est excellent pour saisir des données numériques et a démontré un solide pouvoir prédictif pour la croissance future des dividendes. Nous voulions savoir si les conférences téléphoniques sur les bénéfices pouvaient offrir des renseignements supplémentaires sur la solidité des perspectives de dividendes d’une société. Les grands modèles de langage récemment mis au point sont parfaitement adaptés pour saisir de l’information nuancée que notre modèle pourrait ne pas détecter. »
Gestionnaire de portefeuille adjointe
L’équipe a eu recours à des techniques de traitement automatique des langues pour isoler des extraits de discussions issus de plus de 22 000 conférences téléphoniques sur les bénéfices entre avril 2012 et avril 2023 pour les actions de l’UTRED.
Par la suite, les membres de l’équipe ont déployé un grand modèle de langage (GML) à code source ouvert et ont demandé au modèle d’analyser les extraits pour déterminer si les sociétés étaient susceptibles d’accroître leurs dividendes (perspectives positives), de réduire leurs dividendes (perspectives négatives), ou si les perspectives concernant leur futur dividende étaient incertaines.
Exemple d’une situation réelle
Pour comprendre comment cela fonctionne, examinons comment le GML a analysé une conférence téléphonique sur les bénéfices réelle. En 2015, un analyste a demandé au chef de la direction d’une société si son bénéfice avant intérêts, impôts, dépréciation et amortissement était susceptible de couvrir le dividende. Le dirigeant a répondu qu’il était raisonnable d’envisager que le dividende soit utilisé ailleurs, mais il n’a pas répondu directement à la question. Selon le modèle de langage, cela augmentait la probabilité que la société réduise son dividende, et quelques mois plus tard, la société a fait exactement cela.
Les résultats de GML font écho au modèle quantitatif de Vanguard et le complètent
Les résultats de l’expérience ont également validé l’efficacité du modèle quantitatif de revenu d’actions de Vanguard. Dans le graphique suivant, les sociétés de l’UTRED sont classées par quintile en fonction de leur note de croissance durable des dividendes dans le modèle de revenu d’actions de Vanguard. Cette note est l’un des principaux déterminants de l’opinion globale du modèle à l’égard d’un titre. Le quintile 1 représente les actions ayant la plus grande capacité à maintenir et à accroître leurs dividendes, et le quintile 5 représente celles qui ont les plus faibles dividendes.
Source : Vanguard, selon les données des conférences téléphoniques sur les bénéfices d’avril 2012 à avril 2023.
Nous avons constaté que le modèle de formulation était remarquablement conforme aux notes de croissance durable des dividendes du modèle de revenu d’actions : 41 % des sociétés dont les perspectives négatives sur les dividendes sont fondées sur le GML sont passées dans le quintile inférieur de la croissance durable des dividendes. D’autres analyses statistiques ont montré que le modèle de langage a fourni des renseignements supplémentaires : les sociétés qui, selon le GML, présentent des « perspectives négatives » étaient près de cinq fois plus susceptibles de réduire leur dividende au cours du mois suivant que les sociétés qui ne sont pas signalées.
À quoi doit-on s’attendre en matière d’IA?
Cette expérience a démontré que les GML ont le potentiel d’ajouter de la valeur à notre processus de décision de placement grâce à des données qui ne sont pas visibles dans les chiffres. Il est important de garder à l’esprit que même si l’IA offre de nombreux avantages, elle comporte également des risques et des limites bien connus pour la gestion de fonds, y compris le risque lié au modèle d’IA, le surajustement (lorsque le modèle apprend trop bien les données de formation et comprend du bruit aléatoire) et moins de transparence que les modèles traditionnels. Ces risques et limites peuvent être gérés dans de nombreuses circonstances. Il y a encore du travail à faire pour qu’un signal soit intégré à un facteur de notre modèle, mais cette première étape a encouragé les investisseurs à continuer d’exploiter cette technologie en quête d’avantages.
« Les grands modèles de langage brouillent de plus en plus la ligne de démarcation entre les approches de placement systématiques et discrétionnaires, ce qui rend les renseignements autrefois confinés à l’analyse fondamentale méticuleuse plus accessibles et évolutifs »
Analyste actif des placements en actions
Nous continuons de repérer et d’évaluer de nouvelles occasions technologiques intéressantes, comme celle-ci, pour faire progresser ce que nous faisons et la façon dont nous servons nos clients partout dans le monde.
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Date de publication : mai 2025
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