Calculer la performance dans un mandat de gestion discrétionnaire

Il permet d’abord au client de connaître le pourcentage d’appréciation de son portefeuille net de frais dans une période donnée. Ensuite, ce calcul donne la possibilité au gestionnaire de portefeuille de se bâtir un historique de rendement qui lui permettra de se créer un historique de rendement pour être en mesure de se comparer à ses compétiteurs selon les normes standards GIPS du CFA Institute. Par la suite, cet historique de performance pourra servir au développement futur des affaires, soi pour recruter de nouveaux clients soi pour acquérir des actifs supplémentaires.

Les deux objectifs mentionnés ci-haut sont valides mais requièrent une formule de calcul différente, c’est-à-dire la formule pour le taux de rendement pondéré en dollars et la formule pour le taux de rendement pondéré en fonction du temps.

La façon la plus précise pour un client de savoir combien son portefeuille lui a rapporté est d’utiliser la formule de calcul du taux de rendement pondéré en dollars. C’est d’ailleurs la méthode de calcul préconisée par le MRCC 2.

Pour le gestionnaire de portefeuille qui veut savoir combien le portefeuille qu’il gère a rapporté, la formule de calcul sera celle du taux de rendement pondéré en fonction du temps, soit la méthode de calcul préconisée par le CFA Institute dans GIPS (Global Industry Performance Standards).

Les deux formules ne donneront pas nécessairement le même résultat. Pourquoi ?

Dans le domaine du placement, on considère que la formule de calcul de rendement pondéré en dollars fournit la meilleure évaluation de rendement pour un client. Cette formule calcule le taux de rendement interne que le portefeuille a généré tout en quantifiant les entrées et sorties de fonds (dividendes, intérêts, retenues d’impôts sur dividendes américains et autres) dans son calcul pour ce même portefeuille dans une période donnée.

Pour le gestionnaire de portefeuille, cette méthode de calcul peut mal représenter le rendement généré, car les entrées et les sorties de fonds sont hors de son contrôle. C’est pour cette raison que la méthode de calcul pondéré dans le temps prend de l’importance, car elle neutralise les entrées et les sorties de fonds dans un portefeuille dans une période donnée pour établir des périodes de calcul séparées et spécifiques aux entrées et sorties de fonds. Une fois ces périodes de calcul bien établies, elles seront reliées géométriquement pour ainsi établir la performance du gestionnaire.

Plus le calcul de rendement est établi à sa plus petite échelle, plus le vrai rendement sera précis.

La technologie nécessaire

Par exemple, chez Richardson GMP comme dans plusieurs firmes dans l’industrie, nous utilisons le logiciel Croesus qui calcule le rendement des portefeuilles quotidiennement et les relie géométriquement sous la formule de calcul pondéré dans le temps. De cette façon, le rendement ne peut être plus précis du point de vue du gestionnaire. Je travaille exclusivement avec Croesus pour la performance de mes portefeuilles.

Selon Croesus, une nouvelle version du logiciel permettra de présenter les deux méthodes de calcul ci-haut mentionnées. Ainsi, à partir du même logiciel, nous serons en mesure de présenter la formule préconisée par le MRCC 2, soit le calcul pondéré en dollars et la méthode préconisée par le CFA Institute, selon les normes GIPS pour les gestionnaires de portefeuille, et ce, dans un même rapport.

De son côté, Dataphile, notre système d’entrée de données, utilise la formule de calcul pondéré en dollars comme rapport de performance, tout comme ISM.

Le rôle premier d’un logiciel d’entrée de données comme Dataphile, ISM ou autre est de bien inscrire les différentes écritures comptables reliées aux comptes. Un logiciel comme Croesus tire quant à lui ses données de ce genre de logiciel et, par la suite, raffine leur traitement à un niveau supérieur pour pouvoir offrir des rapports adaptés aux demandes du client.

Il est vrai que le résultat sur le calcul de rendement peut varier d’une formule à l’autre puisque le traitement de données est similaire et en même temps différent dans certaines circonstances.

L’objectif de cet article n’est pas de décortiquer les deux formules ci-haut mentionnés et les régressions nécessaires pour prouver ce point, mais simplement de faire un rappel car même si le calcul de performance est fastidieux pour les clients, il est très important pour nous d’être le plus précis possible ce sujet.

Au plaisir d’avoir vos commentaires,