Optimisation de la sélection d'actions par une approche non paramétrique multifactorielle

La méthode de Data Envelopment Analysis (DEA) est une approche non paramétrique multicritère d'optimisation. Cette méthode est utilisée pour la sélection d'actions. La méthode DEA permet de calculer un score d'efficience pour chaque action d'un univers considéré sur la base de plusieurs critères de valorisation et de profitabilité. Les actions les plus efficientes sont celles qui ont le score le plus élevé. Une stratégie systématique est testée sur une période de 10 ans en données mensuelles. Elle consiste à comparer la performance d'un portefeuille composé des actions ayant les meilleures scores d'efficience avec la performance de l'univers global de référence. Sur la période 1995-2004, la méthode, dans le cadre de cette étude empirique, permet d'obtenir des ratios d'information compris entre 0,70 et 0,80 selon les modèles avec un alpha positif dans tous les cas. Cette méthode est d'autant plus intéressante qu'elle est rapide, facile, peu coûteuse à mettre en oeuvre et surtout efficiente.