Ex-post
Qu’est-ce que l’ex-post?
Ex-post est un autre mot pour les retours réels et est en latin pour «après le fait». L’utilisation des rendements historiques a généralement été l’approche la plus connue pour prévoir la probabilité de subir une perte sur investissement un jour donné. Ex-post est l’opposé d’ ex-ante, qui signifie «avant l’événement».
Points clés à retenir
- Ex-post est un mot pour les retours réels et se traduit du latin par «après le fait».
- L’analyse ex post examine les résultats financiers une fois qu’ils se sont produits et les utilise pour prédire la probabilité de rendements futurs.
- La valeur ex post est obtenue en tenant compte de la valeur de début et de fin d’un actif, de la croissance et de la baisse de l’actif et de tout revenu gagné.
- Ex-post contraste avec ex-ante, qui utilise des estimations pour évaluer les performances futures. L’ex-post est une pratique courante car elle repose sur des résultats prouvés.
Comprendre Ex-Post
Les entreprises obtiennent des informations ex post pour prévoir les bénéfices futurs. Les informations ex post sont utilisées dans des études telles que la valeur à risque (VaR), une étude de probabilité qui se rapproche du montant maximum de perte qu’un portefeuille d’investissement peut subir chaque jour. La VaR est définie pour un portefeuille d’investissement, une probabilité et un horizon temporel spécifiés.
Le rendement ex post diffère du rendement ex ante car il représente les valeurs réelles, essentiellement ce que les investisseurs gagnent plutôt que les valeurs estimées. Les investisseurs fondent leurs décisions sur les rendements attendus par rapport aux rendements réels, ce qui est un aspect important de l’ analyse des risques d’un investissement. Ex-post est le prix actuel du marché, moins le prix payé par l’investisseur. Il montre la performance d’un actif; cependant, il exclut les projections et les probabilités.
Calcul ex-post
Ex-post est calculé en utilisant les valeurs des actifs de début et de fin pour une période spécifique, toute croissance ou baisse de la valeur de l’actif, plus tout revenu gagné par l’actif au cours de la période. Les analystes utilisent des données ex post sur les fluctuations des prix des investissements, les bénéfices et d’autres mesures pour prédire les rendements attendus. Il est mesuré par rapport au rendement attendu pour confirmer l’exactitude des méthodes d’ évaluation des risques.
L’ex-post est mieux utilisé pour des périodes de moins d’un an et mesure le rendement gagné pour une année d’ investissement à ce jour. Par exemple, pour un rapport trimestriel du 31 mars, le rendement réel mesure le pourcentage d’augmentation du portefeuille d’un investisseur du 1er janvier au 31 mars. Si le nombre est de 5%, le portefeuille a gagné 5% depuis le 1er janvier.
Analyse ex post
L’ analyse d’attribution de performance ex post, ou analyse de référence, mesure la performance d’un portefeuille d’investissement en fonction du rendement du portefeuille et de sa corrélation avec de nombreux facteurs ou indices de référence. L’analyse ex post est l’approche traditionnelle de l’analyse de la performance pour les fonds longs uniquement.
L’analyse des performances ex post se concentre généralement sur l’analyse de régression. Un analyste exécute une régression des rendements du portefeuille par rapport aux rendements de l’ indice de marché pour déterminer dans quelle mesure les profits et les pertes d’un portefeuille pourraient résulter d’une exposition au marché. La régression fournit le bêta du portefeuille à l’indice boursier et le montant d’ alpha que le fonds gagnait ou perdait par rapport à l’indice boursier.
Prévisions ex post
La formule de calcul ex post est (valeur finale – valeur initiale) / valeur initiale. La valeur de départ est la valeur marchande lors de l’achat d’un actif. La valeur finale est la valeur marchande actuelle d’un actif. Ex-post est une prévision préparée à une certaine heure qui utilise les données disponibles après cette heure. Les prévisions sont créées lorsque des observations futures sont identifiées pendant la période de prévision. Il est utilisé pour observer des données connues pour évaluer le modèle de prévision.