Un modèle linéaire d'évaluation des actifs qui relie le rendement attendu d'un actif au taux sans risque plus une prime de risque proportionnelle au risque systématique (bêta) de l'actif par rapport au marché.

Principe

Rendement attendu = taux sans risque + bêta × prime de risque du marché ; le modèle affirme que seul le risque systématique, mesuré par le bêta, est rémunéré en équilibre.

Démonstration

Un analyste évaluant une action utilise le CAPM pour calculer le rendement requis : avec un taux sans risque de 2 %, un bêta de 1,2 et une prime de risque de marché de 6 %, le rendement requis selon le CAPM est 2 % + 1,2×6 % = 9,2 %.

Mauvaise application

Appliquer le CAPM sans vérifier ses hypothèses (linéarité, stabilité du bêta, choix du proxy de marché, homogénéité des investisseurs) ou utiliser des bêtas mal estimés conduit à des coûts des capitaux propres trompeurs.

Conséquence

Appliqué correctement, le CAPM fournit un intrant simple et cohérent pour actualiser les flux de trésorerie, fixer des taux de rendement exigés et comparer des opportunités d'investissement sur une base ajustée au risque commune.

Inversion

La version inverse nie toute relation linéaire unifactorielle entre rendement attendu et exposition au marché, impliquant que des modèles multifactoriels ou des explications comportementales rendent compte des rendements attendus.

Limite

Le CAPM est un modèle d'équilibre à facteur unique : il exclut la taille, la valeur, le momentum, la liquidité et d'autres facteurs sauf extension, et son ajustement empirique varie selon les marchés et les périodes d'échantillonnage.

Tension sémantique

Tension entre l'élégance théorique du CAPM et les anomalies empiriques (taille, valeur, momentum) qui suggèrent des risques additionnels rémunérés ou une mauvaise spécification du modèle.

Synthèse

Le modèle d'évaluation des actifs financiers est un cadre parcimonieux liant le rendement requis à l'exposition au marché via le bêta ; il constitue une référence pour le coût du capital mais est limité par ses hypothèses unifactorielles et la sensibilité des estimations.