La recherche en économie comportementale – et plus tard, la recherche sur les préférences sociales – a commencé par des expériences en laboratoire dans les années 1970, où des économistes expérimentaux ont constaté que le comportement de leurs sujets s’écartait systématiquement de l’intérêt personnel lorsqu’ils prenaient des décisions économiques.
Au cours des décennies suivantes, ces résultats ont inspiré divers modèles économiques visant à caractériser les préoccupations sociales ou environnementales des investisseurs (réciprocité, équité, empathie, sélection des membres d’une même famille, coopération…) sur la base de modèles psychologiques, biologiques ou économiques.
Plus récemment, des études se sont concentrées sur les applications des théories des préférences sociales dans le monde des affaires, y compris les investissements durables.
Fonction d’utilité et préférences sociales
Des études expérimentales ont montré que les théories économiques traditionnelles ont une prévisibilité limitée parce qu’elles ne parviennent pas à intégrer les biais cognitifs humains et les préférences sociales.
Ces théories traditionnelles, telles qu’elles ont été développées dans les années 1940, modélisent souvent les préférences des investisseurs à l’aide d’une fonction d’utilité. Cette fonction transforme les gains objectifs de l’investisseur en une perception subjective de ces gains par l’investisseur. Traditionnellement, seule la notion de risque est considérée comme un paramètre de cette fonction d’utilité. En d’autres termes, le seul élément qui détermine le choix d’un investisseur entre l’investissement A et l’investissement B est leur niveau de risque/rémunération et l’aversion au risque de l’investisseur.
Gary Charness et Matthew Rabin ont été parmi les premiers économistes comportementaux à intégrer les préférences sociales dans ce modèle traditionnel de fonction d’utilité.
Ils ont développé un modèle dans lequel l’utilité de l’investisseur est une combinaison de son gain matériel et du bien-être social.
D’autres économistes comportementaux ont par la suite enrichi cette approche prometteuse en proposant divers modèles de fonction d’utilité intégrant les préférences sociales.
Paramètres de cette fonction d’utilité
Afin de déterminer les paramètres de cette fonction d’utilité des préférences sociales, les investisseurs sont généralement invités à choisir une série d’investissements (ou de distributions) parmi plusieurs options où il existe un compromis entre leur propre bénéfice matériel et le bénéfice pour des questions environnementales ou sociales particulières.
Des études ont montré que cette approche donne des résultats plus précis que de demander directement aux investisseurs s’ils sont prêts à payer en termes absolus, car les réponses ne peuvent pas être facilement évaluées en termes de qualité de la décision.
Un exemple d’une telle approche pour mesurer les préférences sociales est la mesure de l’argent développée par Murphy.
Une solution intégrant cette méthodologie
En accord avec cette méthodologie, et afin de capturer efficacement les préférences sociales, Neuroprofiler a développé InvestProfiler, un questionnaire adaptatif (chaque question dépend de la réponse à la question précédente) basé sur les préférences gamifiées de choix d’investissement binaires qui mesure les préférences ESG de l’investisseur par le biais de leur fonction d’utilité.
Notre modèle estime, en un nombre réduit de questions, les paramètres d’un modèle d’utilité isoélastique. Notre modèle a autant de paramètres que le nombre de valeurs candidates qui peuvent intéresser l’investisseur. Voici un exemple d’une telle fonction d’utilité, où deux sujets illustratifs sont présentés : la préservation de l’eau et la réduction des émissions de CO2. Avec ce modèle, nous pouvons voir que l’investisseur accorde beaucoup plus d’attention à la préservation de l’eau, puisqu’une augmentation du score de ce sujet augmente l’utilité de l’agent beaucoup plus que la même augmentation du score de l’autre sujet.
Comme indicateur de la performance de notre modèle, avec 5 questions et 4 sujets différents proposés au client, nous obtenons une précision de 94% lors de la récupération des paramètres estimés des agents artificiels, par rapport à leurs vraies préférences.
Conclusion
La méthodologie de InvestProfiler est basée sur les dernières avancées de l’économie comportementale, et plus particulièrement sur les théories des préférences sociales.
Son objectif est de mesurer, par le biais d’un questionnaire adaptatif basé sur les préférences, la fonction d’utilité des préférences sociales de l’investisseur, afin de classer les impacts ESG que l’investisseur souhaiterait avoir dans ses investissements.