Aversion aux pertes : définition, expériences et exemples en Bourse

Qu’est-ce que l’aversion aux pertes ?

L’aversion aux pertes est la tendance à ressentir une perte plus vivement qu’un gain de même montant, de sorte que l’on refuse des paris équitables, voire favorables, pour ne pas risquer de perdre. Perdre 100 euros fait plus de mal que gagner 100 euros ne fait de bien. Les mesures les plus citées situent ce déséquilibre autour d’un facteur deux.

Le biais ne tient pas à la richesse finale, mais au point de référence : ce que l’on possède déjà, ce que l’on a payé, ce que l’on attendait. Tout ce qui tombe sous ce point est vécu comme une perte, et tout ce qui le dépasse comme un gain. Le même résultat peut donc blesser ou réjouir selon l’endroit où l’on a placé la barre, ce qui en fait le cousin direct de l’effet de cadrage.

L’aversion aux pertes en résumé

C’est sans doute le résultat le plus célèbre de l’économie comportementale, et l’un des plus utilisés pour expliquer des comportements de marché. Il sert de fondation à plusieurs autres biais de cette famille, de la réticence à vendre à perte jusqu’à l’attachement à ce que l’on possède. Son ampleur exacte, en revanche, reste discutée, et c’est une discussion sérieuse.

• Famille : la perte et le risque
• Mis en évidence par : Daniel Kahneman et Amos Tversky
• Date : 1979 (théorie des perspectives), chiffré en 1992
• Expérience de référence : des choix entre loteries, qui donnent un coefficient médian de 2,25 chez 25 doctorants de Berkeley et de Stanford
• Proche de : l’effet de disposition, l’effet de dotation, l’effet de cadrage
• Sur les marchés : l’aversion myope aux pertes, avancée pour expliquer pourquoi les actions rapportent durablement plus que les obligations

Quelles expériences l’ont mise en évidence ?

L’idée apparaît dans l’article fondateur de la théorie des perspectives, publié en 1979 dans Econometrica. Kahneman et Tversky y constatent qu’un pari à pile ou face, où l’on gagne ou perd la même somme, est jugé franchement déplaisant par la plupart des gens. Ils en tirent une forme particulière de la fonction de valeur : plus pentue du côté des pertes que du côté des gains. À ce stade, l’asymétrie est posée comme un fait d’observation, sans être encore mesurée avec précision.

La mesure vient en 1992, dans le Journal of Risk and Uncertainty. Les deux auteurs recrutent 25 doctorants de Berkeley et de Stanford, douze hommes et treize femmes, sans formation particulière en théorie de la décision. Chacun est payé 25 dollars pour sa participation, quels que soient ses choix. On leur présente une série de loteries simples, certaines dans les gains, d’autres dans les pertes, d’autres mêlant les deux, et on leur demande à quel montant certain chacune équivaut. Ces réponses permettent d’ajuster un modèle à chaque participant. Le coefficient d’aversion aux pertes médian ressort à 2,25 : pour le participant médian, il faut la perspective d’un gain d’environ 2,25 fois la perte possible pour qu’un pari à chances égales devienne acceptable.

La scène la plus parlante n’est pourtant pas en laboratoire, mais sur un green. Devin Pope et Maurice Schweitzer ont étudié 2 525 161 putts joués par 421 golfeurs du circuit PGA entre 2004 et 2009 (American Economic Review, 2011). À distance égale, un putt pour le birdie, qui ferait gagner un coup sur le par, est réussi environ deux points de pourcentage moins souvent qu’un putt pour le par, qui évite d’en perdre un. Les joueurs se battent plus fort pour ne pas perdre que pour gagner. Selon leur estimation la plus prudente, putter pour le birdie aussi bien que pour le par ferait gagner plus d’un coup par tournoi ; pour les vingt meilleurs joueurs de 2007, ce coup aurait valu en moyenne quelque 640 000 dollars de gains supplémentaires. Tiger Woods, dont le nom figure dans le titre de l’article, n’y échappe pas.

Comment fonctionne-t-elle ?

Le mécanisme tient en trois pièces. D’abord un point de référence, qui découpe le monde en gains et en pertes. Ensuite une pente plus forte du côté des pertes, qui donne au premier euro perdu plus de poids qu’au premier euro gagné. Enfin une sensibilité décroissante : la différence entre perdre 100 et 200 se ressent davantage que celle entre perdre 1 100 et 1 200. Ce dernier point explique un paradoxe apparent : l’aversion aux pertes rend prudent face à un pari mixte, mais une fois dans le rouge, on devient volontiers joueur pour tenter de revenir au point de départ.

Plusieurs facteurs amplifient l’effet. La fréquence de l’évaluation d’abord : plus on regarde souvent un placement risqué, plus on y voit de pertes, car sur une courte période la baisse est presque aussi fréquente que la hausse. L’importance des montants ensuite : l’asymétrie est nette sur les sommes qui comptent, beaucoup moins sur les petites. La manière de présenter le choix, enfin : un même résultat décrit comme « 20 % de chances de perdre » ou « 80 % de chances de ne pas perdre » ne produit pas les mêmes décisions.

D’autres facteurs l’atténuent. Regrouper ses décisions plutôt que les juger une par une en réduit la morsure, car les pertes se diluent dans l’ensemble. L’habitude des transactions joue aussi : un marchand qui vend tous les jours un bien ne vit pas chaque vente comme une perte, ce que montrent les travaux de John List sur les négociants en cartes de collection, détaillés dans la fiche sur l’effet de dotation.

Que fait-elle sur les marchés ?

Le cas le plus fameux est une énigme vieille de plusieurs décennies : la prime de risque des actions. Sur longue période, les actions américaines ont rapporté nettement plus que les obligations, bien plus que ne le justifierait leur surcroît de risque selon les modèles classiques. Shlomo Benartzi et Richard Thaler proposent en 1995, dans le Quarterly Journal of Economics, une explication qu’ils baptisent aversion myope aux pertes. Si l’investisseur est averse aux pertes avec le coefficient de 2,25 et qu’il fait ses comptes environ une fois par an, il exige justement la prime observée dans leurs données, de 6,5 % par an en termes réels face aux obligations à cinq ans. Leur estimation de la période d’évaluation qui rend les deux placements équivalents tombe entre 11 et 12 mois.

L’hypothèse a été testée en laboratoire. Uri Gneezy et Jan Potters (Quarterly Journal of Economics, 1997) proposent à des étudiants de Tilburg une loterie favorable : on perd la mise avec deux chances sur trois, on gagne deux fois et demie la mise avec une chance sur trois. Ceux qui voient le résultat après chaque tirage misent en moyenne 50,5 % de leur dotation. Ceux qui ne reçoivent le bilan que par blocs de trois tirages misent 67,4 %. Moins on regarde, plus on ose.

Les opérateurs de marché ne sont pas immunisés, bien au contraire. Michael Haigh et John List ont repris le protocole en 2005 avec des traders recrutés au Chicago Board of Trade, comparés à des étudiants (Journal of Finance). Les traders montrent une aversion myope aux pertes plus marquée que les étudiants. L’expérience du risque n’efface donc pas le biais, et l’habitude des écrans qui se rafraîchissent en continu pourrait même l’entretenir.

Le biais intervient aussi dans la manière de couper ou non une position perdante, mais ce versant a sa fiche propre : l’effet de disposition, où l’on vend trop tôt ce qui gagne et garde trop longtemps ce qui perd.

Comment la reconnaître chez soi ?

L’aversion aux pertes se déguise volontiers en prudence. Quelques signes la trahissent.

• Vous refusez une opération dont vous estimez pourtant l’espérance positive, parce que la perte possible vous « reste en travers ».
• Vous consultez votre portefeuille plusieurs fois par jour et votre humeur suit ses variations, même quand votre horizon est de plusieurs années.
• Une journée à moins 500 vous occupe l’esprit plus longtemps qu’une journée à plus 500.
• Après une perte, vous prenez plus de risque pour « vous refaire » que vous n’en auriez pris à froid.
• Vous mesurez vos résultats par rapport à un prix d’achat ou à un plus haut, et non par rapport à ce que vous feriez aujourd’hui de cet argent.

Que peut-on y faire ?

On ne supprime pas l’aversion aux pertes ; elle fait partie de l’équipement de série. On peut en revanche l’encadrer, en jouant précisément sur les leviers que les expériences ont isolés.

Espacer l’évaluation est le premier. L’expérience de Gneezy et Potters le montre : la fréquence à laquelle on regarde ses résultats change la décision, à information égale. Un investisseur de long terme gagne à fixer un rythme de revue (mensuel, trimestriel) et à s’y tenir. Juger ses décisions par séries plutôt qu’une par une en est le deuxième : une règle qui donne une perte sur trois opérations peut rester une bonne règle, ce que le jugement au coup par coup ne voit jamais. Tenir un journal où chaque décision est notée avec son raisonnement aide à faire ce travail.

Décider de la perte acceptable avant d’entrer, ensuite. Un ordre stop placé au moment de la décision, quand le point de référence n’a pas encore pris son emprise, déplace le choix vers un moment plus froid. Ce n’est pas une garantie de résultat, seulement un moyen de ne pas laisser l’émotion rédiger la règle à chaud. Enfin, distinguer clairement l’aversion au risque, qui est une préférence légitime pour moins de variabilité, de l’aversion aux pertes, qui est une sensibilité particulière au signe moins. La première se choisit ; la seconde se subit.

Ce qui marche mal : se promettre d’être « plus rationnel ». Savoir que le biais existe ne suffit pas à le neutraliser, et l’habitude du risque n’y suffit pas davantage, comme le montre le cas des traders de Chicago.

Que lui objecte-t-on ?

Le principe est solide, son ampleur l’est beaucoup moins. En 2018, David Gal et Derek Rucker publient dans le Journal of Consumer Psychology un article au titre provocateur, The Loss of Loss Aversion. Ils soutiennent que bien des résultats attribués à l’aversion aux pertes s’expliquent aussi par l’inertie, la préférence pour ne rien changer, et que l’asymétrie disparaît ou s’inverse dans plusieurs situations. Une réponse de Mrkva, Johnson, Gächter et Herrmann (2020) rétorque que le biais a des modérateurs, mais que l’annonce de sa disparition est très exagérée.

Eldad Yechiam, dans Psychological Research (article mis en ligne en 2018, paru en 2019), relit les études anciennes sur lesquelles s’appuyait l’hypothèse de 1979. Il conclut que les très grosses pertes y étaient bien surpondérées, mais souvent pas les pertes plus modestes. Le résultat robuste serait donc plus étroit que la formule « les pertes pèsent deux fois plus ».

La synthèse la plus complète à ce jour est la méta-analyse d’Alexander Brown, Taisuke Imai, Ferdinand Vieider et Colin Camerer, parue en 2024 dans le Journal of Economic Literature : 607 estimations tirées de 150 articles publiés entre 1992 et 2017. Le coefficient moyen ressort à 1,96, avec un intervalle de 1,82 à 2,10. Le chiffre de 2,25 apparaît donc un peu élevé, mais l’asymétrie elle-même tient. Enfin, l’effet varie beaucoup d’une personne à l’autre et d’une méthode de mesure à l’autre : un coefficient moyen ne décrit personne en particulier.

Questions fréquentes

Pour aller plus loin

• Psychologie du trader : les biais et leurs remèdes, ce biais vu depuis la salle de marché, avec ses remèdes
• Daniel Kahneman, qui a fait de l’aversion aux pertes l’un des piliers de la théorie des perspectives
• Amos Tversky, coauteur de la mesure de 1992 et du coefficient de 2,25
• Sur le forum : le volet d’une série sur les biais cognitifs consacré à l’aversion à la perte et au coût irrécupérable, pour la manière dont un trader la décrit en séance
• Sur le forum : un échange sur la conscience de notre rapport à la perte, où chacun décrit son propre seuil de douleur