statistique, théorie et gestion de portefeuille - Docs at ISFA

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148 4. Relaxation de la volatilité White E.N., 1996, Stock market crashes and speculative manias. In The international library of macroeconomic and financial history, 13 (An Elgar Reference Collection, Cheltenham, UK; Brookfield, US). 12
Chapitre 5 Approche comportementale des marchés financiers : l’apport des modèles d’agents Depuis quelques années, les sciences économiques et financières abandonnent progressivement le modèle standard de l’agent économique représentatif dont on sait qu’il soutient notamment l’hypothèse d’efficience des marchés, et ce dans le but de prendre en considération le fait que les marchés financiers reflètent les actions et les émotions d’êtres réels. Ainsi s’est développé ce qu’il convient désormais d’appeler l’économie ou la finance cognitive (voir par exemple Thaller (1993), Sheffrin (2000), Shleiffer (2000) ou encore Goldberg et von Nitzsch (2001)). Le but de cette nouvelle approche est d’intégrer la rationalité nécessairement limitée des agents, qui peuvent certes tenter au mieux de leurs capacités d’être rationnels et d’agir de manière optimale, il n’en reste pas moins qu’ils seront toujours sujet à des émotions ou des influences extérieures qu’ils ne contrôlent pas. Ainsi, il est normal que les dimensions psychologique, sociologique et cognitive au sens large ayant une influence sur l’agent économique soient prises en compte. Pour autant et en dépit de cette rationalité limitée des agents, les marchés sont le plus souvent très proches de l’efficience. Ainsi il convient de se demander comment l’auto-organisation des agents permet d’atteindre cette efficience et pourquoi / comment le système s’en écarte parfois de manière spectaculaire. C’est en fait tout l’enjeu de l’étude des modèles d’agents en interaction que de tenter d’apporter des réponses à ces questions. L’approche théorique nouvelle offerte par ces modèles permet d’intégrer beaucoup des limitations des agents réels et à partir de la description - même très sommaire - du comportement des acteurs agissant sur les marchés, il est possible d’en déduire certains modes de fonctionnement. Cela permet notamment de mieux comprendre comment, partant d’agents individuels non rationnels au sens strict, peut émerger un comportement collectif conforme aux modèles rationnels, puis dans un deuxième temps, d’étudier les déviations possibles et les relaxations vers l’état d’efficience du marché prédit par ces modèles rationnels. Réciproquement, l’adéquation ou non des prévisions de ces modèles aux faits stylisés, que nous avons décrits au chapitre 1, permet si ce n’est d’accepter ou de rejeter définitivement la pertinence de certains types de comportements des agents vis-à-vis de la génération de l’organisation des marchés, du moins de cerner les mécanismes les plus importants quant à la description des faits stylisés. De plus, à la différence notoire de la physique et des sciences naturelles en général, il est quasiment impossible de se livrer à des expériences sur les marchés financiers afin de tester directement telle ou telle hypothèse ou l’impact d’une nouvelle réglementation. Certes, quelques simulations de marché ont été conduites en laboratoire (Smith 1994, Smith 1998), mais le nombre restreint d’acteurs qui y prennent part et le fait qu’ils sachent qu’ils participent à une expérience, en limite quelque peu la validité. Donc, le développement de modèles de marchés réalistes est particulièrement intéressant dans la mesure où 149
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UNIVERSITE DE NICE-SOPHIA ANTIPOLIS
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4 Table des matières 2.2.2 Bulles
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6 Table des matières 7.3.2 Tests n
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8 Table des matières 12.1.1 Distri
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10 Table des matières Références
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12 m’ont souvent été d’un gra
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14 Introduction pour espérer se co
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16 Introduction les distributions e
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18 Introduction
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Chapitre 1 Faits stylisés des rent
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1.1. Rappel des faits stylisés 23
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1.1. Rappel des faits stylisés 25
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1.2. De la difficulté de représen
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1.3. Modélisation des propriétés
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Chapitre 2 Modèles phénoménologi
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2.1. Bulles rationnelles multi-dime
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2.2. Des bulles rationnelles aux kr
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Chapitre 3 Distributions exponentie
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Empirical Distributions of Log-Retu
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concerning tail fatness can be form
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To fit our two data sets, section 4
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properties, stressing the problems
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Another problem lies in the determi
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In order to obtain a process with S
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and Sornette (1999) for instance. W
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1. The Pareto distribution: 79 Fu(x
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empirical analog FN(x), estimated f
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have been chosen to converge to 1 a
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5 Comparison of the descriptive pow
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ased on the fact that the quantity
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tail (positive or negative) of the
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Equation (46) depends on c only and
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B Minimum Anderson-Darling Estimato
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C Local exponent In this Appendix,
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198 8. Tests de copule gaussienne 2
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200 8. Tests de copule gaussienne t
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236 8. Tests de copule gaussienne T
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238 9. Mesure de la dépendance ext
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Chapitre 10 La mesure du risque Dan
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10.1. La théorie de l’utilité 3
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10.2. Les mesures de risque cohére
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10.3. Les mesures de fluctuations 3
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10.4. Conclusion 361 et de manière
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Chapitre 11 Portefeuilles optimaux
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11.2. Prise en compte des grands ri
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11.3. Equilibre de marché 367 s’
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11.5. Annexe 369 Collective Origin
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11.5. Annexe 371 point λ = 1. Thus
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Chapitre 12 Gestion des risques gra
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12.1. Comprendre et gérer les risq
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12.2. Minimiser l’impact des gran
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Chapitre 13 Gestion de portefeuille
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VaR-Efficient Portfolios for a Clas
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dependence: from independence to co
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given a series of return {rt}t foll
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eads cV (u1, · · · , un) = 1
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THEOREM 4 (TAIL EQUIVALENCE FOR A S
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Independent Assets Comonotonic Asse
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3.2 Typical recurrence time of larg
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and finally w ∗ i = χ−1 i j
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where the ˆwi’s are solution of
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Choosing x > y > Aɛ, and applying
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Expanding fi(xi) around x ∗ i yie
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for all h ∈ AC. Thus, integrating
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B Asymptotic distribution of the su
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This yields × h+ Sc−2 − 2 dh
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References Acerbi, A. and D. Tasche
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Malevergne, Y. and D. Sornette, 200
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ln(T/T 0 ) T Figure 2: Logarithm
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Chapitre 14 Gestion de Portefeuille
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Multi-Moments Method for Portfolio
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choosen risk measure. Section 5 pre
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The variance of the return X of an
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This property is verified for all c
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µn=α of order n = 2, 4, 6 and 8.
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these two assets or portfolios. The
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Due to the homogeneity property of
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invested in the risky fund depends
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C. Then, if g1(X1), · · · , gn(X
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Differentiating with respect to x1,
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7.2 Transformation of the modified
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In the sequel, we will first evalua
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8.3 Non-symmetric assets In the cas
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y the variance will then increase).
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A Description of the data set We ha
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thus and finally 1 λ1 n−1 = w
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C Composition of the market portfol
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D Generalized capital asset princin
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This brings us back to the problem
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F.2 General case We now consider a
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Harvey, C.R. and A. Siddique, 2000,
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µ µ2 1/2 µ4 1/4 µ6 1/6 µ8 1/8
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Mean (10 −3 ) Variance (10 −3 )
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μ (daily return) x 10−3 2.5 2 1.
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w i w i 0.2 0.15 0.1 0.05 Mean−μ
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Figure 6: Schematic representation
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Empirical Cumulative Distribution 1
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Z 2 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0
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Z 2 1 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0
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10 0 10 −1 10 0 10 −1 10 −1 1
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10 0 10 −1 10 0 10 −1 10 −1 1
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κ 22 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 Exc
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Return μ 0.12 0.11 0.1 0.09 0.08 0
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Conclusions et Perspectives L’obj
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Conclusion 493 en univers gaussien
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Annexe A Evaluation de la conduite
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A.2. Eléments de contexte 497 bora
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A.4. Compétences acquises et ensei
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A.5. Conclusion 501 de la recherche
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Bibliographie ACERBI, C. (2002) :
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Bibliographie 505 BOUCHAUD, J. P. E
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Bibliographie 507 DE FINETTI, B. (1
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Bibliographie 509 GRANGER, C. W. ET
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Bibliographie 511 LILLO, F. ET R. N
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Bibliographie 513 PATTON, A. (2001)
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Bibliographie 515 SUSMEL, R. (1996)
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