ROCKINGER Michael

Cette thèse se compose d'un chapitre introductif et de trois études empiriques qui contribuent à la littérature sur la finance internationale en examinant la dynamique des sauts simultanés des marchés boursiers internationaux et en évaluant leur impact sur l'allocation de portefeuilles internationaux et l'évaluation des actifs financiers.Dans la première étude, nous examinons l’impact de co-sauts entre les marchés boursiers internationaux sur la demande d’actifs étrangers et les gains de la diversification internationale. En utilisant les données intra-journalières de trois indices internationaux (SPY, EFA et EEM), nous identifions un nombre significatif de co-sauts intra-journaliers entre les trois marchés considérés. Nous constatons également que l’intensité de co-sauts est particulièrement élevée pendant la crise financière mondiale de 2008-2009. En outre, l'application du processus de Hawkes montre que les sauts ont tendance à se propager des États-Unis et d'autres marchés développés vers les marchés émergents. Afin d’évaluer l'impact des co-sauts sur la diversification internationale, nous considérons un investisseur américain qui choisit la composition de son portefeuille à partir d’un actif risqué domestique (SPY) et deux actifs risqués étrangers (EFA et EEM) de manière à réduire le risque global de son portefeuille. Nos résultats montrent également que l'impact des moments d'ordre supérieur (skewness, kurtosis,.) induits par les sauts idiosyncratiques et systématiques sur la composition optimale du portefeuille n'est pas significatif.Dans la deuxième étude, nous nous intéressons à la problématique d’évaluation des actions internationales en décomposant le risque systématique en composantes continues et discontinues (sauts). Nous contribuons à la littérature financière sur l’explication des rendements d’actifs internationaux en proposant un modèle à six facteurs de risque. En utilisant les données intra-journalières d'un ensemble de fonds négociés en bourse couvrant les marchés développés, émergents et frontaliers, nous montrons que les risques de fluctuations continus et baissiers discontinus du marché sont positivement récompensés durant la période précédant la crise financière tandis que les risques de sauts positifs et grands sont rémunérés par une prime négative pendant la période qui suit la crise financière. Nous montrons également que les sauts des prix du marché sont négativement corrélés aux sauts de la volatilité, suggérant que les risques de prix et de volatilité partagent des compensations pour les mêmes facteurs de risque sous-jacents.Dans la troisième étude, nous examinons conjointement les risques de saut des prix et de la volatilité et étudions la réaction des marchés internationaux aux sauts d’un facteur de risque global à la fois au niveau des prix et de la volatilité. En utilisant les données intra-journaliers de dix fonds négociés en bourse couvrant les principaux marchés développés et émergents et deux indices de volatilité (VIX et VXEEM), nous montrons que les betas de sauts des prix et de la volatilité varient dans le temps et présentent une asymétrie entre les sauts positifs et négatifs. Nous montrons également que les sauts des prix et de la volatilité du marché ont un pouvoir prédictif significatif sur les rendements futurs des actions.

L’axe principal de la thèse est centré sur des approches non-linéaires modernes d’analyse des données économiques et financières, avec une attention particulière sur les cycles économiques et les crises financières. Un consensus dans la littérature statistique et financière s’est établie autour du fait que les variables économiques ont un comportement non-linéaire au cours des différentes phases du cycle économique. En tant que tel, les approches/modèles non-linéaires sont requis pour saisir les caractéristiques du mécanisme de génération des données intrinsèquement asymétriques, que les modèles linéaires sont incapables de reproduire.À cet égard, la thèse propose une nouvelle approche interdisciplinaire et ouverte à l’analyse des systèmes économiques et financiers. La thèse présente des approches robustes aux valeurs extrêmes et à la non-stationnarité, applicables à la fois pour des petits et de grands échantillons, aussi bien pour des séries temporelles économiques que financières. La thèse fournit des procédures dites étape par étape dans l’analyse des indicateurs économiques et financiers en intégrant des concepts basés sur la méthode de substitution de données, des ondelettes, espace incorporation de phase, la m´méthode retard vecteur variance (DVV) et des récurrences parcelles. La thèse met aussi en avant des méthodes transparentes d’identification, de datation des points de retournement et de l´évaluation des impacts des crises économiques et financières. En particulier, la thèse fournit également une procédure pour anticiper les crises futures et ses conséquences.L’étude montre que l’intégration de ces techniques dans l’apprentissage de la structure et des interactions au sein et entre les variables économiques et financières sera très utile dans l’élaboration de politiques de crises, car elle facilite le choix des méthodes de traitement appropriées, suggérées par les données.En outre, une nouvelle procédure pour tester la linéarité et la racine unitaire dans un cadre non-linéaire est proposé par l’introduction d’un nouveau modèle – le modèle MT-STAR – qui a des propriétés similaires au modèle ESTAR mais réduit les effets des problèmes d’identification et peut aussi représenter l’asymétrie dans le mécanisme d’ajustement vers l’équilibre. Les distributions asymptotiques du test de racine unitaire proposées sont non-standards et sont calculées. La puissance du test est évaluée par simulation et quelques illustrations empiriques sur les taux de change réel montrent son efficacité. Enfin, la thèse développe des modèles multi-variés Self-Exciting Threshold Autoregressive avec des variables exogènes (MSETARX) et présente une méthode d’estimation paramétrique. La modélisation des modèles MSETARX et des problèmes engendrés par son estimation sont brièvement examinés.

Le travail de recherche effectué dans cette thèse vise en substance à détecter les changements de régime et de comportement des agents par l'intermédiaire des marchés d'options. Les prix d'options nous permettent en effet de décortiquer et d'analyser le comportement des agents sur les marchés financiers afin d'obtenir une meilleure compréhension de leurs anticipations et préférences. Cette information réside notamment dans la méthode même de valorisation de ces contrats conditionnels. Il est en effet possible d'extraire des prix d'options une densité de probabilité implicite, dite risque neutre, matérialisant les anticipations des agents sur l'évolution future de l'actif sous-jacent. Dans la première partie de cette thèse nous classifions donc les différentes approches utilisées à cette fin dans la littérature. Nous montrons également les avantages et inconvénients de chacune d'entre elles. La seconde partie de la thèse est consacrée à la description d'une nouvelle méthode non-para métrique basée sur les approximants de Padé. Cette méthode d'extraction de la densité risque neutre ne nécessite aucune hypothèse quant au processus suivi par les rendements de l'actif sous-jacent. Elle présente également l'avantage de respecter les contraintes d'absence d'opportunité d'arbitrage et offre la possibilité de différencier localement le traitement des informations initiales en fonction de caractéristiques communes. Néanmoins, l'extraction non-paramétrique de la densité risque neutre présente également des limites en raison des différentes sources de bruit venant altérer 11nformation contenue dans les prix d'options. Nous étudions donc dans une troisième partie les composantes de ce bruit tout en simulant leurs effets respectifs sur l'information extraite. Parmi ces sources de distorsion de 11nformation nous portons tout particulièrement notre attention sur le spread prix offert - prix demandé (bid-ask spread) omniprésent sur les marchés. Ainsi, la quatrième partie dans laquelle nous introduisons la notion de coût de discontinuité, nous permet de compléter la récente littérature sur la typologie des phénomènes de micro-structure impactant le spread bid-ask appliqué sur les marchés d'options. Notre contribution en la matière vient de plus modifier la symétrie très souvent supposée dans la littérature entre le prix offert et le prix demandé sur les marchés optionnels. Enfin, ce phénomène micro-économique étudié sur des données haute fréquence nous permet également d'énoncer de robustes hypothèses quant à la localisation d'un juste prix pour chaque option. Nous avons alors sur cette base proposé une approche innovante, basée sur la technique d'apprentissage supervisé des machines à vecteurs de support (SVM), nous permettant de prendre en compte cette asymétrie lors de notre régression du juste prix sur les spreads bid-ask cotés en continu sur les marchés d'options. La dernière partie de cette thèse est quant à elle consacrée a l'application empirique de notre méthode non¬paramétrique ainsi qu'à l'interprétation de 11nformation ainsi extraite. Pour commencer, nous expliquons comment les approximants multi-points de Padé peuvent être implémentés sur un ensemble de prix d'options simulés et non bruités. Nous utilisons par la suite des données réelles afin de démontrer qu'il existe une relation évidente entre la volatilité implicite calculée à partir de la densité risque neutre et la volatilité réalisée de l'actif sous-jacent sur le court terme. Toutefois, la relation entre les moments d'ordres supérieurs extraits des prix d'options (en d'autre termes la skewness et la kurtosis implicites à la densité risque neutre) et ceux que l'on peut calculer directement à partir des rendements réalisés par l'actif sous-jacent ne semble pas être aussi évidente voire inexistante.

Cette thèse porte sur l’étude de la mémoire longue de la volatilité des rendements d’actions. Dans une première partie, nous apportons une interprétation de la mémoire longue en termes de comportement d’agents grâce à un modèle de volatilité à mémoire longue dont les paramètres sont reliés aux comportements hétérogènes des agents pouvant être rationnels ou à rationalité limitée. Nous déterminons de manière théorique les conditions nécessaires à l’obtention de mémoire longue. Puis nous calibrons notre modèle à partir des séries de volatilité réalisée journalière d’actions américaines de moyennes et grandes capitalisations et observons le changement de comportement des agents entre la période précédant l’éclatement de la bulle internet et celle qui la suit. La deuxième partie est consacrée à la prise en compte de la mémoire longue en gestion de portefeuille. Nous commençons par proposer un modèle de choix de portefeuille à volatilité stochastique dans lequel la dynamique de la log-volatilité est caractérisée par un processus d’Ornstein-Uhlenbeck. Nous montrons que l’augmentation du niveau d’incertitude sur la volatilité future induit une révision du plan de consommation et d’investissement. Puis dans un deuxième modèle, nous introduisons la mémoire longue grâce au mouvement brownien fractionnaire. Cela a pour conséquence de transposer le système économique d’un cadre markovien à un cadre non-markovien. Nous fournissons donc une nouvelle méthode de résolution fondée sur la technique de Monte Carlo. Puis, nous montrons toute l’importance de modéliser correctement la volatilité et mettons en garde le gérant de portefeuille contre les erreurs de spécification de modèle.

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