AMEDEE MANESME Charles Olivier

Pas de résumé disponible.

Pas de résumé disponible.

Cette étude traite de l'hétérogénéité des prix des cinq premiers crus de Bordeaux. Nous appliquons l'approche de la régression par quantile (QR) avec une segmentation du marché basée sur les quantiles des prix des bouteilles de vin. Nous calculons le prix hédonique des attributs du vin pour différents segments de prix sur le marché. Cette approche est appliquée à un important ensemble de données comprenant environ 50 000 transactions sur la période 2003-2017. Les résultats indiquent que les prix hédoniques relatifs de plusieurs attributs du vin diffèrent significativement entre les déciles. Les implications de nos résultats sont multiples. Le millésime et les notes Parker ont un impact important sur la variation des prix du vin, et il existe une hiérarchie entre les cinq premiers crus de Bordeaux. Il existe également une prime commandée par la réputation et l'expérience d'une maison de vente aux enchères. Depuis la crise financière de 2012-2013, les investisseurs considèrent que les cinq premiers crus sont surévalués, sauf pour les vins les plus chers. Pour ces derniers, les investisseurs préfèrent la rareté à la liquidité. Ces résultats sont importants pour plusieurs acteurs du marché des vins fins : les investisseurs, par exemple, pourraient utiliser les conclusions de cette étude pour mieux diversifier leur portefeuille de vins, tandis que les maisons de vente aux enchères pourraient mieux anticiper leurs ventes futures en fonction des attentes des consommateurs.

Le développement de Cornish-Fisher est un moyen simple de déterminer les quantiles de distributions non normales. Elle est fréquemment utilisée par les praticiens et les universitaires dans les domaines de la gestion des risques, de l'allocation de portefeuille et de la gestion actif-passif. Elle nous permet de considérer la non-normalité et, par conséquent, les moments supérieurs au deuxième moment, en utilisant une formule dans laquelle les termes des moments d'ordre supérieur apparaissent explicitement. Cet article a deux objectifs principaux. Premièrement, nous résolvons la confusion classique entre les coefficients d'asymétrie et d'aplatissement de la formule et l'asymétrie et l'aplatissement réels de la distribution lors de l'utilisation de l'expansion de Cornish-Fisher. Deuxièmement, nous utilisons l'approche de la surface de réponse pour estimer une fonction pour ces deux valeurs. Cela permet de surmonter les difficultés liées à l'utilisation correcte de l'expansion de Cornish-Fisher pour calculer la valeur à risque. En particulier, elle permet un calcul direct des quantiles. Notre méthodologie a de nombreuses applications pratiques dans la gestion du risque et l'allocation d'actifs.

Pas de résumé disponible.

Pas de résumé disponible.

Objectif : L'objectif de cet article est d'aborder l'hétérogénéité des actifs immobiliers en ce qui concerne la mesure du risque d'investissement, avec le marché des appartements de Paris comme étude de cas. Conception/méthodologie/approche : La régression quantile est utilisée pour traiter le fait que la volonté de payer pour les attributs du logement peut varier fortement à la fois dans les catégories d'espace et de valeur du bien. La méthode est appliquée alternativement aux districts centraux et périphériques de Paris, ou "arrondissements", avec des indices hédoniques construits pour neuf déciles sur une période de 17 ans (1990-2006). L'allocation de portefeuille est ensuite analysée, les déciles étant les actifs. Résultats : Les résultats suggèrent qu'au cours de la crise, les arrondissements périphériques font preuve d'une meilleure résilience et définissent la frontière efficiente tout en affichant une volatilité plus faible. En outre, des rendements plus élevés sont observés pour les appartements à bas prix, tant dans le centre que dans la périphérie. Au cours des phases de reprise et d'essor du cycle, les rendements les plus élevés sont enregistrés pour les appartements les moins chers situés dans des emplacements centraux, tandis que les unités à prix élevé situées dans le centre produisent les rendements les plus faibles. Originalité/valeur : L'originalité de cette recherche réside dans l'application de la régression quantile dans un contexte d'investissement immobilier et de gestion des risques. La méthodologie peut attirer l'attention des investisseurs individuels et des praticiens, notamment des fournisseurs d'indices.

Dans cet article, l'hétérogénéité du marché des appartements à Paris est abordée. À cette fin, une régression quantile est appliquée - avec une segmentation du marché basée sur les déciles de prix - et le prix hédonique des attributs du logement est calculé pour différents segments de prix du marché. L'approche est appliquée à un important ensemble de données géré par la Chambre des Notaires d'Île de France, qui comprend environ 156 000 transactions sur la période 2000-2006. Bien que les méthodes économétriques spatiales n'aient pas pu être appliquées en raison de l'indisponibilité des géocodes, les effets de dépendance spatiale sont pris en compte de manière adéquate par un ensemble de 80 variables indicatrices de localisation. Les résultats suggèrent que les prix hédoniques relatifs de plusieurs attributs du logement diffèrent significativement entre les déciles. En particulier, le coefficient d'élasticité de la variable de la taille de l'appartement, qui est de 1,09 pour les logements les moins chers, n'est plus que de 1,03 pour les plus chers. Le niveau d'étage de l'unité, le nombre de places de stationnement intérieur, ainsi que plusieurs attributs du quartier et des variables muettes de localisation présentent tous des fluctuations de prix implicites substantielles entre les déciles. Enfin, plus le prix de l'appartement est bas, plus le potentiel d'appréciation des prix est élevé dans le temps. Tout en améliorant notre compréhension de la dynamique complexe du marché qui sous-tend les choix résidentiels dans une grande métropole telle que Paris, cette recherche fournit des preuves empiriques que l'approche QR capture de manière adéquate l'hétérogénéité entre les gammes de prix des logements, qui s'applique simultanément au parc immobilier, à la construction historique et au tissu social.

Cet article traite de l'optimisation des portefeuilles immobiliers lorsque les investisseurs ont une aversion au risque. Dans ce cadre, nous examinons un important problème de prise de décision, à savoir la détermination du moment optimal pour vendre un portefeuille immobilier diversifié. Le problème d'optimisation correspond à la maximisation d'une fonction d'utilité concave définie à la fois sur les flux de trésorerie libres et la valeur finale du portefeuille. Nous déterminons plusieurs types de moments optimaux de vente et analysons leurs propriétés. Nous étendons les résultats précédents, établis pour le cas de l'utilité quasi linéaire, où les investisseurs sont neutres au risque. Nous considérons quatre cas. Dans le premier, l'investisseur connaît la distribution de probabilité de l'indice immobilier. Dans le deuxième cas, l'investisseur est parfaitement informé de la dynamique du marché immobilier. Dans le troisième cas, l'investisseur utilise une approche d'optimisation intertemporelle qui ressemble à un problème d'option américaine. Enfin, la stratégie d'achat et de conservation est considérée. Pour ces quatre cas, nous analysons en particulier comment les solutions dépendent de la volatilité du marché et nous les comparons avec celles du cas quasi linéaire. Nous montrons que l'introduction de l'aversion au risque permet de mieux prendre en compte la volatilité du marché immobilier. Nous introduisons également la notion de variation compensatoire pour mieux mesurer l'impact de l'aversion au risque et de la volatilité.

Pas de résumé disponible.

Objectif L'objectif de cet article est de montrer l'impact de la durée des baux et des options de rupture de bail sur la période de détention optimale d'un actif ou d'un portefeuille immobilier. Méthodologie / approche Nous utilisons un cadre de simulation de Monte Carlo pour simuler les flux de trésorerie d'un actif immobilier dans lequel les structures de bail (modèles d'indexation des loyers, durée globale des baux et options de rupture) sont explicitement prises en compte. Nous supposons qu'un locataire exerce son option de rupture de bail si le loyer payé est supérieur à la valeur locative de marché de propriétés similaires. Nous modélisons également la durée de vacance de manière stochastique en utilisant la loi de Poisson. Enfin, les valeurs en capital et les valeurs locatives du marché sont simulées à l'aide de processus stochastiques spécifiques. et sont également supposées être corrélées. Nous déduisons la période de détention optimale de l'actif comme étant la valeur qui maximise sa valeur actualisée. qui est la somme des flux de trésorerie libres actualisés et de la valeur terminale actualisée. Nous démontrons que. conformément à la littérature existante sur les marchés des capitaux et à la pratique commerciale de l'immobilier. les options de rupture de bail peuvent modifier considérablement les périodes de détention optimales des actifs immobiliers et des portefeuilles par extension. Nous montrons que, toutes choses étant égales par ailleurs, des durées de bail plus courtes, une plus grande volatilité de la valeur locative du marché, une réversion négative des loyers plus importante, une durée de vacance plus longue et davantage d'options de rupture ont tendance à réduire la période de détention optimale d'un actif immobilier. L'inverse est également vrai. Implications pratiques Les praticiens disposent d'un aperçu et d'une méthodologie pratique pour déterminer la période de détention optimale d'un bien ou d'un portefeuille en fonction d'un certain nombre de paramètres spécifiques au marché et au bien, y compris la structure du bail. Originalité / valeur L'originalité de l'article provient du fait qu'il adopte une approche de modélisation explicite de la durée et des ruptures de bail en tant que sources supplémentaires de risque spécifique à l'actif, en plus du risque de marché. Ceci est essentiel dans la gestion des portefeuilles immobiliers car ce risque spécifique est généralement difficile à diversifier.

Le calcul de la valeur à risque (VaR) est depuis longtemps une question problématique dans le domaine de l'immobilier commercial. Les difficultés proviennent principalement du manque de données appropriées, du manque de transactions, de la non-normalité des rendements et de l'inapplicabilité de nombreuses méthodologies traditionnelles. En outre, les risques spécifiques restent latents dans les portefeuilles des investisseurs et, par conséquent, les mesures du risque basées sur l'indice du marché ne représentent pas les risques d'un portefeuille spécifique. Suite à une série de nouvelles réglementations telles que Bâle II, Bâle III, NAIC et Solvabilité II, les institutions financières sont de plus en plus tenues d'estimer et de contrôler leur exposition au risque de marché. Par conséquent, les institutions financières utilisent désormais couramment des modèles de VaR (ou Expected Shortfall) "internes" afin d'évaluer leur exposition au risque de marché. Cet article propose le premier modèle conçu spécialement pour le calcul de la VaR statique de l'immobilier. La proposition tient compte des caractéristiques spécifiques de l'immobilier, telles que les structures de bail ou la vacance. Cet article contribue à la littérature sur la gestion du risque immobilier en proposant pour la première fois un modèle qui intègre les caractéristiques des investissements immobiliers. Il permet des mesures plus précises du risque immobilier et est dérivé d'une approche des régulateurs.

Objectif L'objectif de cet article est de montrer l'impact de la durée des baux et des options de rupture de bail sur la période de détention optimale d'un actif ou d'un portefeuille immobilier. Méthodologie / approche Nous utilisons un cadre de simulation de Monte Carlo pour simuler les flux de trésorerie d'un actif immobilier dans lequel les structures de bail (modèles d'indexation des loyers, durée globale des baux et options de rupture) sont explicitement prises en compte. Nous supposons qu'un locataire exerce son option de rupture de bail si le loyer payé est supérieur à la valeur locative de marché de propriétés similaires. Nous modélisons également la durée de vacance de manière stochastique en utilisant la loi de Poisson. Enfin, les valeurs en capital et les valeurs locatives du marché sont simulées à l'aide de processus stochastiques spécifiques. et sont également supposées être corrélées. Nous déduisons la période de détention optimale de l'actif comme étant la valeur qui maximise sa valeur actualisée. qui est la somme des flux de trésorerie libres actualisés et de la valeur terminale actualisée. Nous démontrons que. conformément à la littérature existante sur les marchés des capitaux et à la pratique commerciale de l'immobilier. les options de rupture de bail peuvent modifier considérablement les périodes de détention optimales des actifs immobiliers et des portefeuilles par extension. Nous montrons que, toutes choses étant égales par ailleurs, des durées de bail plus courtes, une plus grande volatilité de la valeur locative du marché, une réversion négative des loyers plus importante, une durée de vacance plus longue et davantage d'options de rupture ont tendance à réduire la période de détention optimale d'un actif immobilier. L'inverse est également vrai. Implications pratiques Les praticiens disposent d'un aperçu et d'une méthodologie pratique pour déterminer la période de détention optimale d'un bien ou d'un portefeuille en fonction d'un certain nombre de paramètres spécifiques au marché et au bien, y compris la structure du bail. Originalité / valeur L'originalité de l'article provient du fait qu'il adopte une approche de modélisation explicite de la durée et des ruptures de bail en tant que sources supplémentaires de risque spécifique à l'actif, en plus du risque de marché. Ceci est essentiel dans la gestion des portefeuilles immobiliers car ce risque spécifique est généralement difficile à diversifier.

Le calcul de la valeur à risque a toujours été une question difficile dans le domaine de l'immobilier commercial. Les difficultés proviennent principalement du manque de données appropriées, de la non-normalité des rendements et de l'inapplicabilité de nombreuses méthodologies traditionnelles. Par conséquent, le calcul de cette mesure de risque a rarement été effectué dans le domaine de l'immobilier. Cependant, suite à une série de nouvelles réglementations telles que Bâle II, Bâle III, NAIC et Solvabilité II, les institutions financières ont été de plus en plus tenues d'estimer et de contrôler leur exposition au risque de marché. En conséquence, les institutions financières utilisent désormais couramment des modèles "internes" de Value at Risk (VaR) afin d'évaluer leur exposition au risque de marché. L'objectif de cet article est d'estimer les fonctions de distribution de la VaR immobilière en tenant compte de la non-normalité de la distribution des rendements. Ceci est accompli par la combinaison de l'expansion de Cornish-Fisher avec une certaine procédure de réarrangement. Nous démontrons que cette combinaison permet une estimation supérieure, et donc une meilleure estimation de la VaR, que ce qui a été obtenu auparavant. Nous montrons également comment l'utilisation d'une procédure de réarrangement résout des problèmes bien connus découlant de l'hypothèse de monotonicité requise pour que l'expansion de Cornish-Fisher soit applicable, une difficulté qui a précédemment limité l'utilité de cette technique d'expansion. Ainsi, les praticiens peuvent trouver ici une méthodologie pour évaluer rapidement la Value at Risk sans souffrir d'une perte de pertinence due à une quelconque non-normalité dans la distribution de leurs rendements réels. L'originalité de cet article réside dans notre combinaison particulière des expansions de Cornish-Fisher et de la procédure de réarrangement.

Pas de résumé disponible.

Cette thèse contribue à la recherché académique en immobilier en fournissant une estimation du risque pour la gestion d'investissement en immobilier commercial. L'investissement immobilier compte de nombreuses particularités parmi lesquelles la localisation, la liquidité, la taille d'investissement ou l'obsolescence et requiert une gestion active. Ces spécificités rendent les approches traditionnelles de mesure du risque difficile à appliquer. Ce travail de recherche se présente sous la forme de quatre articles académiques traitant de la gestion de portefeuille et du risque en immobilier. Ce travail est construit sur la littérature académique existante et repose les publications antérieures. Il s'attache d'abord à analyser les options de départ des locataires contenues dans les baux commerciaux en Europe continental et en étudie les impacts sur la valeur, la gestion et le risque des portefeuilles. Ensuite, la thèse étudie l'évaluation d'un outil de mesure du risque en finance, la Value at Risk au travers de deux approches novatrices.Dans le premier article, nous prenons en considérations les options de départ inclus dans les baux en Europe continental pour mieux apprécier la valeur et risque d'un portefeuille de biens immobiliers. Ceci est obtenu par l'utilisation simultanée de simulations de Monte-Carlo et de la théorie des options. Le second article traite de la durée de détention optimale d'un portefeuille immobilier lorsque sont pris en compte les options contenues dans les baux. Le troisième article s'intéresse à la Value at Risk et propose un modèle qui tient compte de la non-normalité des rendements en immobilier. Ceci est obtenu par la combinaison de l'utilisation du développement de Cornish-Fisher et de procédures de réarrangement. Enfin dans un dernier article, nous présentons un modèle spécialement développé pour le calcul de Value at Risk en immobilier. Ce modèle a la particularité de prendre en compte les spécificités de l'immobilier et les paramètres qui ont une plus grande influence sur la valeur des actifs.

Cette thèse contribue à la recherché académique en immobilier en fournissant une estimation du risque pour la gestion d'investissement en immobilier commercial. L'investissement immobilier compte de nombreuses particularités parmi lesquelles la localisation, la liquidité, la taille d'investissement ou l'obsolescence et requiert une gestion active. Ces spécificités rendent les approches traditionnelles de mesure du risque difficile à appliquer. Ce travail de recherche se présente sous la forme de quatre articles académiques traitant de la gestion de portefeuille et du risque en immobilier. Ce travail est construit sur la littérature académique existante et repose les publications antérieures. Il s'attache d'abord à analyser les options de départ des locataires contenues dans les baux commerciaux en Europe continental et en étudie les impacts sur la valeur, la gestion et le risque des portefeuilles. Ensuite, la thèse étudie l'évaluation d'un outil de mesure du risque en finance, la Value at Risk au travers de deux approches novatrices.Dans le premier article, nous prenons en considérations les options de départ inclus dans les baux en Europe continental pour mieux apprécier la valeur et risque d'un portefeuille de biens immobiliers. Ceci est obtenu par l'utilisation simultanée de simulations de Monte-Carlo et de la théorie des options. Le second article traite de la durée de détention optimale d'un portefeuille immobilier lorsque sont pris en compte les options contenues dans les baux. Le troisième article s'intéresse à la Value at Risk et propose un modèle qui tient compte de la non-normalité des rendements en immobilier. Ceci est obtenu par la combinaison de l'utilisation du développement de Cornish-Fisher et de procédures de réarrangement. Enfin dans un dernier article, nous présentons un modèle spécialement développé pour le calcul de Value at Risk en immobilier. Ce modèle a la particularité de prendre en compte les spécificités de l'immobilier et les paramètres qui ont une plus grande influence sur la valeur des actifs.