MERO Gulten

< Retour à ILB Patrimoine
Affiliations
  • 2014 - 2017
    Théorie économique, modélisation et applications
  • 2012 - 2013
    Centre de recherche en économie et statistique
  • 2012 - 2013
    Centre de recherche en économie et statistique de l'Ensae et l'Ensai
  • 2009 - 2010
    Université Rennes 1
  • 2019
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2013
  • 2010
  • Trois essais sur les implications de l'illiquidité de marché pour la gestion du risque et de la performance de portefeuille.

    Lionel LECESNE, Jocelyn MARTEL, Jocelyn MARTEL, Philippe BERTRAND, Gianluca FUSAI, Thierry RONCALLI, Gulten MERO, Andrea RONCORONI, Philippe BERTRAND, Gianluca FUSAI
    2019
    Chapitre 1 : Comment le comportement et la performance des fonds d'investissement doivent-ils réagir à la taille du fonds ? Un certain nombre d'études empiriques ont examiné comment les fonds d'investissement réagissent aux ressources financières entrantes. Tant que les contraintes de liquidité sont faibles, les gestionnaires de fonds ont tendance à augmenter les positions déjà existantes sans chercher de nouvelles opportunités d'investissement. Parallèlement, la performance des fonds diminue, ce qui s'explique par l'expansion des coûts de liquidité liés à la taille. Nous proposons un modèle d'allocation d'actifs qui tient compte des frictions de liquidité du marché et qui rétablit la relation inverse entre la taille et la performance des fonds. Le modèle prescrit la manière dont les gestionnaires de portefeuille de fonds doivent réagir lorsque des ressources financières entrent dans le fonds. Nous estimons le modèle sur les données des actions du S&P 600 et étudions le comportement d'allocation optimal en cas d'augmentation de la taille du fonds. Nous obtenons que pour limiter l'effet négatif des frictions de liquidité sur la performance, la diversification du portefeuille doit être augmentée lorsque la taille du fonds augmente. En particulier, une fois qu'une certaine taille de fonds est atteinte, les gestionnaires de fonds doivent incorporer de nouveaux investissements qui améliorent la diversité du portefeuille et réduisent l'érosion de la performance due à la liquidité.Chapitre 2 : Le rôle de la liquidité du marché financier sur la performance des investissements dans le secteur énergétique américain. Les fonds d'actions du secteur de l'énergie fondent souvent leurs décisions sur un classement ex ante de la performance mark-to-market des opportunités alternatives. Nous proposons un ratio de Sharpe ajusté à la liquidité et montrons que les frictions de liquidité affectent le classement des performances d'investissement. L'analyse empirique du segment des actions du secteur de l'énergie du NYSE montre qu'une liquidité imparfaite peut entraîner une inversion du classement des opportunités d'investissement par rapport à l'évaluation standard mark-to-market. Ce phénomène s'avère être de plus en plus pertinent avec la part des sociétés cotées dans le secteur des énergies renouvelables. Les frictions de liquidité du marché peuvent donc brouiller les politiques des régulateurs visant à attirer des capitaux pour investir dans les nouveaux domaines énergétiques. En particulier, les responsables de la politique des énergies renouvelables devraient considérer la capacité des régulateurs des marchés financiers à améliorer la liquidité des marchés boursiers comme un moyen de déclencher l'efficacité de leur politique.Chapitre 3 La mesure monétaire du risque : un aperçu critique.L'évaluation du risque doit faire face à des exigences réglementaires toujours plus strictes dans un contexte d'évolution rapide des pratiques financières et de nouveaux risques émergents. Nous proposons un aperçu critique de la théorie des mesures monétaires du risque. En s'appuyant sur des arguments économiques, nous suggérons que les propriétés définissant des mesures de risque cohérentes ne sont peut-être pas souhaitables et réhabilitons la Value-at-Risk. Nous présentons des mesures de risque convexes, introduites par la littérature pour surmonter certains inconvénients des mesures de risque cohérentes, et notamment pour tenir compte du risque de liquidité du marché. Enfin, nous réalisons une expérience d'allocation économique du capital qui compare les résultats obtenus en utilisant alternativement l'Expected Shortfall (cohérente) ou la mesure de risque entropique (convexe).
Les affiliations sont détectées à partir des signatures des publications identifiées dans scanR. Un auteur peut donc apparaître affilié à plusieurs structures ou tutelles en fonction de ces signatures. Les dates affichées correspondent seulement aux dates des publications retrouvées. Pour plus d’informations, voir https://scanr.enseignementsup-recherche.gouv.fr