SUN Ran

Cet article analyse le comportement d'achat et de rachat des investisseurs en fonds communs de placement et ses implications sur le risque de liquidité des fonds. Nous collectons un nouvel ensemble de données propriétaires qui contient un grand nombre d'investisseurs français détenant des fonds avec différents degrés de liquidité des actifs. Nous construisons un modèle de Poisson auto-excitant capturant les effets de clustering et de sur-dispersion des flux de fonds. Le modèle améliore la précision de la prévision des flux futurs et fournit un indicateur de risque fiable (Flow Value at Risk). En conséquence, nous introduisons la notion de risque de responsabilité où le comportement de l'investisseur augmente le risque de liquidité des fonds communs de placement. Nous décomposons ensuite les flux de fonds en catégories d'investisseurs. Nous constatons que les investisseurs présentent un comportement très hétérogène et qu'il existe une relation de type lead-lag entre eux. Enfin, nous contrôlons la dynamique des flux pour diverses conditions économiques. Nous montrons que bien que les flux évoluent avec les conditions économiques, le comportement de l'investisseur reste le principal déterminant significatif du caractère aléatoire des flux. Nos résultats encouragent les gestionnaires de fonds à adopter une approche ALM.

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Nous proposons une nouvelle famille de modèles autorégressifs entiers non négatifs bivariés (BINAR) pour les données de processus de comptage. Nous généralisons d'abord le modèle BINAR(1) existant en autorisant des opérateurs d'éclaircissement dépendants et une distribution d'innovation arbitraire. La famille étendue permet une interprétation intuitive, ainsi que des propriétés d'agrégation et de stationnarité réalisables. Nous introduisons ensuite des dynamiques BINAR(p) et BINAR(∞) d'ordre supérieur pour prendre en compte des modèles de dépendance en série plus flexibles. Jusqu'à présent, la littérature a considéré que ces modèles étaient difficiles à calculer. Nous montrons que la famille BINAR étendue permet d'obtenir des distributions prédictives à forme fermée à n'importe quel horizon et pour n'importe quelle valeur de , ce qui facilite considérablement la prévision non linéaire et l'estimation basée sur la vraisemblance. Enfin, un modèle BINAR avec persistance de la mémoire est appliqué aux comptes d'ordres d'achat et de rachat de fonds communs de placement ouverts.

Cette thèse étudie le comportement des investisseurs dans les fonds communs de placement ouverts et ses implications sur le risque de liquidité. Nous cherchons à aider les gestionnaires de fonds à éviter les scénarios de "fund run" où ils perdent leurs clients de manière soudaine. Nous commençons notre recherche en collectant un ensemble de données unique qui enregistre les micro-transactions des investisseurs de fonds. Cela nous permet de suivre le comportement des investisseurs au niveau individuel et de réaliser trois articles de recherche autour de ce sujet. Dans le premier article, nous développons un processus de comptage auto-excitant pour modéliser les faits stylisés des flux de fonds. A partir de là, nous mettons en évidence un nouveau risque lié au passif du fonds qui est différent du risque lié à l'actif documenté par la littérature précédente. Nous identifions également une contagion de la liquidité entre différents investisseurs dans un même fonds. Dans le chapitre suivant, nous étudions la dispersion des horizons d'investissement des clients des fonds individuels. Ces horizons sont fortement déterminés par les caractéristiques des investisseurs et les conditions économiques. Nous montrons que les gestionnaires de fonds souffrent d'un risque de rachat prématuré, c'est-à-dire que les clients raccourcissent leurs horizons d'investissement et rachètent prématurément. En particulier, nous observons une hétérogénéité entre les investisseurs : les investisseurs à long terme présentent un risque de rachat prématuré plus élevé. Dans le dernier chapitre, nous nous intéressons au comportement de rééquilibrage. Nous constatons que de nombreux investisseurs détiennent un portefeuille multi-fonds et le rééquilibrent pour conserver l'allocation d'actifs cible.

Cette thèse étudie le comportement des investisseurs des fonds mutuels ouverts et ses implications au risque de liquidité. Ces travaux de recherche ont pour objectif d’aider les gérants de fonds à éviter le scénario de "fund run" où ils perdent leurs clients de manière soudaine. La première étape de cette étude est de collecter une nouvelle base de données qui enregistre les "micro-transactions" des investisseurs. Cela nous permet d’analyser leurs comportements au niveau individuel et d’effectuer trois articles de recherche autours de ce sujet. Dans le premier article, nous développons un modèle de comptage auto-excitant qui capture des faits stylisés des séries des flux du fonds. De là, nous montrons un risque lié au passif du fonds qui est différent de celui lié à l’actif déjà documenté par la littérature précédente. Nous identifions également une contagion des chocs de liquidité entre les différents clients dans un même fonds. Dans le chapitre suivant, nous étudions les horizons d’investissement des clients individuels. Ces horizons sont fortement liés aux caractéristiques des investisseurs et aux conditions économiques. Nous montrons également que les gérants de fonds subissent un risque de sortie pré-maturée relatif au raccourcissement des horizons d’investissement de ses clients. Nous observons ensuite une hétérogénéité entre les investisseurs: ceux de long-terme comportent différemment que ceux de court-terme. Enfin, dans le dernier chapitre, nous nous intéressons aux activités de rééquilibre. Nous trouvons que de nombreux investisseurs détiennent un portefeuille contenant plusieurs fonds et le rééquilibrent afin de garder la même allocation d’actifs.

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