Corrélations conditionnelles et analyse de régression principale pour les contrats à terme.

Résumé Nous explorons l'effet des mouvements passés du marché sur les corrélations instantanées entre les actifs au sein du marché à terme. La quantification de cet effet est intéressante pour estimer et gérer le risque associé aux portefeuilles de futures dans un contexte non stationnaire. Nous appliquons et étendons une méthode précédemment rapportée appelée l'analyse de régression principale (PRA) à un univers de 84 contrats à terme entre 2009 et 2019. Nous montrons que les tendances passées à la hausse (resp. à la baisse) sur 10 jours d'un nouveau prédicteur - le facteur propre - tendent à réduire (resp. à augmenter) les corrélations instantanées. Nous réalisons ensuite une ARP multifactorielle sur des prédicteurs sectoriels correspondant aux quatre secteurs du marché à terme (indices, matières premières, obligations et devises), et montrons que l'effet des mouvements passés du marché sur les variations futures des corrélations instantanées peut être décomposé en deux composantes significatives. La première composante est due aux mouvements du marché dans le secteur des indices, tandis que la seconde est due aux mouvements du marché dans le secteur des obligations.