Trois essais sur les risques financiers à l'aide de données à haute fréquence.

Résumé Le sujet général de cette thèse est le risque financier dans un contexte de disponibilité des données à hautes fréquences, avec un accent particulier sur le risque systémique, le risque des portefeuilles de grande dimension et le bruit de microstructure. Elle s’articule en trois principaux chapitres. Le premier chapitre propose un modèle de forme réduite, à temps continu, afin de caractériser la propagation des chocs idiosyncratiques négatifs à l’intérieur d’un ensemble de plusieurs entités financières. En utilisant un modèle à facteurs avec des sauts mutuellement excités, à la fois sur les prix et la volatilité, nous distinguons différentes sources de transmission de chocs financiers telles que la corrélation, la connectivité et la contagion. La stratégie d’estimation repose sur la méthode des moments généralisés et tire profit de la disponibilité des données à très haute fréquence. Nous utilisons certains paramètres spécifiques du modèle pour définir des réseaux pondérés pour la transmission des chocs. Aussi, nous fournissons de nouvelles mesures de fragilité du système financier. Nous construisons des cartes de propagation des chocs, d’abord pour certaines banques et compagnies d’assurance clés aux USA, et ensuite pour les neuf plus grands secteurs de l’économie américaine. Il en sort qu’au-delà des facteurs communs, les chocs financés se propagent via deux canaux distincts et complémentaires : les prix et la volatilité. Dans le deuxième chapitre, nous développons un nouvel estimateur de la matrice de covolatilité réalisée, applicable dans les situations où le nombre d’actifs est grand et les données à haute fréquence sont contaminées par des bruits de microstructure. Notre estimateur repose sur l’hypothèse d’une structure factorielle de la composante du bruit, distincte des facteurs de risque systématiques latents qui caractérisent la variation transversale des rendements.Le nouvel estimateur fournit des estimations théoriquement plus efficientes et plus précises en échantillon fini, relativement aux autres méthodes d’estimation récentes. Les résultats théoriques et basés sur des simulations sont corroborés par une application empirique liée à l’allocation de portefeuille et à la minimisation du risque impliquant plusieurs centaines d’actions individuelles. Le dernier chapitre présente une méthodologie permettant d’estimer les caractéristiques du bruit de microstructure et les rendements latents dans une configuration à grande dimension. Nous nous appuyons sur des hypothèses factorielles tant sur les rendements latents que sur le bruit de microstructure. La procédure est capable d’estimer les rotations des facteurs communs, les coefficients de charge et les volatilités du bruit de microstructure pour un grand nombre d’actifs. En utilisant les actions incluses dans le S & P500 au cours de la période allant de janvier 2007 à décembre 2011, nous estimons les facteurs communs du bruit de microstructure et les comparons à certaines mesures de liquidité à l’échelle du marché, calculées à partir de variables financières réelles. Il en résulte que : le premier facteur est corrélé au spread moyen et au nombre moyen d’actions en circulation . les deuxième et troisième facteurs sont uniquement liés au spread . les quatrième et cinquième facteurs varient significativement avec le prix moyen des actions à la fermeture. De plus, les volatilités des facteurs du bruit de microstructure s’expliquent largement par le spread moyen, le volume moyen, le nombre moyen de transactions et la taille moyenne desdites transactions.