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Centre d'Économie de la Sorbonne

Centre d'Économie de la Sorbonne [CES] » FM_activite-scientifique

 

SEMINAIRES DE RECHERCHE DE L'AXE FINANCE ET MODELISATION

   

 

Ces séminaires bénéficient du soutien de l'Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne 

 

Outre des projets de recherche fédérateurs et l’animation de l’axe « Risques Systémiques » du LABEX RéFi,

la vie de l’équipe  est  organisée autour d’un séminaire de recherche mensuel d’octobre à juin (qui a lieu le 3ème mercredi du mois de 12h30 à 14h30 au 6ème étage de la MSE),

dans lequel sont présentés deux à trois papiers de recherche. Des séminaires transversaux (inter-axes) sont ponctuellement organisés

ainsi qu’un séminaire mensuel pour les  doctorants (lunch seminar) en association avec le LABEX RéFi.

 

 

Son projet de recherche

 

Risque systémique, contagion et indicateurs avancés de crises financières

L’analyse du risque systémique a émergé comme une préoccupation majeure pour les régulateurs. Même si à ce jour il n’existe pas de définition précise du risque systémique on retiendra la notion centrale de contagion à l’intérieur d’un compartiment financier, ou entre compartiments, conduisant à la faillite d’un système dans son ensemble. La notion de contagion est importante car elle place l’analyse au niveau de l’interconnexion des organismes financiers. Elle remplace ainsi l’argument du « too big to fail » par « too interconnected to fail ». Dans un modèle d’interconnexion, le système, ou réseau, peut à certains moments devenir très fragile, et ainsi très vulnérable à des chocs exogènes ou endogènes, et s’écrouler.  L’objectif de ce projet est de fournir aux régulateurs des mesures de la fragilité du système financier pris dans son ensemble, et des mesures de la contribution de chaque institution financière au risque global. On proposera aussi un ensemble d’indicateurs avancés pouvant alerter le régulateur sur la probabilité d’un risque systémique à divers horizons de temps. En complément, l’usage de méthodes économétriques bien choisies permettra d’estimer des seuils critiques. Cette approche exploitera, entre autres, le contenu informationnel d’un compartiment de marché pour établir les signaux d’alerte d’un autre compartiment de marché (ex: corrélation entre risque de marché et risque de crédit, corrélation entre compartiments de marché et/ou classes d’actifs). Le niveau d’analyse en termes de système permettra aussi d’étudier l’impact de la régulation financière sur la fragilité du système.

Une des méthodes proposées aussi dans ce projet pour prévenir les contagions des défaillances bancaires consiste à prévoir le taux de défaillance. Cette approche permet entre autre d’instaurer un modèle d’alerte précoce des difficultés bancaires. Ainsi, les interactions qui peuvent exister entre solvabilité et risque de refinancement permettent d’identifier les banques qui ont le plus de difficultés à se refinancer et par conséquent risquent d’être perçues comme risquées par les autres institutions. Nous proposons d’estimer et de tester l’efficacité des modèles de prévisions des défaillances bancaires par des modèles de type LOGIT/ PROBIT et Canonical Discriminant Analysis et de les comparer avec des techniques descriptives de data mining (méthodes de partitionnement, clustering), de Neural Networks et des méthodes nouvelles non paramétriques de type Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS).

D’un point de vue méthodologique les pistes envisagées sont les suivantes :

·         Théorie des réseaux en neurosciences

·         Modèles non linéaires issus de la physique (tremblements de terre,…)

·         Description des dépendances causales via la théorie de l’information

·         Modélisation non paramétrique (Trait Recognition Analysis, Clustering,…)

·         Systèmes dynamiques chaotiques

·         Analyse spectrale du marché vu comme matrice aléatoire dynamique.

Ce projet fait suite au projet européen SYRTO, et fait partie des priorités thématiques du LABEX RéFi.

Econométrie, Econométrie financière :

Ce projet traite à la fois de travaux méthodologiques en économétrie et de leurs applications spécifiques en modélisation financière. Une attention particulière est apportée à l’ingénierie des modèles de séries temporelles et plus précisément aux approches de type ARCH/GARCH. L’idée est d’étudier d’un point de vue théorique et empirique l’estimation de ces modèles et de proposer des alternatives robustes à la méthode du maximum de vraisemblance. L’impact de ces méthodes en termes de prévisions, de pricing de dérivés sera étudié au détail. Une approche possible est d’intégrer une partie de l’information financière disponible (realized volatility, VIX, temps marché) au processus d’estimation en complément de l’historique des rendements.  Concernant l’évaluation des actifs contingents, une attention particulière sera apportée à l’utilisation possible d’un cadre de préférences non classique (noyaux de pricing non linéaires) en environnement non Gaussien. En parallèle, l'hétérogénéité dans les séries temporelles sera étudiée au détail. Les chercheurs s’intéresseront plus particulièrement à la détection de dates de ruptures dans les séries, à des tests de changement de régime en niveau et en volatilité, à des tests relatifs à l'hypothèse de non stationnarité globale comparée à la stationnarité locale, à des tests de changements structurels lissés versus des changements structurels discrets, et enfin à l'étude du business cycle par ondelettes. Enfin, des techniques de copules multivariés et/ou dynamiques seront développées pour prendre en compte l’interaction des risques sur les marchés, avec notamment l’étude du Wrong Way Risk et son impact sur le calcul de la CVA

Finance comportementale :

Se pose souvent la question de la rationalité des agents, en particulier lors de crises, et lorsque la volatilité des prix est importante. Mattson et de Peretti (2014) ont montré que, concernant les comportements monétaires, les agents perdaient leur rationalité durant des périodes de crise. L'idée ici est d'étendre l'analyse aux comportements financiers, et de déduire des faits sur la perte de rationalité, et aussi sur le degré d'aversion aux risques. Si la rationalité est confirmée, une méthode de prévision des prix d'actifs sera proposée.  J. Vitting Andersen a développé des modèles basés sur la théorie de l’agent, et déjà mené plus de 20 expériences en partenariat avec le laboratoire d’Economie Experimentale (EEP). Ces modèles permettent de mieux appréhender l’aversion au risque sur l’allocation optimale de portefeuille dans le cadre de la Prospect Theory. Cela permettra à terme de mieux utiliser les modèles de formation d’opinions pour anticiper et détecter les changements dans les dynamiques des prix de marché.    Un autre aspect du projet s’intéresse aux modèles d’analyse des sentiments, et leurs liens avec la dynamique de prix.

Positionnement optimal, mesures de performances, gestion alternative

Sachant que l'évaluation des risques d’un portefeuille en situation extrême des marchés se heurte au problème de changement des corrélations, on développera des « poly-modèles » qui conduisent à la « Stress VaR » permettant d’anticiper les risques potentiels des fonds d’investissement, sans que ceux-ci ne se soient nécessairement produits auparavant. Cette approche sera développée pour étudier l’univers de hedge funds mais aussi d’autres domaines. Les problèmes spécifiques liés aux hedge funds seront considérés :

·                     Développement de mesures de performance adaptées à leurs distributions de rendements

·                     Classification basée sur des techniques de clustering (hard et fuzzy clustering)

·                     Etude de la persistance des performances des stratégies alternatives via une nouvelle approche utilisant des tests semi-paramétriques (runs test, generalised runs test) 

·                     Analyse de l’impact des règles d’investissement UCITS (en particulier, UCITS IV, devenu un label important pour les épargnants européens) sur la performance et les risques inhérents aux techniques de réplication utilisées par les gérants alternatifs.

Transition énergétique, répartition de richesses

Ce projet se place dans le cadre des volets Finance et Modélisation de la Chaire Energie et Prospérité hébergée par l’Institut Louis Bachelier.  Il s’articule autour des thèmes suivants :

·         Modélisation macro-économétrique de la dynamique d'une économie monétaire au moyen de dynamiques du type Lotka-Volterra.

·         Analyse économétrique du rôle de l'énergie dans la croissance.

·         Evaluation de l'impact de projets de développement en termes de qualité du tissu social.

·         Etude de l'impact des cadres prudentiels de Bâle 3 et Solvency 2 (et de la comptabilité IFRS) sur le financement de projets verts.

·         Mesure de la sensibilité du modèle dynamique du type Goodwin-Keen en termes de calcul d'erreurs

·         Modèles de gestion de portefeuille incluant des actifs liés à l’énergie.

Modélisation des risques bancaires :

Ce projet regroupe plusieurs types de recherche autour de la réglementation bancaire. Concernant les mesures de risques, de nouvelles  approches robustes  sont considérées pour pallier  les limites des mesures proposées actuellement par les régulateurs. Cela passe notamment par les mesures spectrales, les mesures de distorsion, les mesures de risques de long terme ou  l'approche Stress-VaR.  Une attention particulière sera donnée à l'effet pro-cyclique de la Value-at-Risk (VaR) adoptée par le Comité de Bâle II pour calculer le capital économique requis pour s’engager dans des opérations sur les marchés financiers : lorsque les marchés baissent fortement et que la volatilité augmente, les institutions sont contraintes de vendre leurs actifs pour réduire leur exposition, ce qui accélère la baisse, et ainsi de suite. Contrer cet effet est extrêmement difficile, car il faut bien, lorsque le marché s’agite, « diminuer la voilure »! Il s'agit de proposer une technique permettant au Régulateur de contrôler et de contenir les effets systémiques du capital économique qui repose sur une séparation du calcul des risques. Les travaux proposés consisteront à tester et améliorer cette technique et à utiliser du capital régulateur comme outil de gestion macro-économique en vue d’une meilleure stabilité des marchés et d’une optimisation de l’efficacité de l’investissement. Les notions de « fragilité » et d’« anti-fragilité »,  représentant l’impact d’une variable sur une autre comme étant la sensibilité de la première à l’incertitude sur la seconde, seront étudiées. Nous explorerons  notamment le lien entre fragilité, anti-fragilité et convexité/concavité de la dépendance ainsi que les conséquences de l’incertitude sur l’estimation de la valeur de l’exposant des queues de distribution de type Pareto-Lévy.

 

Enfin, une attention toute particulière sera apportée aux problématiques réglementaires liées au Trading Haute Fréquence par une étude fine des données de marché intra-days.

Centre d'Economie de la Sorbonne 
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