215 resultados para actifs risqués


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In this paper, we characterize the asymmetries of the smile through multiple leverage effects in a stochastic dynamic asset pricing framework. The dependence between price movements and future volatility is introduced through a set of latent state variables. These latent variables can capture not only the volatility risk and the interest rate risk which potentially affect option prices, but also any kind of correlation risk and jump risk. The standard financial leverage effect is produced by a cross-correlation effect between the state variables which enter into the stochastic volatility process of the stock price and the stock price process itself. However, we provide a more general framework where asymmetric implied volatility curves result from any source of instantaneous correlation between the state variables and either the return on the stock or the stochastic discount factor. In order to draw the shapes of the implied volatility curves generated by a model with latent variables, we specify an equilibrium-based stochastic discount factor with time non-separable preferences. When we calibrate this model to empirically reasonable values of the parameters, we are able to reproduce the various types of implied volatility curves inferred from option market data.

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The GARCH and Stochastic Volatility paradigms are often brought into conflict as two competitive views of the appropriate conditional variance concept : conditional variance given past values of the same series or conditional variance given a larger past information (including possibly unobservable state variables). The main thesis of this paper is that, since in general the econometrician has no idea about something like a structural level of disaggregation, a well-written volatility model should be specified in such a way that one is always allowed to reduce the information set without invalidating the model. To this respect, the debate between observable past information (in the GARCH spirit) versus unobservable conditioning information (in the state-space spirit) is irrelevant. In this paper, we stress a square-root autoregressive stochastic volatility (SR-SARV) model which remains true to the GARCH paradigm of ARMA dynamics for squared innovations but weakens the GARCH structure in order to obtain required robustness properties with respect to various kinds of aggregation. It is shown that the lack of robustness of the usual GARCH setting is due to two very restrictive assumptions : perfect linear correlation between squared innovations and conditional variance on the one hand and linear relationship between the conditional variance of the future conditional variance and the squared conditional variance on the other hand. By relaxing these assumptions, thanks to a state-space setting, we obtain aggregation results without renouncing to the conditional variance concept (and related leverage effects), as it is the case for the recently suggested weak GARCH model which gets aggregation results by replacing conditional expectations by linear projections on symmetric past innovations. Moreover, unlike the weak GARCH literature, we are able to define multivariate models, including higher order dynamics and risk premiums (in the spirit of GARCH (p,p) and GARCH in mean) and to derive conditional moment restrictions well suited for statistical inference. Finally, we are able to characterize the exact relationships between our SR-SARV models (including higher order dynamics, leverage effect and in-mean effect), usual GARCH models and continuous time stochastic volatility models, so that previous results about aggregation of weak GARCH and continuous time GARCH modeling can be recovered in our framework.

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We examine the relationship between the risk premium on the S&P 500 index return and its conditional variance. We use the SMEGARCH - Semiparametric-Mean EGARCH - model in which the conditional variance process is EGARCH while the conditional mean is an arbitrary function of the conditional variance. For monthly S&P 500 excess returns, the relationship between the two moments that we uncover is nonlinear and nonmonotonic. Moreover, we find considerable persistence in the conditional variance as well as a leverage effect, as documented by others. Moreover, the shape of these relationships seems to be relatively stable over time.

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Recent work suggests that the conditional variance of financial returns may exhibit sudden jumps. This paper extends a non-parametric procedure to detect discontinuities in otherwise continuous functions of a random variable developed by Delgado and Hidalgo (1996) to higher conditional moments, in particular the conditional variance. Simulation results show that the procedure provides reasonable estimates of the number and location of jumps. This procedure detects several jumps in the conditional variance of daily returns on the S&P 500 index.

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Cette communication situe la théorie des grands cycles économiques dans le contexte général des économies de marché. Il y est postulé que le cycle financier et économique international de longue période (50-60 ans) n'est pas une aberration statistique, mais est le résultat de conditions institutionnelles, politiques, financières et économiques récurrentes dans l'économie mondiale. Il y est proposé comme hypothèse que la source des cycles financiers et économiques de longue durée origine d'un déréglement monétaire, lequel met en marche un processus auto-généré de sur-endettement, d'inflation des actifs financiers, de sur-investissement généralisé dans les équipements et de sur-production. Ce processus se résorbe par une liquidation des dettes, une déflation monétaire et par une contraction de l'activité économique, pouvant résulter en une récession alongée ou une dépression économique. L'information imparfaite et l'asymétrie dans l'information expliquent les erreurs de décisions des firmes à différentes périodes du grand cycle économique. Les chocs qui provoquent ces erreurs peuvent être géopolitiques (guerres), économiques, monétaires ou financiers. Les guerres sont des facteurs déclencheurs du grand cycle d'inflation-désinflation-déflation. (Communication pour le 53ème congrès de l'Association Internationale des économistes de langue française AIELF, Athènes mai 2003)

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In this paper we propose exact likelihood-based mean-variance efficiency tests of the market portfolio in the context of Capital Asset Pricing Model (CAPM), allowing for a wide class of error distributions which include normality as a special case. These tests are developed in the frame-work of multivariate linear regressions (MLR). It is well known however that despite their simple statistical structure, standard asymptotically justified MLR-based tests are unreliable. In financial econometrics, exact tests have been proposed for a few specific hypotheses [Jobson and Korkie (Journal of Financial Economics, 1982), MacKinlay (Journal of Financial Economics, 1987), Gib-bons, Ross and Shanken (Econometrica, 1989), Zhou (Journal of Finance 1993)], most of which depend on normality. For the gaussian model, our tests correspond to Gibbons, Ross and Shanken’s mean-variance efficiency tests. In non-gaussian contexts, we reconsider mean-variance efficiency tests allowing for multivariate Student-t and gaussian mixture errors. Our framework allows to cast more evidence on whether the normality assumption is too restrictive when testing the CAPM. We also propose exact multivariate diagnostic checks (including tests for multivariate GARCH and mul-tivariate generalization of the well known variance ratio tests) and goodness of fit tests as well as a set estimate for the intervening nuisance parameters. Our results [over five-year subperiods] show the following: (i) multivariate normality is rejected in most subperiods, (ii) residual checks reveal no significant departures from the multivariate i.i.d. assumption, and (iii) mean-variance efficiency tests of the market portfolio is not rejected as frequently once it is allowed for the possibility of non-normal errors.

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In this paper, we propose several finite-sample specification tests for multivariate linear regressions (MLR) with applications to asset pricing models. We focus on departures from the assumption of i.i.d. errors assumption, at univariate and multivariate levels, with Gaussian and non-Gaussian (including Student t) errors. The univariate tests studied extend existing exact procedures by allowing for unspecified parameters in the error distributions (e.g., the degrees of freedom in the case of the Student t distribution). The multivariate tests are based on properly standardized multivariate residuals to ensure invariance to MLR coefficients and error covariances. We consider tests for serial correlation, tests for multivariate GARCH and sign-type tests against general dependencies and asymmetries. The procedures proposed provide exact versions of those applied in Shanken (1990) which consist in combining univariate specification tests. Specifically, we combine tests across equations using the MC test procedure to avoid Bonferroni-type bounds. Since non-Gaussian based tests are not pivotal, we apply the “maximized MC” (MMC) test method [Dufour (2002)], where the MC p-value for the tested hypothesis (which depends on nuisance parameters) is maximized (with respect to these nuisance parameters) to control the test’s significance level. The tests proposed are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995. Our empirical results reveal the following. Whereas univariate exact tests indicate significant serial correlation, asymmetries and GARCH in some equations, such effects are much less prevalent once error cross-equation covariances are accounted for. In addition, significant departures from the i.i.d. hypothesis are less evident once we allow for non-Gaussian errors.

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We study the problem of testing the error distribution in a multivariate linear regression (MLR) model. The tests are functions of appropriately standardized multivariate least squares residuals whose distribution is invariant to the unknown cross-equation error covariance matrix. Empirical multivariate skewness and kurtosis criteria are then compared to simulation-based estimate of their expected value under the hypothesized distribution. Special cases considered include testing multivariate normal, Student t; normal mixtures and stable error models. In the Gaussian case, finite-sample versions of the standard multivariate skewness and kurtosis tests are derived. To do this, we exploit simple, double and multi-stage Monte Carlo test methods. For non-Gaussian distribution families involving nuisance parameters, confidence sets are derived for the the nuisance parameters and the error distribution. The procedures considered are evaluated in a small simulation experi-ment. Finally, the tests are applied to an asset pricing model with observable risk-free rates, using monthly returns on New York Stock Exchange (NYSE) portfolios over five-year subperiods from 1926-1995.

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In this paper, we propose exact inference procedures for asset pricing models that can be formulated in the framework of a multivariate linear regression (CAPM), allowing for stable error distributions. The normality assumption on the distribution of stock returns is usually rejected in empirical studies, due to excess kurtosis and asymmetry. To model such data, we propose a comprehensive statistical approach which allows for alternative - possibly asymmetric - heavy tailed distributions without the use of large-sample approximations. The methods suggested are based on Monte Carlo test techniques. Goodness-of-fit tests are formally incorporated to ensure that the error distributions considered are empirically sustainable, from which exact confidence sets for the unknown tail area and asymmetry parameters of the stable error distribution are derived. Tests for the efficiency of the market portfolio (zero intercepts) which explicitly allow for the presence of (unknown) nuisance parameter in the stable error distribution are derived. The methods proposed are applied to monthly returns on 12 portfolios of the New York Stock Exchange over the period 1926-1995 (5 year subperiods). We find that stable possibly skewed distributions provide statistically significant improvement in goodness-of-fit and lead to fewer rejections of the efficiency hypothesis.

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The purpose of this paper is to characterize the optimal time paths of production and water usage by an agricultural and an oil sector that have to share a limited water resource. We show that for any given water stock, if the oil stock is sufficiently large, it will become optimal to have a phase during which the agricultural sector is inactive. This may mean having an initial phase during which the two sectors are active, then a phase during which the water is reserved for the oil sector and the agricultural sector is inactive, followed by a phase during which both sectors are active again. The agricultural sector will always be active in the end as the oil stock is depleted and the demand for water from the oil sector decreases. In the case where agriculture is not constrained by the given natural inflow of water once there is no more oil, we show that oil extraction will always end with a phase during which oil production follows a pure Hotelling path, with the implicit price of oil net of extraction cost growing at the rate of interest. If the natural inflow of water does constitute a constraint for agriculture, then oil production never follows a pure Hotelling path, because its full marginal cost must always reflect not only the imputed rent on the finite oil stock, but also the positive opportunity cost of water.

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The paper investigates the pricing of derivative securities with calendar-time maturities.

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This paper prepared for the Handbook of Statistics (Vol.14: Statistical Methods in Finance), surveys the subject of stochastic volatility. the following subjects are covered: volatility in financial markets (instantaneous volatility of asset returns, implied volatilities in option prices and related stylized facts), statistical modelling in discrete and continuous time and, finally, statistical inference (methods of moments, quasi-maximum likelihood, likelihood-based and bayesian methods and indirect inference).

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L’objectif de ce mémoire est double. D’une part, il vise à proposer un cadre d’analyse novateur permettant d’étendre le modèle du marketing politique, traditionnellement limité au cas des partis politiques, en l’appliquant aux stratégies de recrutement (en amont) et de lobbying (en aval) des groupes d’intérêt. D’autre part, il a pour but de donner un nouveau souffle à l’étude des groupes d’intérêt en tant que sous-champ de la science politique en situant leur action dans une perspective dynamique et stratégique. De façon plus spécifique, cette recherche vise à évaluer, à l’aide de deux hypothèses, le degré de déploiement global de l’approche marketing chez les groupes d’intérêt au Québec et à comparer son niveau de pénétration spécifique au sein des différentes organisations. La première hypothèse avance que le degré de déploiement global du marketing politique auprès des groupes d’intérêt québécois s’avère relativement faible en raison d’un certain nombre de facteurs contextuels qui ont historiquement limité son intégration au sein de leurs stratégies de recrutement et de lobbying. La seconde hypothèse affirme pour sa part que le niveau de pénétration spécifique de l’approche marketing est limité à certaines organisations et varie en fonction de certains facteurs qui peuvent s’avérer contradictoires. Les données recueillies lors d’entrevues menées auprès de douze des principaux groupes d’intérêt actifs à l’échelle du Québec tendent à confirmer les deux hypothèses.

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Le présent mémoire analyse l'impact du contexte d'insolvabilité sur le devoir fiduciaire d'agir dans le meilleur intérêt de la compagnie, devoir imposer aux administrateurs de compagnies par la législation corporative canadienne. L'objectif du mémoire est de déterminer un standard de conduite à être adopté par l'administrateur d'une compagnie insolvable en vue de répondre à ce devoir fiduciaire. Dans un premier temps, comment peut-on définir ce que constitue le « meilleur intérêt de la compagnie» ? L'auteur en vient à la conclusion que l'intérêt de la compagnie est au carrefour d'une communauté d'intérêts lui étant sous-jacents. L'intérêt de la compagnie, bien qu'indépendant de ces intérêts sous-jacents, ne peut s'analyser en faisant abstraction de ces derniers. La jurisprudence et la doctrine récentes laissent entrevoir que l'impact du contexte d'insolvabilité se fait sentir sur la détermination de ces intérêts sous-jacents à celui de la compagnie susceptibles d'être affectés par la finalité poursuivie par la compagnie, finalité axée sur la maximisation des profits à partir des opérations de l'entreprise exploitée par la compagnie. Dans un contexte d'insolvabilité, le créancier, à l'instar de l'actionnaire dans un contexte de solvabilité, supporte le risque commercial résiduel et doit recevoir une attention appropriée par les administrateurs. Par conséquent, dans la détermination de ce que constitue le meilleur intérêt de la compagnie, l'administrateur ne peut, lorsque la compagnie est insolvable, faire abstraction de l'intérêt des créanciers. Ainsi, dans un deuxième temps, qui sont les véritables bénéficiaires du devoir fiduciaire d'agir dans le meilleur intérêt de la compagnie dans un contexte d'insolvabilité? L'auteur en vient à la conclusion que le créancier est un bénéficiaire indirect de ce devoir fiduciaire lorsque la compagnie est insolvable. Tout comme l'actionnaire dans un contexte de solvabilité, le créancier doit être en mesure d'intenter un recours de nature dérivée en vue d'obtenir réparation, pour et au nom de la compagnie. Le contexte d'insolvabilité fait naître, à l'endroit des administrateurs, une obligation de nature fiduciaire de prendre en considération l'intérêt des créanciers tout en permettant à ces derniers d'intenter un tel recours dérivé en vue d'obtenir réparation à la suite d'une violation du devoir fiduciaire d'agir dans le meilleur intérêt de la compagnie. En plus d'être soutenue par une revue de la législation, de la jurisprudence et de la doctrine canadiennes, cette conclusion s'appuie sur une revue de la législation, de la jurisprudence et de la doctrine de certains pays du Commonwealth (Angleterre, Australie et Nouvelle-Zélande) et des États-Unis, juridictions avec lesquelles le Canada entretient des relations privilégiés, historiquement ou économiquement. Finalement, que doit faire l'administrateur d'une compagnie insolvable en vue de répondre à ce devoir fiduciaire d'agir dans le meilleur intérêt de la compagnie? L'auteur arrive à la conclusion que cette obligation de prendre en considération l'intérêt du créancier dans un contexte d'insolvabilité se traduit par un exercice de conciliation entre les intérêts du créancier et ceux des actionnaires. Les paramètres de cet exercice de conciliation sont déterminés en fonction du scénario envisagé par les administrateurs face à la situation d'insolvabilité. Plus le scénario se rapproche d'une liquidation plus ou moins formelle des actifs tangibles et facilement dissociables de la compagnie, moins cet exercice en sera un de conciliation et plus l'intérêt du créancier devra recevoir une attention prépondérante. À l'opposé, plus le scénario en est un de restructuration fondée sur une relance de l'entreprise exploitée par la compagnie insolvable, plus l'intérêt de l'actionnaire devra recevoir une attention particulière.

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La dihydrofolate réductase humaine (DHFRh) est une enzyme essentielle à la prolifération cellulaire, ce qui en fait une cible de choix pour le traitement de différents cancers. À cet effet, plusieurs inhibiteurs spécifiques de la DHFRh, les antifolates, ont été mis au point : le méthotrexate (MTX) et le pemetrexed (PMTX) en sont de bons exemples. Malgré l’efficacité clinique certaine de ces antifolates, le développement de nouveaux traitements s’avère nécessaire afin de réduire les effets secondaires liés à leur utilisation. Enfin, dans l’optique d’orienter la synthèse de nouveaux composés inhibiteurs des DHFRh, une meilleure connaissance des interactions entre les antifolates et leur enzyme cible est primordiale. À l’aide de l’évolution dirigée, il a été possible d’identifier des mutants de la DHFRh pour lesquels l’affinité envers des antifolates cliniquement actifs se voyait modifiée. La mutagenèse dite ¬¬de saturation a été utilisée afin de générer des banques de mutants présentant une diversité génétique au niveau des résidus du site actif de l’enzyme d’intérêt. De plus, une nouvelle méthode de criblage a été mise au point, laquelle s’est avérée efficace pour départager les mutations ayant entrainé une résistance aux antifolates et/ou un maintient de l’activité enzymatique envers son substrat natif, soient les phénotypes d’activité. La méthode de criblage consiste dans un premier temps en une sélection bactérienne à haut débit, puis dans un second temps en un criblage sur plaques permettant d’identifier les meilleurs candidats. Plusieurs mutants actifs de la DHFRh, résistants aux antifolates, ont ainsi pu être identifiés et caractérisés lors d’études de cinétique enzymatique (kcat et IC50). Sur la base de ces résultats cinétiques, de la modélisation moléculaire et des données structurales de la littérature, une étude structure-activité a été effectuée. En regardant quelles mutations ont les effets les plus significatif sur la liaison, nous avons commencé à construire un carte moléculaire des contacts impliqués dans la liaison des ligands. Enfin, des connaissances supplémentaires sur les propriétés spécifiques de liaison ont put être acquises en variant l’inhibiteur testé, permettant ainsi une meilleure compréhension du phénomène de discrimination du ligand.