Aversion Analysis

In this paper : a) the consumer’s problem is studied over two periods, the second one involving S states, and the consumer being endowed with S+1 incomes and having access to N financial assets; b) the consumer is then representable by a continuously differentiable system of demands, commodity demands, asset demands and desirabilities of incomes (the S+1 Lagrange multiplier of the S+1 constraints); c) the multipliers can be transformed into subjective Arrow prices; d) the effects of the various incomes on these Arrow prices decompose into a compensation effect (an Antonelli matrix) and a wealth effect; e) the Antonelli matrix has rank S-N, the dimension of incompleteness, if the consumer can financially adjust himself when facing income shocks; f) the matrix has rank S, if not; g) in the first case, the matrix represents a residual aversion; in the second case, a fundamental aversion; the difference between them is an aversion to illiquidity; this last relation corresponds to the Drèze-Modigliani decomposition (1972); h) the fundamental aversion decomposes also into an aversion to impatience and a risk aversion; i) the above decompositions span a third decomposition; if there exists a sure asset (to be defined, the usual definition being too specific), the fundamental aversion admits a three-component decomposition, an aversion to impatience, a residual aversion and an aversion to the illiquidity of risky assets; j) the formulas of the corresponding financial premiums are also presented.

Modélisation du carnet d'ordres limites et prévision de séries temporelles

Le contenu de cette thèse est divisé de la façon suivante. Après un premier chapitre d’introduction, le Chapitre 2 est consacré à introduire aussi simplement que possible certaines des théories qui seront utilisées dans les deux premiers articles. Dans un premier temps, nous discuterons des points importants pour la construction de l’intégrale stochastique par rapport aux semimartingales avec paramètre spatial. Ensuite, nous décrirons les principaux résultats de la théorie de l’évaluation en monde neutre au risque et, finalement, nous donnerons une brève description d’une méthode d’optimisation connue sous le nom de dualité. Les Chapitres 3 et 4 traitent de la modélisation de l’illiquidité et font l’objet de deux articles. Le premier propose un modèle en temps continu pour la structure et le comportement du carnet d’ordres limites. Le comportement du portefeuille d’un investisseur utilisant des ordres de marché est déduit et des conditions permettant d’éliminer les possibilités d’arbitrages sont données. Grâce à la formule d’Itô généralisée il est aussi possible d’écrire la valeur du portefeuille comme une équation différentielle stochastique. Un exemple complet de modèle de marché est présenté de même qu’une méthode de calibrage. Dans le deuxième article, écrit en collaboration avec Bruno Rémillard, nous proposons un modèle similaire mais cette fois-ci en temps discret. La question de tarification des produits dérivés est étudiée et des solutions pour le prix des options européennes de vente et d’achat sont données sous forme explicite. Des conditions spécifiques à ce modèle qui permettent d’éliminer l’arbitrage sont aussi données. Grâce à la méthode duale, nous montrons qu’il est aussi possible d’écrire le prix des options européennes comme un problème d’optimisation d’une espérance sur en ensemble de mesures de probabilité. Le Chapitre 5 contient le troisième article de la thèse et porte sur un sujet différent. Dans cet article, aussi écrit en collaboration avec Bruno Rémillard, nous proposons une méthode de prévision des séries temporelles basée sur les copules multivariées. Afin de mieux comprendre le gain en performance que donne cette méthode, nous étudions à l’aide d’expériences numériques l’effet de la force et la structure de dépendance sur les prévisions. Puisque les copules permettent d’isoler la structure de dépendance et les distributions marginales, nous étudions l’impact de différentes distributions marginales sur la performance des prévisions. Finalement, nous étudions aussi l’effet des erreurs d’estimation sur la performance des prévisions. Dans tous les cas, nous comparons la performance des prévisions en utilisant des prévisions provenant d’une série bivariée et d’une série univariée, ce qui permet d’illustrer l’avantage de cette méthode. Dans un intérêt plus pratique, nous présentons une application complète sur des données financières.