Économétrie de la finance

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Objectifs de la formation

Connaître les méthodes économétriques appliquées aux problématiques financières, en particulier celles relatives au choix de portefeuille.

Prérequis : notions en économétrie linéaire, en calcul matriciel et en statistiques descriptives.

Formation en partenariat avec l'ENSAE-ENSAI Formation Continue

Programme détaillé

Après avoir rappelé les principales propriétés statistiques des séries financières, l'accent sera mis sur les questions relatives aux stratégies de choix de portefeuille mobilisant des méthodes économétriques standards et avancées (moindres carrés ordinaires, théorie du signal, modèles à volatilité stochastique, modèles à seuil). De nombreuses applications sont présentées tout au long de la formation de manière à illustrer les développements théoriques.

Introduction : les propriétés statistiques des rendements d'actifs financiers

  • Les distributions des rendements et l'hypothèse de statistique forte
  • L'efficience des marchés financiers, arbitrage statistique et stratégies d'investissement : Momentum et mean reversion des rendements d'actifs ; Les rendements reviennent-ils vers leur moyenne? Tests de stationnarité

Statistique et économétrie du choix de portefeuille

  • Les bienfaits de la diversification - le cadre de Markovitz : Propriété des rendements d'un portefeuille diversifié ; La VaR d'un portefeuille diversifié
  • Le modèle d'évaluation d'actifs financiers - CAPM (Capital Asset Pricing Model)
  • Le CAPM et les stratégies long-short equity

Représentation Espace-Etat et méthode de filtrage appliquée

  • Les écritures espaces-états
  • Les méthodes de filtrage - le filtre de Kalman.
  • Applications : Estimation d'un béta flexible par le filtre Kalman ; Prix d'option, volatilité stochastique et filtre de Kalman

Modèle à volatilité stochastique : ARCH GARCH et extension

  • Les modèles à volatilité stochastique
  • Application: estimation d'un modèle ARCH sur taux de change.
  • Généralisation et extension des modèles ARCH : Les modèles GARCH, I-GARCH, E-GARCH et GARCH-M
  • Applications : estimation d'un modèle GARCH sur données boursières ; Pricing d'option Black Scholes et modèle à volatilité stochastique



Mabrouk Chetouane

Diplômé de l'Université Paris I Panthéon-Sorbonne, et de l’ENSAE, il est également titulaire d’un doctorat en sciences économiques à l'Université Paris-Dauphine. Il a occupé le poste d'économiste au sein du service de la stratégie et de la recherche économique de la Société Générale Asset Management. Depuis 2009, il est en charge des prévisions d'inflation à la Banque de France au sein de la direction de la conjoncture et de la prévision macroéconomique. Il intervient également en tant de chargé de cours à l'Université Paris Dauphine ainsi qu'à l'Ecole Centrale de Paris.



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