La tesi si occupa di analizzare l'impianto teorico della finanza comportamentale per comprendere il processo decisionale degli investitori al fine di applicare tali principi alla consulenza finanziaria. / The thesis is concerned with studying the theoretical structure of behavioural finance for understanding investors' decisions and then applying the results to financial advisory.

Un des challenges en neurosciences consiste à trouver une bonne adéquation entre le comportement et l'activité neuronale stimulée, le but à long terme étant d'obtenir un modèle prédictif. Les travaux ré- cents dans le domaine comportemental ont montré la mise en place d'outils d'analyses comme ceux utilisés en physique non linéaire, qui permettent une meilleure comparaison avec les modèles neu- ronaux. Nous montrons dans cette thèse que les processus neuraux et comportementales peuvent être visualisés sous forme de motifs, voire de structures dans un sous espace à multiple degrés de liberté, sous forme de trajectoires dans l'espace des phases afin de montrer la dynamique non linéaire émergeante. Nous présentons aussi deux exemples , l'un est le taux de pics d'activité et leur comportement temporel qui permet de générer une base des états dynamiques de l'ensemble du cerveau, l'autre montre comment identifier les mo- tifs ou sous réseaux actifs en présence de synchronisation à longue distance. Ces travaux montrent comment modéliser l'activité cor- ticocorticale afin de contribuer à l'état de référence du cerveau. A partir de l'activité neuronale simulée nous sommes donc en mesure d'identifier les motifs et sous réseaux mis en jeu et prévoir l'activité à court terme qui peut être observée ainsi que leurs implications futurs. / A persistent question in the neurosciences asks what aspects of behavior correspond to neural activity. This means finding predictors of behavioral state from neural state, yet behavioral studies have shown that behaviors are structured state and time and may be described mathematically by nonlinear dynamical systems. Another similarity found between behavior and neurosciences is the coordination of many degrees of freedom. Given these two similarities, this thesis suggests that neural and behavioral processes involve 1) the task specific formation of patterns that bind or coordinate degrees of freedom such that only a few degrees of freedom remain and 2) the structured, nonlinear dynamical interaction of these degrees of freedom, tracing out trajectories in state space that may correspond to the completion of a task or recognition of visual stimulus. The combination of these two complementary aspects will be referred to structured flows on manifolds. This thesis provides two examples of how such structure can be found in neural network models both at the level of spiking neural circuits, as well as large-scale inter-regional networks in a whole brain model. We discuss the two contributions in terms of the common principles of pattern formation and structured nonlinear dynamical interactions and how these principles allow for a link to made between the dynamics of behaviors and dynamics of underlying neural networks, and in conclusion, we outline experimental predictions and future work motivated by this thesis.

Nous construisons un simulateur de marche financier multi-agent. Dans cette marche l'échange des actions n'est pas fait en continu. Le prix de marché est formé à l'aide d'un carnet d'ordres. Les investisseurs que l'on modélise reçoivent de l'information biaisée et ils essayent de maximiser leur richesse. Les différents types d'investisseurs, comme les bruiteurs, chartistes ou informées, coexistent dans notre marche. On montre comment les faites stylises peuvent être causée par la présence des investisseurs chartistes ou par des simple délais dans l'information. Nous montrons comment les bulles de prix sont possibles dans un marché avec des investisseurs bien informés. On découvre que c'est profitable, pour un investisseur informé, d'adopter dans certaines moments des stratégies techniques. A partir de nos résultats nous proposons une nouvelle théorie sur la dynamique des marchés financiers, appelé « marches parfois efficientes ». / We construct an agent-based computer simulated financial market. Trading in this market is not continuous. The market price is formed using a limit-order book. The modelled investors receive biased information and they attempt to maximize their wealth. Different traders, from noise to chartist and informed, coexist in the same market. We show how stylized facts can be formed by the presence of chartists or a simple lag in investor information. Price bubbles can arise when market prices are dominated by technical traders. Interestingly we show that well informed investors can earn more if the adopt, in special situations, a technical strategy. Using our results we propose a new theorem for market dynamics called “sometimes efficient markets”.

Nous construisons un simulateur de marche financier multi-agent. Dans cette marche l'échange des actions n'est pas fait en continu. Le prix de marché est formé à l'aide d'un carnet d'ordres. Les investisseurs que l'on modélise reçoivent de l'information biaisée et ils essayent de maximiser leur richesse. Les différents types d'investisseurs, comme les bruiteurs, chartistes ou informées, coexistent dans notre marche. On montre comment les faites stylises peuvent être causée par la présence des investisseurs chartistes ou par des simple délais dans l'information. Nous montrons comment les bulles de prix sont possibles dans un marché avec des investisseurs bien informés. On découvre que c'est profitable, pour un investisseur informé, d'adopter dans certaines moments des stratégies techniques. A partir de nos résultats nous proposons une nouvelle théorie sur la dynamique des marchés financiers, appelé " marches parfois efficientes ".

Questa tesi esamina l’interazione tra aspettative eterogenee e il rapporto creditore-debitore. In letteratura, non è ancora chiara la natura dell’interazione tra cicli del credito e aspettative individuali. Per questo motivo ho capito che sarebbe stato importante iniziare dai lavori seminali in entrambi i campi, ovvero Kiyotaki & Moore (1997) e Brock & Hommes (1997). Il mio principale obbiettivo è stato quello di studiare più nel dettaglio il funzionamento del vincolo di garanzia. Il fil rouge dell’intera tesi, infatti, è l’analisi del ruolo delle frizioni finanziarie nell’andamento del prezzo di un asset collateralizzato. In particolare, presento un modello dove l’ipotesi di aspettative razionali viene abbandonata. I risultati del primo capitolo rivelano che le aspettative individuali sono una fonte importante di instabilità, anche se la configurazione iniziale risulta stabile. L’elemento che provoca questa instabilità è la bancarotta causata dalla divergenza tra le aspettative di creditori e debitori sul prezzo dell’asset collateralizzato. Poi, nel secondo capitolo, effettuo un esperimento di learning-to-forecast. Fondato sul modello del primo capitolo, ha come obbiettivo quello di testare se e come la volatilità è legata alle percezioni di rischio dei creditori. Ciò che emerge è che ridurre il credito in risposta ad un aumento delle insolvenze in realtà conduce a scenari addirittura peggiori dove il benessere totale si deteriora e il numero delle bancarotte aumenta. / This thesis examines the interaction between heterogeneous expectations and the borrower-lender relationship. In the literature, the nature of the interaction between credit cycle and individual expectations is still unclear. Therefore I realized it was important to start from the seminal works in both fields, that is Kiyotaki & Moore (1997) and Brock & Hommes (1997). My main concern has been to gain insights into the collateral constraint. The common thread of the whole thesis, indeed, is to analyse the role of financial frictions in the price development of a collateralized asset. In particular, I introduce a model where rational expectations are dropped. The results of the first chapter reveal that even in a simple and stable setting, individual beliefs are an important source of instability. The driver of this instability is the bankruptcy caused by the divergence between borrowers' and lenders' price expectations on a collateralized asset. Then, I conduct an online learning-to-forecast experiment. Founded on the model of the first chapter, it tests whether and how volatility is related to lender-level risk perceptions. What emerges is that to shrink credit in response to an increase in defaults actually leads to worse scenarios where total welfare deteriorates and the number of bankruptcies increases.