Doctorat en sciences sociales, politiques et économiques / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les marchés financiers évoluent plus ou moins rapidement et fortement au gré des différents types d’information diffusés au cours des périodes d’étude. Dans ce contexte, nous cherchons à mesurer l’influence de tous types d’information sur des portefeuilles d’arbitrage systématique « euro neutres » multi-classes d’actifs, issus soit d’une diversification « naïve » (« 1/N ») soit d’une diversification optimale. Dans le cadre de nos recherches sur l’allocation tactique systématique, ces divers flux informationnels sont regroupés sous le terme de données hétérogènes (données de cotation et « autres informations de marché »). Les données de cotation sont des prix de clôture quotidiens d’actifs tandis que les « autres informations de marché » correspondent à trois types d’indicateurs : de conjoncture, de sentiments et de volatilité. Nous mesurons l’impact d’une combinaison de données hétérogènes sur nos portefeuilles d’arbitrage pour une période de tests incluant la crise des subprimes, à l’aide d’analyses de données (ACP) et de techniques probabilistes de quantification vectorielle. L’influence des données hétérogènes sur les portefeuilles d’arbitrage est mesurée notamment au travers d’une hausse de la rentabilité, d’un accroissement du ratio rentabilité/volatilité post crise des subprimes, d’une baisse de la volatilité ou d’une baisse des corrélations entre classes d’actifs. Ces découvertes empiriques permettent d’envisager la prise en compte des « autres informations de marché » comme élément de diversification du risque d’un portefeuille. Nous formalisons des éléments de réponse au défi posé par l’allocation tactique multi-classes d’actifs (Blitz et Vliet, 2008), en intégrant des variables « prédictives » à un processus systématique de market timing qui incorpore de manière quantitative des données hétérogènes. / Financial markets evolve more or less rapidly and strongly to all kind of information depending on time period of study. In this context, we intend to measure a broad set of information influence on systematic multi-assets classes “euro neutral” arbitrage portfolios either for “naive” diversification and optimal diversification. Our research focuses on systematic tactical asset allocation and we group these information under the name of heterogeneous data (market data and “other market information”). Market data are “end of day” asset closing prices and “other market information” gather economic cycle, sentiment and volatility indicators. We assess the influence of a heterogeneous data combination on our arbitrage portfolios for a time period including the subprimes crisis period and thanks to data analysis and quantization algorithms. The impact of a heterogeneous data combination on our arbitrage portfolio is materialized by increasing return, increasing return/volatility ratio for the post subprimes crisis period, decreasing volatility and asset class correlations. These empirical findings suggest that “other market information” presence could be an element of arbitrage portfolio risk diversification. Furthermore, we investigate and bring empirical results to Blitz and Vliet (2008) issue on global tactical asset allocation (GTAA) by considering “predictive” variables with a systematic market timing process integrating heterogeneous data thanks to a quantitative data processing.

La maîtrise du processus d’innovation est devenu un enjeu majeur pour les acteurs économiques actuels. Plus particulièrement dans les industries de biens d’équipement, le processus de conception et développement est long, complexe et implique différents acteurs travaillant sous des contraintes sévères. L’innovation n’est plus une activité ponctuelle mais récurrente. Le développement de nouveaux produits est donc organisée sous la forme de projets: les «projets d’innovation». A partir des observations portées sur le pilotage des projets d’innovation à l’intérieur d’un groupe industriel appelé Converteam, cette thèse propose une méthode de classification et segmentation des projets d'innovation de biens d’équipement. Afin de concevoir cette méthode de classification, une méthodologie d’observation pour la collecte des données a été mise au point. La campagne d’expérimentation a été menée dans le cadre de six projets d’innovation développés chez Converteam. Nous avons commencé par réaliser une analyse de l’évolution et de la dynamique d’innovation de la technologie des moteurs électriques afin de préciser la problématique industrielle. Ensuite nous avons analysé la littérature afin de trouver les éléments permettant de mettre au point une classification des projets d’innovation. L’étude de ces éléments a abouti dans une méthode de classification qui prend en compte les aspects marketing, technologiques et les attentes des entreprises, pour classer les projets en trois catégories : la différentiation, la neutralisation et l’optimisation. Cette méthode a été testée sur six projets d’innovation ce qui nous a permis de dégager de bonnes pratiques pour chaque catégorie de projet / Mastering the innovation process is a critical and major issue for a wide range of companies in this rapidly changing world. Especially in the capital goods industries where the design and development process is very long, complex and involves many different departments working under severe constraints (limited financial and technological resources, time, standards and rules to follow, etc). Innovation in these industries is no longer casual, but it has became a pivotal activity of the company. Thus, new product development activity is organized into "innovation projects". From observations of the innovative projects driver within a large industrial group called Converteam, this thesis proposes a method for classifying and segmenting capital goods innovation projects. In order to develop this classification method, an observation methodology for data collection has been developed. The experimental procedure was performed in six innovation projects developed at Converteam. We started by analysing the evolution and dynamics of the electric motors technology. Then, we analyzed the literature in order to find the inputs and outputs needed to develop a classification of innovation projects. The study of these elements resulted in a classification method that takes into account the marketing and technological aspects and the company expectations to classify projects into three categories: differentiation, neutralization and optimization. This method was tested on six innovative projects that allowed us to identify good practices for each project category

Tableau d'honneur de la Faculté des études supérieures et postdoctorales, 2019-2020 / Cette Thèse, structurée en trois essais, étudie de façon expérimentale l’effet de l’incertitude sur la prise de décision avec des applications aux choix de portefeuille. Le premier essai étudie les règles que les agents économiques utilisent pour, d’une part, rapporter des distributions de probabilités sur des événements futurs en présence de l’incertitude et d’autre part, mettre à jour cette incertitude lorsque de nouvelles informations sont disponibles. Plusieurs règles de rapport de distribution de probabilité et de mise à jour de l’incertitude sont présentées et notre analyse empirique se focalise sur la caractérisation de l’hétérogénéité de ces règles dans la population considérée. Les résultats révèlent que deux règles sont principalement utilisées pour rapporter des distributions de probabilités: 65% des individus rapportent des distributions en pondérant correctement les distributions possibles par leur incertitude exprimée, alors que 22% rapportent des distributions proches de la distribution qu’ils perçoivent comme la plus probable. Par contre, nous observons une hétérogénéité considérable dans la façon dont les individus mettent à jour leur incertitude. En général, les individus ont tendance à attribuer un poids relativement faible aux nouvelles informations, entrainant une persistance de l’incertitude pour un nombre important d’individus. Des analyses contrefactuelles suggèrent que cette persistance pourrait être présente dans des contextes non couverts par notre étude. Le deuxième essai étudie la fréquence optimale d’évaluation de portefeuille en présence d’incertitude. Cet essai met en évidence que l’ambiguïté et l’aversion à la perte ont des effets opposés sur les marchés financiers et peuvent coexister en présence d’incertitude. Nous présentons un design expérimental dans lequel les investisseurs font des choix répétés de portefeuille en faisant initialement face à l’incertitude concernant la distribution des rendements de l’un des actifs disponibles. Nous exploitons des variations exogènes de la fréquence d’évaluation ainsi que les variations temporelles des anticipations probabilistes par rapport aux distributions possibles de rendements pour identifier conjointement les préférences des investisseurs envers l’ambiguïté, la perte et le risque, ainsi que les règles qu’ils utilisent pour mettre à jour leur incertitude. Les résultats obtenus de l’estimation d’un modèle économétrique structurel suggèrent sept différentes catégories d’investisseurs. En général, nous observons que les investisseurs sont averses à l’ambiguïté, averses à la perte, averses au risque dans le domaine des gains, mais ils aiment prendre du risque dans le domaine des pertes. Nous concluons notre analyse en utilisant nos estimations pour prédire la distribution des périodes d’évaluation optimales dans notre échantillon. Nos résultats suggèrent qu’environ 70% des investisseurs préfèrent une fréquence d’évaluation plus élevée, reflétant l’effet dominant de l’ambiguïté sur l’aversion à la perte. Le troisième et dernier essai examine si les préférences temporelles expliquent les décisions financières prises par les personnes âgées. Nous développons dans un premier temps un modèle structurel de prise de décision inter-temporelle en tenant compte de l’incertitude de fin de vie à laquelle font face ces personnes. Ensuite, nous estimons les préférences temporelles en utilisant les données expérimentales de choix inter-temporelles auprès d’un échantillon représentatif de séniors américains. Enfin, nous examinons comment les paramètres estimés sont liés à la composition réelle de portefeuille de ces aînés. Nos résultats indiquent que les préférences temporelles des personnes âgées sont très hétérogènes et que seule une petite partie de cette hétérogénéité peut être expliquée par les caractéristiques sociodémographiques standard telles que l’âge, le sexe, l’éducation, l’état matrimonial, le revenu, la richesse, etc. Nous observons que les personnes âgées qui ont un facteur d’escompte plus élevé sont plus susceptibles de posséder des comptes de retraite et des actifs risqués. De même, ces personnes réduisent la part de leur richesse allouée aux actifs sûrs et augmentent celle allouée aux actifs risqués. Ces résultats suggèrent que les préférences temporelles affectent les choix d’investissement des actifs sûrs vers d’autres actifs financiers. / This Thesis, consisting of three chapters, studies the effects of uncertainty on decision-making with portfolio choice applications. Chapter 1 studies how experimental subjects report subjective probability distributions in the presence of ambiguity characterized by uncertainty over a fixed set of possible probability distributions generating future outcomes. The level of distribution uncertainty varies according to the observed outcomes and the rules used by the subjects to update the distribution uncertainty. This chapter introduces several reporting and updating rules and our empirical analysis focuses on estimating the sample distribution of these rules. Two dominant reporting rules emerge from our analysis: we find that 65% of subjects report distributions by properly weighting the possible distributions using their expressed uncertainty, while 22% of subjects report distributions close to the distribution they perceive as most likely. Further, we find significant heterogeneity in how subjects update their expressed uncertainty. On average, subjects tend to overweight the importance of their prior uncertainty relative to new information, leading to ambiguity that is substantially more persistent than would be predicted using Bayes’ rule. Counterfactual simulations suggest that this persistence will likely hold in settings not covered by our experiment. Uncertainty in financial markets is a natural consequence of investors being unaware of objective probabilities of asset returns. Chapter 2 highlights that ambiguity and loss aversion have opposite effects on financial markets and can coexist in the presence of uncertainty. This chapter addresses the normative question of the optimal portfolio evaluation frequency for an investor in order to minimize the effect of myopia, but to learn about the investment opportunities in the market. Towards this end, we present a new experimental design in which investors are asked to make repeated portfolio choices facing initial ambiguity concerning the distribution of returns of one of the available assets. We exploit exogenous variations in evaluation frequency along with time variation of probabilistic beliefs over the possible return distributions to jointly identify ambiguity, loss, and risk aversion along with rules investors use to update their ambiguity. Estimates from a structural model suggest seven different classes of investors. Investor class membership depends on loss aversion, ambiguity aversion as well as risk aversion preferences. Further, we find that at the aggregated level, investors are loss averse, ambiguity averse and they display risk aversion over gains and risk seeking over losses. We conclude our analysis by using our model estimates to predict the distribution of optimal evaluation periods for our sample. Our predictions suggest that approximatively 70% of investors prefer the highest possible evaluation period frequency. Finally, Chapter 3 investigates whether or not the discount factor of the elderly affects their portfolio choices. We estimate time preferences using inter-temporal choice data from a hypothetical experiment in a representative sample of American elders and a structural model of decision-making accounting for lifetime uncertainty. Our results indicate considerable heterogeneity in the elderly population. Moreover, we find that older people who display a higher discount factor are more likely to own retirement accounts and risky assets. These older people also tend to decrease the share of financial wealth held in safe assets and increase the share of financial wealth held in risky assets. These findings suggest that time preferences affect investment choices from safe assets toward other financial assets, all else being equal.

Le premier chapitre montre que les rendements des fonds investis dans des actions illiquides (“fonds illiquides”) sont mieux que ceux des fonds investis dans des actions liquides. Cette différence provient des capacités de fonds illiquides de sélectionner les actions. Les actions détenues par les fonds illiquides ont une meilleure performance que des portefeuilles qui ont les mêmes caractéristiques. Les fonds liquides déclarent des indices de référence par rapport auxquels leurs rendements sont plus importants. Un portefeuille d’actions détenues par les fonds illiquides a une meilleure performance qu’un portefeuille d’actions détenues par les fonds liquides. Le second chapitre documente une prédictibilité des rendements. Dans ce chapitre, les périodes d’opportunités sont les périodes où les rendements des actions faisant l’objet d’une analyse régulière par les analystes (les actions suivies) s'écartent de ceux des actions qui ne sont pas suivie (les actions négligés). Les rendements ultérieurs des actions faciles à évaluer sont plus importants quand les opportunités étaient grandes, par rapport aux périodes où les opportunités étaient limitées. Ce comportement est cohérent avec un modelé où les investisseurs exigent une prime pour supporter le risque de sélection défavorable. Le troisième chapitre explore les moments où les fonds d’investissement changent leur style d’investissement (le style est défini comme exposition au risque, prenant en compte les facteurs de risque habituels). Les fonds ne prennent pas plus des risques quand il serait plus rentable de le faire. Après avoir eu des mauvais rendements, les fonds se rapprochent du style des fonds similaires, mais qui ont eu des bons rendements. Le style de jeunes fonds s’écarte du style de fonds anciens. Les nouveaux gérants des fonds s’écartent du style de fonds avec des anciens gérants. Quand un fond prend plus de risque d’une côté, il n’essaye pas d’aborder systématiquement les autres côtés du risque. / The first chapter shows that mutual funds that hold illiquid stocks (“illiquid funds”) outperform funds that hold liquid stocks (“liquid funds”). There is evidence this outperformance arises from stock selection skills of illiquid funds. The stocks held by illiquid funds outperform portfolios matched by characteristics. Liquid funds declare benchmarks that make their benchmarkadjusted returns appear larger. A portfolio of stocks held by illiquid funds subsequently outperforms a portfolio of stocks held by liquid funds. The second chapter documents a predictability pattern in returns. This chapter identifies high opportunities in stocks with difficult valuation as times when returns of neglected stocks diverge from returns of covered stocks. Subsequent returns of stocks with difficult valuation are higher when beginning of period opportunities are high, as compared to when beginning of period opportunities are low. This is consistent with an information risk theory, where investors demand a higher premium to hold stocks with higher probability of informed trading, because they fear adverse selection. The third chapter explores instances when mutual funds change their style (style is regarded as risk exposure alongside usual factors). Mutual funds do not take more risk when it is more profitable to do so. After performing badly, mutual funds move closer to the style of good performing peer funds. Young funds' styles diverge from the style of old peer funds. Recently hired managers diverge in style from veteran managers of peer funds. When the average fund takes more risk alongside a style dimension, it does not simultaneously consider other style dimensions.

Der Risikobegriff bezieht sich auf die Wahrscheinlichkeit eines Schadens aufgrund einer Gefährdungsexposition, in der Finanzwelt meist finanzielle Verluste. Viele Risiken der globalen Finanzwirtschaft sind unbekannt. „Wir wissen es, wenn wir es sehen“, um Potter Stewart (1964) zu paraphrasieren. Der Financial Risk Meter (FRM) soll Aufschluss über die Entstehung systemischer Risiken geben. Durch Verwendung von Quantilregressionstechniken ist der FRM nicht nur ein Maß für finanzielle Risiken. Er bietet durch seine Netzwerktopologie einen tiefen Einblick in die Spill-over-Effekte, die sich als systemische Risikoereignisse manifestieren können. Das FRM-Framework wird in verschiedenen Märkten und Regionen entwickelt. Die FRM-Daten werden für Risiko-Prognose sowie für Portfoliooptimierung genutzt. In Kapitel 1 wird der FRM vorgestellt und auf die Aktienmärkte in den USA und Europa, sowie auch auf die Zinsmärkte und Credit-Default-Swaps angewendet. Der FRM wird dann verwendet, um wirtschaftliche Rezessionen zu prognostizieren. In Kapitel 2 wird der FRM auf den Markt der Kryptowährungen angewendet, um das erste Risikomaß für diese neue Anlageklasse zu generieren. Die errechneten FRM-Daten zu Abhängigkeiten, Spillover-Effekten und Netzwerkaufbau werden dann verwendet, um Tail-Risk-optimierte Portfolios zu erstellen. Der Portfoliooptimierungsansatz wird in Kapitel 3 weitergeführt, in dem der FRM auf die sogenannten Emerging Markets (EM)-Finanzinstitute angewendet wird, mit zwei Zielen. Einerseits gibt der FRM für EM spezifische Spillover-Abhängigkeiten bei Tail-Risk-Ereignissen innerhalb von Sektoren von Finanzinstituten an, zeigt aber auch Abhängigkeiten zwischen den Ländern. Die FRM-Daten werden dann wieder mit Portfoliomanagementansätzen kombiniert. In Kapitel 4 entwickelt den FRM for China ist, eines der ersten systemischen Risikomaße in der Region, zeigt aber auch Methoden zur Erkennung von Spill-Over-Kanälen in Nachbarländer und zwischen Sektoren. / The concept of risk deals with the exposure to danger, in the world of finance the danger of financial losses. In a globalised financial economy, many risks are unknown. "We know it when we see it", to paraphrase Justice Potter Stewart (1964). The Financial Risk Meter (FRM) sheds light on the emergence of systemic risk. Using of quantile regression techniques, it is a meter for financial risk, and its network topology offers insight into the spill-over effects risking systemic risk events. In this thesis, the FRM framework in various markets and regions is developed and the FRM data is used for risk now- and forecasting, and for portfolio optimization approaches. In Chapter 1 the FRM is presented and applied to equity markets in the US and Europe, but also interest rate and credit-default swap markets. The FRM is then used to now-cast and predict economic recessions. In Chapter 2 the FRM is applied to cryptocurrencies, to generate the first risk meter in this nascent asset class. The generated FRM data concerning dependencies, spill-over effects and network set-up are then used to create tail-risk optimised portfolios. In Chapter 3 the FRM is applied to the global market Emerging Market (EM) financial institutions. The FRM for EM gives specific spill-over dependencies in tail-risk events within sectors of financial institutions, but also shows inter-country dependencies between the EM regions. The FRM data is then combined with portfolio management approaches to create tail-risk sensitive portfolios of EM Financial institutions with aim to minimize risk clusters in a portfolio context. In Chapter 4 the Financial Risk Meter for China is developed as the first systemic risk meter in the region, but also derives methods to detect spill-over channels to neighbouring countries within and between financial industry sectors.

Cette étude propose d'évaluer la performance des fonds mutuels d'actions américaines gérés activement en tenant compte du bais de transactions intérimaires. Nous appliquons l'approche du facteur d'escompte stochastique à l'aide de modèles linéaires à facteurs en utilisant tant des données mensuelles que quotidiennes. Nous utilisons les trois modèles les plus populaires dans la littérature, soit le CAPM, le modèle de Fama-French et le modèle de Carhart, et les estimons avec deux ensembles d'actifs de base, soit les propres facteurs de ces modèles ou des portefeuilles passifs constitués de dix portefeuilles industriels et six portefeuilles de style. Le principal objectif est donc de comparer formellement la performance obtenue avec les mesures mensuelles traditionnelles à celles obtenues avec les mesures mensuelles capitalisées à partir de mesures quotidiennes, afin de mettre en évidence la présence du biais de transactions intérimaires dans l'évaluation de la performance. Nos résultats montrent que les mesures mensuelles tendent à attribuer plus de performance que leur équivalentes capitalisées. De plus, ils révèlent que la proportion de performances significativement négatives augmente lorsque les mesures capitalisées sont appliquées. Les transactions intérimaires ne semblent toutefois pas avoir un effet significatif sur la performance moyenne des fonds et son impact apparaît économiquement faible. Cependant, les résultats de l'analyse individuelle des fonds montrent qu'un nombre important de fonds voient leur performance révisée à la hausse ou à la baisse avec les mesures ajustées pour le biais. La proportion de fonds dont la performance est ajustée à la baisse est plus élevée que celle ajustée à la hausse. Mots clés : approche SDF, données quotidiennes, évaluation de la performance, fonds mutuels d'actions, modèles linéaires à facteurs, transactions intérimaires.

Cette thèse apporte une contribution à la compréhension des dynamiques de marché et à la prise de décision des traders à l'aide d'une plateforme de simulation de marchés multi-agents. La modélisation multi-agents permet notamment d'étudier le système boursier comme un système complexe évolutif dans lequel chaque trader artificiel possède son propre comportement possède son propre comportement et qui, par ses prises de décision, influence l'ensemble des autres acteurs du système. Dans une première partie, nous mettons en évidence à l'aide de "traders à intelligence zéro" (ZIT), le rôle de la microstructure pour comprendre la nature des principaux faits stylisés de l'évolution des prix. Les résultats issus de nombreuses simulations, indiquent que l'usage des ZIT n'est pas suffisant pour reproduire de façon convaincante les évolutions de prix réels, car ceux-ci doivent être appréhendés à la fois de manière qualitative mais aussi quantitative. Nous montrons que seuls des éléments de stratégies de trading et une forte calibration peuvent améliorer cette réplication par simulation, suggérant que les aspects comportementaux importent tout autant que les aspects micro structurels. Dans une seconde partie, nous concentrons notre recherche sur la problématique de la rationalité dans le corpus de la théorie moderne du portefeuille. Le marché artificiel nous permet de tester si des stratégies naïves peuvent surpasser, en terme de performance, des modèles plus complexes. Diverses stratégies d'investissement sont implémentées dans le système artificiel et mises en interaction afin d'observer leur survie dans des compétitions écologiques basées sur leurs performances relatives. Certaines de ces stratégies d'investissements sont fondées sur des variations du modèle canonique de la théorie de portefeuilles de Markowitz, d'autres suivent des principes de diversification naïfs, d'autres encore obéissent à des combinaisons de stratégies rationnelles sophistiquées et de stratégies naïves. Enfin, de manière à mieux saisir les facteurs qui influent sur la performance du portefeuille, nous montrons les effets de la fréquence de pondération et des préférences pour le risque des investisseurs sur l'issue de ces compétitions. Pour finir, afin de fournir une mesure de performance absolue orientée vers l'évaluation ex-post d'un large éventail de stratégies de trading des investisseurs (agents dans notre cas) nous proposons un nouvel algorithme de complexité polynomiale permettant de déterminer la borne supérieure absolue des profits atteignables pour n'importe quelle stratégie sur une période de temps donnée. Cet algorithme met en contact deux champs a priori éloignés: la théorie des graphes d'une part et la finance computationnelle d'autre part.

This thesis aims at determining the theoretical and empirical consequences of the consideration of socially responsible indicators in the traditional portfolio selection. The first chapter studies the significance of the mean-variance efficiency loss of a sovereign bond portfolio when introducing a constraint on the average socially responsible ratings of the governments. By using a sample of developed sovereign bonds on the period 1995-2008, we show that it is possible to increase sensibly the average socially responsible rating without significantly losing in terms of diversification. The second chapter proposes a theoretical analysis of the impact on the efficient frontier of a constraint on the socially responsible ratings of the portfolio. We highlight that different cases may arise depending on the correlation between the expected returns and the socially responsible ratings and on the investor’s risk aversion. Lastly, as the issue of the efficiency of socially responsible portfolios is a central point in the financial literature, the last chapter proposes a new mean-variance efficiency test in the realistic case where there is no available risk-free asset. / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished

This thesis is composed of three chapters. The first two chapters provides novel approaches for<p>modeling and estimating the dependence structure for a large portfolio of assets using rating data.<p>In both chapters a natural form of organizing a portfolio in terms of the levels of exposure to economic sectors and geographical regions, plays a key role in setting up the dependence structure.<p>The last chapter investigates weather financial strategies that exploit sector or geographical heterogeneity in the asset space are relevant in terms of portfolio optimization. This is also done in a context of a large portfolio but with data on stock returns. / Doctorat en Sciences économiques et de gestion / info:eu-repo/semantics/nonPublished