Nous développons un modèle basé agents pour reproduire deux anomalies fréquemment observées sur les marchés financiers : distribution leptokurtique des rendements et ampleur de la volatilité irrégulière mais persistante de ces mêmes rendements. Notre but est de montrer de façon probante que ces anomalies pourraient être attribuées à une formation mimétique des anticipations des intervenants sur les marchés. Nous nous éloignons des développements récents dans le domaine des modèles modèles basés agents en finance pour proposer un modèle très simple, estimé à partir des traits statistiques saillants de l’indice français journalier CAC 40. L’hypothèse d’anticipations mimétiques peut ainsi être testée : elle n’est pas rejetée dans notre modélisation. / We develop an agent-based model to replicate two frequently observed anomalies in the financial markets: the fat tails and the clustered volatility of the distribution of the returns. Our goal is to show conclusively that these anomalies could be attributed to a mimetic formation of the expectations of the stakeholders in the markets. We did not follow the rencent developpments in the field of the ACE model in the finance, but we propose a very simple model which is estimated from the stylized facts of the French daily index CAC 40. The hypothesis of mimetic anticipations can thus be tested: it is not rejected in our modeling.

本文首次提出應用新的模擬方法：定態(stationary) bootstrap來估計涉險值(Value-at-Risk, 以下簡稱VaR)。VaR是衡量投資組合市場風險(market risk)的工具，由於1990年代以來國際間對市場風險管理的重視，且VaR較傳統風險衡量指標容易瞭解，又考慮整個投資組合資產間相關性降低風險的效果，加上VaR可作為企業內控、主管機關監督、以及投資人評估企業營運狀況等指標，故已廣為實務界及學界所接受。目前幾種主要衡量VaR的方法，包括變異數—共變數法、歷史模擬法、蒙地卡羅模擬法、classical bootstrap法以及壓力測試法等，各有其假設限制及優缺點。其中，classical bootstrap在衡量VaR時，使用的假設比較少，似乎非常適合衡量VaR。但是classical bootstrap會割裂了資料自我相關的性質，較適用於獨立且相同分配的樣本。我們在本文中介紹修正classical bootstrap的方法：移動區塊(moving block) bootstrap以及定態bootstrap，並利用統計模擬的方式證明定態bootstrap適合用於時間序列資料，對於捕捉真實分配的能力很強。接著我們選取11檔上市公司股票建構投資組合，並利用classical bootstrap以及定態bootstrap來衡量1999年共266個交易日的VaR。實證結果支持定態bootstrap能夠正確地衡量VaR，且其結果與classical bootstrap有明顯的不同。定態bootstrap法是個比較合理的衡量VaR方法，因此，我們建議風險管理者可採用定態bootstrap 衡量VaR。