Cette thèse de doctorat comprend trois articles indépendants sur la finance des ménages et l’évaluation des actifs. Les deux premiers articles sont étroitement liés, utilisent des données similaires et étudient le rôle du risque de revenu du travail dans le choix du portefeuille. Le troisième article étudie un modèle de volatilité basé sur le model de Markov-switching multifractal. Le premier article est intitulé "Countercyclical Income Risk and Portfolio Choices" (avec Sylvain Catherine et Paolo Sodini). En utilisant les données du panel administratif suédois sur les salaires et les choix de portefeuille des particuliers, nous montrons que le risque de du revenu contracyclique réduit la volonté des ménages d'investir sur le marché financier. Le deuxième article est intitulé "Seeking Skewness". À l'aide de données administratives détaillées des ménages suédois sur les portefeuille et le revenu du travail, cet article examine le comportement des investisseurs de la demande d'asymétrie dans leur choix de portefeuille. Le troisième article est "Multifractal Volatility with Shot-noise Component" (avec Laurent Calvet). Baser sur le modèle Markov Switching Multifractal (MSM) de Calvet et Fisher (2004), nous développons dans cet article un modèle de volatilité multifractale à temps discret pour capturer des sauts et des décroissances dans le processus de volatilité. / This doctoral thesis consists of three independent papers in household finance and empirical asset pricing. The first two papers are closedly related, use similar data, and investigate the role of labor income risk in portfolio choice. The third paper studies volatility model based on Markov switching multifractal. The first paper is “Countercyclical Income Risk and Portfolio Choices” (with Sylvain Catherine and Paolo Sodini). Using Swedish administrative panel data on individual's wages and portfolio holdings, we show that countercyclical labor income downside risk reduces households' willingness to invest in financial market. The second paper is “Seeking Skewness”. Using detailed disaggregated Swedish household administrative data on portfolio holdings and labor income, this paper investigates retail investors’ behavior of seeking skewness in their portfolio choice. The third paper is “Multifractal Volatility with Shot-noise Component” (with Laurent Calvet). Based on the Markov Switching Multifractal (MSM) model of Calvet and Fisher (2004), we develop in this paper a discrete-time multifractal volatility model to capture the jump and decay pattern in the volatility process along with other stylized facts.

Cette thèse considère des modèles de volatilité où la distribution conditionnelle des données est un cas particulier de la loi "Generalized Hyperbolic" de Barndorff-Nielsen (1977). Ces modèles permettent de capter les principales caractéristiques des séries financières à haute fréquence, à savoir le groupement de volatilité (volatility clustering), l'excès de kurtosis et de skewness ainsi que l'effet de levier qui s'applique au rendements des marchés boursiers. Etant donnée la forme fortement non linéaire de cette densité, nous utilisons l'approche Bayesienne basée sur les méthodes Markov Chain Monte Carlo pour l'estimation et l'inférence Cette approche est relativement simple à mettre en oeuvre et permet une inférence exacte et valable en échantillon fini ainsi que la comparaison de modèles qui ne sont pas forcément emboîtés. A titre illustratif, nous proposons des applications empiriques en employons des données journalières de l'indice boursier S&P500. D'abord, nous considérons un modèle de volatilité stochastique basé sur un mélange des lois normale et inverse-Gaussien où la variance conditionnelle est considérée comme un processus stochastique latent généré par la loi inverse-Gaussian. Conditionnellement à la volatilité, la loi des données est une normale. Il en résulte la loi normal inverse Gaussian (NIG) de Barndorff-Nielsen (1997) pour les données qui présente beaucoup de flexibilité pour capter les excès de kurtosis et de skewness. Dans ce modèle la volatilité est traitée de façon similaire aux paramètres du modèle et elle est simulée par l'échantillonneur de Gibbs. Ce modèle s'avère plus performant que les modèles GARCH asymétriques de Ding et al (1993). Par ailleurs, nous proposons les lois NIG de Barndorff-Nielsen (1997) et GH-skew student de de Barndorff-Nielsen et Shepard (2001) comme densités alternatives aux modèles GARCH asymétriques. Formellement, nous considérons deux modèles GARCH asymétriques à la Ding et al (1993), l'un avec une loi NIG et l'autre avec une loi GH-skew student. Dans ce contexte la volatilité est calculée de façon récursive sur la base de données passées. Les résultats sont quelque peu décevants pour la loi GH-skew student, puisque la performance de ce modèle est comparable à celle d'un modèle GARCH asymétrique standard

La couverture du risque de prix via les marchés à terme constitue un outil permettant aux agriculteurs d'endiguer les conséquences financières de la volatilité des prix des produits agricoles. Plusieurs critères ont été développés dans la littérature afin de guider les décisions de couverture de manière optimale. Cependant, ces approches reposent sur une conception limitée du risque et de ses conséquences financières du point de vue de l’exploitation agricole. S’enquérant du cas des producteurs porcins finisseurs du Québec, la présente thèse élabore un critère de couverture conjuguant le risque de prix encouru et dénoté par une mesure de valeur à risque (VaR), au risque de prix soutenable pour l’entreprise. Des simulations de couverture de risque comparant l’efficience du critère par rapport à l’absence de couverture et par rapport à l’efficience des critères alternatifs du ratio de couverture optimal et de la marge cible pour différents profils d’entreprises sont réalisés sur une période de 14 années, soit de 2006 à 2019. Les résultats montrent qu’en moyenne, le critère VaR proposé améliore la marge de sécurité sur charges (MSC) des entreprises de manière statistiquement significative. Le critère est également plus efficient que les critères alternatifs pour certains profils d’entreprises, bien que l’ampleur de l’effet soit faible à modéré. L’amélioration de la situation financière découlant de l’application du critère VaRest cependant plus prononcée lors d’épisodes de hausses marquées du prix des intrants. De plus, la méthodologie développée permet de soulever que même si la couverture mène à une diminution marquée du risque tel que défini par la mesure conventionnelle de variance des rendements, ses impacts tels que mesurés par la MSC sont considérablement moindres. Ceci souligne que la mesure d’efficience choisie peut ne pas refléter les impacts de la couverture sur la situation financière réelle de l’entreprise. La thèse contribue à la littérature portant sur l’application de la VaR en agroéconomie en offrant une description détaillée des répercussions de la couverture du risque du point de vue de l’entreprise agricole. Des pistes de réflexions quant à la mesure du risque de prix et d’efficience de la couverture à utiliser sont également proposées. / Hedging price risk using futures markets is a tool that farmers can use in order to decrease the consequences of agricultural commodity price volatility. Numerous criteria have been developed by authors as a means to optimize hedging decisions. However, these approaches are based on a limited conceptualization of risk and of its financial consequences from the view point of the farm as an enterprise. This thesis develops a hedging criterion that combines the incurred price risk denoted by a value-at-risk (VaR) measure and the price risk the farm can sustain and applies the method to the case of Quebec hog finishers. Hedges are simulated for various farm profiles over a 14-year period (2006 to 2019) and an effectiveness measure is compared with the absence of hedging and that of alternative criteria, namely the optimal hedge ratio and the target margin. Results show that on average, the VaR criterion improves the security margin on cost (SMC) of farms in a statistically significant way and is more effective than the alternative criteria for certain farm profiles, albeit to a small to moderate degree. Improvements with regard to the financial situation of farms following the application of the VaR criteria are more pronounced during episodes of markedly rising input prices. Moreover, the developed methodology signals that even if hedging leads to a large decrease of risk as measured by the variance of returns, its impacts as measured by the SMC are considerably less. This suggests that the chosen effectiveness measure may not reflect the impacts of hedging on the actual financial situation of the farm. This thesis contributes to the literature concerned with the use of VaR in agricultural economics by addressing price hedging from a clinical rather than inferential level of analysis. A more detailed account of the repercussions of hedging on farm finances is presented and potential avenues with regard to price risk and hedging effectiveness measurement are offered.

L’objectif de cette étude est de développer et analyser les déterminants du rendement excédentaire (ou prime de marché) des actifs financiers dans l’hypothèse que ces derniers suivent une loi normale asymétrique. Ainsi, sous la base de cette hypothèse, nous avons élaboré un modèle dans lequel le rendement excédentaire de l’actif financier en question est déterminé par l’effet combiné du coefficient d’asymétrie(skewness), de la prime de risque et de sa variance (ou volatilité). Par la suite nous avons estimé ce modèle en supposant que la variance suit un processus ARCH-GARCH . L’analyse empirique porte sur les données du SP500, et sont tirées de la banque de données de Fama-French. Les résultats de l’analyse montrent que l’ARCH(1) décrit mieux les données de la série du SP500 contrairement au GARCH(1,1).

La volatilité des marges accroit la vulnérabilité des entreprises agricoles. Certains doutes subsistent néanmoins quant à l’attitude réelle des agents économiques, tels que les producteurs agricoles, envers l’incertitude inhérente aux marchés libéralisés. À cet effet, il semble que les comportements observés chez plusieurs agents économiques lors de situations incertaines ne correspondent pas aux prédictions de la théorie de l’utilité espérée. Afin d’identifier les préférences d’agents économiques ciblés à l’égard de la stabilisation des marges et de mesurer la capacité des individus à réagir aux incitatifs réels du marché de manière cohérente avec ces préférences, une expérience économique impliquant 143 participants a été menée en laboratoire. Deux phases composaient l’expérience. Lors de la première phase, les répondants ont été invités à effectuer des choix entre différentes loteries ordonnées (Multiple Price List) de manière à révéler leur préférence envers l’incertitude. Lors de la deuxième phase, les participants ont été appelés à sélectionner des couvertures d’assurance dans un marché dynamique où des pertes et des gains réels étaient possibles. L’analyse économétrique des résultats suggère que les participants sont, selon le Multiple Price List, défavorables envers l’incertitude (coefficient relatif d’aversion envers le risque de 0,55), mais que les préférences individuelles ne sont pas en mesure de prédire les comportements adoptés par les répondants dans un contexte de marché dynamique. Les décisions individuelles sont largement influencées par des ancrages exogènes et les comportements observés sur le marché fictif sont incohérents avec les préférences révélées. / Although margin volatility increases farms’ vulnerability, doubts remain regarding the real preferences of farmers, and of other economic agents, towards market derived uncertainty. Documented cases suggest that, in an uncertain environment, the behaviors of several economic agents are not supported or explained by the expected utility theory. In order to unveil the uncertainty preferences of targeted economic agents and to measure the ability of individuals to respond to real market incentives in a manner that is consistent with their preferences, an economic experiment involving 143 participants was conducted in two phases. In the first phase of the experiment, individuals were asked to choose between ordered lottery options (Multiple Price List) as to reveal their own preference towards uncertainty. In the second phase of the experiment, participants were asked to repeatedly select insurance coverage in a dynamic market where real gains and losses were possible. The econometric analysis of the experimental data indicates that participants are – according the Multiple Price List – uncertainty averse (coefficient of relative risk aversion of 0.55). It however also suggests that individual preferences are unable to predict how one behaves in an uncertain market. Individual decisions are influenced by irrelevant anchors and the actions of participants are inconsistent with their revealed preferences towards uncertainty.

La compréhension des interactions entre les forces économiques et boursières revêt une importance fondamentale pour les gestionnaires de portefeuille ainsi que pour les autorités monétaires. Les forces économiques exercent une influence sur les valorisations boursières, voir Chen, Roll et Ross (1986). Les taux de croissance des forces économiques et boursières sont interdépendants et leurs covariances dépendent de régimes en commun, voir Guidolin et Ono (2006), Hubrich et Telow (2014). Dans une nouvelle perspective, cette thèse considère que leurs taux de croissance évoluent en fonction de la structure causale des régimes exogènes de tendance haussière et baissière spécifiques à ces forces. Les relations de causalité qui lient leurs régimes sont découvertes par l'apprentissage de la structure et des paramètres d'un réseau bayésien. Une stratégie de rotation sectorielle consiste à moduler dans le temps les poids d'un portefeuille alloués aux secteurs boursiers, voir Chong et Phillips (2015). Le phénomène d'asymétrie de la volatilité de Black (1976) veut qu'une relation négative lie la croissance de la volatilité aux rendements boursiers. Par le biais d'un réseau bayésien, cette thèse exploite le pouvoir prévisionnel qu'exerce les régimes endogènes de volatilité d'indicateurs économique et boursier sur leurs régimes exogènes de tendance courants, connus ex post. Elle soutient qu'il est possible de construire une stratégie de rotation sectorielle profitable en exploitant le phénomène d'asymétrie de volatilité et les relations de causalité entre les forces économiques et boursières dans un problème de construction de portefeuille résolu par optimisation de scénarios. Des preuves de la surperformance d'une stratégie d'investissement active au-delà d'un indice de référence, dans un contexte d'investissement réel hors échantillon de calibration, supportent la thèse formulée. Des contributions secondaires de nature économiques et techniques sont réalisées aux fils des étapes nécessaires à la démonstration de la thèse principale. Différemment de Pagan et Sossounov (2003), un nouvel indicateur de crise et de croissance boursière, exempt de biais sectoriels, est construit à partir des phases exogènes de tendance coïncidentes à des indices de secteurs boursiers. Ces derniers sont communément regroupés en fonction de leur niveau de risque et de sensibilités à l'activité économique et à l'indice global de marché, voir Denoiseux et coll. (2017). Une méthode inédite de regroupement de secteurs est développée à partir de caractéristiques communes à leurs régimes exogènes : ils présentent des profils similaires d'association avec ceux des indicateurs économiques et leurs distributions de rendement par régime exogène disposent de propriétés uniques. La méthode usuelle de détection du phénomène d'asymétrie de la volatilité (PAV) repose sur un coefficient d'asymétrie significatif, lorsqu'intégré dans une expression GARCH de la variance conditionnelle, voir Glosten, Jagannathan et Runkle (1993). Une technique novatrice d'investigation du PAV, adaptée à des données à faible fréquence, est développée à partir de mesures d'association entre les phases endogènes à forte/faible volatilité et exogènes de tendance baissière/haussière. Le régime endogène de volatilité d'un indicateur qui satisfait au PAV constitue un indicateur avancé de son régime exogène de tendance courant. Un nouveau système d'équations est développé de manière à calibrer un modèle autorégressif, dont le terme d'erreur suit une mixture de lois normales, à partir d'un algorithme « Expected Maximization ». Ce modèle est exploité de manière à représenter les spécificités de l'anormalité des taux de croissance segmentés par régime exogène. Les corrélations des actifs se resserrent en période de recul boursier (Login et Solnik (2002)). Un algorithme est construit de manière à évaluer la segmentation optimale des corrélations, entre les taux de croissance de deux variables, parmi les combinaisons d'états de leur régime exogène. Une nouvelle procédure de sélection et de paramétrisation d'un algorithme d'apprentissage de la structure d'un réseau bayésien est développée en fonction des niveaux de risque optimaux des erreurs de type I et II, dans un contexte représentatif du problème. La procédure est utilisée afin de découvrir les liens de causalité entre les régimes de tendance et de volatilité des forces économiques et boursières. L'ensemble de ces outils permettent de modéliser dans une simulation de Monte-Carlo, la dépendance de la densité de probabilité des taux de croissance des indicateurs et de leurs corrélations aux phases exogènes de tendance, régies par un réseau bayésien dynamique.

Ce travail est centré sur la modélisation des dynamiques de volatilités et de corrélations entre rendements d'actifs financiers. Après une présentation de la littérature relative aux modèles Garch univariés et multivariés, l'auteur établit des résultats d'existence et d'unicité pour les solutions stationnaires des modèles de corrélations dynamiques de type DCC (Engle, 2002). Il étend ensuite cette classe de modèles en incluant les volatilités instantanées et des probabilités de changement de régime dans la dynamique des corrélations. Les nouveaux modèles sont évalués empiriquement sur un portefeuille d'indices MSCI. Des tests formels montrent que certaines de ces nouvelles spécifications améliorent le pouvoir prédictif de la matrice de covariance des rendements et s'avèreraient utiles en gestion de portefeuille. Enfin, se focalisant désormais sur le risque de volatilité, l'auteur montre que des stratégies de couvertures des principaux indices actions Européen à partir d'indices de volatilité implicite (VIX, VSTOXX) sont pertinentes et permettent à la fois de couvrir et réduire le risque action d'un portefeuille. / This work focuses on modeling the dynamics of volatilities and correlations between financial assets returns. After a literature review of univariate and multivariate GARCH-type models, the author establishes results for the existence and uniqueness of stationary solutions of dynamic correlations models (DCC model, Engle 2002). He then extends this class of models including instantaneous volatility and probability of regime changes in the dynamics of correlations. The new models are empirically evaluated on a MSCI portfolio. Formal tests have shown that some of these new specifications improve predictive power of the returns covariance matrix that would be useful in portfolio management. Finally, focusing now on the volatility risk, the author shows that hedging strategies of main European equity indices based on implied volatility indices (VIX, VSTOXX) are relevant and allow to both hedge and reduce the equity risk of a portfolio.

Cette thèse porte sur l’étude de la mémoire longue de la volatilité des rendements d’actions. Dans une première partie, nous apportons une interprétation de la mémoire longue en termes de comportement d’agents grâce à un modèle de volatilité à mémoire longue dont les paramètres sont reliés aux comportements hétérogènes des agents pouvant être rationnels ou à rationalité limitée. Nous déterminons de manière théorique les conditions nécessaires à l’obtention de mémoire longue. Puis nous calibrons notre modèle à partir des séries de volatilité réalisée journalière d’actions américaines de moyennes et grandes capitalisations et observons le changement de comportement des agents entre la période précédant l’éclatement de la bulle internet et celle qui la suit. La deuxième partie est consacrée à la prise en compte de la mémoire longue en gestion de portefeuille. Nous commençons par proposer un modèle de choix de portefeuille à volatilité stochastique dans lequel la dynamique de la log-volatilité est caractérisée par un processus d’Ornstein-Uhlenbeck. Nous montrons que l’augmentation du niveau d’incertitude sur la volatilité future induit une révision du plan de consommation et d’investissement. Puis dans un deuxième modèle, nous introduisons la mémoire longue grâce au mouvement brownien fractionnaire. Cela a pour conséquence de transposer le système économique d’un cadre markovien à un cadre non-markovien. Nous fournissons donc une nouvelle méthode de résolution fondée sur la technique de Monte Carlo. Puis, nous montrons toute l’importance de modéliser correctement la volatilité et mettons en garde le gérant de portefeuille contre les erreurs de spécification de modèle. / This PhD thesis is about the study of the long memory of the volatility of asset returns. In a first part, we bring an interpretation of long memory in terms of agents’ behavior through a long memory volatility model whose parameters are linked with the bounded rational agents’ heterogeneous behavior. We determine theoretically the necessary condition to get long memory. Then we calibrate our model from the daily realized volatility series of middle and large American capitalization stocks. Eventually, we observe the change in the agents’ behavior between the period before the internet bubble burst and the one after. The second part is devoted to the consideration of long memory in portfolio management. We start by suggesting a stochastic volatility portfolio model in which the dynamics of the log-volatility is characterized by an Ornstein-Uhlenbeck process. We show that when the uncertainty of the future volatility level increases, it induces the revision of the consumption and investment plan. Then in a second model, we introduce a long memory component by the use of a fractional Brownian motion. As a consequence, it transposes the economic system from a Markovian framework to a non-Markovian one. So we provide a new resolution method based on Monte Carlo technique. Then we show the high importance to well model the volatility and warn the portfolio manager against the misspecification errors of the model.

Nous étudions quelques applications du contrôle stochastique à la couverture d'options en présence d'illiquidité. Dans la première partie, nous nous intéressons à un problème de surcouverture d'option dans un modèle à volatilité stochastique. L'originalité provient du fait que l'actif servant à couvrir la volatilité n'est pas liquide et que l'agent devra donc opérer un montant total fini de transactions. La deuxième partie concerne la couverture d'option en présence de volatilité incertaine dont la dynamique n'est pas spécifiée. Nous introduisons un critère permettant d'obtenir des prix d'options non triviaux, en autorisant l'agent à perdre de l'argent pour des réalisations de la volatilité qu'il juge peu probables. Enfin dans une troisième partie nous étudions un problème de contrôle impulsionnel pour lequel les contrôles prennent effet avec retard. Cette étude s'applique notamment à la couverture d'options sur hedge funds, pour lesquels les ordres d'achat et de vente sont exécutés avec retard. Dans chaque partie, nous caractérisons la fonction valeur du problème comme étant l'unique solution de viscosité d'une équation aux dérivées partielles. Dans la première et la troisième partie, nous introduisons dans un second chapitre des algorithmes de résolution numériques de ces EDP par différences finies. La convergence de ces algorithmes est prouvée de manière théorique.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.