Le sujet principal de cette thèse est l'intégration de l'information macroéconomique et financière par les marchés financiers. Les contributions présentées ici sont au nombre de cinq. Les trois premières utilisent de récentes avancées de l'économétrie de la valorisation d'actifs. L'objectif est de mesurer les anticipations, l'aversion au risque ou simplement de prévoir le prix des produits dérivés. (1) Tout d'abord, on introduit une nouvelle méthode économétrique permettant d'estimer l'évolution de la distribution subjective à partir des futures sur taux d'int´erˆet.(2) Ensuite, à partir des cotations d'options et des futures sur le marché européen du Carbone, on met en évidence l'impact de la publication des quotas d'émission attribués par la Commission Européenne sur l'aversion au risque dans ce nouveau marché. (3) Puis, on présente un nouveau modèle d'évaluation de produits dérivés basé sur des rendements suivant une loi hyperbolique généralisée sous la mesure historique. En supposant que le noyau de prix est une fonction exponentielle affine de la valeur future du sous-jacent, on montre que la distribution risque neutre est unique et à nouveau conditionnellement hyperbolique généralisée. Le modèle conduit à de faibles erreurs de prix, lorsqu'on les compare à la littérature existante. Enfin, deux thèmes li´es à l'impact des nouvelles macro-économiques sur la courbe des taux sont présentés ici: (4) on montre tout d'abord que la perception de l'impact d'une surprise sur le marché des taux européens est grandement modifiée lorsque l'on tient compte de l'influence américaine. (5) Ensuite, on quantifie l'intuition largement répandue selon laquelle la forme de la structure par terme de l'impact des nouvelles sur la courbe des taux d´epend des conditions économiques et monétaires, et ceci dans le cas américain.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00354454 |
| Date | 19 September 2008 |
| Creators | Ielpo, Florian |
| Publisher | Université Panthéon-Sorbonne - Paris I |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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