Modélisation mathématique du risque endogène dans les marchés financiers

• Main Author: Wagalath, Lakshithe
• Language: FRE
• Published: Université Pierre et Marie Curie - Paris VI 2013
• Subjects: [QFIN:CP] Quantitative Finance/Computational Finance; effets de feedback; liquidité; fire sales; chaîne de Markov; économétrie financière
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00832234; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/83/22/34/PDF/Thesis_Wagalath.pdf

Cette these propose un cadre mathematique pour la modelisation du risque endogene dans les marches financiers. Le risque endogene designe le risque genere, et amplifie, au sein du systeme financier lui-meme, par les differents acteurs economiques et leurs interactions, par opposition au risque exogene, genere par des chocs exterieurs au systeme financier. Notre etude est motivee par l'observation des differentes crises financieres passees, qui montre le role central du risque endogene dans les marches financiers. Ainsi, les periodes de crises sont souvent associees a des phenomenes de liquidation/ventes 'eclair ('fire sales'), qui g'en'erent, de mani'ere endog'ene, une importante volatilit'e pour les actifs financiers et des pics inattendus de corr'elations entre les rendements de ces actifs, entraˆınant de fortes pertes pour les investisseurs. Alors que la structure de d'ependance entre les rendements d'actifs financiers est traditionnellement mod'elis'ee de mani'ere exog'ene, les faits d'ecrits pr'ec'edemment sugg'erent qu'une telle mod'elisation exog'ene ne peut rendre compte du risque endog'ene observ'e dans les march'es financiers. L'id'ee principale de cette th'ese est de distinguer entre deux origines pour la corr'elation entre actifs. La premi'ere est exog'ene et refl'ete une corr'elation fondamentale. La seconde est endog'ene et trouve son origine dans l'offre et la demande syst'ematiques g'en'er'ees par les grandes institutions financi'eres. Nous mod'elisons la dynamique en temps discret des prix d'actifs financiers d'un march'e multi-actifs par une chaˆıne de Markov dans lequel le rendement de chaque actif, 'a chaque p'eriode k, se d'ecompose en un terme al'eatoire - qui repr'esente les fondamentaux de l'actif et est independant du passe - et un terme d'offre/demande syst'ematique, genere de maniere endogene. Dans chaque chapitre, nous caracterisons mathematiquement cette offre endog'ene et son impact sur les prix d'actifs financiers. Nous exhibons des conditions sous lesquelles la chaıne de Markov converge faiblement, lorsque le pas de temps du modele discret tend vers zero, vers la solution d'une equation differentielle stochastique dont nous donnons le drift et la volatilite multi-dimensionnels. L''etude du processus de covariation quadratique de la limite diffusive nous permet de quantifier l'impact de l'offre et demande endogenes systematiques sur la structure de dependance entre actifs. Enfin, nous developpons des outils statistiques et econometriques visant a resoudre le probleme inverse d'identification et d'estimation des parametres de notre modele a partir de donnees de prix d'actifs financiers. Le Chapitre 1 'etudie le risque endogene genere par un fonds sujet a des ventes forcees en raison d'investisseurs qui sortent de leurs positions lorsque le fonds sous-performe et que sa valeur passe en-dessous d'un seuil. Nous modelisons l'offre et la demande provenant de telles ventes forcees en introduisant une 'fonction de liquidation' f qui mesure la vitesse 'a laquelle les investisseurs sortent de leurs positions dans le fonds. Nous supposons que l'offre en exces due au fonds sur chaque actif impacte le rendement de l'actif de maniere lineaire et nous explicitons les conditions pour que la dynamique de prix en temps discret soit une chaˆıne de Markov dans (R∗ )n, ou' n est le nombre d'actifs dans le marche. Nous exhibons des conditions sous lesquelles le modele discret converge faiblement vers une diffusion en temps continu et calculons les drifts et volatilites multi- 7 dimensionnels de la dynamique de prix en temps continu. L'etude de la covariation quadratique de la limite diffusive permet d'expliciter l'impact des ventes forcees dans le fonds sur la structure de d'ependance entre les actifs financiers. En particulier, nous montrons que la matrice de covariance realisee s''ecrit comme la somme d'une matrice de covariance fondamentale et une matrice de covariance en exces, qui depend des positions du fonds, de la liquidite des actifs et de la trajectoire passee des prix et qui est nulle lorsqu'il n'y a pas de ventes forcees. Nous prouvons alors que cet impact endogene augmente la volatilite du fonds en question, exactement dans les scenarios ou' le fonds subit des pertes. Nous calculons 'egalement son impact sur la volatilit'e d'autres fonds investissant dans les memes actifs et prouvons l'existence d'une relation d'orthogonalite entre les positions du fonds de reference et d'un autre fonds telle que, si cette relation d'orthogonalite est verifiee, des ventes forcees dans le fonds de reference n'affectent pas la volatilit'e de l'autre fonds. Le Chapitre 2 etend les resultats du Chapitre 1 au cas de plusieurs fonds et d'un impact quelconque (pas necessairement lineaire) de l'offre aggregee en exces provenant de ventes forcees dans ces fonds, sur les rendements de prix d'actifs. Nous exhibons des conditions sous lesquelles le mod'ele discret converge faiblement vers une diffusion en temps continu. La fonction de volatilite de la limite diffusive ne depend de la fonction de d'impact qu''a travers sa derivee premiere en zero, montrant qu'un modele de d'impact lineaire capture completement l'impact des effets de retroaction dus aux ventes forcees dans les differents fonds sur la structure de dependance entre actifs. Nous calculons la matrice de covariance realisee, en fonction des positions liquid'ees, en particulier dans un cas simple ou' les liquidations ont lieu 'a vitesse constante, dans un intervalle de temps fix'e et nous donnons des conditions assurant que cette relation peut etre inversee et les volumes de liquidations identifi'es. Nous construisons alors un estimateur du volume de liquidation dans chaque actif, dont nous prouvons la consistance, et pour lequel nous d'erivons un th'eor'eme central limite, qui nous permet de construire un test statistique testant si, pendant une periode donnee, des liquidations ont eu lieu. Nous illustrons notre procedure d'estimation avec deux exemples empiriques: le 'quant event' d'aouˆt 2007 et les liquidations suivant la faillite de Lehman Brothers en Automne 2008. Le Chapitre 3 etudie l'impact d'un investisseur institutionnel investissant une portion constante de sa richesse dans chaque actif (strategie fixed-mix). Pour un vecteur d'allocations donne, nous prouvons l'existence d'une unique strategie fixed-mix autofinancante. A chaque p'eriode, le prix des n actifs et la valeur du fonds fixed-mix sont obtenus comme la solution d'un probl'eme de point fixe. Nous montrons que, sous certaines conditions que nous explicitons, le modele discret converge vers une limite diffusive, pour laquelle nous calculons la covariance et la correlation realisee 'a l'ordre un en liquidit'e. Nos r'esultats montrent que la presence d'investisseurs institutionnels peut modifier les correlations de facon significative. Nous calculons les vecteurs propres et valeurs propres de la matrice de correlation realisee (a' l'ordre un en liquidite). L''etude des drifts de la limite continue nous permet de calculer les rendements esperes des actifs et montre qu'en raison de la presence de l'investisseur institutionnel, les rendements esp'er'es des actifs avec grand (resp. faible) drift fondamental, compares au rendement fondamental du fonds, diminuent (resp. augmentent). Nous calculons, dans un exemple simple, la strategie efficiente pour un critere moyenne-variance et montrons qu'elle est differente de la strategie optimale fondamentale (sans le fonds). L''etude de la frontiere optimale dans cet exemple montre qu'un investisseur prenant en compte l'impact de l'investisseur institutionnel peut ameliorer son rendement pour un niveau de risque donne.