Econométrie

Notre effort de recherche en économétrie porte sur le développement des modèles Garch multivariés. Nous constatons en effet que l'univers des investisseurs et des gestionnaires d'actifs est aujourd'hui d'une complexité frappante. Le choix de portefeuille doit se faire entre une myriade d'actifs, d'indices, de produits dérivés et d'autres instruments financiers disponibles, qui réagissent aux nouvelles, à la microstructure des marchés, aux biais comportementaux ainsi qu'aux fluctuations macroéconomiques. Pour l'investisseur, l'anticipation de tels marchés devient une tâche herculéenne, et la gestion optimale du portefeuille est d'autant plus délicate que la sensibilité aux facteurs de risque est instable dans le temps. Les modèles GARCH disponibles sont un outil commode face aux exigeances de l'industrie financière. En effet, grâce à leur interprétation intuitive et à leur polyvalence, les modèles GARCH se prêtent à un usage répandu en finance. Cependant, face aux marchés en crise, des extensions plus sophistiquées sont nécessaires. Le processus inéluctable de la mondialisation accroît la sensibilité d'un marché aux nouvelles informations survenant dans un ou plusieurs autres marchés, à l'image de l'intégration complexe sous-jacente entre marchés ouverts. Ceci contribue à l'instabilité des marchés; il sera donc indispensable de se servir de modèles avancés à l'avenir.
Les modèles que nous développons permettent de capter l'instabilité des marchés au travers de la volatilité et des corrélations. Des modèles tels que celui de Cappiello, Engle et Sheppard (2006), AG-DCC, permettent de prendre en compte l'asymétrie des réactions du marché par rapport à des chocs à la hausse ou à la baisse. D'autres modèles reconnaissent l'importance de la macroéconomie comme moteur sous-jacent des fluctuations financières. Le modèle multivarié DCC-GARCH MIDAS d'Engle, Ghysels et Colacito (2011) a pour objectif d'estimer la dynamique d'intéraction entre les sphères réelle et financière. De telles études sont particulièrement innovantes pour des prévisions de grandeurs macroéconomiques et de volatilités à horizons lointains. Nous tentons de développer ces modèles pour améliorer les indicateurs de risque.