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The Index cohesive effect on stock market correlations
Sujets: Corrélation
Auteurs : Y. Shapira, D.Y. Kenett, E. Ben-Jacob
Date: 15 Avril 2009

Cet article présente un examen empirique et de réévaluation de rôle du marché des indices. En utilisant les rendements des actifs sur une période de huit années sur un marché mature américain (NYSE) et sur le marché  Israélien jeune (TASE). L’étude utilise une analyse collective des corrélations entre actions et indices, nommée méthode holographique. Elle permet de montrer que l’indice joue le rôle d’une force cohésion entre les actions et que celle-ci ne provient pas directement des corrélations entre actions.

Cet article permet de comprendre comment l’information est principalement transmise entre des observables de différentes natures (ici indice et actions). La notion de corrélation qui donne une indication sur le lien statistique entre deux variables aléatoires ne rend pas compte des effets de groupe observés ici. En extrapolant ce type d’observations à d’autres marchés, on peut penser que la méthode holographique proposée ici est une bonne méthode pour mettre en évidences des facteurs de risques à l’origine de phénomènes de groupe.

The Index cohesive effect on stock market correlations
Risk and Volatility: Econometric Models and Financial Practice
Sujets: Econométrie, Volatilité
Auteurs : Robert Engle
Date: 01 Juin 2004

Cet article court et non technique résume le discours de la cérémonie du Prix Nobel de Robert Engle en 2003. Il parcourt le concept de volatilité autorégressive, de sa naissance avec la modélisation du taux d’inflation britannique, jusqu’à aujourd’hui où le modèle GARCH constitue l’épine dorsale d’innombrables modèles plus sophistiqués de la volatilité.

 Une introduction excellente au risque financier et au modèle phare de l’économiste, le GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), l’article permet de comprendre les grandes lignes théoriques de l’analyse de la volatilité boursière.

Risk and Volatility: Econometric Models and Financial Practice
Glossary to ARCH
Sujets: Econométrie, Volatilité
Auteurs : Tim Bollerslev
Date: 25 Octobre 2007

Des revues existantes qui traitent des modèles GARCH ressemblent à une véritable « soupe d’alphabet » d’acronymes ARCH, ce qui reflète l’étendu des modèles et procédures développés depuis les années 80. En complément, ce glossaire a pour objectif de fournir une encyclopédie conviviale qui sert comme guide de référence à la liste longue de modèles ayant le modèle ARCH comme cadre méthodologique.

Le plus récent, et donc le plus complet des revues des modèles ARCH, ce glossaire est particulièrement pratique car il fournit les références de chaque article. Il est également intéressant de comparer ce glossaire avec les revues parues dans les dix dernières années pour apprécier l’essor des modèles ARCH.

Glossary to ARCH
Dynamic Conditional Correlation : A simple class of multivariate GARCH models
Sujets: Volatilité, Corrélation
Auteurs : Robert Engle
Date: 01 Juillet 2003

La corrélation dynamique est souvent estimée avec des modèles GARCH multivariés qui sont linéaires dans les carrés et produits croisés des données. Une nouvelle classe de modèles multivariés, les modèles à corrélation conditionnelle dynamique, est proposée dans cet article. Les modèles de cette classe ont la souplesse des modèles GARCH et la simplicité des modèles paramétriques pour les corrélations. Ils ne sont pas linéaires ; cependant, l’estimation peut se faire aisément et en deux étapes à l’aide des méthodes de maximum de vraisemblance. Ils sont performants dans plusieurs contextes et fournissent des résultats empiriques raisonnables.

Cet article phare de la modélisation multivariée de la volatilité est incontournable pour toute personne s’intéressant aux corrélations dynamiques. Son succès est dû aux avantages par rapport aux modèles linéaires, ainsi que sa facilité d’estimation. Tout comme le GARCH univarié, ce modèle sert désormais de cadre méthodologique pour plusieurs extensions qui captent différents comportements de la corrélation dans le temps.

Dynamic Conditional Correlation : A simple class of multivariate GARCH models
Delta hedging Vega Risk
Sujets: Calibration, Couverture, Volatilité
Auteurs : Stéphane Crépey
Date: 10 Juin 2004

Dans cet article, l'auteur compare le P&L (profit et perte) issu de la couverture delta neutre des options en utilisant deux valeurs différentes du delta d’une option. La première est le delta implicite Black-Scholes, alors que la seconde est le delta local, ie le delta d’une option dans un modèle de Black Scholes généralisé à volatilité locale, recalibré quotidiennement au smile de marché.  Il y est expliqué pourquoi dans un marché avec skew négatif, le delta local procure  une meilleure couverture que le delta implicite de marché lorsque les marchés sont à tendance haussière, et une couverture moins bonne lorsque les marchés sont à tendance baissière. Finalement, le delta local produit en moyenne une meilleure couverture que le delta implicite de marché dans un marché à skew négatif.

Cet article, très riche d’un point de vue quantitatif, compare les P&L issus des deltas hedging d’option selon deux approches: celle qui retient le delta implicite et celle du delta local. Les notions de volatilités stochastiques et locales y sont clairement bien expliquées.

Delta hedging Vega Risk
Long term spread option valuation and hedging
Sujets: Matières premières, Modèle
Auteurs : M.A.H. Dempster, Elena Medova, Ke Tang
Date: 22 Avril 2008

Cet article étudie l'évaluation et la couverture des options sur spread sur deux prix des matières premières qui à long terme sont en équilibre dynamique (co-intégrées). Le spread exhibe un comportement différent de celui des deux actifs sous-jacents dont il est composé, il est alors plus judicieux de le modéliser directement. Cette approche offre des avantages significatifs par rapport à la modélisation des deux jambes du spread car la corrélation entre les deux actifs sous-jacents composants le spread est difficile à modéliser. Dans cet article les auteurs proposent un modèle à deux facteurs pour le prix spot du spread et développent des formules de pricing et de couverture pour des options sur spread de prix spots et de prix futures.

Cet article traite de la modélisation des jambes des sous–jacents composant les majorités des spread sur le marché des énergies. Il a l’avantage de traiter de la co-intégration entre prix des matières premières. Néanmoins la modélisation du spread reste un sujet ouvert.

Long term spread option valuation and hedging
Présentation
Opus Finance est un cabinet de conseil spécialisé en Gestion des risques et en Finance de Marché intervenant pour les principaux établissements bancaires de la Place : BNP Paribas, Natixis, BPCE, CA CIB, SG CIB, Dexia, Gazelys, …
Compte tenu d’une croissance soutenue, nous recrutons fortement pour accompagner nos clients dans leurs projets de développement et leurs études stratégiques.
Nous recherchons des profils polyvalents dont les compétences allient la connaissance du métier et la pratique du conseil.
Profils type
Opus Finance
Les profils recherchés sont issus d'une école d'Ingénieur ou d’un 3ème cycle universitaire spécialisé en finance et disposent d’une expérience d'au moins 3 ans en gestion des risques ou en finance acquises dans un cabinet de conseil ou dans un établissement bancaire(organisation, inspection, gestion des risques, ALM). Enfin de fortes capacités relationnelles et de communication orale et écrite sont requises.
Compétences métier / conseil
Nous recherchons prioritairement des profils compétents sur au moins un des métiers suivants :
  • Risque de crédit,
  • Risque de liquidité,
  • Risque de marché,
  • Risque opérationnel,
  • Finance de marché,
Modélisation financière
Par ailleurs les compétences « conseil » mises en œuvre couvrent au moins une des thématiques suivantes :
  • Métier et stratégie : Etudes exploratoires pour les directions métier
  • Recommandations méthodologiques métier
  • Mise en place de nouveaux concepts, procédés et produits Contrôle et audit : Validation et conformité des modèles / Audit organisationnel
  • Organisation et conduite du changement : Reengineering des processus et des services (Lean 6 Sigma)
  • Formations métiers et accompagnement au déploiement MOA / Direction de projet : Cadrage et pilotage de projets / Travaux de Maîtrise d’Ouvrage
Opus Finance Research
Formation / expérience
Les profils recherchés sont issus d’une formation d’ingénieur, d’un master de finance quantitative ou d’une formation scientifique de premier plan (physique, économie, informatique théorique, …).
Enfin, des capacités d’expressions à l’orale et à l’écrit tant en français qu’en anglais, une culture générale étendue, ainsi que d’excellentes aptitudes relationnelles et une très grande autonomie sont indispensables pour réussir au sein d’Opus Finance Research.
Nous recherchons des profils compétents dans au moins un des domaines suivants :
  • Modélisation (compréhension intuitive des modèlesscientifiques et capacités à en construire de nouveaux)
  • Simulations et optimisations numériques (Python et C++)
  • Mathématiques (Probabilités, calculsstochastiques, statistiques …)
  • Finance (Gestion des risques et valorisation des produits financiers)
Compétences en recherche quantitative
Il s’agira de créer ou de mettre en évidence l’intérêt de modèles novateurs souvent issues des dernières recherches académiques pour la gestion des risques. La preuve de principe que les méthodes innovantes proposées devront être réalisées sur des cas d’étude. Ces résultats feront l’objet d’articles en français à destination de nos clients, puis d’articles en anglais pour une diffusion scientifique internationale. Ce travail de recherche s’accompagnera de mise en application, ou d’approfondissements par des études spécifiques ou de plus grandes ampleurs auprès de nos clients (de grandes banques françaises ou des fonds d’investissements).
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