| Titre | Un modèle bayésien multidimensionnel pour tester l'impact du sentiment des investisseurs sur la prime de risque des actions | |
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| Auteur | Mehdi Mili, Éric Braune, Lubica Hikkerova, Jean-Michel Sahut | |
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Revue | Gestion 2000 |
| Numéro | volume 41, no 1, janvier-février 2024 | |
| Page | 174-182 | |
| Résumé |
Dans cet article, nous testons l'impact du sentiment des investisseurs et des stratégies techniques du marché sur la prime de risque des actions à l'aide de modèles bayésiens multidimensionnels. Nous examinons dans quelle mesure les amorces de sélection stochastique de variables de recherche (SSVS) affectent la performance de prévision du modèle bayésien. Nos résultats montrent que les prieurs SSVS traitent la sur-paramétrisation et surpassent les prieurs conventionnels dans la modélisation de la relation entre le sentiment de l'investisseur, la stratégie technique et les primes d'actions. Nous constatons que le sentiment des investisseurs a un impact plus important sur les primes des actions que les stratégies techniques. Parmi les indicateurs de contrôle, la volatilité du marché et les taux d'intérêt à long terme affectent de manière significative les primes de risque des actions. Source : Éditeur (via Cairn.info) |
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| Article en ligne | https://shs.cairn.info/revue-gestion-2000-2024-1-page-174?lang=fr (accès réservé) |
