Contenu du sommaire : Varia
Revue | Finance |
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Numéro | Volume 33, no 1, juin 2012 |
Titre du numéro | Varia |
Texte intégral en ligne | Accessible sur l'internet |
- Sophistication of Individual Investors and Disposition Effect Dynamics - S. Boolell-Gunesh, M-H. Broihanne, M. Merli p. 9-37 Dans cet article, nous étudions l'impact de la sophistication sur le niveau individuel du bais de disposition. Dans un premier temps, l'analyse de transactions réalisées par 20 379 investisseurs sur la période 1999-2006, nous permet de confirmer les résultats des études antérieures en mettant en évidence une très grande hétérogénéité individuelle. Dans un second temps, nous expliquons ces différences par le comportement de trading des investisseurs et par leur sophistication sur la base de variables originales (échange d'actifs étrangers, de warrants ou d'obligations ainsi que la détention de comptes titres et PEA). En particulier, nous montrons que ces variables réduisent significativement le niveau de l'effet de disposition individuel. Enfin, une analyse en données de panel dynamique, nous permet d'étudier l'évolution temporelle du biais individuel. Nos résultats démontrent que ce biais diminue dans le temps et que cette baisse est en partie expliquée par la sophistication des individus.This paper analyses the disposition effect at an individual level by studying the trading records of 20 379 investors over 1999-2006. As in previous studies, we confirm a huge heterogeneity among investors and we propose to explain these differences on the basis of financial sophistication and trading behavior proxies. In our new approach, we use direct sophistication variables: trading of foreign assets, derivative assets and bonds as well as trading on both tax-free and traditional accounts. We show that these variables significantly reduce the level of the disposition effect. Furthermore, based on a dynamic panel data analysis, we question investors' ability to correct their bias over time. Results show that individual investors' disposition effect decreases over time and that this decrease is partly caused by sophistication variables.
- Hedge Fund Market Risk Exposures: A Survey - Marie Lambert p. 39-78 Cet article présente un résumé des études récentes consacrées à l'attribution de la performance des Hedge Funds. Ces fonds poursuivent des stratégies dynamiques à effet de levier important et investissent massivement en dérivés et en actifs non-liquides. En conséquence, ils présentent des relations linéaires et non-linéaires avec les principaux indices de marchés. Cette étude examine les facteurs de risque capables de capturer les co-mouvements linéaires et non-linéaires des Hedge Funds avec les indices de marché. Ce papier discute essentiellement de la significativité de facteurs optionnels et distributionnels. Les primes multi-moments amélioreraient considérablement le pouvoir explicatif des modèles généralement utilisés dans l'évaluation des rendements des Hedge Funds.This paper reviews the literature on Hedge Fund performance attribution. Hedge Funds follow very dynamic and leveraged strategies and invest massively in derivatives and illiquid securities. Consequently, these funds present linear but also non-linear relationships with market indexes. The article investigates the risk factors that have been used to capture the linear and non-linear comovements of Hedge Fund returns with passive indexes. The review especially discusses the significance of adding option-like or distribution-based factors to benchmark models. It moreover supports the evidence that multi-moment risk premiums could considerably improve the models traditionally used to evaluate Hedge Funds.
- Backtesting Value-at-Risk: From Dynamic Quantile to Dynamic Binary Tests - Elena-Ivona Dumitrescu, Christophe Hurlin, Vinson Pham p. 79-112 L'objectif de cet article est de proposer un nouveau test de validation de prévisions de la Value-at-Risk (VaR) fondé sur un modèle de régression dichotomique dynamique (Dynamic Binary). Ce test de backtesting constitue une extension du test Dynamic Quantile (DQ) proposé par Engle et Manganelli (2004) utilisant un modèle de régression linéaire.À partir d'une modélisation dichotomique (logit ou probit) dynamique des violations de la VaR, nous dérivons un ensemble de restrictions linéaires sur les paramètres du modèle permettant de tester la validité des prévisions de VaR. Ce test est extrêmement facile à implémenter et permet de tester de manière indépendante les hypothèses de couverture non-conditionnelle, d'indépendance des violations et de couverture conditionnelle. Les expériences Monte-Carlo réalisées montrent que le test DB possède de bonnes propriétés à distance finie pour un taux de couverture égal à 5 %, y compris lorsque le risque d'estimation est pris en compte. Finalement, une application empirique pour un portefeuille composé de trois actifs de l'index de marché CAC40 est présentée.In this paper we propose a new tool for backtesting that examines the quality of Value-at-Risk (VaR) forecasts. To date, the most distinguished regression-based backtest, proposed by Engle and Manganelli (2004), relies on a linear model. However, in view of the dichotomic character of the series of violations, a non-linear model seems more appropriate. In this paper we thus propose a new tool for backtesting (denoted DB) based on a dynamic binary regression model. Our discrete-choice model, e.g. Probit, Logit, links the sequence of violations to a set of explanatory variables including the lagged VaR and the lagged violations in particular. It allows us to separately test the unconditional coverage, the independence and the conditional coverage hypotheses and it is easy to implement. Monte-Carlo experiments show that the DB test exhibits good small sample properties in realistic sample settings (5% coverage rate with estimation risk). An application on a portfolio composed of three assets included in the CAC40 market index is finally proposed.