Contenu du sommaire : Special issue honoring the memory of Professor Roland Portait

Nous étudions les implications de la non-normalité pour l'allocation d'actifs et la tarification. La non-normalité des rendements des actifs est capturée par un modèle normal-exponentiel multivarié ; nous développons une procédure d'estimation basée sur une méthode des moments généralisée. Les préoccupations de non-normalité des investisseurs sont introduites en ajoutant une contrainte de non-normalité linéaire à un cadre moyenne-variance par ailleurs standard. La solution du portefeuille optimal est obtenue sous forme fermée et peut être reformulée comme une stratégie de séparation à trois fonds. Des portefeuilles sous-optimaux qui ignorent la non-normalité ou sont naïfs en termes de diversification peuvent entraîner des coûts de bien-être importants mesurés par l'équivalent certain, notamment pour les investisseurs les plus tolérants au risque qui ciblent des ratios de non-normalité élevés. À l'équilibre, les rendements attendus admettent une représentation à deux bêta dans laquelle le bêta le plus important pour expliquer leur variation transversale est celui capturant la non-normalité (plus de 60 %) tandis que le bêta du MEDAF explique moins de 12 %.

Cet article analyse dans quelle mesure un modèle réaliste de comptabilité mentale pour les choix de portefeuille est capable de concurrencer des alternatives d'utilité traditionnelles. Il s'agit du modèle de comptabilité mentale étendu aux dimensions d'horizon d'investissement et d'asymétrie présenté dans Hübner et Lejeune (2021). Das, Markowitz, Scheid, et Statman (2010) et Hübner et Lejeune (2021) ont démontré que le référentiel de comptabilité mentale incorpore des allocations optimales dérivées d'optimisation de l'utilité quadratique et/ou de l'hypothèse de la distribution Gaussienne. Nous complémentons leur travail en démontrant ici la flexibilité et la supériorité numérique des outputs d'optimisation qu'une version non-Gaussienne du modèle HAMA (Horizon-Asymmetry Mental Accounting) génère par rapport à deux règles traditionnelles de maximisation de l'utilité espérée produisant un spectre large et pertinent de règles d'allocation de portefeuille pour divers types d'investisseurs : l'approche du taux de décroissance de Stutzer (2003), qui est similaire à la maximisation de l'utilité espérée, et la classe des fonctions d'utilité flexibles à trois paramètres (FTP) introduite par Conniffe (2007) qui englobe un large ensemble de fonctions d'utilité.

L'objectif de cet article est de proposer et d'examiner une extension importante des modèles standards d'assurance de portefeuille en étudiant la notion de participation à la performance d'un indice de référence. Dans ce contexte, la stratégie du portefeuille est basée sur deux actifs risqués le premier correspond à un actif de réserve, tandis que le second est considéré comme un actif plus risqué qui a généralement une moyenne et une variance plus élevées. Notre objectif est d'assurer un pourcentage donné du rendement de l'actif de réserve, quelles que soient les fluctuations du marché. Les deux méthodes principales de participation à la performance sont la participation à la performance basée sur les options (OBPP) et la participation à la performance à proportion constante (CPPP). Nous comparons ces deux stratégies de portefeuille à l'aide de divers critères tels que leurs fonctions de paiement à l'échéance, leurs quatre premiers moments et leurs fonctions de répartition. Nous comparons également leurs propriétés de couverture dynamique en calculant notamment leurs Deltas et leurs Vegas.