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Modélisation des rentabilités extrêmes des distributions de hedge funds [extrait BMI 79]

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Le principal objectif de cet article est d'utiliser la théorie des valeurs extrêmes pour examiner le comportement des queues de distribution d'indices hedge funds afin d'évaluer leur profil de risques et tout spécialement leur risque de pertes extrêmes. En appliquant la méthode des excès, nous cherchons à modéliser chacune des queues de distribution en ajustant une distribution de Paréto généralisée (GPD) aux excès de rentabilités au-delà d'un seuil défini pour représenter le début de la région des extrêmes. Les résultats de cette étude peuvent permettre aux investisseurs et Risk Managers de mieux appréhender l'ampleur des pertes que peuvent générer ces investissements alternatifs afin d'améliorer leur gestion des risques. Les évidences empiriques suggèrent que les distributions des indices hedge funds possèdent des queues épaisses sur les deux côtés de la distribution. De plus, nous montrons que ces queues de distributions seraient asymétriques c'est-à-dire que le risque de pertes extrêmes serait plus important que le potentiel de gains substantiels. Enfin, nous apportons la preuve que l'utilisation de mesures traditionnelles basées sur la loi normale, peut mener à la sous-estimation du risque extrême de ces fonds comparativement aux mesures basées sur les développements de la théorie des valeurs extrêmes.

Auteurs :
Extrait de la revue BMI 79

BMI79-1097173
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