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La persistance sur les marchés financiers est souvent évoquée, analysée et mesurée, mais elle est aussi contestée. Dans ce papier nous analysons l'importance de l'impact de la persistance dans les données économiques et financières. Nous montrons et précisons comment celle-ci peut être prise en compte et modélisée. Nous analysons en détail comment certains phénomènes observés peuvent faire croire à l'existence de persistance dans les données alors que la vraie modélisation est celle liée à des chocs structurels et non au cycle long. Enfin, nous expliquons pourquoi une prise en compte jointe de faits stylisés comme la persistance et la volatilité peut améliorer le calcul de la mesure du risque associée à un portefeuille. In this paper, we show that the existence of persistence in financial and economic data can be taken into account easily using parametric models. By the way, we can use the residuals of the model to make a robust risk management. We analyse the different ways by which this persistence is created and indicate how it can be confused with other structural features. Then, we show that the existence of volatility and persistence inside real data can be modelled in a complementary way. Finally, we indicate a way to do risks management using this approach, computing the distributions of the residuals, embedding them inside an ad hoc copula in order, for instance, to obtain the global portfolios distribution. Computing the risks as VaR or Expected Shortfall is then straightforward.
Auteurs :Guégan Laure
Extrait de la revue BMI 90