Allocation Robuste et Restrictions sur les Contributions au Risque
|
|
|
- Jean-Charles Poulin
- il y a 9 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Allocation Robuste et Restrictions sur les Contributions au Risque QuantValley/QMI Workshop, Geneve, 26 Septembre, /33
2 Les contributions du papier: Nous définissons des portefeuilles Risk Parity pour des mesures de risque générales: Value-at-Risk, Expected Shortfall,... We proposons une interprétation dynamique des portefeuilles Risk Parity avec une interprétation en termes de coûts de transaction Nous considérons des restrictions sur les contributions des composantes marché du risque 2/33
3 Les principaux résultats du papier: Les contributions au risque des composantes marché sont variables dans le temps Controler ces contributions permet de réduire le taux de rotation des portefeuilles Un gestion plus efficace des risques d un portefeuille passe par le traitement différencié des composantes marché et idiosyncratique 3/33
4 Plan de la présentation 1 Allocation Risk Parity Dynamique /33
5 1. Allocation Risk Parity Dynamique 5/33
6 Qu est ce qu une mesure de risque? 6/33
7 Qu est ce qu une mesure de risque? On considère un portefeuille composé de n actifs risqués: w = (w 1,..., w n ) où w i désigne le poids de l actif i dans ce portefeuille 6/33
8 Qu est ce qu une mesure de risque? On considère un portefeuille composé de n actifs risqués: w = (w 1,..., w n ) où w i désigne le poids de l actif i dans ce portefeuille Le rendement du portefeuille est: w y = n w i y i i=1 où y i est le rendement de l actif i 6/33
9 Le risque de ce portefeuille est alors mesuré par le scalaire R(w), qui dépend du vecteur des poids w 7/33
10 Le risque de ce portefeuille est alors mesuré par le scalaire R(w), qui dépend du vecteur des poids w Exemples de mesures de risque: Volatilité: R(w) = (w Ωw) 1/2 7/33
11 Le risque de ce portefeuille est alors mesuré par le scalaire R(w), qui dépend du vecteur des poids w Exemples de mesures de risque: Volatilité: R(w) = (w Ωw) 1/2 Value-at-Risk Gaussienne: R(w) = q α (w Ωw) 1/2 ω µ 7/33
12 Le risque de ce portefeuille est alors mesuré par le scalaire R(w), qui dépend du vecteur des poids w Exemples de mesures de risque: Volatilité: R(w) = (w Ωw) 1/2 Value-at-Risk Gaussienne: R(w) = q α (w Ωw) 1/2 ω µ Value-at-Risk, Expected Shortfall... 7/33
13 Comment obtient-on les contributions au risque? 8/33
14 Comment obtient-on les contributions au risque? Les mesures de risque classiques satisfont la propriété d homogénéité: R(λw) = λr(w) quel que soit λ positif 8/33
15 Comment obtient-on les contributions au risque? Les mesures de risque classiques satisfont la propriété d homogénéité: R(λw) = λr(w) quel que soit λ positif En dérivant, nous obtenons pour λ = 1: (Formule d Euler) R(w) = n i=1 w i R(w) w i = n R i (w) i=1 8/33
16 Comment obtient-on les contributions au risque? Les mesures de risque classiques satisfont la propriété d homogénéité: R(λw) = λr(w) quel que soit λ positif En dérivant, nous obtenons pour λ = 1: (Formule d Euler) R(w) = n i=1 w i R(w) w i = n R i (w) i=1 Chaque terme R i (w) s interprète comme la contribution de l actif i au risque R(w) 8/33
17 Qu est ce qu un portefeuille Risk Parity? 9/33
18 Qu est ce qu un portefeuille Risk Parity? L idée est de controler les contributions au risque de chaque actif 9/33
19 Qu est ce qu un portefeuille Risk Parity? L idée est de controler les contributions au risque de chaque actif L allocation est alors solution du système: R i (w) = λπ i, i = 1,..., n (1) où π = (π 1,..., π n ) s interprète comme un portefeuille benchmark 9/33
20 Les portfeuilles Risk Parity [Scherer (2007), Maillard et al. (2010)...] correspondent au portefeuille benchmark π i = 1/n avec comme mesure de risque la volatilité 10/33
![..] correspondent au portefeuille](/docs-images/48/171477/images/page_20.jpg "benchmark π i = 1/n avec comme mesure de")
21 Les portfeuilles Risk Parity [Scherer (2007), Maillard et al. (2010)...] correspondent au portefeuille benchmark π i = 1/n avec comme mesure de risque la volatilité MAIS 10/33
22 Les portfeuilles Risk Parity [Scherer (2007), Maillard et al. (2010)...] correspondent au portefeuille benchmark π i = 1/n avec comme mesure de risque la volatilité MAIS 1. D autres mesures de risque que la volatilité peuvent etre plus adaptée 10/33
23 Les portfeuilles Risk Parity [Scherer (2007), Maillard et al. (2010)...] correspondent au portefeuille benchmark π i = 1/n avec comme mesure de risque la volatilité MAIS 1. D autres mesures de risque que la volatilité peuvent etre plus adaptée 2. D autres portefeuilles que l équipondéré peuvent servir de portefeuille benchmark 10/33
24 1. Peut-on calculer les contributions dans le cas général? 11/33
25 1. Peut-on calculer les contributions dans le cas général? Volatilité: R i (w) = Cov(w iy i, w y) V (w y) 11/33
26 1. Peut-on calculer les contributions dans le cas général? Volatilité: R i (w) = Cov(w iy i, w y) V (w y) Value-at-Risk: R i (w) = E[w i y i w y = q α (w y)] 11/33
27 1. Peut-on calculer les contributions dans le cas général? Volatilité: R i (w) = Cov(w iy i, w y) V (w y) Value-at-Risk: R i (w) = E[w i y i w y = q α (w y)] Expected Shortfall: R i (w) = E[w i y i w y > q α (w y)] 11/33
28 1. Peut-on calculer les contributions dans le cas général? Volatilité: R i (w) = Cov(w iy i, w y) V (w y) Value-at-Risk: R i (w) = E[w i y i w y = q α (w y)] Expected Shortfall: R i (w) = E[w i y i w y > q α (w y)] Chaque expression de R i (w) a une interprétation financière différente: on peut donc choisir la mesure de risque la plus appropriée 11/33
29 2. Quel est le bon portefeuille benchmark? 12/33
30 2. Quel est le bon portefeuille benchmark? Les portefeuilles Risk Parity portfolios définis par le système (1) sont également solutions du problème d optimisation min (w 1,...,w n) R(w) + λ 2 n i=1 pour différentes valeurs du paramètre λ ( ) πi π i ln w i (2) 12/33
31 2. Quel est le bon portefeuille benchmark? Les portefeuilles Risk Parity portfolios définis par le système (1) sont également solutions du problème d optimisation min (w 1,...,w n) R(w) + λ 2 n i=1 pour différentes valeurs du paramètre λ ( ) πi π i ln w i (2) Preuve: La condition du premier ordre de (2) correspond au système (1) 12/33
32 Dans un cadre statique, π = (π 1,..., π n ) correspond aux vues du gérant sur chaque actif de son portfeuille, et w = arg min w R(w) + λ n i=1 où λ controle la confiance mise dans les vues: ( ) πi π i ln w i 13/33
33 Dans un cadre statique, π = (π 1,..., π n ) correspond aux vues du gérant sur chaque actif de son portfeuille, et w = arg min w R(w) + λ n i=1 où λ controle la confiance mise dans les vues: On s écarte peu de π lorsque λ ( ) πi π i ln w i 13/33
34 Dans un cadre statique, π = (π 1,..., π n ) correspond aux vues du gérant sur chaque actif de son portfeuille, et w = arg min w R(w) + λ n i=1 où λ controle la confiance mise dans les vues: On s écarte peu de π lorsque λ On s écarte beaucoup de π lorsque λ 0 ( ) πi π i ln w i 13/33
35 Dans un cadre dynamique (avec des mesure de risque fonction du temps), le choix naturel est: et π i = w t 1,i wt = arg min R t (w t ) + λ w t n ( w ) wt 1,i t 1,i ln i=1 w t,i où λ controle la vitesse de convergence du portefeuille optimal vers le portefeuille de variance minimale 14/33
36 Dans un cadre dynamique (avec des mesure de risque fonction du temps), le choix naturel est: et π i = w t 1,i wt = arg min R t (w t ) + λ w t n ( w ) wt 1,i t 1,i ln i=1 w t,i où λ controle la vitesse de convergence du portefeuille optimal vers le portefeuille de variance minimale Les ajustements du portefeuille courant se font en plusieurs étapes pour: de gros portefeuilles institutionnels des portefeuilles investis en actifs illiquides 14/33
37 2. 15/33
38 L univers d investissement Futures contracts on physical commodities, 5 secteurs : Energy (4) Grains & Seeds (5) Softs (5) Live Stock (2) Metals (5) Total : 21 séries Daily close du 14 Mai 1990 au 24 Septembre /33
39 Secteur Grains & Seeds 17/33
40 VaR Parity portfolio (re)allocation On compare le portefeuille optimal VaR Parity avec 3 portefeuilles classiques: Portefeuille Equi-pondéré Portefeuille Minimum Variance Portefeuille Volatility Parity 18/33
41 VaR Parity portfolio (re)allocation On compare le portefeuille optimal VaR Parity avec 3 portefeuilles classiques: Portefeuille Equi-pondéré Portefeuille Minimum Variance Portefeuille Volatility Parity Pour les 4 portfeuilles, nous donnons: Figure 1: les poids de chaque actif dans le portfeuille Figure 2: les contributions de chaque actif à la VaR du portefeuille 18/33
42 19/33
43 20/33
44 3. 21/33
45 Risque de marché et risque idiosyncratique La régulation financière fixe différents niveaux de Capitaux Requis (CR) pour les composantes marché et idiosyncratique 22/33
46 Risque de marché et risque idiosyncratique La régulation financière fixe différents niveaux de Capitaux Requis (CR) pour les composantes marché et idiosyncratique Pourquoi? Si le second élément peut facilement se diversifier, le premier ne peut etre éliminer par diversification 22/33
47 Risque de marché et risque idiosyncratique La régulation financière fixe différents niveaux de Capitaux Requis (CR) pour les composantes marché et idiosyncratique Pourquoi? Si le second élément peut facilement se diversifier, le premier ne peut etre éliminer par diversification Alors? De manière similaire, un gérant de portefeuille doit pouvoir prendre en compte différemment ces deux composantes 22/33
48 Considérons le modèle à facteur suivant: y i = β i f + σ i u i, i = 1,..., n f : facteur commun β i : sensibilité du rendement de l actif au facteur commun u i : terme idiosyncratique 23/33
49 Considérons le modèle à facteur suivant: y i = β i f + σ i u i, i = 1,..., n f : facteur commun β i : sensibilité du rendement de l actif au facteur commun u i : terme idiosyncratique Au niveau du portefeuille: ( n ) n w y = w i β i f + w i σ i u i i=1 i=1 23/33
50 Contributions au risque - marché et idiosyncratique Assets Market Idiosyncratic Total contrib contrib contrib 1 R 1 (w).. i R is (w) R iu (n) R i (w).. n R n (w) Total R s (w) R u (w) R(w) 24/33
51 Contraintes sur les contributions marché Nous devons résoudre le problème d optimisation: min R(w) subject to R s(w) = πr(w) w qui mixe une minimisation du risque et une contrainte sur les contributions au risque 25/33
52 Contraintes sur les contributions marché Nous devons résoudre le problème d optimisation: min R(w) subject to R s(w) = πr(w) w qui mixe une minimisation du risque et une contrainte sur les contributions au risque Ce problème est équilavent à: min w R2 (w) + δ[(1 π)r s (w) πr u (w)] 2 Ensemble de portefeuilles indexés par les deux paramètres δ et π 25/33
53 Comment choisir ces 2 paramètres? 26/33
54 Comment choisir ces 2 paramètres? δ est un paramètre de lissage: Portefeuille Minimum VaR portfolio quand δ 0 Portfeuille Risk Parity quand δ 26/33
55 Comment choisir ces 2 paramètres? δ est un paramètre de lissage: Portefeuille Minimum VaR portfolio quand δ 0 Portfeuille Risk Parity quand δ π controle la neutralité au marché: Market neutral ou α portfolio quand π 0 Index ou β portfolio quand π 1 26/33
56 4. 27/33
57 Market controlled Parity portfolios Nous comparons 9 (3 x 3) portefeuilles optimaux pour différentes valeurs δ and π pour le secteur Grains & Seeds 28/33
58 Market controlled Parity portfolios Nous comparons 9 (3 x 3) portefeuilles optimaux pour différentes valeurs δ and π pour le secteur Grains & Seeds Pour les 9 portfeuilles, nous donnons: Figure 1: les poids de chaque actif dans le portefeuille Figure 2: les contributions marché de chaque actif à la VaR du portefeuille 28/33
59 Market controlled Parity portfolios Nous comparons 9 (3 x 3) portefeuilles optimaux pour différentes valeurs δ and π pour le secteur Grains & Seeds Pour les 9 portfeuilles, nous donnons: Figure 1: les poids de chaque actif dans le portefeuille Figure 2: les contributions marché de chaque actif à la VaR du portefeuille Chaque ligne correspond à une valeur fixée de π (0%, 20%, 50%) Chaque colonne correspond à une valeur fixée de δ (10, 50, 100) 28/33
60 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=0% ; δ=10 ; λ=1 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=0% ; δ=50 ; λ=1 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=0% ; δ=100 ; λ=1 0.9 corn rice soybeanoil soybeans wheat corn 0.6 corn rice soybeanoil 0.5 rice soybeanoil soybeans soybeans wheat 0.4 wheat Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 0 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 0 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=20% ; δ=10 ; λ=1 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=20% ; δ=50 ; λ=1 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=20% ; δ=100 ; λ=1 0.9 corn rice 0.9 corn rice soybeanoil soybeans 0.8 soybeanoil soybeans 0.8 wheat wheat corn rice soybeanoil soybeans wheat Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 0 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 0 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=50% ; δ=10 ; λ=1 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=50% ; δ=50 ; λ=1 1 Min VaR(5%) Syst/Idio PTF for grains π=50% ; δ=100 ; λ=1 0.9 corn rice 0.9 corn rice soybeanoil soybeans 0.8 soybeanoil soybeans 0.8 wheat wheat corn rice soybeanoil soybeans wheat / Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12
61 Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=0% ; δ=10 ; λ=1 Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=0% ; δ=50 ; λ= Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=0% ; δ=100 ; λ=1 0.9 corn rice 0.9 corn rice 0.9 corn rice 0.8 soybeanoil soybeans 0.8 soybeanoil soybeans 0.8 soybeanoil soybeans wheat wheat wheat Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 0 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 0 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 1 Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=20% ; δ=10 ; λ=1 1 Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=20% ; δ=50 ; λ=1 Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=20% ; δ=100 ; λ= corn rice 0.9 corn rice 0.9 corn rice 0.8 soybeanoil soybeans 0.8 soybeanoil soybeans 0.8 soybeanoil soybeans wheat wheat wheat Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 0 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 0 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 1 Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=50% ; δ=10 ; λ=1 1 Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=50% ; δ=50 ; λ=1 Min VaR(5%) Syst. Contrib to Total for grains π=50% ; δ=100 ; λ= corn rice 0.9 corn rice 0.9 corn rice 0.8 soybeanoil soybeans 0.8 soybeanoil soybeans 0.8 soybeanoil soybeans wheat wheat wheat / Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12 Jan95 Jul97 Jan00 Jul02 Jan05 Jul07 Jan10 Jul12
62 Contributions au risque empiriques - marché et idiosync. Pour la dernière date de notre échantillon (24 Septembre 2012), basée sur les 252 jours précédents cette date Assets Beta Weight Market Idio. Total contrib contrib contrib Corn % 9.3% 6.9% 16.2% Rice % 8.7% 18.2% 26.8% Soy. Oil % 13.2% 8.8% 22.1% Soybeans % 10.2% 8.0% 18.2% Wheat % 10.4% 6.3% 16.7% Total 100% 51.8% 48.3% 100% 31/33
63 Conclusion 32/33
64 Il est possible (et conseillé) de gérer séparément les deux composantes du risque dans le cadre Risk Parity: Pour etre en ligne avec la régulation financière Pour controler le degré d exposition au marché du portefeuille Pour réduire le taux de rotation du portefeuille 33/33
Best Styles ou comment capturer au mieux les primes de risque sur les marchés d actions
Stratégie Best Styles ou comment capturer au mieux les primes de risque sur les marchés d actions La recherche des primes de risque constitue une stratégie relativement courante sur les marchés obligataires
Mémoire du MASTER 104 FINANCE. Master 104 Finance dirigé par Edith Ginglinger, Professeur http://www.master104finance.com
Mémoire du MASTER 104 FINANCE Master 104 Finance dirigé par Edith Ginglinger, Professeur http://www.master104finance.com Les méthodes alternatives d allocation entre matières premières Hubert Corpechot
Session : Coût du capital
Session : Coût du capital 1 Objectifs Signification du coût du capital Mesure du coût du capital Exemple illustratif de calcul du coût du capital. 2 Capital fourni par les actionnaires ou les banques L
Plan. - La VaR. - Introduction à l FRTB. - Principales révisions Frontières Banking / Trading book l Expected Shortfall Les horizons de liquidité
PAGE 1 F R T B ( F u n d a m e n t a l R e v i e w o f t h e T r a d i n g B o o k ) u n e n o u v e l l e p e r s p e c t i v e d e m e s u r e d e l a V A R. Y o u s s e f M e l l o u k i Plan PAGE 2
www.styleanalytics.com
www.styleanalytics.com Style Analytics EuroPerformance a le plaisir de vous présenter Style Analytics, outil de mesure des risques et de la performance des fonds d investissement. Style Analytics offre
Gestion obligataire passive
Finance 1 Université d Evry Séance 7 Gestion obligataire passive Philippe Priaulet L efficience des marchés Stratégies passives Qu est-ce qu un bon benchmark? Réplication simple Réplication par échantillonnage
Construire des portefeuilles durables dans un environnement incertain
PORTFOLIO RESEARCH AND CONSULTING GROUP Construire des portefeuilles durables dans un environnement incertain Tirer parti de l approche Durable Portfolio Construction * Nous pensons que les investisseurs
DIRECTIVES DE PLACEMENT RISK BUDGETING LINE 5
DIRECTIVES DE PLACEMENT RISK BUDGETING LINE 5 29.06.2011 Groupe de placement Prisma Risk Budgeting Line 5 (RBL 5) Caractéristiques du groupe de placement 1. Le RBL 5 est un fonds composé d actifs susceptibles
Gestion de Portefeuille. Mesures de Performance Ajustées du Risque
Gestion de Portefeuille Mesures de Performance Ajustées du Risque Le Ratio de Sharpe La mesure de performance (ajustée du risque) la plus utilisée Rappel: Propriétés du ratio de Sharpe Mesure de la stratégie:
Hedging delta et gamma neutre d un option digitale
Hedging delta et gamma neutre d un option digitale Daniel Herlemont 1 Introduction L objectif de ce projet est d examiner la couverture delta-gamma neutre d un portefeuille d options digitales Asset-Or-Nothing
INFORM GESTION DE FORTUNE ACTIVE OU PASSIVE? INFORMATIONS FINANCIÈRES ESSENTIELLES POUR LES CAISSES DE PENSION
1 2002 INFORM INFORMATIONS FINANCIÈRES ESSENTIELLES POUR LES CAISSES DE PENSION GESTION DE FORTUNE ACTIVE OU PASSIVE? On prône souvent en faveur de la gestion de fortune passive en arguant que la plupart
MERCER INVESTIR. La gestion actions en beta-test SEPTEMBRE 2013
MERCER INVESTIR SEPTEMBRE 2013 La gestion actions en beta-test Avertissement : Cette publication est un état des lieux sur la gestion smart beta qui n engage que son auteur, elle s adresse aux professionnels
GESTION DES RISQUES FINANCIERS 4 ème année ESCE Exercices / Chapitre 3
GESTION DES RISQUES FINANCIERS 4 ème année ESCE Exercices / Chapitre 3 1) Couvertures parfaites A) Le 14 octobre de l année N une entreprise sait qu elle devra acheter 1000 onces d or en avril de l année
COLLOQUE SUR LA RETRAITE ET LES PLACEMENTS AU QUÉBEC L INVESTISSEMENT GUIDÉ PAR LE PASSIF
COLLOQUE SUR LA RETRAITE ET LES PLACEMENTS AU QUÉBEC L INVESTISSEMENT GUIDÉ PAR LE PASSIF LE 20 NOVEMBRE 2014 Sébastien Naud, CFA, M.Sc. Conseiller principal L investissement guidé par le passif Conférenciers
SOLUTIONS DE PLACEMENT
COMPRENDRE VOS BESOINS LA PIERRE ANGULAIRE D UNE GESTION PATRIMONIALE PÉRENNE RÉCONCILIER VOS OBJECTIFS ET VOTRE TOLÉRANCE AUX RISQUES Dans la vie, chaque individu possède une combinaison unique de besoins
Capital économique en assurance vie : utilisation des «replicating portfolios»
Capital économique en assurance vie : utilisation des «replicating portfolios» Anne LARPIN, CFO SL France Stéphane CAMON, CRO SL France 1 Executive summary Le bouleversement de la réglementation financière
Matinale recherche. Gestion des risques comme source inexploitée de performance : impact sur la gestion d actifs et la gestion actif-passif
Matinale recherche Gestion des risques comme source inexploitée de performance : impact sur la gestion d actifs et la gestion actif-passif Intervenante : Adina GRIGORIU, Directrice de recherche, AAAiC,
Comprendre les produits structurés
Comprendre les produits structurés Sommaire Page 3 Introduction Page 4 Qu est-ce qu un produit structuré? Quels sont les avantages des produits structurés? Comment est construit un produit structuré? Page
Hedge funds: des faiblesses dans la gestion des risques
Avec leurs rendements supérieurs aux actifs traditionnels et leur faible volatilité, les hedge funds attirent toujours de nombreux investisseurs. Néanmoins, ils restent risqués. Hedge funds: des faiblesses
Des caisses diversifiées et gérées professionnellement. Les Caisses privées
Des caisses diversifiées et gérées professionnellement Les Caisses privées 3 La simplicité rendue accessible 4 Qu est-ce qu une Caisse privée? 6 La diversification, ou comment réduire votre risque 8 Une
DynAmiser vos investissements
DynAmiser vos investissements Aequam en quelques mots Jeune entreprise indépendante et innovante Agréée AMF n GP-10000038 Incubée par le Pôle Sponsorisée par Fondatrice de Savoir-faire / Innovation 5 associés
Mesure et gestion des risques d assurance
Mesure et gestion des risques d assurance Analyse critique des futurs référentiels prudentiel et d information financière Congrès annuel de l Institut des Actuaires 26 juin 2008 Pierre THEROND ptherond@winter-associes.fr
Koris International. Historique
Koris International Historique Koris International est une société de conseil en investissements financiers spécialisée dans la conception et le développement de modèles d allocation d actifs. La société
A7 Picking : 1 fonds, 7 expertises... L'interview gérant de P. Maupas
A7 Picking : 1 fonds, 7 expertises... L'interview gérant de P. Maupas Joseph Alfonsi, vous êtes Directeur Général Délégué et Directeur de la gestion de LGA Investissement Associé, dont vous êtes également
Exercice : la frontière des portefeuilles optimaux sans actif certain
Exercice : la frontière des portefeuilles optimaux sans actif certain Philippe Bernard Ingénierie Economique & Financière Université Paris-Dauphine Février 0 On considère un univers de titres constitué
Natixis Global Risk Parity un an après : une performance au rendez-vous dans le cadre d une approche équilibrée en risque
DOCUMENT RESERVE EXCLUSIVEMENT AUX CLIENTS PROFESSIONNELS AU SENS DE LA DIRECTIVE MIF Natixis Global Risk Parity un an après : une performance au rendez-vous dans le cadre d une approche équilibrée en
Avec Skandia Euro Guaranteed Fund 2012 Maîtrisez les yo-yo des marchés financiers
Avec Skandia Euro Guaranteed Fund 2012 Maîtrisez les yo-yo des marchés financiers Skandia 1, 1, rue de la la Pépinière 75008 PARIS Tél : 01 58 22 27 00 Fax : 01 58 22 27 09 E-mail : servicepartenaires@skandia.fr
De la mesure à l analyse des risques
De la mesure à l analyse des risques Séminaire ISFA - B&W Deloitte Jean-Paul LAURENT Professeur à l'isfa, Université Claude Bernard Lyon 1 laurent.jeanpaul@free.fr http://laurent.jeanpaul.free.fr/ 0 De
Expérience avec la mise en pratique des «Revised GIPS» Daniel Weber Novembre 2006 Genève
Pictet Asset Management Expérience avec la mise en pratique des «Revised GIPS» Daniel Weber Novembre 2006 Genève Index Changements principaux des GIPS Impact sur la présentation et les «disclosures» Impact
Dérivés Financiers Contrats à terme
Dérivés Financiers Contrats à terme Mécanique des marchés à terme 1) Supposons que vous prenez une position courte sur un contrat à terme, pour vendre de l argent en juillet à 10,20 par once, sur le New
Série Smart Beta Partie 2 : Smart ne rime pas toujours avec intelligence
Série Smart Beta Partie 2 : Smart ne rime pas toujours avec intelligence John F. Brown John F. Brown Vice-Président Senior, Directeur du Développement jbrown@intechjanus.com (561) 775.1163 L efficacité
La gestion à succès d une stratégie «market neutral» alternative
Stratégie 24 Update II/2014 La gestion à succès d une stratégie «market neutral» alternative Depuis la fin de l année 2007, le secteur des hedges funds a entamé une traversée du désert. Pourtant, le nouveau
DERIVES SUR ACTIONS ET INDICES. Christophe Mianné, Luc François
DERIVES SUR ACTIONS ET INDICES Christophe Mianné, Luc François Sommaire Notre activité Nos atouts La gestion du risque Conclusion 2 Notre activité 3 Les métiers Distribution de produits dérivés actions
Thèmes de recherche. Projets en cours
Formation Michel Baroni Professeur, Département Finance Responsable Pédagogique des Mastères Spécialisés en Techniques Financières et Finance & Asset Management Habilitation à Diriger des Recherches, Université
Des Paniers diversifiés et gérés professionnellement. Les Paniers
Des Paniers diversifiés et gérés professionnellement Les Paniers 3 Optez pour la flexibilité, la clarté et la tranquillité d esprit 4 Qu est-ce qu un Panier? 6 La diversification, ou comment réduire le
Does it pay to improve Corporate Governance? An empirical analysis of European Equities
Does it pay to improve Corporate Governance? An empirical analysis of European Equities Joseph GAWER NATIXIS Asset Management Université Paris Dauphine joseph.gawer@am.natixis.com Association Française
Avis aux actionnaires de la Sicav "Pictet"
Avis aux actionnaires de la Sicav "Pictet" Pictet, Société d investissement à capital variable 15, av. J.F. Kennedy, L 1855 Luxembourg, R.C. Luxembourg n B 38 034 Il est porté à la connaissance des actionnaires
Le risque Idiosyncrasique
Le risque Idiosyncrasique -Pierre CADESTIN -Magali DRIGHES -Raphael MINATO -Mathieu SELLES 1 Introduction Risque idiosyncrasique : risque non pris en compte dans le risque de marché (indépendant des phénomènes
Note TDTE N 44. Philippe Foulquier, Directeur du pôle «Analyse Financière et Comptabilité» de l EDHEC.
Note TDTE N 44 La gestion de l épargneretraite à long-terme : Attention au cadre prudentiel réglementaire! Auteur Philippe Foulquier, Directeur du pôle «Analyse Financière et Comptabilité» de l EDHEC.
Gérer le risque actions dans un environnement de taux bas. www.seeyond-am.com UNE EXPERTISE
Gérer le risque actions dans un environnement de taux bas www.seeyond-am.com UNE EXPERTISE Les livres blancs de la Recherche Quantitative # 2 2 # 2 Les livres blancs de la Recherche Quantitative SOMMAIRE
Vous ne voulez faire confiance à personne, la doctrine d investissement de Marie Quantier vous assure performance et tranquillité
MARIE QUANTIER Inspiration depuis 1907 Vous ne voulez faire confiance à personne, la doctrine d investissement de Marie Quantier vous assure performance et tranquillité Une approche hybride entre «smart
IGEA Patrimoine FCP agréé par l AMF
IGEA Patrimoine FCP agréé par l AMF Présentation La Société de Gestion IGEA Finance La structure L approche originale Société de gestion agréée par l AMF Gestion diversifiée, patrimoniale Clients privés
Travail de projet sur VBA
Travail de projet sur VBA Calcul du Ratio de Sharpe Page 1 sur 25 Table des matières : 1. Introduction 3 2. Démarche générale 3 2.1 Récolte de données 3 2.2 Calculs de rendements 4 2.3 Calculs de volatilités
Info-assurance Séance d information de l IASB du 19 mars 2015
www.pwc.com/ca/insurance Info-assurance Séance d information de l IASB du 19 mars 2015 Puisque divers points de vue sont analysés lors des réunions de l IASB, et qu il est souvent difficile de décrire
Optimisation Discrète
Prof F Eisenbrand EPFL - DISOPT Optimisation Discrète Adrian Bock Semestre de printemps 2011 Série 7 7 avril 2011 Exercice 1 i Considérer le programme linéaire max{c T x : Ax b} avec c R n, A R m n et
Question 1: Analyse et évaluation des obligations / Gestion de portefeuille
Question 1: Analyse et évaluation des obligations / Gestion de portefeuille (33 points) Monsieur X est un gérant de fonds obligataire qui a repris la responsabilité de gestion du portefeuille obligataire
1741 SWITZERLAND EQUAL WEIGHTED INDEX. Règlement
1741 SWITZERLAND EQUAL WEIGHTED INDEX Règlement Version du 01.07.2015 SOMMAIRE 1 Introduction 3 2 Spécifications de l indice 4 3 Univers de l indice 5 4 Adaptations périodiques ordinaire 6 5 Adaptations
votre mandat de gestion
votre mandat de gestion Confiez votre portefeuille à un professionnel! www.fortuneo.be Fortuneo Portfolio Management : Gestion sous mandat FORTUNEO PORTFOLIO MANAGEMENT Les avantages de la Gestion sous
à moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq
e élevé Risque faible Risq à moyen Risque moyen Risq à élevé Risque élevé Risq e Risque faible à moyen Risq Risque moyen à élevé Risq L e s I n d i c e s F u n d a t a é Risque Les Indices de faible risque
LA GESTION INSTITUTIONNELLE SOUS MANDAT
LA GESTION INSTITUTIONNELLE LA GESTION INSTITUTIONNELLE Face à la complexité de l environnement des marchés et aux exigences réglementaires sans cesse plus contraignantes, la gestion sous mandat offre
SMART BETA UN CONCEPT MAIS PLUSIEURS APPROCHES DÉBATS & OPINIONS. Entretien avec. Yves Choueifaty Tobam Président
DÉBATS & OPINIONS SMART BETA UN CONCEPT MAIS PLUSIEURS APPROCHES Entretien avec Yves Choueifaty Tobam Président Nicolas Just Seeyond Responsable Smart Beta François Millet Lyxor ETF Responsable du Développement
D Expert en Finance et Investissements
MODULES FINAL D Expert en Finance et Investissements Copyright 2014, AZEK AZEK, Feldstrasse 80, 8180 Bülach, T +41 44 872 35 35, F +41 44 872 35 32, info@azek.ch, www.azek.ch Table des matières 1. Modules
Outils théoriques du modèle standard. MASTER 2003 Paris IX [Dauphine] François Jubin
![Outils théoriques du modèle standard. MASTER 2003 Paris IX [Dauphine] François Jubin](/thumbs/22/1644576.jpg "Outils théoriques du modèle standard. MASTER 2003 Paris IX [Dauphine] François Jubin")
Outils théoriques du modèle standard MASTER 2003 Paris IX [Dauphine] François Jubin Le portefeuille : la notion centrale du modèle standard On ne s intéresse pas ici à la dynamique du prix d un titre mais
Liste des notes techniques... xxi Liste des encadrés... xxiii Préface à l édition internationale... xxv Préface à l édition francophone...
Liste des notes techniques.................... xxi Liste des encadrés....................... xxiii Préface à l édition internationale.................. xxv Préface à l édition francophone..................
Master IMEA 1 Calcul Stochastique et Finance Feuille de T.D. n o 1
Master IMEA Calcul Stochastique et Finance Feuille de T.D. n o Corrigé exercices8et9 8. On considère un modèle Cox-Ross-Rubinstein de marché (B,S) à trois étapes. On suppose que S = C et que les facteurs
Baloise Asset Management Protéger et créer des valeurs. Gestion de patrimoine de Baloise Group
Baloise Asset Management Protéger et créer des valeurs Gestion de patrimoine de Baloise Group Baloise Asset Management Solidité et succès Depuis plus de 150 ans la Bâloise Assurance gère ses actifs pour
SOLUTIONS INTÉGRÉES DE CONSOLIDATION ET D'ANALYSE DE PATRIMOINE. Présentation de la société
SOLUTIONS INTÉGRÉES DE CONSOLIDATION ET D'ANALYSE DE PATRIMOINE Présentation de la société 2 Plus qu une solution, Galeo est le partenaire qui vous permet de maitriser en toutes situations votre exposition
Groupe Cornèr Banque. Produits et services pour la Clientèle privée. Vos valeurs, nos valeurs.
Groupe Cornèr Banque Produits et services pour la Clientèle privée Vos valeurs, nos valeurs. Services de base 2 Private Banking 4 Markets 7 Crédits et Commercial 8 Services Cornèronline 9 CornèrTrader
Gamme tre off. HPWM Select. offre de fonds alloc multigestionnaires. mul
e Gamme HPW iva te Ba nk Fr an c Gamme Notre tre off offre de fonds d allocation alloc d actifs multigestionnaires mul La multigestion Avec un savoir-faire de près de 20 ans et une recherche permanente
«J ai testé les meilleures stratégies pour gagner sur les actions», Cédric Froment
«J ai testé les meilleures stratégies pour gagner sur les actions», Cédric Froment Partie I : Anatomie du marché action Chap 1 - La distribution des cours de bourse Distribution Gaussienne et Mandelbrotienne
ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 2013 #16
ACTUARIAT 1, ACT 2121, AUTOMNE 201 #16 ARTHUR CHARPENTIER 1 Dans une petite compagnie d assurance le nombre N de réclamations durant une année suit une loi de Poisson de moyenne λ = 100. On estime que
CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures)
CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE (durée : cinq heures) Une composition portant sur la statistique. SUJET Cette épreuve est composée d un
Résumé des communications des Intervenants
Enseignements de la 1ere semaine (du 01 au 07 décembre 2014) I. Titre du cours : Introduction au calcul stochastique pour la finance Intervenante : Prof. M hamed EDDAHBI Dans le calcul différentiel dit
Le théorème des deux fonds et la gestion indicielle
Le théorème des deux fonds et la gestion indicielle Philippe Bernard Ingénierie Economique& Financière Université Paris-Dauphine mars 2013 Les premiers fonds indiciels futent lancés aux Etats-Unis par
Examiner les risques. Guinness Asset Management
Examiner les risques Guinness Asset Management offre des produits d investissement à des investisseurs professionnels et privés. Ces produits comprennent : des compartiments de type ouvert et investissant
un environnement économique et politique
Vision d un économiste sur le risque agricole et sa gestion un sol un climat un environnement économique et politique Jean Cordier Professeur Agrocampus Ouest Séminaire GIS GC HP2E Prise en compte du risque
Théorie Financière 8 P. rod i u t its dé dérivés
Théorie Financière 8P 8. Produits dit dérivés déié Objectifsdelasession session 1. Définir les produits dérivés (forward, futures et options (calls et puts) 2. Analyser les flux financiers terminaux 3.
EXERCICES ET QUESTIONS DE COURS
Annexe B EXERCICES ET QUESTIONS DE COURS Pour certains exercices, on demande d écrire un programme numérique [N]. Pour cela, il est préférable d utiliser un langage numérique (Gauss, Matlab, Scilab, etc.)
PLAN DE COURS. Description du cours. Approche pédagogique. Matériel pédagogique. 3-203-99 Gestion de portefeuille Automne 2005
3-203-99 Gestion de portefeuille Automne 2005 PLAN DE COURS Professeurs : Kodjovi Assoé Téléphone : 340-6615, bureau 4.222, kodjovi.assoe@hec.ca Jean-Philippe Tarte Téléphone : 340-6612, bureau 4.261,
L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ
L ANALYSE EN COMPOSANTES PRINCIPALES (A.C.P.) Pierre-Louis GONZALEZ INTRODUCTION Données : n individus observés sur p variables quantitatives. L A.C.P. permet d eplorer les liaisons entre variables et
Options et Volatilité (introduction)
SECONDE PARTIE Options et Volatilité (introduction) Avril 2013 Licence Paris Dauphine 2013 SECONDE PARTIE Philippe GIORDAN Head of Investment Consulting +377 92 16 55 65 philippe.giordan@kblmonaco.com
Crise des «subprimes»: des leçons pour l UBS
Crise des «subprimes»: des leçons pour l UBS L UBS a mené de nombreuses enquêtes internes visant à analyser les adaptations nécessaires et à tirer des leçons de la crise. Elle a pris de vastes mesures
BCGE. Profession de foi de la BCGE
L investissement en entreprise Profession de foi de la BCGE Septembre 2012 Sommaire 1. La BCGE est bien placée pour connaître les entreprises 2. La performance est produite par l économie réelle et ses
Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif
Principe de symétrisation pour la construction d un test adaptatif Cécile Durot 1 & Yves Rozenholc 2 1 UFR SEGMI, Université Paris Ouest Nanterre La Défense, France, cecile.durot@gmail.com 2 Université
Le WACC est-il le coût du capital?
Echanges d'expériences Comptabilité et communication financière Dans une évaluation fondée sur la méthode DCF, l objectif premier du WACC est d intégrer l impact positif de la dette sur la valeur des actifs.
Mesures de Risque Multipériodes Cohérentes Appliquées au Compte à Terme
TFE Ingénieur Civil Mathématiques Appliquées 24 juin 2010 Mesures de Risque Multipériodes Cohérentes Appliquées au Compte à Terme Auteur Christophe Pochet Promoteur Pierre Devolder Comment garantir la
La première étape du modèle était consacrée
What IF: Liability-Asset Management Gabriele Farei-Campagna Université de Lausanne Résumé Ce document interne au groupe de travail du Think Tank 2013 a pour but de préparer la séance qui aura lieu Mercredi
Programmation linéaire
Programmation linéaire DIDIER MAQUIN Ecole Nationale Supérieure d Electricité et de Mécanique Institut National Polytechnique de Lorraine Mathématiques discrètes cours de 2ème année Programmation linéaire
l intermédiation actions les dérivés actions l asset management
TALENTS F RST PROFIL du Groupe Créée en 1990, Exane est une entreprise d investissement spécialisée sur trois métiers : l i n t e r m é d i at i o n ac t i o n s, exercée sous la marque Exane BNP Paribas,
Divulgation d information
Tulett, Matthews & Associés gestion de portefeuille Divulgation d information Les relations entre notre firme et ses clients sont construites sur de solides assises caractérisées par une transparence et
COMPOSITION DE L ALLOCATION COMPOSITION & RÉPARTITION
COMPOSITION DE L ALLOCATION COMPOSITION & RÉPARTITION Composition du portefeuille, et répartition par Société de Gestion ISIN PORTEFEUILLE SOCIÉTÉ DE GESTION % Cette répartition n est pas figée dans le
Bâle III : les impacts à anticiper
FINANCIAL SERVICES Bâle III : les impacts à anticiper Mars 2011 2 Bâle III Bâle III 3 1. Contexte Bâle III a été entériné en novembre 2010 lors du sommet du G20 de Séoul. De nouvelles règles annoncées
Un nouveau standard pour mesurer la performance des gérants
Données de performance amleague Euro Equities Année en cours Période du 31 Décembre 2013 au 28 novembre 2014 Un nouveau standard pour mesurer la performance des gérants Un univers de compétition équitable
Cedrus Sustainable Opportunities CSO Présentation du fonds Réservé exclusivement aux clients professionnels au sens de la Directive MIF
Cedrus Sustainable Opportunities CSO Présentation du fonds Cette information est établie à l'intention exclusive de son destinataire et est strictement confidentielle Cedrus AM est une Société de Gestion
Gestion quantitative La gestion à cliquets et l assurance de portefeuille
P R O D U I T S Gestion quantitative La gestion à cliquets et l assurance de portefeuille MEMBRE DE L'ASSOCIATION SUISSE DES BANQUIERS Spécialisée dans l assurance de portefeuille, Dynagest est considérée
SCOR Papers. Allocation de capital : cap sur la rentabilité du portefeuille. Résumé. septembre 2008 N 1
septembre 8 N 1 SCOR Papers Allocation de capital : cap sur la rentabilité du portefeuille Par Jean-Luc Besson (Chief Risk Officer), Michel Dacorogna (Head of Group Financial Modelling), Paolo de Martin
Le montant des garanties constituées aux fins du STPGV est-il excessif?
Le montant des garanties constituées aux fins du STPGV est-il excessif? Kim McPhail et Anastasia Vakos* L e système canadien de transfert des paiements de grande valeur (STPGV) sert à effectuer les paiements
Processus et stratégie d investissement
FCP Bryan Garnier Long Short Equity Recherche de performance par le «stock picking» Processus et stratégie d investissement FCP Bryan Garnier Long Short Equity TABLE DES MATIERES Introduction 2 I Méthodologie
OPTIMISATION À UNE VARIABLE
OPTIMISATION À UNE VARIABLE Sommaire 1. Optimum locaux d'une fonction... 1 1.1. Maximum local... 1 1.2. Minimum local... 1 1.3. Points stationnaires et points critiques... 2 1.4. Recherche d'un optimum
Note:... Q1 :... Q2 :... Q3 :... Q4 :... Bonus :... Total :...
FACUL S HAUS US COMMRCIALS L'UNIVRSI LAUSANN Professeurs :. Andrei C. Bobtcheff Matière : Principes généraux de finance Session : té Informations générales: o ocumentation autorisée. o Calculatrices autorisées
Table des matières. l a r c i e r
Chapitre 1 Introduction... 1 1.1. Objectifs et structure du livre.... 1 1.2. Qu est-ce que la gestion de portefeuille?.... 2 1.3. Qu est-ce que «investir»?.... 3 1.4. Canalisation des flux d épargne et
fin d une époque Négoce de devises et de métaux précieux:
Négoce de devises et de métaux précieux: fin d une époque L assujettissement des négociants en devises à la Loi sur les banques et les autres restrictions imposées par la CFB ont mis un sérieux coup d
Avis aux actionnaires de la Sicav "Pictet"
Avis aux actionnaires de la Sicav "Pictet" Pictet, Société d investissement à capital variable 15, av. J.F. Kennedy, L 1855 Luxembourg R.C. Luxembourg n B 38 034 Il est porté à la connaissance des actionnaires
Probabilités III Introduction à l évaluation d options
Probabilités III Introduction à l évaluation d options Jacques Printems Promotion 2012 2013 1 Modèle à temps discret 2 Introduction aux modèles en temps continu Limite du modèle binomial lorsque N + Un
Examen Final. Indications
DANS LE SECTEUR BANQUE-ASSURANCE NOM : MATRICULE : PRENOM : Examen Final Problèmes Indications Veuillez respecter les indications suivantes: 1. Vous avez 3 heures à disposition 2. Veuillez vérifier que
Le conseil en investissement
Le conseil en investissement Une formule qui me permet de garder le contrôle ing.be/privatebanking Et vous? Private Banking 1 Grâce à Home'Bank, je suis chaque jour les performances de mon portefeuille.
1. Le Groupe AISM. 2. AISM Luxembourg Société de gestion agréée par la CSSF. 3. AISM Low Volatility : FCP UCITS IV
1. Le Groupe AISM 2. AISM Luxembourg Société de gestion agréée par la CSSF 3. AISM Low Volatility : FCP UCITS IV AISM Gestionnaire" de Fonds Gestionnaire de Patrimoine Conseiller en Investissement Gestion
Gestion financière et. Assurance Vie au Luxembourg
Gestion financière et Assurance Vie au Luxembourg 1- IGEA Finance : Présentation de la structure IGEA Finance - Gestion financière et Assurance Vie au Luxembourg La Société de Gestion IGEA Finance La structure
Fiche info financière Assurance-vie Top Protect Alpha Turbo 08/2018 1
Fortis AG - Vos assurances chez votre courtier Top Protect Alpha Turbo 08/208 Fiche info financière Assurance-vie Top Protect Alpha Turbo 08/208 Cette fiche d information financière Assurance-vie décrit
Normaliser l investissement des fonds de pension: processus historiques aux USA, 1960-1990
Normaliser l investissement des fonds de pension: processus historiques aux USA, 1960-1990 Sabine Montagne IRISSO- Université Paris-Dauphine sabine.montagne@dauphine.fr Colloque Les normes de la finance.