Non-normalité des taux de rentabilité des actifs financiers et gestion de portefeuille

par François Desmoulins-Lebeault

Thèse de doctorat en Sciences de gestion

Sous la direction de Carole Gresse.

Soutenue en 2004

à l'Université Paris-Dauphine .


  • Résumé

    Nous étudions les propriétés de la distribution des taux de rentabilité des titres financiers et nous en évaluons l'impact sur la gestion de portefeuilles. Tout d'abord nous estimons les caractéristiques distributionnelles des taux de rentabilité et étendons cela par l'étude des propriétés en échantillon des estimateurs des semi-moments. Avec ces derniers nous développons et étudions un test de normalité adapté à la finance, que nous utilisons pour estimer la vitesse de convergence de la distribution des taux de rentabilité vers la normalité en fonction de l'horizon. Nous jugeons de l'impact de la non-normalité des taux de rentabilité sur les performances empiriques du MEDAF, au travers des semi-comoments. Enfin, nous étudions les méthodes de choix de portefeuille en non-normalité et en établissons une reposant sur les distances entre densités, en utilisant des développements de Gram-Charlier pour obtenir la distribution des rentabilités d'un portefeuille, conditionnellement aux poids des titres.

  • Titre traduit

    Non-normality of financial assets' returns and portofolio management


  • Résumé

    Financial assets returns being randomly distributed, we study the properties of their distribution and assess the impact it has on portfolio management. First, we study precisely the distributional properties of stock returns, and then we extend this analysis by studying the sampling properties of the estimators of semi-moments. Using these semi-moments, we develop and study a test of normality very well adapted to financial analysis. We use this test to evaluate the speed of convergence of the distribution of returns to normality as the horizon increases. After that, we evaluate the impact non-normality has on the empirical performances of the CAPM, with the help of semi-comoments among other tools. Eventually, we review the different existing methods used to extend the CAPM to non Gaussian settings, and introduce a portfolio selection methodology relying on the distances between distributions. To this end, we use Gram-Charlier expansions to model the distribution of the returns on a portfolio, conditionally to the weights of the stocks composing this portfolio.

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Informations

  • Détails : 1 vol. (295p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : bibliogr.p.249-262.Index

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  • Consultable sur place dans l'établissement demandeur
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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : DP 2004/356
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