Empirical Analysis of Volatility Dynamics : Determinants and implications for Asset Allocation decisions

• Auteur / Autrice : Félix Goltz
• Direction : Robert Teller, Jacques Spindler
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance en 2007
• Etablissement(s) : Nice

Mots clés

Mots clés contrôlés

Rentabilité

Analyse financière

Allocation d'actifs

Résumé

La volatilité des marchés financiers a donné lieu à une littérature très conséquente qui développe des modèles dans une perspective d'économétrie en séries temporelles et reposent sur des phénomènes d'auto-régression observés dans les données. La littérature actuelle vise principalement à améliorer la précision de ces modèles, c'est à dire à augmenter leur pouvoir de prévision. La présente thèse de doctorat adopte une perspective différente en examinant les aspects de décisions financières liées à la variabilité de la volatilité des rendements des actifs financiers. Son objectif est d'examiner comment le fait stylisé d'une volatilité qui est persistante et prévisible se traduit en terme d'impact sur les décisions financières et si des déterminants structurels peuvent expliquer ces phénomènes. Cette thèse s'intéresse à la fois aux effets de décision et aux causes déterminants ces régularités empiriques qui sont à la base de la modélisation économétrique de la volatilité.

Financial market volatility has been extensively studied by econometricians and has led to a burgeoning literature of reduced-form volatility models based on discrete time and – more recently – continuous time stochastic processes. These models have been developed from the perspective of time-series econometricians and rely on autoregressive patterns in the data. The current literature mainly aims at improving the predictive accuracy of the models. This dissertation takes a different perspective in assessing the economic aspects of time-varying volatility. It addresses the question of how the stylised fact of predictably persistent volatility translates into financial decisions and if structural forces may be able to explain such behaviour. In other words, both the financial decision effects and the structural causes of the patterns captured by volatility models are assessed.