Gestion du risque de change : modélisation de la couverture et études économétriques

Exchange rate risk management : hedging model and statistical studies

• Auteur / Autrice : Yingyi Hu
• Direction : Jean-Luc Prigent
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences de gestion
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Cergy-Pontoise
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Économie, Management, Mathématiques, Physique et Sciences Informatiques (Cergy-Pontoise, Val d'Oise)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Risque de change

Gestion du risque

Mots clés libres

Value-at-risk

Processus fractionnairement intégré

Arfima-figarch

Résumé

L’objet de cette thèse est de donner une analyse approfondie du système de la gestion du risque de change mis en place dans les entreprises internationales, et surtout, d’améliorer la performance de ce système en introduisant des outils économétriques. Pour ce faire, le modèle ARFIMA-FIGARCH a été proposé afin de modéliser les cours historiques des taux de change « les Grands Six » et d’en donner ensuite les prévisions. Les résultats trouvent que la capacité prévisionnelle du modèle ARFIMA-FIGARCH surpasse systématiquement à différents horizons le modèle « Marche Aléatoire » qui ne donne simplement que des prévisions naïves. L’utilisation du modèle ARFIMA-FIGARCH peut potentiellement faciliter le travail de la gestion du risque de change. La décision de couverture contre ce risque s’en trouvera nettement améliorée.

The purpose of this work is to give a thorough analysis on the exchange risk management system in the international enterprises, and, the most important, to improve the performance of this system by introducing the econometrical tools. For this purpose, the ARFIMA-FIGARCH econometric model has been introduced and applied to the exchange rate series of the “Great Six” with the presence of the long memory phenomenon. A comparison of the predictive ability has been made between ARFIMA-FIGARCH model and random walk. Our results suggest that the efficiency hypothesis of the exchange market would be strongly questioned. Application of such result to exchange rate would improve significantly hedging methods.