L'hétérogénéité des comportements sur le marché boursier français : théories et vérifications empiriques

par Rania Guirat

Thèse de doctorat en Sciences économiques

Sous la direction de Georges Prat.

Soutenue le 16-12-2010

à Paris 10, dans le cadre de Ecole doctorale Economie, organisations, société (Nanterre).

Le président du jury était Hélène Raymond.

Le jury était composé de Georges Prat, Hélène Raymond, Raphaëlle Bellando, Jameleddine Chichti.

Les rapporteurs étaient Raphaëlle Bellando, Jameleddine Chichti.


  • Résumé

    Cette thèse présente une contribution à l’analyse de l’hétérogénéité des comportements sur les marchés boursiers. Elle propose, d’une part, une revue de la littérature des modèles d’hétérogénéité qui permettent de reproduire des faits observés sur les marchés réels tels que la volatilité excessive des cours, le volume important des transactions, les volatilités groupées, la queue de distribution épaisse et le retour à la moyenne, ce qui contredit l’efficience des marchés et l’hypothèse d’un agent représentatif. Ces modèles permettent également d’expliquer l’apparition des bulles et les comportements parfois chaotiques des prix. La prise en compte explicite de l’hétérogénéité, dans la modélisation, conduit donc à des représentations plus adéquates avec la réalité. D’autre part, nous proposons des travaux empiriques sur l’hétérogénéité des comportements des investisseurs sur le marché des actions français, au niveau des titres individuels et suivant différentes fréquences d’observations. La première estimation considère un modèle de sélection évolutionnaire des stratégies. Nous avons aussi constaté une certaine persistance de l’écart entre les prix et les valeurs fondamentales. Nous avons aussi remarqué la désorientation des investisseurs pendant les périodes de crise avec un changement brutal entre les stratégies et ce souvent pour la majorité des investisseurs. Nous avons conclu pendant ces périodes qu’il existe des phénomènes d’imitation liés probablement au manque d’information et au climat d’incertitude. Ce résultat s’accorde avec ce qu’on observe sur le marché pendant la formation et à l’éclatement d’une bulle. Ces résultats ont été globalement confirmés par une deuxième estimation d’un modèle de type LSTAR-GARCH qui tient compte explicitement de la variance conditionnelle et pose des hypothèses différentes du premier.

  • Titre traduit

    Behaviors’ heterogeneity in the french stock market : theories and empirical verifications


  • Résumé

    This PhD dissertation presents a contribution to the analysis of the behaviour’s heterogeneity on the stock markets. It proposes, firstly, a review of the literature of heterogeneous agents’ models which allow reproducing stylised facts observed in the real markets such as an excessive volatility of prices, an important transaction’s volume, grouped volatilities, a fat tail distribution and a mean return, which contradicts the markets efficiency and the assumption of a representative agent. These models also, allow explaining the bubbles emergence and prices behaviours sometimes chaotic. The explicit heterogeneity hypothesis, in modelling, leads representations more adequate with reality. In addition, we propose empirical works on investor’s behaviours heterogeneity in the French stock market, for individuals stocks and following different observation frequencies. The first estimation considers a model of evolutionary strategies selection. We noted the persistence of the difference between prices and fundamental values. We also noticed the confusion of investors in crisis periods with a brutal change between strategies and this often for the majority of investors. We concluded for these periods that there are imitation phenomena related on lack of information and uncertainty climate. This result agrees with real market during bubble formation and bursting of a bubble. These results are generally confirmed by the second estimation of the LSTAR-GARCH model which explicitly considers a conditional variance and supposes different assumptions from the first.

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