Couverture sur les marchés alternatifs

Hedging in alternative markets

• Auteur / Autrice : Rostislav Haliplii
• Direction : Dominique Guégan, Marius-Cristian Frunza
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 11/12/2020
• Etablissement(s) : Paris 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale d'Économie (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d'économie de la Sorbonne (Paris ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Catherine Bruneau
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Dominique Guégan, Marius-Cristian Frunza
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Julien Chevallier, Stéphane Goutte

Mots clés

Mots clés contrôlés

Processus gaussiens

Produits pétroliers

Gestion du risque

Cryptomonnaie

Marchés (économie politique)

Mots clés libres

Gestion du risque

Crypto­monnaies

Extraction de bitcoins

Couverture par procuration

Produits pétroliers

Proxy-hedging

Risk management

Jet fuel

Cryptocurrencies

Bitcoin mining

Timeseries modelling

Distribution forecast

Regime switching

Résumé

La recherche faisant l'objet de cette thèse se concentre sur deux marchés alternatifs: les crypto­monnaies et les produits pétroliers. La plupart des marchés alternatifs sont loin d'être efficaces, et cela génère beaucoup de défis en termes de modélisation. Les modèles basés sur des distributions gaussiennes sont toujours le choix le plus populaire pour les analystes financiers quantitatifs et sont mis en œuvre même sur des marchés qui sont loin d'être efficients. Un cadre de modélisation solide pour l'alternative des actifs doit partir d'une distribution non gaussienne. Par conséquent, tout au long de cette thèse, le thème général de toutes les simulations et estimations est l'utilisation de l'hyperbolique généralisée distributions. Cette approche a une double justification. D'une part, il est essentiel pour développer un cadre quantitatif tranchant au-delà de l'univers gaussien, tester les performances du nouveau modèle dans des situations réelles. D'autre part, les marchés faisant l'objet de cette recherche (produits pétroliers et crypte-monnaies) n'ont ni les fondamentaux ni le comportement empirique qui pourraient justifier la modélisation traditionnelle.

The research making the object of this thesis focuses on two alternative markets: cryptocurrencies and oil-distillates. Most alternative markets are far from being efficient, and this generates a lot of challenges in terms of modelling. Models based on Gaussian distributions are still the most popular choice for quantitative analysts and are implemented even in markets which are far from being efficient. A sound modelling framework for alternative assets should start from non-Gaussian distribution. Therefore, throughout this thesis, the overarching theme for ail simulations and estimations is the use of generalized hyperbolic distributions. This approach has a two-edged justification. On the one hand, it is critical to developing a fully-edged quantitative framework beyond the Gaussian universe, thereby testing the performance of the new mode! in real-life situations. On the other hand, the markets making the object of this research (oil distillates and crypto-currencies) have neither the fundamentals nor the empirical behaviour that could justify traditional modelling.