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Cours de gestion d’actifs (partie 2)

Le second cours portera sur l’approche de Black & Litterman. En plus des slides du cours, il sera possible de consulter un document synthétique de chez GS.Les applications se feront à l’aide du package BLCOP de R (i.e. Black Litterman and copula-opinion pooling). Un très grand nombre de papiers peuvent être trouvés sur le net sur ce sujet, en particulier les papiers de Attilio Meucci, ou encore le mémoire de Charlotta Mankert. Sinon le package BLCOP s’inspire également d’un document (peu technique) de Thomas Idzorek.

Sinon sur Markowitz, on pourra trouver des notes de cours de Paulo Vanini et Luigi Vignola.

Analyse en Composantes Principales

Les slides de la première partie sont en ligne sur mon blog. Parmi les cours en ligne, à l’agro (Grignon), de Stéphane Guidon, ou plus formalisé, des notes de cours de Joseph Gergaud.

Sinon, pour accéder aux bases de données, les codes R sont les suivants,
elections<-read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/election95.csv",header=TRUE,sep=";")
insecurite<-read.table("https://perso.univ-rennes1.fr/arthur.charpentier/ADD-ex-villes.txt",header=TRUE)

La base de données qui seront utilisées en TD est la base departement.xls. On pourra aussi reprendre quelques exemple mentionnés en cours, en particulier l’étude de l’express sur l’insécurité, villes.xls, ou encore la base de décathlon mentionnée en cours, decathlon.xls.

Ce premier cours sera relativement technique puisque seront présentées les principales notions sur les distances, les projections, et utilisera plusieurs résultats “classiques” d’algèbre linéaire et matricielle. En particulier, sur la décomposition en valeurs singulières, je renvoie les élèves intéressés à l’article de wikipedia (svd). Je mets aussi un lien vers des slides sur la décomposition factoriel, en liaison avec la recherche de valeurs propres, et de la décomposition en valeurs singulières.

Sinon pour quelques groupes, les TD se feront sous XLStat, qui comme on le verra, permet de générer un certain nombre de graphiques (que l’on s’attachera à commenter)

Cours Analyse des Données, Master 1, introduction

Cours d’Analyse des Données en Master 1 Stratégie, logistique et e-business, en Master 1 Administration et gestion publiques et en Master 1 Economie et finances publiques. Le premier cours aura lieu le lundi 19 janvier.

Les slides du cours seront basés sur des codes R, les TD se feront soit sur R, soit sous Excel. Excel n’étant pas un logiciel de statistiques, les fonctionnalités proposées sont beaucoup moins étendues, mais en bricolant un peu, on peu faire la base de l’analyse des données. En particulier, quelques add-ins peuvent être intéressants, parmi lesquels BiPlot développé à VirginiaTech (dont on peut trouver une petite doc), PopTools, ou surtout XLStats, développé par Rodney Carr (qui a d’ailleurs développé beaucoup d’add-ins pour Excel). A titre d’information pour ceux qui ne souhaitent pas installer R, mais continuer à travailler sur des logiciels gratuit, Microsiris est un logiciel qui peut convenir.

Sinon côté références
  • Everitt (2005). An R and S-Plus Companion to Multivariate Analysis. Springer
  • Saporta (2006). Probabilités, analyses des données et statistiques. Technip
  • Foucart (1997). L’Analyse des données; mode d’emploi. Presses Universitaires de Rennes
  • Rouanet & le Roux (1997). Analyse des données multidimensionnelles. Dunod.
  • Lebart, Morineau & Piron (1997). Statistique exploratoire multidimensionnelle. Dunod.

et sur internet, le cours sera très inspiré des notes de cours de Jean-Marc Lasgouttes et de Philippe Besse.

Economie de l’incertain, finance et asset pricing

Pour le premier cours à l’X, je replace Alfred Galichon. Les slides sont en ligne, ainsi que les énoncés des exercices. Le cours (ainsi que la PC auront lieu Amphi Painlevé).

En guise de complément sur l’exercice 2 sur l’APT, et une explication plus claire, je renvoie aux pages 162-171 du Asset Pricing de Cochrane. En particulier la dernière question portant sur l’approximate APT est traité (avec les mêmes notations, cf aussi ici).

Cours de préparation à l’Agregation d’économie, information et incertain

Petite séance d’économie de l’information et de l’incertain dans le cadre de la préparation à l’agrégation. Les slides qui ont été utilisés sont en ligne.

Le cours présente les principes de base en économie de l’incertain (en particulier l’espérance d’utilité, telle que formalisée par par von Neumann et Morgenstern) a partir des lotteries, puis présentera rapidement quelques applications en finance et en assurance.

La seconde partie aborde les deux points clés d’aléa-moral et d’antisélection, et plus généralement d’asymétrie d’information.


Quelques compléments peuvent se trouver sur internet en particulier http://cepa.newschool.edu/ (en anglais), sur la page d’Olivier Gossner ou de Denis Bouyssou, à l’Université de la Réunion, des slides de François Pigalle, ou sinon l’article de Jean Benoit Dujol dans le Tigre. Pour une approche plus “formalisée”, on retiendra les slides de Pierre Cahuc à l’X. Sinon pour une vision plus générale du problème, il y a l’article de Xavier de la Vega paru dans le mensuel Sciences Humaines.

Sinon, une petite précision par rapport à la réponse que j’avais apporté oralement à une question (qui était posée lors du clavardage, “lien Arrow-Debreu ?“). J’avais évoqué l’approche de Gérard Debreu sur l’existence de fonctions d’utilité, mais ce n’était peut-être pas ce qui était posé par l’internaute… Pour reprendre, dans le contexte de l’intervention

  • von Neumann et Morgenstern ont montré qu’introduire une relation d’ordre sur les loteries (c’est à dire supposer que les agents savaient comparer des risques, et des biens aléatoires) était équivalent – moyennant quelques hypothèses sur la relation d’ordre – à supposer que les agents comparent l’espérance (sous la probabilité de survenance des évènements) de l’utilité des revenus (aléatoire).
  • lors de la question posée par clavardage, j’ai essayé de faire un parallèle avec les résultats obtenus par Debreu – un peu après von Neumann et Morgenstern d’ailleurs, en 1959 dans Théorie de la Valeur, et  en 1944 dans Theory of Games and Economic Behavior – qui avait montrer que supposer que les agents pouvaient comparer des biens, ou des paniers de biens, i.e. construire une relation d’ordre sur les ensembles de paniers était équivalent à comparer des utilités (cf. cours de Jean-Yves Jaffray, ou l’article de wikipedia sur l’utilité).
  • mais parrallèlement, Arrow et Debreu ont travaillé ensemble sur d’autres sujets connexes, en particulier introduit un concept fondamental en économie de l’incertain, en particulier dans une optique financière, que sont les “biens d’Arrow-Debreu” ou “Arrow-Debreu asset“. . Ces biens sont fondamentaux en finance car ils permettent de justifier la construction de la probabilité risque neutre, permettant de valoriser des produits sur des marchés en supposant qu’il existe une absence d’opportunité d’arbitrage. Dans un univers incertain, avec E états de la nature, on peut construire E biens d’Arrow-Debreu, chaque bien payant 1 dans un état de la nature, et 0 sinon. Le prix de tels bien est appelé “prix d’état“. Ils sont essentiels pour valoriser ces les actifs financiers. Des compléments théoriques dans les slides du cours de l’X, mais aussi dans les slides que je présenterais en fin de semaine à Montpellier (ici).

Je ne sais pas si ces éléments permettent de mieux répondre à la question qui était posée, mais la réponse me paraît plus exacte que celle que j’avais faite, omettant de parler des biens d’Arrow-Debreu. Sinon j’ai transmis la demande qui avait été faite de faire une intervention en statistique (rappeler la base de la statistique descriptive) et en théorie de jeux.

Cours de gestion d’actifs (partie 1)

Cours de méthodes avancées en gestion de portefeuille. Le but du cours sera de présenter essentiellement l’optimisation de portefeuille sur d’autres mesures de risques que la variance (ou l’écart-type). Nous présenterons ainsi Black & Litterman, mais surtout l’allocation d’actifs sous contraintes de VaR ou de TVaR. Le 1er cours a lieu le 6 janvier, et les slides sont en ligne. Les références du cours sont les deux ouvrages suivants

  • Qian, Hua & Sorensen (2007). Quantitative Equity Portfolio Management: Modern Techniques and Applications. Chapman & Hall
  • Scherer & Martin (2007). Introduction to Modern Portfolio Optimization with NuOPT, S-PLUS and S+Bayes. Springer
Parmi les références sur internet, on mentionnera cet article dans l’Agefi de Juin 2008.

Nous avons été surpris de constater que la mesure de risque la plus utilisée par nos répondants est désormais la Value at Risk (VaR), qui a supplanté la volatilité. C’est naturellement un enseignement tout à fait positif car la technique est beaucoup plus récente. Nous avons cependant noté un contraste entre l’utilisation de cette mesure et son calcul, basé sur un schéma de distribution normale, ce qui ne donne aucune valeur ajoutée à cette technique. Cette tactique est finalement un peu dangereuse dans la mesure où l’on a l’impression d’utiliser une mesure de risque extrême qui ne l’est pas. […] Au Royaume-Uni, les gérants utilisent des modèles de l’économie financière – des modèles factoriels -, aussi bien dans la construction de portefeuilles que dans les mesures de performances, bien plus fréquemment que les Suisses ou encore que les Français. Ils sont aussi de gros adeptes des techniques de construction bayésienne. A l’inverse, les gérants français sont beaucoup plus avancés en termes de techniques d’ingénierie, qu’ils utilisent par exemple pour mieux mesurer.”

Un autre article aborde l’utilisation de la VaR en gestion de portefeuille.Les slides du premier cours reprendront les grandes notions sur les mesures de risque, tout en insistant sur la modélisation de la dépendance, avec le cas (classique) Gaussien tout d’abord, puis le cas non-gaussien, avec en particulier l’utilisation des copules.

Formation administrateur de l’insee

Il y a quelques années, j’ai animé les sessions de probabilité & statistiques de la  “préparation au concours interne” pour devenir administrateur de l’INSEE. Comme je suis régulièrement contacté à ce sujet, j’ai décidé de mettre en ligne quelques pages d’annales des années passées. Certaines sont très anciennes, et l’esprit du concours a sensiblement changé (me semble-t-il). J’ai retrouvé des scans et j’ai tout mis ensemble (ce qui explique la taille du fichier, 21Mo). Il y a sûrement des incohérences, et des questions qui manquent, mais c’est l’essentiel doit être là. Pour les examens des années plus récentes, le service concours met les annales à disposition, je crois.

Sinon oui, j’ai effectivement rédigé une “bible corrigée”, reprenant l’essentiel des annales, et proposant des corrections d’exercices données à l’oral. Le document fait 200 pages et doit être truffé de coquillettes (de petite coquilles), et je ne préfère donc pas le laisser en ligne… mais il suffit de me le demander. On peut également utiliser les “commentaires” de ce billet pour proposer des éléments de correction pour ceux qui le souhaitent.

Sinon je met aussi un lien vers le site http://www.sauvonslastatistiquepublique.org/, qui propose (enfin) de parler un peu de statistique publique (qui d’ailleurs est au programme du concours d’administrateur interne). Un lien aussi vers le papier de Pierre Yves Geoffard sur le même sujet, dans Libé.

Mesurer les grands risques

Formation CARITAT, mesurer les risques extrêmes en assurance (flyer)

Introduction : mesurer les grands risques 9 :00 – 12 :30, A. Charpentier (slides)

  • Modèles probabilistes pour les extrêmes et estimation
  • Mesures de downside-risques, VaR, TVaR et mesures spectrales
  •  … un peu de R

Quelques compléments sur la TVaR 14 :00 – 15 :30, F. Planchet (http://www.ressources-actuarielles.net/)

  • Proprietes de la TVaR
  • Mise en oeuvre pratique, sous R
  • Application(s) en reassurance

SCR, estimation et robustesse 16 :00 – 17 :30, P. Therond

  • Solvency Capital Requirement : estimation
  • Solvency Capital Requirement : robsutesse
  • Mise en oeuvre dans une optique Solvency II

Sales forecasting

Quelques heures de cours à l’ESC Rennes sur sur le thème Sales Forecasting. Les slides sont en ligne, avec la partie 1 et la partie 2 (j’ai aussi mis en ligne la base de données sur le trafic autoroutier). Parmi les contraintes techniques, il fallait utiliser Excel (exclusivement). Je mets donc des liens vers macro1 et macro2 qui sont des add-ins permettant de faire un peu de séries temporelles. Sinon un petit exemple est aussi disponible…

La partie 1 est

et la partie 2