GESTION DE PORTEFEUILLE chapitre n° 4 C. Bruneau

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
La gestion indicielle comme gestion optimale
Advertisements

Gestion de portefeuille
Gestion de portefeuille 2
Gestion de portefeuille Support n° 5 Catherine Bruneau
GESTION DE PORTEFEUILLE chapitre n° 4 C. Bruneau
Gestion de portefeuille
GESTION DE PORTEFEUILLE chapitre n° 7
Le Modèle d’Equilibre des actifs financiers
GESTION DE PORTEFEUILLE 3 Catherine Bruneau
Introduction sur les marchés financiers Rôles des marchés financiers
2- La théorie du producteur
Compléments sur la théorie du consommateur
CHAP 1. Les critères de décision en univers non mesurable
CHAPITRE 2. Les critères de décision en univers mesurable
Investissement dans les réseaux marchands de transport délectricité Nizar El Ghali Patrick González Michel Roland GREEN, Département déconomie Université
Fabio Cozman, 30/12/1999 Présenté par Antoine Penciolelli 17/04/2001 Introduction à la théorie des ensembles de distributions.
4 Les Lois discrètes.
Le comportement optimal de l'investisseur. D é fini de fa ç on rigoureuse le comportement de l'agent investisseur dans un univers incertain Son d é veloppement.
Système formel Nous avons introduit : signes de variables (x, y, z, …), de constantes (0, 1), d’opérations (+, ), de relations (=, ) Axiomes : ce sont.
variable aléatoire Discrète
Le modèle d’Harry Markowitz (1952 – Prix Nobel en 1990)
LE CHOIX EN CONTEXTE D’INCERTITUDE (suite...)
L’économie de l’assurance est issue de deux domaines qui étaient restés séparés jusqu’au début des années 1960, les statistiques et l’économie de l’incertain.
Risque, portefeuille et diversification
L’échange naturel Le choix individuel de Robinson l’amène à déterminer les termes d’un contrat naturel d’échange, selon lequel, en échange des quantités.
Chapitre 8 Equations de Slutsky.
La théorie de l’utilité espérée
THÈME 8 Le risque et lanalyse coûts-avantages 1. PLAN I.Le risque II.Lanalyse coûts-avantages : application 2.
Fonction puissance Montage préparé par : André Ross
Cours Corporate finance Eléments de théorie du portefeuille Le Medaf
Incertitude, risque et apprentissage
Équations différentielles.
Groupe 1: Classes de même intervalle
Calcul Intégral Au XVIIIème siècle, les mathématiciens progressent dans deux domaines séparés : les problèmes des tangentes (et la longueur des arcs) et.
TECHNIQUES QUANTITATIVES APPLIQUEES A LA FINANCE
Fondements – avenir incertain
LE CHOIX EN CONTEXTE D’INCERTITUDE
LE CHOIX DU CONSOMMATEUR ET LA DEMANDE
Régression linéaire (STT-2400)
Préférences et fonctions d’utilité
Effet des prix et de la richesse sur la Demande
Régression linéaire (STT-2400)
l’économie de Robinson et de vendredi
Théorème de la limite centrale l’inférence statistique
Micro-intro aux stats.
Probas-Stats 1A novembre 10 1 Probabilités et Statistiques Année 2010/2011
RENTABILITE ET RISQUE D’UN ACTIF
Probabilités (suite).
08– Arbres Binomiaux Chapitre 12 Hull, 8 éd..
Cours schématique: Semaine #5
Chapitre 3: Variables aléatoires réelles continues
Gestion du portefeuille 07A – Modèle à facteurs
Probabilités et Statistiques
Cours schématique: Semaine #3
CHAPITRE 5. La théorie de l’assurance
Annexe Concepts mathématiques utilisés dans le cours.
CHAPITRE 3. Acquisition d’information et révision des croyances
Objectif du chapitre 4 Ce chapitre présente une généralisation du critère de BERNOULLI grâce à l’axiomatique de VON NEUMAN et MORGENSTERN.
Chapitre 4 Variables aléatoires discrètes
Choix en incertitude 1.
Distribution de probabilité du vent
Doc. g la colline des plaisirs
Critères d’investissement FSA Université Laval Avril 2014.
Gestion de portefeuille Support n° 3 Catherine Bruneau Rendement espéré et risque d’un portefeuille, diversification.
ÉCONOMIE POUR INGÉNIEURS CHAPITRE 1 Les fondements de l’économie d’ingénierie © 2013 Chenelière Éducation inc.
GESTION DE PORTEFEUILLE chapitre n° 4 C. Bruneau Rationalisation des choix: référence à l’utilité.
Gestion de portefeuille Chapitre 5: Portefeuille efficient au sens de Markovitz.
GESTION DE PORTEFEUILLE chapitre n° 6 Risque diversifié et risque diversifiable Le MEDAF.
1 Théorie de la finance Gestion de portefeuille Moyenne-variance Master Sciences de Gestion – Semestre II - Université Mohammed V Faculté des Sciences.
GESTION DE PORTEFEUILLE chapitre n° 4 C. Bruneau Rationalisation des choix: référence à l’utilité.
Transcription de la présentation:

GESTION DE PORTEFEUILLE chapitre n° 4 C. Bruneau Rationalisation des choix: référence à l’utilité

Plan du chapitre 1. Choix en avenir incertain et fonctions d’utilité 2. Rappel sur la notion d’aversion au risque 3. critère espérance-variance

Choix en avenir incertain et fonction d’utilité Décision à prendre sans en connaître les conséquences de manière certaine exemple: choix de la composition d’un portefeuille face à des rendements des titres aléatoires . Rationalisation des choix: introduction d’une axiomatique ( les axiomes caractérisent la rationalité du décideur) Exemple axiome de transitivité: si un choix b est préféré à a et c est préféré à b, c est encore préféré à a Exemple: axiomatique de Von Neuman Morgenstern (VNM) . Dans ce qui suit, on introduira la fonction d’utilité des conséquences ( quantifiées) . On montre que l’optimisation des choix selon la rationalité décrite par l’axiomatique de VNM, est équivalente à la maximisation de l’espérance d’utilité, sous réserve que la fonction d’utilité possède de bonnes propriétés: elle doit être croissante et concave

1.2 Fonction d’utilité Plutôt que de considérer directement l’évaluation monétaire des conséquences d’un choix, on considère l’utilité de cette valeur monétaire On montre que la rationalité d’un agent qui obéit à l’axiomatique de VNM peut être résumée par la donnée d’une fonction d’utilité , croissante et concave: u Croissante: on préfère des conséquences monétaires plus élevées ( valeur du rendement de l’investissement plus élevée) Concavité: la dérivée seconde est négative: lorsque les conséquences monétaires sont élevées, l’utilité croit moins vite que dans la zone des conséquences monétaires plus faibles (Voir augmentation marginale de la richesse, lorsqu’on est très riche) Plus précisément, le choix, en avenir incertain, de l’action ( par exemple la composition d’un portefeuille) est dicté par la recherche de la maximisation de l’espérance d’utilité des conséquences monétaires

1.3 Exemples de fonctions d’utilité Fonction CARA : constant absolute risk aversion Or: k doit être négatif pour que la fonction d’utilité soit croissante; la fonction d’utilité CARA a pour expression: CRRA: constant relative risk aversion

2. Aversion pour le risque 2.1) Monde risque-neutre Si on est indifférent à l’incertitude – aux issues possibles- on est indifférent au risque: on dit « neutre au risque » Dans un monde où tous les agents sont neutres, au risque ( on parle de monde risque –neutre), tous les titres, qu’ils soient risqués ou non, doivent avoir la même rentabilité espérée que le titre sans risque ( supposé exister): le risque n’est pas valorisé, il n’y a pas de prime de risque

2.2 Aversion au risque et prime de risque Dans la réalité, les agents ne sont pas indifférents au risque. Selon leur aversion au risque, ils investissent dans des titres plus ou moins risqués et acceptent le risque de leur investissement, parce qu’ils sont rémunérés pour leur prise de risque: les échanges sur le marché font que les titres risqués ont un rendement espéré plus élevé que celui du titre sans risque On définit la prime de risque du titre risqué i ( une action) par rapport au titre sans risque F (livret A) selon: et on attend que cette prime de risque soit positive: démontrons-le

On peut assimiler un titre risqué à une loterie : son rendement est aléatoire Un agent qui a une utilité U valorise la loterie selon l’espérance de l’utilité du rendement(axiomatique des choix) Par exemple, un titre risqué qui a un rendement RF+5% avec un probabilité p et RF-5% avec une probabilité 1-p (où RF désigne le rendement du titre sans risque) est une loterie qui est « valorisée » par l’agent qui a une fonction d’utilité U, selon: pU(RF+5%)+(1-p)U(RF-5%) On introduit la notion d’équivalent certain de la loterie: c’est la valeur certaine dont l’utilité est égale à l’espérance d’utilité de la loterie. Ici l’équivalent certain du titre est le rendement certain Rc tel que: U(Rc)=pU(RF+5%)+(1-p)U(RF-5%)

On se pose alors la question suivante: à quelle condition un agent de fonction d’utilité U préfère-t-il investir dans un titre risqué de rendement (aléatoire) R plutôt qu’investir dans le titre sans risque de rendement RF? On doit avoir: car RF n’est pas aléatoire Or U est concave et on sait que pour toute fonction concave U et toute variable aléatoire X, on a: Par conséquent , le rendement R doit être tel que: Or la fonction d’utilité U est croissante, par conséquent, on doit avoir: l’agent exige donc bien une prime de risque E(R)-RF>0 pour décider d’investir dans le titre risqué.

3. Trade-off entre espérance de rentabilité et risque(variance) Soit une variable aléatoire Z correspondant au rendement d’un titre On considère la fonction d’utilité CARA U(z)= -exp(-Az)avec A>0 On suppose que la variable Z est distribuée comme une loi normale ( de moyenne E(Z) et de variance Var(Z)).

L’espérance de l’utilité est donnée par: Car la dernière intégrale du développement précédent est égale à 1 puisque c’est l’intégrale sur R de la densité d’une loi normale: - de moyenne - et de variance

Et l’équivalent certain a pour expression: Les préférences font donc intervenir à la fois l’espérance et le risque du titre (critère espérance-variance qui est central dans les choix de portefeuille)