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Publié parAgace Gonzalez Modifié depuis plus de 9 années
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Les distributions des rendements La méthode du kernel
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Problème L’hypothèse de normalité des rendements est-elle satisfaisante, plausible, etc. ? La nécessité de confronter la loi normale (ou log-normale) aux distributions empiriques. Comment construire la distribution empirique?
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L’histogramme Une (première) méthode non paramétrique: L’histogramme
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Formalisation Les observations (unidimensionnelles) : La méthode de l’histogramme (dans le cas symétrique) : Hyp : N intervalles de largeur h
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Formalisation (suite) La densité estimée au point X I(X) : intervalle contenant X f(X) : densité estimée au point X
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Formalisation (suite) Autre écriture avec la fonction caractéristique d’appartenance à l’intervalle de X
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Formalisation (suite) Ecriture de la densité avec la fonction caractéristique :
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Limite de l’histogramme Comme est discontinue, une modification faible de h peut modifier substantiellement f(X) d’où la recherche de méthodes plus robustes.
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La méthode du kernel (ou noyau) En lieu et place de une fonction (appelée le kernel) qui est continue et qui définit la densité :
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Les fonctions utilisées Le noyau gaussien Le noyau d’Epanechnikov
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La valeur de h Quelle valeur pour h? Différentes méthodes valeurs « optimisées » relations empiriquement robustes
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Un exemple (kernel gaussien) Trois observations = trois rendements R= -5%, 10%, 25% (avec c=3)
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Un exemple (suite) Les trois fonctions : Avec Y = -5, 10, 25 si i=1,2,3
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Un exemple La densité obtenue en sommant les 3 fonctions
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Applications Quelques applications : (1) Aux indices sur actions (2) Aux actions
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Les indices « Le monde est gaussien»
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Les actions Dupont de Nemours Michelin Microsoft
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Bilan « En première approximation » les rendements peuvent être approximés par des lois normales. notamment s’ils sont ceux d’indices ou de titres liquides
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Bilan Les écarts par rapport à la loi normale: une fréquence des rendements proches de la moyenne plus importante; une fréquence plus importante des rendements extrêmes.
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