Bruno Feunou - Dernières parutions
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Generalized Autoregressive Gamma Processes
Nous présentons les processus gamma autorégressifs généralisés (GARG), une catégorie de processus autorégressifs et moyennes mobiles où la dynamique de chacun des moments conditionnels est influencée par une différente moyenne mobile identifiable de la variable d’intérêt. Nous montrons que l’utilisation de processus GARG réduit les erreurs d’évaluation de façon nettement plus importante que les processus gamma autorégressifs existants. -
Secular Economic Changes and Bond Yields
Nous étudions les forces économiques qui expliquent la baisse séculaire des rendements obligataires. Avant l’ancrage des attentes d’inflation, au milieu des années 1990, les chocs nominaux agissaient sur l’inflation, la production et les rendements obligataires. Depuis, leurs effets sont beaucoup moins importants. -
The Term Structures of Loss and Gain Uncertainty
Nous étudions l’incertitude liée au rendement des actions pour différents horizons de placement. Comme le rendement est soit une perte, soit un gain, nous classons l’incertitude liée au rendement dans l’une ou l’autre de ces deux catégories : l’incertitude liée à une perte et l’incertitude liée à un gain. Nous utilisons ensuite ces deux catégories pour évaluer le placement. -
Which Model to Forecast the Target Rate?
Les spécifications relatives au taux cible de la Réserve fédérale comportant des caractéristiques plus réalistes atténuent le risque de surajustement à l’intérieur de l’échantillon et sont privilégiées dans les données. -
Variance Premium, Downside Risk and Expected Stock Returns
Nous décomposons la variance totale en ses éléments positifs et négatifs et mesurons les primes associées à leurs fluctuations à partir de données sur les actions et les options, données tirées d’un vaste échantillon représentatif d’entreprises. -
Risk-Neutral Moment-Based Estimation of Affine Option Pricing Models
Dans cette étude, nous proposons une méthodologie nouvelle pour estimer les modèles d’évaluation d’options, fondée sur les moments neutres à l’égard du risque. Nous synthétisons la distribution extraite de notre échantillon de prix d’options et exploitons les relations linéaires qui existent entre les cumulants neutres à l’égard du risque et les variables latentes dans le cadre d’un modèle affine à volatilité stochastique en temps continu. -
Good Volatility, Bad Volatility and Option Pricing
Grâce aux avancées dans le domaine de l’analyse des écarts, il est possible de diviser la variation quadratique totale d’un processus de diffusion à sauts en composantes à la hausse et à la baisse. Selon de récentes études, cette division améliore les prévisions de volatilité et fait ressortir que la différence entre les variances à la hausse et à la baisse constitue un facteur d’asymétrie dans les distributions des cours des actions. -
Time-Varying Crash Risk: The Role of Stock Market Liquidity
Nous estimons un modèle en temps continu à volatilité stochastique et à probabilité dynamique de krach appliqué à l’indice S&P 500. D’après nos conclusions, l’illiquidité du marché supplante les autres facteurs lorsqu’il s’agit d’expliquer le risque d’effondrement boursier. -
Tractable Term Structure Models
Nous présentons un nouveau cadre qui facilite la modélisation de la structure par terme des taux d’intérêt en tenant compte à la fois des taux d’intérêt positifs et des dynamiques flexibles associées aux séries chronologiques.