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Risque de modèle et risque d'estimation

PHC : Utique
Codes du projet : 14G0405 -- Campus N° 30545NM
Domaine : Sciences humaines et humanités
Intitulé : Risque de modèle et risque d'estimation
Porteur(s) : FRANCQ Christian, EL GHOURABI Mohamed
Date de début : 01/01/2014
Date de fin : 31/12/2016

Notre projet s'inscrit dans le domaine de l'économétrie de la finance. Il propose des méthodes statistiques qui permettent demieux prendre en considération le risque de modèle et le risque d'estimation dans les mesures conditionnelles de risque utiliséespour la régulation financière.La succession des crises financières incite naturellement à se questionner sur l’efficacité de la régulation financière. On imputeparfois la responsabilité des crises à une insuffisance de régulation ou aux déficiences des techniques statistiques utilisées par lesrégulateurs. Le problème vient-il des techniques statistiques elles-mêmes ou de leur mauvaise compréhension? Il n’est pas rarede voir que des techniques mathématiques complexes sont utilisées par les financiers de façon trop aveugle, sans assez d’espritcrique, sans les confronter réellement aux données. Le rôle néfaste de la valorisation par des modèles probabilistes irréalistes deproduits financiers trop complexes a souvent été mis en avant. Dans la régulation aussi, on a tendance à pécher par optimisme età penser que les modèles proposés se plient aux données que l’on étudie. Le comité de Bâle est bien conscient du problème etécrit dans une directive de 2009: «Banks must explicitly assess the need for valuation adjustments to reflect two forms of modelrisk: the model risk associated with using a possibly incorrect valuation methodology; and the risk associated with usingunobservable (and possibly incorrect) calibration parameters in the valuation model.»Dans ce projet nous proposons donc de distinguer le risque de modèle et le risque d’estimation. Les modèles utilisés en régulationfinancière contiennent toujours des paramètres inconnus, qu’il convient de calibrer par des techniques statistiques appropriées. Ily a donc un risque d’estimation, lié au fait que les paramètres peuvent être mal estimés. L’autre risque est que le modèle ne soitpas le bon, c’est-à-dire qu’aucune valeur des paramètres ne corresponde au DGP (Data Generating Process). Il sembleparticulièrement important d'être conscient de l'existence des deux types de risque susmentionnés, pour ne pas adopter uncomportement prudentiel exagérément optimiste. Une bonne évaluation des risques de modèle et d'estimation peut nous guiderdans le choix des méthodes d'évaluation globale des risques financiers. Par exemple, on pourra préférer un modèle fruste facile àestimer à un modèle sophistiqué trop sensible au risque d'estimation.

Objectifs

Objectifs: Evaluer le risque statistique, en distinguant les risques d'estimation et de modèle, proposerdes techniques d'évaluation des risques financiers qui ne soient pas trop sensibles au risque statistique. Tâche 1: Définir et estimer le risque d'estimation pour un modèle donné d'évaluation d'une mesure de risque conditionnel.Tâche 2: Étudier et comparer la robustesse des modèles à des variations des valeurs des paramètres et/ou des valeursobservées. Tâche 3: Validation empirique des techniques proposées d'évaluation des risques financiers, en présence de risque statistique.Application dans le domaine de la finance et de l'assurance.

Résultats

La valorisation du projet se fera par les moyens usuels de la rechercheacadémique. Nous espérons que nos recherche donneront lieu à desarticles de recherche publiables dans des revues internationales de rangA. Nous viserons en priorité les meilleures revues d'économétrie: parexemple ET, JBES, JFEC ou JoE. Des revues de séries temporelles(JTSA) ou de statistique appliquée (CSDA) satisferaient également nosambitions. La valorisation du projet se fera également par l'intermédiaire d'exposés dans des séminaires et dans des conférences internationales, commepar exemple CFE ou ESEM. Enfin nous envisageons de mettre à la disposition de la communautéscientifique les codes des programmes informatiques (principalementécrits en R, Matlab et Fortran) que nous utiliserons pour les illustrationsnumériques de nos articles. Cela se fera en proposant le téléchargementlibre de ces codes à partir des pages web des auteurs et/ou en utilisantla plateforme « run my code »

Informations supplémentaires

NR

Université Lille 3 Charles de Gaulle

Partenaire français
Lille
https://www.univ-lille3.fr/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
Economie Quantitative

Intégration

Politiques Publiques et Economiques EQUIPPE


Responsable(s)
Christian FRANCQ - Laboratoire EQUIPPE - Lille - Tél : 0320416581 - Email : marjorie.bras@univ-lille3.fr

Université de Tunis

Partenaire tunisien
Tunis
http://www.utunis.rnu.tn/

Laboratoire(s) ou unité(s) de recherche
L'Ecole Supérieure de Sciences Economiques etCommerciales ESSECT


Responsable(s)
Mohamed EL GHOURABI - Laboratoire ESSECT - Tunis - Tél : 0021698554355 - Email : mohamed.elghourabi@gmail.com

Prise en compte du risque de modèle et du risque d’estimation pour la régulation financière

Cotutelle - These - En cours
Par : Asma NANI
Début de thèse : 01/01/2014
Présenté le : 01/01/2018
A : En cours
Co-directeurs :
  • FRANCQ Christian
  • Université Lille 3, Lille
  • LIMAM Mohamed
  • Université de Tunis, Tunis

    Conférences et séminaires

    NR

    Congrès
    MSDM 2015
    A : Hammamet, Tunisie
    Du : 12/03/2015
    Au : 13/03/2015
    Participants :
    NR

    Appel à projet 2017

    L'appel à projet 2017 pour le PHC Utique est ouvert sur le site de Campus France du 16 février au 18 avril 2016

    PHC 01