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La détection des retournements du marché actions américain (Document en Français)

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Modalités de diffusion de la thèse :

Thèse soumise à l'embargo de l'auteur : embargo illimité (communication intranet).

Informations sur les contributeurs

Auteur : Zeboulon Arnaud

Zeboulon, Arnaud

Nom

Zeboulon

Prénom

Arnaud

Nationalité

Français

Date de soutenance : 08-10-2015

Directeur(s) de thèse : Lubochinsky Catherine

Lubochinsky, Catherine

Nom

Lubochinsky

Prénom

Catherine

- Kharoubi Cécile

Kharoubi, Cécile

Nom

Kharoubi

Prénom

Cécile

Etablissement de soutenance : Paris 2

Paris 2

Nom

Paris 2

Ecole doctorale : École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)

École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)

Nom

École doctorale des sciences économiques et gestion, sciences de l'information et de la communication (Paris)

Informations générales

Discipline : Sciences économiques
Classification : Economie

Mots-clés libres : Prévisibilité des marchés actions, Retournements des marchés actions, Marchés haussiers et baissiers, Gestion de portefeuille, Allocation d'actifs, Timing du marché, Régression logistique, Sélection de variables, Analyse technique, Effet momentum
Mots-clés :

Marché financier - États-Unis
Valeurs mobilières - États-Unis
Cycles financiers - États-Unis
Statistique mathématique
Variables (mathématiques)

Résumé : Le but de cette thèse est de construire un modèle de détection des changements de phase -passages de marché haussier à baissier et vice versa - du marché des actions américaines cotées, en utilisant un nombre relativement important de variables à la fois fondamentales (macroéconomiques et microéconomiques) et issues de l’analyse technique.Le modèle statistique retenu est la régression logistique statique, avec un retard pour les variables explicatives allant de zéro à trois mois. Les huit variables les plus significatives parmi vingt candidatesont été sélectionnées à partir des données mensuelles du S&P500 sur la période 1963-2003. Le modèle obtenu a été testé sur 2004-2013 et sa performance a été supérieure à celles de la stratégie Buy & Holdet d’un modèle univarié utilisant la variable ayant le plus fort pouvoir de détection - ce dernier modèle ayant fait l’objet d’une étude dans la littérature.Il a également été montré que des variables non encore considérées dans la littérature - la moyenne mobile sur les six derniers mois des créations nettes d’emplois non-agricoles, la base monétaire et le Composite Leading Indicator de l’OCDE - ont un pouvoir de détection significatif pour notre problématique. D'autre part, la variable binaire indiquant la position du S&P500 par rapport à sa moyenne mobile des dix derniers mois - variable de type analyse technique - a un pouvoir prédictif beaucoup plus élevé que les variables fondamentales étudiées. Enfin, les deux autres variables les plus statistiquement significatives sont macroéconomiques : l'écart entre les taux à dix ans des T-bonds et à trois mois des T-bills et la moyenne mobile des créations d’emplois non-agricoles.

Informations techniques

Type de contenu : Text
Format : PDF

Informations complémentaires

Entrepôt d'origine :

STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises

Identifiant : 2015PA020033
Type de ressource : Thèse