Au delà de la corrélation : une mesure alternative des co-mouvements des marchés financiers

Directeur de thèse	Hélyette GEMAN
Président du jury	Bruno SOLNIK, Professeur à HEC
Rapporteurs	Michael ROCKINGER, Professeur HEC Lausanne Jean-Paul LAURENT, Professeur, Université de Lyon 1
Suffragant	François LONGIN, Professeur à l’ ESSEC

Mention Très Honorable avec les félicitations du jury. Proposition pour prix de thèse et publication.

Résumé :
Cette thèse porte sur la modélisation des co-mouvements des marchés financiers. Après avoir rappelé les caractéristiques temporelles des variations du coefficients de corrélation et les limites de cette mesure de dépendance, nous proposons d’utiliser un outil statistique comme mesure des co-mouvements des marchés financiers : les fonctions copules.
Nous appliquons cette nouvelle méthodologie à trois applications empiriques. Nous considérons les marchés des indices internationaux d’actions et étudions l’impact de la structure de dépendance sur la gestion des risques. Puis, nous appliquons notre méthodologie au marché des hedge funds et analysons les mécanismes de diversification. Enfin, nous présentons une étude des déterminants de l’évolution du degré de dépendance.

Mots clés : Mesure de dépendance, corrélation, copules, indices d’actions, hedge funds, value-at-risk, diversification.

Abstract :
This thesis deals with the modelling of financial markets co-movements. After having mentioned the time characteristics of the correlation coefficient variations and the limit of this dependence measure, we suggest to use an alternative statistic tool as a measure of financial markets co-movements : the copula function.
We apply this new methodology to three empirical applications. We first consider the international index stock markets and study the impact of dependence structure on the risk management. In a second chapter we apply our methodology to the hedge funds markets and analyse the mechanisms of diversification. Finally, the last chapter presents a study of the determinants of the dependence degree evolution and gives an behavioural explanation to the skewness which characterizes the dependence structure.

Key words : Dependence measure, correlation, copulas, stock index, hedge funds, value-at-risk, diversification.