Université Paris-Dauphine

Master Ingénierie Economique

Parcours Ingénierie Economique et financière

Fiche ECTS

Intitulé du cours	Période	Heure hebdomadaire	Durée semaine	Département
Gestion active et prévision du marché	Janvier-Février	4	5	MSO
Responsable (s)	Evaluation	Crédits ECTS		Niveau
Chafic Merhy, NATIXIS Matthieu Garcin, NATIXIS	Projet	2		M2

Objectifs de l'enseignement

Le cours traite de la gestion active vue le long de son processus (dans la mesure du possible sans tomber dans des généralités). La surperformance s'explique

souvent par une information "privée" qu'ont les intervenants sur le marché. Un des enjeux essentiels est d’identifier les facteurs qui permettent au mieux d’exploiter

profitablement cette information privée. La FLAM (Fundamental Law of Active Management) est un des apports essentiel à cette problématique. Le cours a pour objectif

d’en présenter les principes, d’étudier les outils quantitatifs de la gestion active quantitative, et aussi d’étudier comment ces outils contribuent aussi à la prévision des crises.

Description de l'Enseignement

I. Loi fondamentale de la Gestion Active

1. Cadre et Univers

2. Décomposition des Rendements et des Risques

3. Valeur ajoutée des gérants

4. Frontière efficiente résiduelle

5. Fundamental Law of Active Management (FLAM)

6. Rendements Exceptionnels et FLAM

7. Optimal Risk Budgeting with Skills (ORBS)

II. Modèles espace d'états

1. Filtre de Kalman

2. Filtre des moindres carrés flexibles (FLS)

3. Filtres non linéaires : Extended Kalman Filter (EKF) Unscented Kalman Filter (UKF)

4. Modèles à changements de régimes

III. Prévision des Crises

1. Black Swan vs Dragon King : Présentation des concepts

2. Les risques extrêmes : loi des min et des max et lois alpha stables

3. Log Periodic Power Law (LPPL)

Méthodes de l'Enseignement

Cours, études d’articles de recherche, et mise de ces derniers sur données réelles.

Pré requis

Econométrie des sériets temporelles, gestion de portefeuilles, méthodes numériques

Bibliographie (Ouvrages uniquement)

1. Grinold, R.C. and Kahn, R.N. (1999), Active Portfolio Management: A Quantitative Approach for Producing Superior Returns and Controling Risk, McGraw-Hill, Second Edition

2. Fusai, G. and Roncoroni, A. (2008), Implementing Models in Quantitative Finance: Methods and Cases, Springer Finance

3. Platen, E. and Heath, D. (2006), A Benchmark Approach to Quantitative Finance, Springer Finance

4. Satchell, S. (2007), Forecasting Expected Returns in the Financial Markets, Elsevier Finance