My Econ Tricks

Blog académique tenu par Ludovic Vigneron, docteur en Finance et, depuis un certain nombre d'années Maître de Conférences, aujourd'hui à l'Université de Lille.

L'effet fin de mois/début de mois (turn of the month) [3]

By Ludovic Vigneron |  Nov 15, 2024  | effets-calendaires, finance, finance-comportementale
Dans ce troisième post de la série sur la finance comportementale, nous abordons une autre anomalie calendaire détectée sur les marchés. Les sources et inspirations sont les mêmes que pour les post précédents (la chaîne Youtube NEDL) . Le(s) papier(s) d’origine L’effet fin de mois/début de mois (turn of the month effect) est une autre anomalie de marché au regard de l’hypothèse d’efficience détecté dans les années 80. Elle repose sur le constat que rendements les plus importants sont concentrés autour du passage d’un mois à l’autre (les tout débuts et fins de mois).
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L'effet vacances [2]

By Ludovic Vigneron |  Oct 27, 2024  | effets-calendaires, finance, finance-comportementale
Pour ce second post dans la série consacrée à la finance comportementale, revenons sur les effets calendaires qui ont, par le passé, été mis en évidence comme affectant les rendements des actions. Encore une fois, cette application est principalement une réplication sous R du travail présenté par Savva Shanaev et Arina Shuraeva sous excel sur leur chaîne youtube NDEL (que je recommande fortement). Le(s) papier(s) d’origine L’effet vacances (holiday effect) est une autre anomalie de marché au regard de l’hypothèse d’efficience détectée dans les années 80.
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diff in diff - bases 2

By Ludovic Vigneron |  Oct 12, 2024  | did, r, inf_causale
Pour cette seconde note “rapide” sur la méthode Difference-in-Difference, nous allons considérer un exemple tiré du chapitre 18 du livre The Effect de Nick Huntinghton-Klein, que vous trouverez ici (mais qui est également disponible en version papier dans toutes les bonnes librairies). Il s’agit d’une réplication d’une étude réalisée par Kessler and Roth (2014) plus spécifiquement d’une partie du tableau 2 que l’on peut trouver à la page 9.
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L'effet week-end (Lundi et Dimanche) [1]

By Ludovic Vigneron |  Sep 29, 2024  | finance, finance-comportementale, effets-calendaires
Ce post est le premier d’une série consacrée à la finance comportementale. Il s’agira, à titre principal, de présenter des applications empiriques dans le domaine. Mais, ce sera aussi l’occasion de discuter de certains points de théorie économique et de statistique. Nous commencerons par traité des effets calendaires qui sont les premiers éléments empiriques qui ont été mis en avant pour questionner l’hypothèse d’efficience des marchés financiers. Ces anomalies ont, pour la plupart, disparu (du moins sur les marchés les plus actifs) et sont sujettes à des questionnements méthodologiques forts.
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diff in diff - bases 1

By Ludovic Vigneron |  Sep 17, 2024  | did, inf_causale
L’objet de cette note “rapide” est de reprendre et d’approfondir (ou au moins de détailler) l’illustration de la méthode Difference-in-Difference présentée par Andrew Heiss dans son cours sur l’évaluation de programme. Vous pouvez le retrouvez à l’adresse suivante: Andrew_Heiss_Program_Evaluation_Georgia_State_University_2020. Il s’agit du cas le plus simple: une difference-in-difference sur deux groupes (simple diff-in-diff ou 2x2 diff-in-diff). L’exemple porte sur une réforme conduite par l’Etat du Kentucky en 1980. Elle concerne le nombre maximum de semaines d’indemnisations prises en charge en cas d’accident du travail.
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J'ai soutenu mon Habilitation à Diriger des Recherches

By Ludovic Vigneron |  Sep 10, 2024  | publication, recherche
Comme les plus assidus d’entre vous ont pu le noter, le rythme de publication de ce blog s’est quelque peu ralenti dernièrement. Je tiens à rassurer celles et ceux qui s’en seraient inquiétés. Je n’ai pas abandonné le projet. Je me suis simplement concentré sur un autre projet important pour la suite : mon habilitation à diriger des recherches. Après moults péripéties (notamment administratives), celle-ci a été soutenu (avec succès) le 11 juin à l’Université de Strasbourg.
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Les strip plot GT24

By Ludovic Vigneron |  Apr 23, 2024  | dataviz, finance, ggplot2, gt, r
Enchaînons sur la série GT avec les strip plot. Il s’agit ici, non plus comme avec les histogrammes de figurer les observations au travers d’objets dont la taille et la forme varie en fonction de la fréquence d’une valeur, mais plus directement de montrer les données. Pour ce faire, chaque observation est représentée par un point placé en fonction de sa valeur le long d’un axe vertical ou horizontal unique.
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Les graphes en pyramides GT23

By Ludovic Vigneron |  Mar 4, 2024  | dataviz, ggplot2, gt, r, finance
Venons-en à notre second post de la sous-série de GT consacrée à l’illustration distribution des variables quantitatives. Il s’agit ici de traiter des histogrammes en pyramide. Ceux-ci permettent de faciliter la comparaison de la distribution d’une variable entre deux groupes d’observations. Ils sont souvent mobilisés en démographie pour mettre en regard les effectifs des différences classes d’âge pour chaque sexe (pour une zone géographique et à une date donnée). Le principe du graphe est simple.
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Les histogrammes GT22

By Ludovic Vigneron |  Jan 1, 2024  | dataviz, finance, ggplot2, gt, r
Ce post ouvre une nouvelle partie de la série GT. Après avoir traité des représentations utilisées pour rendre compte des variables discrètes et de celles utilisées pour les séries temporelles, nous traitons maintenant de la manière de représenter les distributions de variables continues. Le premier type de graphe que nous aborderons est un grand classique. Il s’agit de l’histogramme. Celui consiste en une série de barres accolées à la manière d’un bar plot classique.
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Les slope charts GT21

By Ludovic Vigneron |  Dec 18, 2023  | dataviz, dataviz, ggplot2, ggplot2, gt, gt, r, r
Dans ce dernier post consacré aux graphes destinés à illustrer l’évolution d’une ou plusieurs variables dans le temps, nous allons nous intéresser aux diagrammes de pentes ou slope charts. Il s’agit de la combinaison de lignes horizontales dont le degré d’inclinaison représente l’évolution d’une variable quantitative entre deux dates pour différents individus ou groupes, et de points marquant les valeurs de départ et d’arrivé de manière à mettre en avant des proximités (clustering) et des éloignements (outliers).
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