Détecter la contagion entre deux marchés
Dans ce post, nous passons en revue une série de tests statistiques simples élaborés afin de détecter la contagion des effets d’une crise d’un marché financier à un autre. Il s’inspire de la série qui leur a été consacré par la chaine NEDL qui les présentent sous Excel. il s’agit, plus précisément, de mettre en évidence les changements existant dans les liens entre les rendements relevés sur ces deux marchés suite au déclenchement d’une crise sur l’un d’entre-eux.
Diff in Diff - base 5
Après une pause bien trop longue, revenons sur la question de l’estimation des modèles diff-in-diff. Nous intéressons à l’équivalence entre les 2x2 diff-in-diff et les two-way fixed effects (TWFE). Essayons de mieux la comprendre en explicitant le lien entre ces deux spécifications qui permettent l’estimation de l’effet moyen du traitement sur les traités (ATET). Pour ce faire, nous revenons aux moyennes estimées sur les différents sous-échantillons mis en évidence et jouons sur l’interprétation des régressions de l’outcome sur une série de variables binaires comme des moyennes pondérées.
Mathématiques financières 2025
Pour ce permier semestre de l’année 2025-26, j’ai repris le cours de mathématique financière en licence 3 sciences de gestion (à l’IAE de Lille) à la fois pour les étudiants en banque finance et ceux de prépa ATS. Le dispositif mis en place combine à la fois pédagogie en ligne pour ce qui concerne le cours magistral et en face à face pour les travaux dirigés. A cette occasion, j’ai été amené à tourner une série de vidéo cours reprenant les principales notions abordées.
diff-in-diff - base 4
Dans ce nouveau post, nous allons faire un pas de coté et laisser pour un temps la question de l’estimation d’une diff-in-diff pour ne concentrer sur les tests de la parallel trend hypothesis. Rappelons-le, celle-ci fait référence au fait que l’évolution de l’outcome pour le groupe des traités aurait dû suivre une évolution parallèle à celles du groupe de contrôle en l’absence de traitement. Si c’est le cas, toute déviation vis-à-vis de cette trajectoire intervenant suite au traitement ne peut être causée que par celui-ci.
Do analysts matter for green investment? Evidence from the EU taxonomy
Pour une fois ce fut rapide. Suite à une soumission déposé début décembre, et un parcours éditorial très efficace, le papier que nous avons co-écrit avec mes collègues Jean-Yves Filbien (Lumen - IAE de Lille) et Grégoire Davrinche (TBS Business-School) a été publié dans la revue de papiers courts Economonics Letters. Nous y montrons que l’intérêt des analystes financiers pour les questions écologiques, et plus particulièrement le climat, est positivement associé avec la propension qu’ont les entreprises à réaliser des investissements verts.
diff in diff - bases 3
Pour cette troisième note “rapide” sur la méthode Difference-in-Difference, nous allons considérer deux exemples tirés du cours d’introduction aux méthodes causales proposé par A. Colin Cameron de l’université de Californie-Davis (que vous trouverez ici). Ils sont initialement développés à partir de Stata. Nous nous efforcerons à la fois de les reproduire sous R et d’approfondir différents concepts. Mais avant d’aller plus loin, comme à chaque fois, chargeons les packages que nous allons utiliser: le tidyverse, que l’on ne présente plus, et haven, qui permet de lire et écrire des fichiers notamment au format .
Sell in May and go away [4]
Continuons la série sur la finance comportementale avec d’autres effets calendaires. Cette fois-ci, nous considérerons des périodes plus larges impliquant des récurrences se définissant sur l’année. L’inspiration est toujours la même (NEDL).
Le(s) papier(s) d’origine Nous nous intéressons ici à des anomalies ont été relevées sur la base de périodes définies de l’année composées d’un ou de plusieurs mois. Nous en testerons deux: l’effet janvier(/avril) et l’effet ‘sell in may and go away’ (ou Halloween).
L'effet fin de mois/début de mois (turn of the month) [3]
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).
L'effet vacances [2]
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.
diff in diff - bases 2
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.