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.
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.
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.
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.
L'effet week-end (Lundi et Dimanche) [1]
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.
Les strip plot GT24
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.
Les graphes en pyramides GT23
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.
Les histogrammes GT22
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.
TQG 2023 Stata
Cette année les TD de techniques quantitatives de gestion ont été réalisé à partir de Stata. Je sais… Les étudiants trouveront la réplication des exercices des séances sous R dans la rubrique cours du site.
Je met ici en lien les .do files réalisé durant les td:
caschool
portf_size
à compléter…
Je met également en lien les données utilisées:
caschool.dta
portf_size.dta
monday_data.