Essays in empirical asset pricing
Cette thèse comprend trois chapitres dans lesquels sont développés des outils de comparaison et d’analyse dynamique des modèles linéaires d’évaluation d’actifs.     Dans le premier chapitre, j’introduis la notion de facteurs inutiles par intermittence; il s’agit de facteurs dont la pertinence n’est pas figée dans le temps (parfois utiles, parfois inutiles). Sous ce nouveau cadre théorique, je développe une méthode d’inférence sur les primes de risque. A chaque période, ma méthode permet d’estimer de façon consistante la prime de risque des facteurs utiles, tout en étant robuste à la présence de facteurs inutiles par intermittence. Empiriquement, j’analyse le modèle Fama-French à cinq facteurs. Il apparait qu’à l’exception du marché, tous les facteurs de ce modèle sont inutiles par intermittence, même s’ils demeurent pertinents 90 pourcent du temps.     Dans le second chapitre, je développe une méthode d’inférence sur les paramètres dynamiques d’un facteur d’actualisation stochastique (SDF) mal spécifié. J’étends au cadre des SDF conditionnels, l’analyse de Gospodinov, Kan & Robotti (2014); les coefficients et les covariances varient ici dans le temps. Cette nouvelle méthode permet d’éliminer les effets négatifs des facteurs inutiles, et de restaurer la pertinence des facteurs importants, le tout en étant robuste aux erreurs de spécification du modèle. Empiriquement, j’analyse l’évolution de 1963 à 2016, de la pertinence de certains modèles d’évaluation d’actifs. Il apparait que les modèles Fama-French à trois et à cinq facteurs sont les deux meilleurs modèles sur les 50 dernières années. Cependant depuis 2000, le meilleur modèle est le modèle à quatre facteurs de Carhart, suivi du modèle Fama-French à cinq facteurs. Une analyse des modèles possédant des facteurs non échangeables sur les marchés montre que certains de ces facteurs possèdent aussi un pouvoir explicatif sur les rendements observés. La pertinence d’un modèle à capital humain, inspiré de Lettau & Ludvigson (2001) et Gospodinov et al. (2014), est à ce propos mise en évidence.     Le troisième chapitre propose une méthode de classification des modèles Fama-French, en fonction du niveau de préférence des investisseurs pour les moments d’ordre élevé. Les résultats indiquent que l’ajout de facteurs comme stratégie d’amélioration des performances des modèles d’évaluation, n’est efficace que lorsque les investisseurs ont un niveau de préférence assez faible pour les moments d’ordre élevé. Lorsque la préférence pour ces moments devient importante, le modèle à quatre facteurs de Carhart (1997) est plus performant que tous les modèles Fama-French. Les résultats indiquent par ailleurs que le modèle à capital humain analysé dans le deuxième chapitre possède un pouvoir explicatif sur les rendements observés, uniquement pour les investisseurs dont le niveau de préférence pour les moments d’ordre élevé est nul ou très faible.
Facteurs inutiles Prime de risque Facteurs d'actualisation stochastique Modèles mal spécifiés Fonctions de divergence Moments d'ordre élevé