Research contracts

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Contrat ANR ghost

Projet GHOST  Négociation à haute fréquence et liquidité mirage

 

Carole Gresse, responsable scientifique du projet pour DRM-FINANCE


La négociation à haute fréquence (NHF) joue aujourd'hui un rôle central sur les marchés financiers. Elle a contribué à l'explosion du nombre de messages électroniques soumis quotidiennement sur les marchés d'actions, et elle a modifié les services de liquidité sur ces marchés. Parallèlement, les marchés se sont fragmentés, et les actions s'échangent sur plusieurs plateformes en concurrence. Dans ce contexte, certains négociateurs à haute fréquence (NHF) adoptent des stratégies consistant à offrir la liquidité sur plusieurs plateformes simultanément et à retirer leurs ordres de certaines de ces plateformes dès qu'ils sont exécutés sur d'autres. Du fait de ces stratégies, la liquidité apparente serait supérieure à la liquidité réellement disponible, la différence s'avérant une liquidité 'mirage' (LM). Il est important de comprendre ce phénomène car il fausse la perception que les investisseurs ont de leurs coûts de transaction ex ante et peut donc les conduire à prendre des décisions d'investissement sous-optimales. Notre projet a pour objectif d'établir des mesures de la LM, de quantifier cette LM sur les marchés d'actions européens, d'en identifier les déterminants, de comprendre son lien avec la NHF, et d'évaluer ses effets sur la qualité de marché et sur l'équité des échanges.


L'originalité de notre projet tient à une base de données unique, qui nous est gracieusement fournie par la European Securities Markets Authority (ESMA), et qui couvre les bourses primaires et les plateformes alternatives les plus actives pour un large échantillon d'actions européennes en mai 2013. La base de données de l'ESMA contient aussi des informations détaillées confidentielles sur les intervenants de marché qui nous permettront de suivre leurs stratégies à travers les différentes plateformes. A partir des données brutes de I'ESMA, nous reconstruirons les carnets d'ordres consolidés entre les marchés, nous les synchroniserons avec les transactions, et nous utiliserons plusieurs typologies pour classer les intervenants de marché entre NHF et NBF (négociateurs à basse fréquence). Sur la base de ces données privées, nous élaborerons des mesures de LM, puis nous concevrons des proxys permettant d'estimer la LM à partir de données intra-journalières publiques. A partir de ces mesures, nous réaliserons trois études empiriques. Une première étude aura pour objet d'identifier les déterminants de la LM. Dans la deuxième étude empirique, nous analyserons les effets de la LM sur les coûts de transaction de plusieurs types d'intervenants (essentiellement les NHF et les NBF) ainsi que la relation entre d'une part la LM et d'autre part la NHF et la fragmentation de marché. Enfin, dans la troisième étude empirique, nous analyserons les effets de la LM sur la stabilité et l'efficience des prix, et sur l'intégration des prix entre plateformes, Un défi méthodologique majeur dans les deux dernières études sera de d'identifier des variables instrumentales permettant de résoudre les biais d'endogénéité. De plus, du fait de la taille massive des données à exploiter et du degré de technicité des mesures à mettre en place, il est crucial, pour la réussite de notre projet, de trouver des moyens de financer une assistance de recherche sur longue durée. Le travail empirique sera complété par une recherche théorique visant à modéliser la LM dans une économie où deux carnets d'ordres se font concurrence et sont accessibles à plusieurs types d'intervenants : des NHF, des NBF ayant accès aux deux carnets, et des NBF locaux spécifiques à chaque carnet. Le modèle visera à établir des hypothèses testables sur les déterminants et sur les effets de la LM. Au total, nous espérons produire quatre articles académiques comportant des contributions théoriques, méthodologiques et empiriques. Nos résultats auront des retombées pour les autorités de marché et pour les professionnels des marchés financiers.

Partenaires :  

  • H. Degryse (KU Leuven)
  • R. De Winne (Université Catholique de Louvain)
  • R. Payne (Cass Business School)

Contrat ANR MULTIRISK

Projet MultiRisk
Méthodes Econométriques pour la Modélisation des Risques Multiples

 

Gaelle le Fol, responsable scientifique du projet pour DRM-Finance.

Le projet de recherche MultiRisk (Méthodes Econométriques pour la Modélisation de Risques Multiples) s’inscrit dans les domaines de l’économétrie financière et de la finance. L’objectif est de contribuer à une meilleure analyse des risques financiers, et plus spécifiquement du risque de marché, du risque de liquidité et du risque systémique.

La mesure des risques financiers est l'un des principaux sujets de recherche de l'économétrie financière. Cette problématique est fondamentalement liée à la régulation des marchés financiers. Or, les réglementations prudentielles actuelles mettent en exergue l’importance des dépendances entre les institutions financières et les différents risques qu’elles encourent. Dans ce contexte, le projet MultiRisk proposera de nouveaux outils pour mesurer et gérer les risques financiers multiples dans une approche à la fois multivariée et systémique.

Premièrement, nous proposerons de nouvelles méthodes économétriques pour estimer le paramètre de risque dans le cadre de modèle GARCH multivariés. Ces méthodes permettront de tenir compte des interactions dynamiques des facteurs de risque. Les implications en termes de politique prudentielle sont évidentes : la distinction induite entre des chocs de volatilité persistants et non persistants permettra de construire des mesures de risque dynamiques conduisant à des exigences de capital réglementaire suffisamment élevées en période de crise et moindres en période de calme.

Deuxièmement, le projet MultiRisk porte en outre sur le risque de liquidité. Jusqu’à très récemment, la liquidité des actifs financiers était considérée comme un problème de second ordre dans l’industrie de la gestion d’actifs. Pour beaucoup, la liquidité était associée à de simples coûts de transaction, et se traduisait par des effets sur les prix d’actifs de faible ampleur, temporaires s’ils en étaient, et il était admis que ces risques pouvaient être facilement diversifiables. La crise de liquidité récente a montré que cette vision était erronée. Dans ce contexte, l’objectif du projet MultiRisk est de proposer une mesure statique du risque de liquidité permettant de distinguer les chocs de volatilité aux effets permanents, des chocs de liquidité aux effets transitoires.
Enfin, nous étudierons le risque systémique et plus spécifiquement l’identification des institutions financières qui contribuent le plus au risque global du système financier (les institutions dites systémiquement importantes ou SIFI). Puisque leurs activités constituent une menace pour la stabilité financière, les réglementations prudentielles actuelles leur imposent une supervision et des réglementations spécifiques. Or, l’identification de ces SIFI repose sur l’utilisation de mesures de risque systémique. Le projet MultiRisk vise à proposer de nouvelles procédures formelles de tests fondées sur ces mesures, permettant de répondre, entre autres, aux questions suivantes : est ce qu’une institution contribue significativement au risque systémique? Quelles sont les institutions qui contribuent le plus au risque systémique ? Comment valider ces mesures de risque systémique ?
Le projet MultiRisk rassemble des chercheurs expérimentés dans le domaine de l’économétrie financière issus de trois universités. Au-delà de ses objectifs scientifiques, le projet vise à promouvoir la recherche reproductible en économétrie financière. C’est pourquoi nous développerons systématiquement des sites internet interactifs de calcul en ligne associés aux publications issues de ce projet. Conçus comme des SaaS (Software as a Service), ces sites permettront notamment aux professionnels et aux chercheurs de répliquer en ligne nos méthodes (tests, méthodes d’estimation etc.) et nos résultats scientifiques afin d’en évaluer la robustesse, la portée et la reproductibilité.

Partenaires

CNRS - UMR9194 CREST (0507) CNRS - UMR 9194 Centre de Recherche en Economie et Statistique (CREST)
DRM Dauphine Recherche en Management
LEO Laboratoire d'Economie d'Orléans
Aide de l'ANR 281 880 euros
Début et durée octobre 2016 - 36 mois
Programme ANR : Défi des autres savoirs (DS10) 2016
Référence projet : ANR-16-CE26-0015

Coordinateur du projet :
Monsieur Christophe Hurlin (Laboratoire d'Economie d'Orléans)

Contrat ANR Risk

Projet RISK

 

Gaelle le Fol, responsable scientifique du projet pour DRM-Finance

Comportements individuels et collectifs face au risque: attitudes face au risque, partage des risques, gestion des risques
Ce projet est un projet transversal impliquant les équipes de DRM (UMR relevant des SHS), du CEREMADE (relevant principalement des mathématiques et d’une manière secondaire des SHS), du LEDA (relevant de l’économie) et de l’Institut de Finance Dauphine (IFD, programme pluri-formation regroupant l’ensemble des entités dauphinoises concernées par la finance : gestion, économie, mathématiques, droit,…). Il s’appuie, d’autre part, sur l’Institut Europlace de Finance, fondation de recherche reconnue d’utilité publique, dont l’objectif est de développer les passerelles entre monde académique et monde professionnel et dont les membres sont, outre l’Université Paris Dauphine, l’Association française de la gestion financière, l’autorité des marchés financiers, AXA, le Crédit Agricole, la CDC, la CCIP, EADS, Euronext, la FFSA, l’HSBC, la Société Générale, la Poste, ainsi que la Région et le ministère de l’économie.

L’aspect novateur du projet repose à la fois sur l’approche pluridisciplinaire (économie, finance, théorie des jeux, modélisation mathématique, statistiques), et d’autre part sur la transversalité des questions posées qui relèvent aussi bien de la finance, de l’assurance, de questions environnementales, de la décision, etc.

Cette approche pluridisciplinaire procède d’une volonté de rapprocher les différentes équipes dauphinoises concernées d’une manière ou d’une autre par les thématiques liées au risque. C’est d’ailleurs là l’objet de la création de l’Institut de Finance Dauphine, PPF agréé dans le cadre du contrat quadriennal.

Nous développons ci-après le contexte, les motivations et les objectifs du projet.

La modélisation et l'analyse des comportements individuels vis-à-vis du risque (en un sens très large) sont au cœur de questions importantes et concrètes en assurance et finance. En effet, ces comportements déterminent par exemple dans une large mesure la demande d'assurance ainsi que les règles de partage de risques entre agents économiques. Par ailleurs, la finance des particuliers (household finance) connaît un essor grandissant.

Un des piliers sur lesquels s’est construite la théorie financière depuis un demi-siècle est l’hypothèse de l’homogénéité des agents et de leur rationalité. Les agents sont ainsi supposés avoir tous les mêmes anticipations et leurs anticipations sont rationnelles. De plus, dans les modèles standards, les agents ont généralement les mêmes fonctions d’utilité et ces fonctions d’utilité sont construites sur l’espace uni-dimensionnel des richesses supposant que les risques peuvent être agrégés ou que les biens économiques considérés sont parfaitement substituables.

Ce paradigme scientifique a permis de faire avancer considérablement les savoirs autour de la demande et de la valorisation des actifs financiers et les modèles qui en découlent sont devenus, grâce à leur grande simplicité d’utilisation et d’interprétation, un outil incontournable de l’analyse des marchés financiers.

Cependant, les tests empiriques invalidant les prédictions du modèle théorique s’accumulent depuis une trentaine d’années au point d’inciter les chercheurs à en relâcher certaines hypothèses. D’autre part, il suffit d’observer la diversité des prévisions des analystes financiers pour se rendre compte que l’hypothèse d’anticipations homogènes et/ou objectives est peu réaliste. Il en est de même de l’hypothèse d’uniformité des préférences ainsi que de l’hypothèse de fongibilité des risques. Il paraît donc nécessaire de relâcher un certain nombre d’hypothèses du modèle standard et de considérer des modèles financiers avec

  • des croyances qui peuvent être subjectives,
  • des fonctions d’utilité multi-dimensionnelles,
  • des contraintes individuelles qui peuvent prendre en compte un contexte économique plus large (possibilités d’évolution institutionnelle, contraintes institutionnelles, externalités,…)
  • des caractéristiques individuelles hétérogènes.

Partenaires

CEREMADE UNIVERSITE PARIS IX [DAUPHINE]
DRM UNIVERSITE PARIS IX [DAUPHINE]
IFD UNIVERSITE PARIS IX [DAUPHINE]
LEDA UNIVERSITE PARIS IX [DAUPHINE]
Aide de l'ANR 219 700 euros
Début et durée décembre 2010 - 36 mois

 Programme ANR : Sciences humaines et sociales : Sociétés, espace, organisations et marchés (Blanc SHS 1) 2010
Référence projet : ANR-10-BLAN-1803

Contrat ANR Econom&Risks

Projet Econom&Risks Approches Econométriques pour la Modélisation du Risque

 

Gaelle le Fol, responsable scientifique du projet pour DRM-Finance
Edition 2010

Approches Econométriques pour la Modélisation du Risque
L’objectif du projet Econom&Risk était de contribuer à une meilleure analyse des risques financiers, non seulement en conditions normales de marchés, mais aussi en période de crise financière. Ce projet de recherche portait sur deux dimensions du risque : (i) le risque de marché et (ii) le risque de liquidité.
Contribuer à une meilleure analyse des risques de marché
L’objectif du projet Econom&Risk était de contribuer à une meilleure analyse des risques financiers, non seulement en conditions normales de marchés, mais aussi en période de crise financière. Ce projet de recherche portait sur deux dimensions du risque : (i) le risque de marché et (ii) le risque de liquidité. La mesure des risques financiers est en effet l'un des principaux sujets de recherche de l'économétrie de la finance. Cet axe de recherche est rendu d’autant plus nécessaire que les institutions financières sont aujourd’hui soumises à un ensemble de réglementation (comme les réglementations de Bâle) leur enjoignant de détenir suffisamment de fonds propres pour couvrir les risques prévus liés à leurs activités. Des progrès récents en économétrie financière ont conduit à l'élaboration de nouvelles mesures de risque, de nouveaux modèles et procédures d'estimation, et de nouvelles méthodes de validation de ces modèles. Le projet Econom&Risk avait pour objectif de prolonger ces recherches tant dans le domaine du risque de marché que du risque de liquidité.
Méthodes
Le projet Econom&Risk a rassemblé des chercheurs expérimentés dans le domaine de l’économétrie financière issus de trois universités. Il affichait trois principaux objectifs : (1) proposer de nouvelles méthodes statistiques pour l’estimation des mesures de risque fondées sur les moments conditionnels, et en particulier de la Value-at-Risk (VaR), (2) proposer de nouvelles procédures de validation de la VaR et (3) contribuer à l’économétrie du risque de liquidité. Dans chacun de ces axes, l’équipe du projet Econom&Risk a proposé différentes solutions qui ont fait l’objet de plusieurs publications internationales de premier plan.
Par ailleurs, le projet Econom&Risk avait pour objectif de promouvoir la reproductibilité des recherches en économétrie financières. Pour ce faire, nous avons réalisé deux sites plateformes internet nommées Exec&Share et RunMyCode. Ces deux sites reposent sur le concept novateur de « site compagnon » de publication scientifique. Un site compagnon est un site Internet à partir duquel les utilisateurs peuvent télécharger ou exécuter en ligne et de façon interactive des programmes informatiques associés à une publication scientifique.

Résultats

Ce projet a notamment permis le développement d’un site internet interactif de calcul en ligne permettant de reproduire les résultats des articles scientifiques. Ce site à destination des professionnels et de la communauté académique permet aux utilisateurs de bénéficier des résultats de nos recherches de façon très simple. Conçu comme un SaaS (Software as a Service), ce site permet notamment aux professionnels de répliquer nos méthodes (tests, méthodes d’estimation etc.) sur nos serveurs de calcul à partir de leur propre données et choix de paramètres.
Le projet Econom&Risk s’est concrétisé par plusieurs publications dans des prestigieuses revues académiques internationales d’économétrie (Econometrica, Econometric Theory, Journal of Econometrics, Journal of Financial Econometrics, etc.) ou de finance (Review of Finance, Journal of Banking and Finance, Journal of Empirical Finance, etc.). Ce projet a en outre permis l’organisation d’une conférence internationale et de 11 sessions spéciales dans des conférences internationales.

Perspectives

Le projet Econom&Risk, avec le soutien financier de l’ANR, nous a permis d’aboutir à des résultats de premier plan tant en termes de publications internationales, d’organisation et de participation à des colloques que de création de sites internet novateurs favorisant la recherche reproductible dans notre discipline.

Productions scientifiques et brevets

Le projet RunMyCode a aboutit à plus de 23 publications (Econometrica, Journal of Econometrics, Econometric Theory, Journal of Financial Econometrics, Journal of Banking and Finance, etc.).
Le projet Econom&Risk a permis l’organisation d’une conférence internationale (Orléans, 20-21 octobre 2011) rassemblant plus de 120 participants issus de plus de 15 pays, et de 11 sessions spéciales dans des conférences internationales
Le projet Econom&Risk a en outre permis aux chercheurs et aux doctorants de participer à de très nombreuses conférences nationales et internationales (plus de 40) parmi lesquelles l’ESEM (2011, 2012 et 2013), Computational and Financial Econometrics (2011, 2012 et 2013), etc.
Enfin le projet s’est traduit par la création de deux sites internet. Aujourd’hui, les sites RunMyCode et Exec&Share abritent plus d’une centaine de sites compagnons chacun et reçoivent tous les deux près de 7000 visites par mois (source : Google analytics). Le projet RunMyCode a été présenté aux Google Faculty Summit (Septembre 2012, Londres) et dans plusieurs conférences internationales (First Open Economics Workshop, Cambridge décembre 2012, R^3 Rencontre de la Recherche Reproductible, Orléans 2012, Analyzing and Improving Collaborative eScience with Social Networks Workshop IEEE e-Science 2012, Chicago). Le projet a été présenté à l’automne 2013 au salon de la valorisation de l’Institut SHS du CNRS. Il a fait l’objet d’un article dans le Monde Sciences et technologies (article du 15 juillet 2013).

Partenaires

LEO UNIVERSITE D'ORLEANS
EQUIPPE UNIVERSITE DE LILLE III [CHARLES-DE-GAULLE]
DRM UNIVERSITE PARIS IX [DAUPHINE]
Aide de l'ANR 242 500 euros
Début et durée novembre 2010 - 36 mois

 Programme ANR : Sciences humaines et sociales : Sociétés, espace, organisations et marchés (Blanc SHS 1) 2010
Référence projet : ANR-10-BLAN-1804
Coordinateur du projet :
Monsieur Christophe Hurlin (UNIVERSITE D'ORLEANS)
christophe.hurlin@univ-orleans.fr
Site internet du projet : http://perso.univ-lille3.fr/~cfrancq/Christian-Francq/Econom&Risks/ANR-Econom&Risk.htm

ANR MIDAS -Market Design in the Digital Age-

ANR MIDAS -Market Design in the Digital Age- (Conception du marché à l'ère numérique)

 

Coordinateur : Marius-Andrei Zoican


Résumé du projet en français
L'innovation dirigée par la technologie pour la finance (FinTech) est en bonne voie pour harmoniser le trading, réduire les coûts et perturber l'architecture financière existante. Je propose un programme de recherche pour étudier l'impact de FinTech sur le système financier et faire des recommandations en termes de solutions de conception de marché qui optimiseraient la mise en œuvre des produits et services FinTech.

La proposition comprend deux axes.

Tout d'abord, d’un point de vue pré-vente, des enchères par lots sont suggérées en tant qu'alternative au trading continu dans le temps. Deuxièmement, d'un point de vue post-vente, la mise en œuvre de la technologie Blockchain pour la compensation et le règlement devrait permettre le transfert instantané d'actifs et une réduction des coûts des transactions.

Nous employons une large gamme de méthodologies scientifiques.

Premièrement, nous créons plusieurs modèles théoriques de jeu au niveau des marchés financiers afin d'étudier le concept optimal de lots d'enchères et de règlement Blockchain.

Deuxièmement, nous testons empiriquement l'impact du règlement Blockchain sur les marchés financiers par le biais d'une série d'études d’événements sur la bourse australienne, la bourse de Moscou et la plateforme Lykke du FOREX basée en Suisse. Troisièmement, nous construisons une expérience de laboratoire exhaustive au sein de l'Université Paris-Dauphine pour étudier le lien entre la vitesse de trading et la concurrence arbitragiste sur les marchés à temps discret.

Le but final de notre recherche est d'offrir des solutions pratiques à des préoccupations importantes des autorités de supervision des marchés et des bourses. Nous traitons plusieurs questions concrètes comme : Les plateformes de trading devraient-elles abandonner le trading en continu en faveur du trading à temps discret ? Les bourses devraient-elles adhérer au règlement Blockchain et, si c’est le cas, devraient-elles opter pour un registre public ou privé ? Comment les marchés et les régulateurs peuvent-ils employer la flexibilité des technologies naissantes pour améliorer les liquidités, réduire les risques et mieux allouer les ressources à l’économie ?


Résumé du projet en anglais
Technologically-driven innovation in finance (FinTech) is poised to streamline trading, reduce costs, and disrupt the existing financial architecture. I propose a research program to study the impact of FinTech on the financial system and to recommend market design solutions that optimize the implementation of FinTech products and services.

The proposal has two main axes. First, from a pre-trade perspective, high-frequency discrete batch auctions are suggested as an alternative to continuous-time trading. Second, from a post-trade perspective, Blockchain technology implementation in clearing and settlement is expected to allow the instantaneuous transfer of assets and reduce trading costs.

We employ a wide range of scientific methodologies. First, we build several game-theoretical models of financial markets to study the optimal design of batch auctions and of blockchain settlement.

Second, we empirically test the impact of Blockchain settlement on financial markets through a series of event studies on the Australia Stock Exchange, Moscow Stock Exchange, and the Swiss-based FOREX platform Lykke. Third, we build a comprehensive laboratory experiment at Université Paris-Dauphine to study the link between trading speed and arbitrageur competition on discrete-time markets.

Our research ultimately aims to offer practical solutions to relevant concerns of the market supervision authorities and exchanges alike. We address several concrete questions, such as: Should trading platforms abandon continuous-time trading in favor of discrete-time trading? Should exchanges embrace Blockchain settlement and, if so, should they opt for a public or a private ledger? How can markets and regulators employ the flexiblity of nascent technologies to improve liquidity, reduce risks, and better allocate resources in the economy?

Contact : marius-andrei.zoicanping@dauphinepong.fr