1. Couverture sur les marchés alternatifs
- Author
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Haliplii, Rostislav, Centre d'économie de la Sorbonne (CES), Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne (UP1)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université Panthéon-Sorbonne - Paris I, Dominique Guégan, Marius-Christian Frunza, and STAR, ABES
- Subjects
Bitcoin mining ,Couverture par procuration ,Cryptocurrencies ,Produits pétroliers ,Jet fuel ,Gestion du risque ,Timeseries modelling ,[SHS.ECO]Humanities and Social Sciences/Economics and Finance ,Regime switching ,Risk management ,Cryptomonnaies ,Proxy-hedging ,Distribution forecast ,[SHS.ECO] Humanities and Social Sciences/Economics and Finance ,Extraction de bitcoins - Abstract
The research making the object of this thesis focuses on two alternative markets: cryptocurrencies and oil-distillates. Most alternative markets are far from being efficient, and this generates a lot of challenges in terms of modelling. Models based on Gaussian distributions are still the most popular choice for quantitative analysts and are implemented even in markets which are far from being efficient. A sound modelling framework for alternative assets should start from non-Gaussian distribution. Therefore, throughout this thesis, the overarching theme for ail simulations and estimations is the use of generalized hyperbolic distributions. This approach has a two-edged justification. On the one hand, it is critical to developing a fully-edged quantitative framework beyond the Gaussian universe, thereby testing the performance of the new mode! in real-life situations. On the other hand, the markets making the object of this research (oil distillates and crypto-currencies) have neither the fundamentals nor the empirical behaviour that could justify traditional modelling., La recherche faisant l'objet de cette thèse se concentre sur deux marchés alternatifs: les cryptomonnaies et les produits pétroliers. La plupart des marchés alternatifs sont loin d'être efficaces, et cela génère beaucoup de défis en termes de modélisation. Les modèles basés sur des distributions gaussiennes sont toujours le choix le plus populaire pour les analystes financiers quantitatifs et sont mis en œuvre même sur des marchés qui sont loin d'être efficients. Un cadre de modélisation solide pour l'alternative des actifs doit partir d'une distribution non gaussienne. Par conséquent, tout au long de cette thèse, le thème général de toutes les simulations et estimations est l'utilisation de l'hyperbolique généralisée distributions. Cette approche a une double justification. D'une part, il est essentiel pour développer un cadre quantitatif tranchant au-delà de l'univers gaussien, tester les performances du nouveau modèle dans des situations réelles. D'autre part, les marchés faisant l'objet de cette recherche (produits pétroliers et crypte-monnaies) n'ont ni les fondamentaux ni le comportement empirique qui pourraient justifier la modélisation traditionnelle.
- Published
- 2020