4 présentations

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  13h30 - 13h55

  Évaluation des options américaines en présence d'impact des transactions sur les prix

  • Alexandre Roch, prés., ESG UQÀM

  On considère le problème d'évaluation des options américaines dans un modèle de risque de liquidité dans lequel les transactions sur le marché du sous-jacent ont un impact sur la dynamique des prix. Le but de l'émetteur de l'option est de manipuler le sous-jacent afin de réduire la valeur des options américaines qu'il a émises, tandis que le but du détenteur de l'option est d'exercer l'option au moment optimal. C'est donc un problème de la théorie des jeux stochastiques à deux joueurs. Nous obtenons les stratégies optimales des joueurs et démontrons que le prix se caractérise comme la solution d'une équation variationnelle à deux obstacles.

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  13h55 - 14h20

  Volatility Forecasting and Explanatory Variables: A Tractable Bayesian Approach to Stochastic Volatility

  • Christian Dorion, prés., HEC Montreal

  We provide a formulation of stochastic volatility based on Gaussian processes. The advantage of GPs in this context is to place volatility forecasting within a Bayesian nonlinear regression framework; this allows a large number of explanatory variables to be used for forecasting, a task difficult with standard volatility-forecasting formulations.

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  14h20 - 14h45

  Goal Achieving Probabilities of Mean-Variance Strategies with Short-Selling Restrictions

  • Francois Watier, prés., Université du Québec à Montréal
  • Alexandre Scott, Université du Québec à Montréal

  In a 2006 paper, Li and Zhou established that an investor, following an unconstrained mean-variance strategy, will achieve its discounted targeted wealth with a probability greater than 80%. Surprisingly, we will show that under short-selling restrictions (i.e without the possibility of borrowing stocks) this lower bound probability still holds.

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  14h45 - 15h10

  Combining Multiple Observations for the Estimation of Structural Credit Risk Models

  • Diego Amaya, prés., HEC Montreal

  I'll discuss the inference of parameters and latent states within the structural credit risk framework when prices from equity, corporate obligations, and credit default swaps are employed in the estimation. The approach is based on particle filters, which allow us to handle nonlinear measurement equations commonly arising in structural credit models.