Essays in exchange rate dynamics modelling through lessons from behavioural finance

• Auteur / Autrice : Gabriele Di Filippo
• Direction : Henri Sterdyniak
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Paris 9

Mots clés

Mots clés contrôlés

Béhaviorisme (psychologie)

Systèmes non linéaires

Modèles économétriques

Taux de change

Résumé

La thèse tire des leçons de la finance comportementale et de l’économétrie non-linéaire pour trouver un modèle fournissant de meilleurs pouvoirs explicatifs des taux de change que les modèles traditionnels. Le premier article justifie l’échec des modèles traditionnels par l’échec de leurs hypothèses et suggère que l’unique considération de fondamentaux macroéconomiques est insuffisante pour expliquer les taux de change. Le deuxième article analyse le succès des modèles à flux d’ordre et montre la nécessité de considérer le comportement des agents pour construire un modèle robuste de change. Le troisième article montre qu’une règle basée sur les comportements hétérogènes des agents fournit de meilleures prévisions des taux de change que la marche aléatoire. Le quatrième article propose un modèle de change basé sur les conventions de marché. Ce modèle fournit de meilleures performances prédictives que les modèles traditionnels. Le message principal de la thèse est que les fondamentaux macroéconomiques et les comportements des agents sont des déterminants essentiels pour expliquer et prévoir la dynamique des taux de change

The thesis draws lessons from behavioural finance and nonlinear econometrics to build models that provide better explanatory and predictive powers of exchange rate dynamics than traditional models. The first article justifies the failure of traditional models by the failure of their underlying hypotheses and claims that the unique consideration of macroeconomic fundamentals is not sufficient to explain exchange rate dynamics. The second article analyses the success of order flows models and shows the necessity of considering agents’ behaviours to find a robust exchange rate model. The third article considers heterogeneous behaviours to explain exchange rate dynamics. It shows that a rule based on stylised facts about agents’ behaviours provides better exchange rate forecasts than the random walk. The fourth article proposes an exchange rate model based on conventions that prevail in the market. The convention model significantly beats the forecasting power of traditional models. The main message of the thesis is that macroeconomic fundamentals and agents’ behaviours are both essential components to explain and forecast exchange rate dynamics